AI制作逼真视频已不再令人感到新奇。这种新鲜感的消逝,源于AI视频供给与消费的迅速规模化。
根据DataEye发布的《2026上半年国内AI剧漫剧数据报告》,2026年国内AI剧集及漫画剧市场规模较上年同期增长138%,仅前五个月,市场规模便已达到220亿元。
更为深刻的转变正在发生:过去人们关注视频是否为“AI”生成,而今观众更在意内容本身是否优质。虎鲸文娱对已上线AI视频的弹幕与评论进行分析后发现,2025年第四季度,用户讨论多集中在“提示词”“技术”“真假”等方面;至2026年第二季度,“剧情”“故事”“男主”“女主”等词汇开始频繁出现。同期,“一眼AI”等与AI痕迹相关的评价占比从10.3%降至6.5%,而正面评价率则由50%上升至73.8%。
虎鲸文娱集团CTO杜颜龙指出:“当观众开始以内容标准而非技术演示标准来评判AI作品时,AI才真正接近产业化的起点。”
技术初现时,AI能让角色动起来便足以成为新闻;能生成一段复杂运镜便值得被分享。然而,当“生成”变得愈发容易后,如何真正将AI转化为影视生产力,成为新的课题。
9月22日,虎鲸文娱在云栖大会上发布了行业首个AI影视制作与管理平台“鲸锐AI”。该平台即将于10月启动内测,其关注点聚焦于模型之上的生产环节。
杜颜龙表示:“生成模型决定了内容能力的上限,而生产系统则决定了这一上限能否稳定兑现。”
过去三年,AI视频行业不断刷新前半句话的内涵。鲸锐AI的目标,正是解决后半句话所涉及的问题。
影视行业历来是一个高度依赖协作的工业体系。
一部电影从构思到成片,需要导演、演员、摄影、美术、灯光、后期等多个工种的协同配合。为确保不同人员准确理解同一创作意图,影视工业已形成一整套专业语言与工作流程:分镜确定画面,景别、焦段与机位指导摄影,走位与表演调度演员,制片体系则将这些工作纳入预算与周期管理。
好莱坞在过去一个世纪建立的优势,很大程度上源于这套工业体系。其真正难以复制的,并非仅仅是明星、导演或大制作,而是将高度依赖个人创造力的影视生产,分解为专业分工、制作流程、质量标准与制片管理。单个项目可能涉及数百甚至上千人,但每个工种都清楚自己在哪个阶段、按何种标准完成何种任务。
影视工业历经上百年发展,始终致力于解决如何将创作意图准确转化为可执行画面的问题。
然而,生成式AI反而使这一过程重新变得不确定。创作者虽明确自身需求,却需先将复杂的意图压缩成一段Prompt,再等待模型输出一个概率性结果。人物正确时,机位可能出错;表情到位时,运镜可能失误;好不容易获得满意的构图,调整动作后,原本正确的部分又可能改变。
于是,一个在传统影视工业中可逐项沟通、逐项控制的问题,在AI领域演变为一次次生成与筛选。从明确的创作意图到稳定、准确地获取结果之间,仍存在一层生产能力的鸿沟。
“抽卡”因此成为AI视频创作中颇具代表性的说法。
单个镜头尚可通过“抽卡”解决,但进入完整项目后,代价便迅速放大。一次不满意意味着重新生成,一个环节的变动可能牵动后续修改,原本通过AI节省的制作成本,可能重新消耗在筛选、试错与返工之中。
偶尔生成一个100分的镜头,是模型能力的体现;而连续交付数百个达到专业标准的镜头并构成叙事,才是系统的生产能力。
杜颜龙认为:“生成一个好镜头,与交付一部好作品,是两件完全不同的事情。”

虎鲸文娱集团CTO杜颜龙
这也是AI影视迈向工业化必须跨越的门槛。在模型不断抬高单个镜头能力上限之后,行业开始需要新的生产体系,以稳定地组织这些能力。
“站在这个起点,下一阶段的方向不再是谁能生成单个好镜头,而是谁能帮助创作团队持续、可解释、按预算交付一部好作品;AI时代真正稀缺的,不再是强悍的模型生成能力,而是一个创作团队持续交付好内容的能力。”这也是鲸锐AI的产品思路。
作为行业首个AI影视制作与管理平台,鲸锐AI聚焦三件事:制作过程可控、结果可交付、成本可管理。 这看似是三个产品能力,实则对应影视生产中依次出现的三个问题:创作者能否准确获得自己想要的画面,生成的内容能否达到专业制作标准,以及当创作从个人走向团队、从片段走向完整项目后,成本与进度是否仍能被控制。

第一步,是将选择权从随机生成中收回。
鲸锐AI并未将所有创作要求都塞入Prompt,而是将影视行业已有的专业语言重新拆解,转化为AI可执行的控制变量。目前平台提供场景控制、人物表演、摄影机、3D虚拟片场与光影调节五类精控套件,包括250多种场景编辑组合、49种基础表情控制、40多项专业摄影机参数,以及100多种人物姿势与站位等一系列图片视频精准控制能力。

例如,创作者要制作两个人在咖啡馆对话的镜头时,过去使用AI视频工具,可能需要在提示词中同时描述人物位置、动作、神态、摄影机角度、景别与光线,再通过多次生成寻找最接近预期的一版;而在鲸锐AI的产品逻辑中,这些变量可被分别控制:先确定两个人物在3D虚拟片场中的位置与姿态,再调整人物表情,确定摄影机的位置、焦段与运动方式,最后处理光影。需要修改其中一个变量时,也无需重新赌整个画面。
这看似只是交互方式的变化,背后却涉及AI与专业创作者关系的改变。影视行业已用上百年时间形成了一套表达创作意图的语言,没有必要因AI出现,再要求导演、摄影师重新学习一套机器语言。技术真正成熟的标志,或许不是创作者越来越懂AI,而是AI越来越懂创作者。
但能准确控制如何拍摄,只解决了生产的第一步。影视制作还有更现实的问题:做到什么程度,才算完成?
消费者刷到一段AI视频,觉得人物自然、画面好看,便已足够;专业生产中的“收片”,还需考虑人物与资产的真实感、镜头表达是否服务于叙事、声音能否保持一致,以及最终画质是否满足后续制作与播出的要求。
鲸锐AI因此将产品能力继续向专业“收片”延伸。在目前公布的产品体系中,平台围绕真实感、活人感资产调节、专业镜头表达、超分与HDR、语音一致性等环节搭建制作链路,同时引入专业Skill,将部分具体的制作方法封装进工作流。

这里更值得关注的,是影视行业的专业经验有机会被软件化。 此前的AI进步,都是在补上专业影视生产所需的能力,而Skill能让AI开始放大影视行业原本难以复制的、存在于从业者头脑中的专业经验。
一个摄影师知道什么焦段更适合某种情绪,一个后期人员知道如何处理才能使画面达到交付标准,这些能力过去很难脱离具体的人被复制。如果这些经验可以逐渐被AI沉淀为数字资产、Skill和工作流,同一种经过验证的制作方法便能够被反复调用,也能够在团队内部传递。AI学习的对象也由最终的影视作品,进一步延伸至影视行业生产作品的方法。
而当这种生产能力继续扩大,第三个问题随之出现:如何管理。
制作几十秒AI视频,尚可依靠文件夹与个人记忆管理素材;但如果项目变为十几集剧集、上百个场景,几十人同时参与,制片问题便会重新出现。哪个角色资产是最终版本,哪些场景已经完成,一套验证过的工作流能否被其他成员直接调用,已消耗多少算力与预算——这些问题并不会因摄影机变成生成模型而消失。
鲸锐AI按照项目、分集、分场与角色组织生产,资产、提示词、Skill和工作流可在项目中沉淀与复用,同时将项目消耗、剩余可用时长与阶段进度纳入管理。
这对应的是AI时代的新制片体系。 传统制片管理演员、摄影机、场地与拍摄周期;AI影视走向规模化后,则需要有人管理模型、算力、数字资产与工作流。
因此,将鲸锐AI仅视为AI视频生成工具,会忽略这套产品更值得讨论的部分。它试图补上的,是生成模型与专业影视生产之间缺失的一层:先让创作意图能够被准确执行,再让结果拥有明确的交付标准,最后让整个项目能够被计算与管理。
将这些能力继续向前推进一步,鲸锐AI最终想解决的其实还是关于“人”的问题:当AI越来越强,创作者究竟应将时间花在哪里?
“我们更在意的是:能否让创作者少一点被工具消耗,多一点时间留给判断、审美与表达;能否让普通人的灵感,不因资源有限而失去被看见的机会;能否让懂镜头、懂表演、懂叙事的专业创作者,将经验带进新的生产方式,而不是被技术挡在门外。”杜颜龙在现场这样解释鲸锐AI的初衷。这或许也是“确定性”对于创作真正的意义。
那么,为何是虎鲸文娱能做成这件事,而非其他平台?
答案在于虎鲸文娱过去的积累。一端连接阿里体系在模型、算力、工程与安全上的技术能力,另一端连接文娱业务真实的内容生产需求。前者不断提供新的技术能力,后者则用具体的创作任务、审美判断与制作反馈告诉技术什么真正有用。
一端是快速进化的AI技术,另一端是导演、摄影与制作团队的专业标准。在连接技术与内容两端后,虎鲸文娱并未停止对模型能力与影视生产关系的探索。
今年,北京电影学院齐虹教授团队、虎鲸文娱Moku实验室与晓天衡宇共同推出FilmBench,从307部真实影片中反向构建1169条Prompt,并拆解出35个细粒度视听语言考点。为模型能力提供行业评价参照,鲸锐AI想交还给创作者的,不只是对AI工具的控制权,更是创作本身的主动权。

沿着这个目标,也就更容易理解鲸锐AI的一系列产品选择,包括最基础的那个问题:为何虎鲸文娱选择做平台,而不是直接做模型?
今天视频生成模型的迭代速度,可能比任何一套影视生产流程都要快。同一个模型,在文生视频、图生视频与视频编辑上的排名并不相同,不同模型也开始形成各自擅长的人物、动作、运镜、编辑等能力。
这意味着,如果创作者的整套生产流程直接建立在某一个模型之上,每一次模型换代,都可能意味着重新适配工具与工作方式。模型越快速进步,影视生产反而越需要相对稳定的模型之上的生产层。
“文娱行业需要一套承接从创意到成片全过程的新基础设施。”杜颜龙判断,平台能够解决这些不断变化的能力,如何被持续组织进影视生产。这也是虎鲸将鲸锐AI称为“文娱新基建”的原因。
好莱坞成熟的影视工业体系在AI时代已不可避免地面临变革。
摄影棚的一部分功能可进入虚拟片场,摄影机与灯光的一部分能力可成为软件参数,过去依赖专业人员长期积累的Know-how可被沉淀为Skill,服装、场景、人物等生产资料也越来越多地以数字资产的形式存在。
创作者能够调动的生产能力,开始不再完全取决于其能否拥有足够庞大的团队、设备与预算。
下一代影视工业最终长什么样,目前尚无答案。但至少,存在新的窗口——中国影视未必只能继续作为上一套工业体系的追赶者,也有在AI时代超越好莱坞的可能。
所有宏大的“新基建”,最终仍需回到一个个具体的人身上——虎鲸文娱集团9月刚刚推出AI人才孵化与培养项目“虎鲸AI人才计划”,并同步启动“鲸锐AI创作大赛”,寻找最会讲故事的AI创作者。优酷也将发起少儿AI黑客松大赛,让孩子在提问、想象与协作中接触AI,培养持续创作的新生力量。
积极拥抱AI,但依旧重视人的价值,这也是文娱AI新基建在工业之外必须具备的对创作的敬畏。
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