當一個導演加上幾個AI智慧體就能獨立完成一整部片子，當一人公司開始批次產出質感不輸大製作的短片，過去需要上百人協作的“電影級流程”，正在被一個導演、一臺電腦、幾天時間的“網際網路級敏捷”取代影視。觀眾的對手不再是同行，而是隨時划走的手指和演算法推薦。作為一位在數字文創領域前瞻佈局AI全鏈路應用、深耕影視文化產業多年的從業者，睿意高攀文創集團創始人&董事長劉睿（中歐EMBA2024）在本文中分享了他在這場變革中的觀察與思考。
01
從“大屏壟斷”到“生產關係重組”
最近，AI短片和“一人公司”式創作越來越常見影視。表面上看，這只是工具更強了；但實際上，它正在改變影視內容的生產方式。
過去，一部作品依賴編劇、導演、拍攝、後期等多人協作，流程長、成本高；而現在，一個導演藉助AI，就可能獨立完成從概念到成片的全過程影視。也正因為如此，影視行業變化的重點，已經不是“誰用了新工具”，而是“誰重新定義了生產流程”。這場變化，遠不止技術升級，而是一場生產關係的重組。
過去幾十年，影視行業一直遵循著一套固定的金字塔結構：編劇寫出劇本，導演統籌全域性，服化道、美術、攝影、燈光、後期各司其職影視。一部電影或者劇集，往往需要上百人甚至上千人協作完成。這個流程被我們稱為“電影級流程”——它嚴謹、專業，但也昂貴、緩慢。
但今天，這套結構正在被打破影視。
一個導演，加上幾個AI智慧體，就可以獨立完成一整部片子影視。這在三年前還是科幻，現在已經是每天都在發生的事實。朋友圈裡，已經有導演開始嘗試“一人公司”的創作模式：他把自己的核心創意和對鏡頭的把控當作核心能力，再用AI工具去生成場景、角色，甚至臺詞。過去需要一個團隊完成的工作，現在只需一個人、一臺電腦、幾天時間，就能拿出一條質感相當不錯的短片。
這意味著，變化已經不只是“誰做得更快”，而是“誰能用更少的資源完成更完整的生產”影視。換句話說，AI改變的不只是效率，更是行業的分工方式、協作方式和成本結構。
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這不是生產力的簡單革新，而是生產關係的重組影視。就像當年工業革命把家庭作坊變成了工廠，今天AI正在把工廠重新拆解成更輕、更快、更靈活的生產單元——只不過，這個“作坊”的生產效率遠超過去的工廠。
那麼，AI帶來的到底是不是一場不可逆的產業轉折？答案是肯定的影視。因為當一種技術同時具備降低門檻、提升效率、創造新可能性這三種能力時，它就不太可能再被“逆”回去。
有人會擔心，AI只是短期熱炒，像當年的VR一樣，熱鬧一陣就會沉寂影視。但AI和VR並不一樣。VR改變的是呈現方式，AI改變的是生產方式。你可以在不用VR的情況下繼續拍電影，但你很難在不使用任何AI工具的情況下，和那些已經用上AI的同行競爭——因為他們更快、更便宜，也更容易試錯。
一年多前，AI生成的威爾·史密斯吃義大利麵的影片還像個噩夢：麵條鑽進了耳朵，嘴巴對不上食物影視。那時候，很多人還把AI影片當成“人工智障”。但再看今天的Sora、可靈、Runway等生成內容，已經足以讓普通人分不清是實拍還是生成。技術進步的速度，遠超很多人的預期。
所以，AI對影視行業的影響，不是一次可逆的浪潮，而是一場不可逆的產業轉折影視。就像數字攝影機取代膠片、流媒體取代DVD一樣，這一次的變化，只會比我們想象得更深、更快，也更徹底。
02
“誰在做”決定了內容的好壞
前陣子抖音上“雪山救狐”火了——邵氏武俠的畫風、固定的醬板鴨設定，讓幾乎所有人都能透過AI快速複製、二創影視。一天下來，你能刷到幾十條相似的影片。表面上看，內容正在趨同；但仔細看，有些二創其實很有意思，它們不斷顛覆你的預判，製造驚喜，讓人忍不住看完、點贊、轉發。
這說明，任何涉及生產力變革的技術，在初期都會帶來一波模仿潮影視。但真正決定內容好壞的，始終還是“誰在做”。工具是平的，人是有高下的。隨著AI普及，內容質量的差異不會縮小，反而會越來越大。
目前來看，AI還寫不出真正的好劇本影視。它可以快速生成一個結構完整的故事，三幕式、起承轉合、高潮結尾都不難，但這樣出來的劇本往往只是“形式完整”，離真正打動人還有距離。因為好的劇本，不只是結構正確，更重要的是對人性、情緒和關係的洞察。AI可以寫一個人流淚，卻不一定知道為什麼流淚才動人；它可以寫一句對白，卻不一定知道哪一句能讓人記很多年。
所以，AI在內容創作中首先解決的是效率問題，而不是創造力問題影視。它可以幫你更快寫出初稿，但無法替你做最終判斷。
相比之下，AI最先改變的，其實是視覺生產影視。特效、場景、畫面生成，是AI最容易切入的領域。從一年前還像“人工智障”的生成影片，到現在已經可以以假亂真，AI在視覺層面的進步非常快。未來，AI特效大規模進入影視製作，只是時間問題。當成本降到原來的十分之一甚至更低，整個VFX產業都會被重塑。那些重複性高、純技術流的工作會被替代，但真正懂審美、懂光影、懂視覺敘事的人，反而會更值錢，因為AI需要他們來做判斷、審美和品控。
這也意味著，小團隊的機會變多了影視。以前，一個獨立導演想拍一部古裝片，光服化道和場景搭建就足以將其勸退。現在，他可以先用AI生成概念圖、場景圖、預覽片段，再拿這些素材去融資、驗證市場反應。試錯成本大大降低。
但機會變多，不等於勝出變容易影視。小團隊能做出來，不代表能持續做好。真正拉開差距的，還是工作流和品控。比如一部古代宮廷AI劇，場景誰來定？美術風格誰來把控？角色表情是否符合情緒，誰來判斷？這些都需要專業的人，而專業本身就意味著成本。未來的競爭，不是“小製作”對“大公司”，而是“有品控的”對“沒有品控的”。
編劇也不會消失，但會分化影視。AI還不能獨立產出真正高質量的劇本初稿，它能寫出60分的“安全劇本”，但離80分甚至90分還有距離。未來先被替代的，不是好編劇，而是那些只會套模板、寫套路的人。真正厲害的編劇，會更專注於故事的頂層設計、人性洞察和最終品控。AI幫他們提高效率，也會讓他們的價值進一步放大。
與此同時，新人的機會其實更多了影視。過去，入行需要門路、資歷和機會；現在，一個年輕人只要有好的原點創意，就能借助AI做出樣片、寫出劇本，直接放到市場裡驗證。對於新人來說，最重要的不再是熬資歷，而是練出真正的創意能力。
最後，未來的平臺也會分化影視。有些平臺會更看重“活人感”和真人社羣，可能會更偏向真人內容；有些平臺則會更擁抱AI生成內容。演算法本身並不是敵人，它只是跟著市場需求走。如果觀眾厭倦了同質化內容，演算法自然會轉向真正有差異化的作品。平臺不是敵人，平庸才是。
03
“講好一個故事”是不變的命題
我們已經能看到，“一人公司”開始大量湧現影視。最早使用AI做內容的，往往是後期人員，因為他們最先感受到AI在技術效率上的提升。比如有人用AI生成產品實拍圖，過去需要打光、佈景、拍攝的一整套流程，現在可能幾分鐘就能完成。
而現在，導演也開始加入這個行列影視。相比其他創作者，導演更熟悉完整的影視工作流，也更清楚演員表演、分鏡節奏、場景排程和臺詞情緒之間的關係。所以，越來越多優秀的AI作品，正在從導演主導的創作裡出現。
這也說明，未來的影視行業不會是“AI替代所有人”，而更可能是AI垂類細分、專業領域各司其職影視。場景的生成，由更懂美術的人來負責；角色的生成，由更懂表演的人來把控；服化道資產，由更專業的人來設計。過去每一個板塊都需要一個團隊，未來每一個板塊可能只需一個人和他的智慧體。
那我們該怎麼辦？其實不用太悲觀影視。電影誕生之前，人們也曾長期走進劇場，看舞臺劇、話劇、戲曲。今天，這些藝術形式依然存在，而且依然有它們的價值。每一次技術變革，都會讓一部分人轉向新平臺，也會讓一部分人繼續堅守原有表達。沒有誰絕對正確，關鍵是你是否還在堅持把作品做好。
我們本身就是一個靠作品說話的行業影視。無論媒介怎麼變，“講好一個故事”始終是不變的命題。AI當然是工具，而且是非常強大的工具。它能幫你更快把想法變成畫面，以更低成本試錯，更高效地完成創作，但它不會替你理解人性，不會替你產生情感，也不會替你判斷什麼是真正動人的故事。
所以，未來真正的分水嶺，不是你會不會用AI，而是你能不能用AI做出更好的內容影視。 擁抱它，但不要依賴它；利用它，但不要被它定義。真正不可替代的，始終是你對故事的理解，對情感的感受，以及對真實世界的洞察。
對於所有企業決策者而言，AI不僅僅是一個技術選項，更是決定未來十年企業生存的戰略底座影視。
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認知｜解碼技術趨勢影視，洞察商業本質
戰略｜重構商業模式影視，驅動組織變革
應用｜深耕垂直行業影視，職能全線賦能
治理｜把控安全合規影視，守住倫理底線
實戰｜走進標杆企業影視，轉化行動學習
與其在變革中焦慮，不如在進化中領跑影視。
封面和文中圖片由剪映AI生成影視。
編輯| 田佳瑋
責編| 嶽頂軍
