欢迎收听现场对话原文       从AI能做什么到如何用AI做爆款，2025年的视频创作领域发生了什么？       在2025北京非凡大赏一场超级个体工作坊上，主持人易论AI伙人张媛媛，坐在她身边的龙以童还在央美念书、她配素材制作的《狐冢新娘》已经拿下多平台榜一；从美图AIGC产品经理转身，参与可灵导演计划、拍出《雏菊》的温维斯工作室创始人温勤；从总台视觉导演离职，自立门户做森海荧光工作室的森海；拍过网大、爱写科幻、现在筹备AI长片的导演何；以及曾经服务于一线好莱坞制片公司周仙姑进行了深度讨论。       面对Kling半年迭代30次的疯狂速度，他们是焦虑还是兴奋？当技术平权让每个人都握住了笔，业导演的护城河还在吗？从团队协作的混乱到长篇叙事的深坑，他们如何用野路子解决真问题？       一、起跑线不同，但顿悟时刻很相似       如果把入场时刻排个时间轴，你会发现一个有趣的现象：有人在MidjourneyV5刚出来时就扎根，有人在StableDiffusion节点疯狂炼丹，也有人直到去年才真正转身。       龙以童的故事，是典型的腿比脑子快。       还在上大学时，她就成了即梦的第一批超创之一，为平台做了样片《莫奈花园》，后来又以原画团队的身份参与陈坤导演主导的《山海奇镜之劈波斩浪》。新的一部AI短剧《狐冢新娘》，在红果、抖音、番茄小说三端发力，硬生生爬到了双榜第一。       对她来说，AIGC不是要不要入局的犹豫，而是早就进来，现在要跑多快的问题。       温勤则是从那一张图开始的——《太空歌剧院》。       作为当时的美图AIGC产品经理，他在2022年看到这张画的瞬间，职业路径就悄悄偏转了一个角度：原来产品经理可以不只面对埋点、留存和DAU，也可以面向镜头语言和电影。于是他成为了可灵AI的超级创作者，参与《雏菊》导演计划，再到现在独立运营工作室，帮品牌创作AIGC创意短片。       森海的转折则来自体制内与创业的切换。       在总台做视觉导演多年，他很清楚传统流程的节奏：一年一个大项目、半年出一支片。       Midjourney出现后，他意识到：       视觉工业的底座正在重写       。于是离开体制，带着团队去做更实验、更商业化的AIGC视频，希望建立一套真正能跑通的AI制作规范。       何和周仙姑，则代表了两种被时代逼出来的创作者：一个是科幻梦想总被预算打回去的导演。在传统影视，科幻意味着一个亿起步；在AIGC时代，他突然看到：也许一支小团队，真的能拍完自己的科幻长片。       另一个是在《爱情神话》台词里自嘲：我的职业生涯属于下坡路，而且非常顺的制片人。       当她发现很多项目在传统影视环境里多年无法进时，AIGC成了一个出口，       不是退路，而是侧门       。       她干脆把工作室定位在海外市场，用AI短剧直接对标Netflix和全球平台，而不是再去赌一场漫长的国产剧周期。       你会发现，这些完全不同的背景，后都指向同一个判断：       AI不是一个工具清单，而是一条新的创作路径       。       只是有人是被好奇心拉进去，有人是被旧世界出来。       二、爆款之前，先解决难受的那一环       所有人都承认：爆款从来不是模型给的，而是人和AI一起把坑填完的结果。       1.团队协作：AI解放技术，却放大了美感分歧       龙以童遇到的大卡点，不是技术，而是团队。AI把上手门槛降得很低，但长内容创作，需要的是稳定的审美、统一的镜头语言和连续的情绪控制，这些东西高度个人化。       当一个项目需要多人接力时，只要大家对好看的理解稍有差别，时间线一拉长，成片就会像是几个不同人拼在一起的东西。       他们踩过一个很典型的坑：版本管理混乱，导演后用的是旧版素材，导致整支片子气质错位。       这个教训逼着她重新定义AI时代需要什么样的人——美术基础、影视语言、AI理解缺一不可。       2.视听语言：模型再强，也代替不了镜头会不会说话       温勤的痛点是：       真正的门槛，从来不在会不会用模型，而在会不会说镜头的语言       。       一个不会讲故事的人，多给十个模型，只会多出十条一般的片子。       他的解法其实很朴素——大量反复地看传统优秀短片、广告，拆解它们的叙事结构、镜头设计，再和AI工具结。       他会用大语言模型去发散创意，但不会把Prompt当成万能剧本机，而是把它当作一个可以被训练的协作对象。       当你知道自己要什么时，Prompt只是工具；当你不知道自己要什么时，Prompt会把你带向比你更模糊的地方。       3.长内容叙事：炼丹不是玄学，而是实践科学       何说，大家喜欢在社交平台上看惊艳样片，一段几十秒的画面，弹幕齐刷AI牛逼。       但轮到要拍一个完整的长内容时，很多团队直接卡死。       他的理解是：AI给了每个人一支有自己想法的笔。你以为简单的镜头它做不出来，你以为不可能的画面，它却偶尔能给你一个惊喜。       真正的解法只有四个字：       大量练习       。       他们团队内部很少讲理论，而是让新人去生十万张图，在失败里摸清每个模型的边界。       到后，这不再是美术感受，而变成一种经验科学——像摄影师摸清一支镜头的全部脾气。       4.认知偏差：创作者懂边界，甲方和观众却不懂       周仙姑的卡点，来自她的制片人背景。她很清楚当前模型的上限在哪，于是会主动避开技术做不到的果。但甲方不知道，观众也不知道。       他们会提出超越技术现实的需求，或者在评论区一句这AI好烂就把半年心血盖棺定论。       她说，这种信息不对称，是当下AIGC创作里大的隐形成本。       创作者不仅要懂技术、懂叙事，还得学会和市场沟通：       什么是现在就能做到的，什么是下一代模型的任务       。       三、技术的焦虑：被技能清零之后，剩下的是什么？       Kling发布不到半年迭代30次。新模型一波接一波，从ComfyUI到云端节点，从StableDiffusion到NanoBanana，从局部重绘到无限画布。       创作者每天都在经历同一种情绪：昨天刚学会的东西，今天好像已经没人需要了。       龙以童说，2023年刚入局时，她其实非常焦虑。本地环境配置、显卡、各种奇怪的报错……每走一步都像踩在碎玻璃上。后来她发现，与其恐惧，不如接受一个事实：       技术一定会越来越易用       。       当工具越来越傻瓜，真正留下来的门槛，只剩两样：审美和表达。       温勤则从工程视角给了一个降焦虑的逻辑：各家模型的底层结构、标签体系可以不同，但底层逻辑大差不差。       从今年下半年开始，无论是无限画布还是Workflow，本质都在做同一件事——       把率问题解决，让人有更多脑力去想内容       。       何的态度直接：我其实嫌它更新太慢了。       在他眼里，更新意味着自己研究几个月的节点技巧被废掉，也意味着小白可以轻松上手，这当然会让技术型高手失落。       但如果目标是拍一部真正的科幻长片，那么一切能缩短周期、压低成本的技术迭代，都是好事。       只要AGI还没到来，AI就只是一个放大器，放大的是人的趣味、理解力和胆量。       至于周仙姑，她干脆把学不过来的焦虑变成了一种解脱：       本来想好好学一遍ComfyUI，招了高手来教，结果还没搞明白，NanoBanana就上线了。       那一刻她意识到：与其去追赶工程师的技能，不如重新确认自己的定位。你是要做工程师，还是要做艺术家，还是要做商业创作者？       当你知道自己是谁，技术更新就不再是考试，而只是工具栏多了几个按钮。       四、AI不是来取代你的，而是逼你把人做完整       AI会不会取代视频创作者？这个老掉牙的问题，在他们这里有一个共识：       不会，但会无情淘汰只会按按钮的人。       森海认为，AI是能力边界的延伸，不是取代。       观众真正想看的，从来不是一个模型的能力清单，而是一个创作者的观点、一种情绪、一个时代的切面。       AI把制作周期压缩，让你可以像写文章一样做视频，从想说点什么到说出来给别人看的闭环，第一次变得如此短。       龙以童更加具体：她想象中的未来AI影视制作线，是导演+业制作团队的分工。导演负责创意、审美和整体气质，团队则在场景生成、资产管理、技术实现上跑流程。       她现在就开始把传统影视中的项目排期、资产管理、版本控制引入AI工作流，不是为了做AI作品，而是为了做得起长线IP。       温勤把产品经理的经验，完整搬进了AIGC创作里。在他看来，甲方口中的有创意、有设计感、再酷一点，如果不被翻译成具体的需求，都是消耗。       他会用甘特图、飞书表格做项目管理，把拍摄、生成、修片、成、交付拆成细颗粒度的节点，让团队和客户都看得清楚：这支片子现在卡在什么地方。       现阶段的工具还不够智能，       AI负责算力，人类负责对齐       。       这几位不约而同在做一件事：把AI视频创作从一堆炫酷样片，拉回到一个真实的、可管理的、能交付的行业。       五、AIGC带来的新战场：动画、短剧与出海       聊到未来机会的时候，讨论突然变得很具体。       何认为，动画可能会是被AI进得快的行业之一。从技术上说，动画更适AI生成逻辑；从商业上看，它自带IP和持续变现的空间。这也是他执着于AI科幻长片的原因：在传统工业流程里，你为每一帧都要付出巨大成本；在AI时代，你可以把更多预算放在世界观构建、角色设定和情绪设计上。       周仙姑则把目光直接放在出海。       在她的经验里，过去国内影视和好莱坞之间有一个巨大的断层，没人敢把大钱砸在一部看起来像美剧、其实还只是试水的作品上。       现在，AIGC让她看到了另一种路径：用低的成本，做高视听语言标准的内容，对标Netflix、国际平台，用短剧的节奏在细分赛道里找到自己的位置。       AI没有一下子打通全球市场，但它给了中国创作者参与全球叙事的话语权。       六、在这个时代，值得加倍投资的五件事       圆桌后，张媛媛抛出了一个很好也很难的问题：如果让你给当下想入局或已经入局的创作者提一句话，在这个时代，你觉得值得加倍投资的是什么？       他们给出了五个答案，拼在一起，像一张非常清晰的作业单：       龙以童说，是       行动力       。我这人是腿比脑子快。在她看来，这个时代大的风险不是试错，而是看了很多，却什么都没做。       温勤说，是       好奇心       。从产品经理到导演，再到工作室负责人，是好奇心让他在无数次抽卡失败后仍然愿意再尝试一次——也让他在每一个新模型出现时，第一反应不是焦虑，铁皮保温施工而是想摸清它到底能干什么。       森海说，是       觉醒       。抛开技术之后，你得回答两个问题：你到底想成为谁？你真正想表达什么？如果这两个问题永远模糊，AI再强，只会让你的迷茫放大。       何说，是       热爱       。因为只有在创作本身中获得快乐，作品才有可能和别人产生连接。当护城河被冲平，剩下的就是这件事：你是不是愿意为了一个画面、一个想法，多熬一个夜。       周仙姑后补了一个词：       态度       。AI比人知识渊博，但人有态度。好内容不只是好看，而是带着创作者对这个世界的某种立场。如果有一天所有技术门槛都被抹平，这可能是唯一还能区分作品的东西。       写在后：爆款是产品，不是KPI       如果把这场关于AIGC视频创作的对话压缩成一句话，大概是：       爆款不是模型的礼物，而是一个人在时代浪潮里，对自己反复追问后的产品。       技术会继续更新，新的平台会继续出现，爆款教程会被剪成一条又一条短视频发出来。       但真正决定你能走多远的，大概还是那几件看起来很不AI的东西：你敢不敢先做再说，你有没有持续的好奇心，你能不能在复杂环境里保持对自己的清醒认识，你是不是因为热爱才留下来，你是否愿意为自己和作品负责。       AI拿起了摄影机，但按下录制键的那一刻，还是人的选择。       而你在片尾打上的那个署名，才是这个时代真正的版权声明。       更多对话细节       01.开场与嘉宾介绍       张媛媛       ：大家好，非常感谢大家，后面还有很多站票的朋友来到我们今天关于AIGC视频创作的场圆桌。       其实在去年或者前年，大家还在共同探讨AIGC到底能做哪些事情，但时至今日，我们已经看到很多由AIGC做出来的爆款产品了。       今天非常有幸请到了各位AIGC视频创作领域的探路者，共同探讨在过去创作爆款过程中的真实心得。先请各位快速介绍一下自己，以及是什么样的契机或顿悟时刻，让大家开始Allin这个领域？       龙以童       ：Hello大家好。我和在座的老师们不太一样，我目前还是中央美术学院在读的本科生。我在AIGC领域的尝试相对较早，两年前MidjourneyV5刚刚发布时，我就已经扎根在这个领域。       我也是国内早的一批AIGC视频创作者，是即梦的第一批九位超创之一，当时给即梦制作了样片《莫奈花园》。后来我们要工作室作为原画团队，参与了陈坤导演主导的《山海奇镜之劈波斩浪》的原画制作。到今天，我们更多是在长内容、高品质方向做探索。       前段时间我们参与素材制作的一部短剧《狐冢新娘》近在红果、抖音以及番茄小说平台上线，目前在红果和抖音双榜登顶第一，大家有机会可以看一下。       温勤       ：大家好，我是温勤，网名温维斯。我之前在美图担任AIGC产品经理。       我从2022年就开始接触AI了，那是Midjourney非常早期的版本。当时我看到的第一幅震撼的画是《太空歌剧院》，作为产品经理，我觉得这太神奇了，从此开始钻研。       我也是可灵（Kling）的超创，去年参加了可灵的导演计划，与王子川导演作了《雏菊》这部电影。现在我出来创业做工作室，主要制作AIGC创意短片、广告和电影。       森海       ：大家好，我是森海。我之前是在总台（CCTV）做视觉导演，现在出来创业做了森海荧光工作室。       我也是在前年MidjourneyV5刚出来时开始研究AI，从去年底开始做视频领域的尝试，参加了一些比赛并拿了奖。今年的目标是想把AI制作逐步正规化、商业化。       何       ：大家好，我是何。我之前是一名传统影视从业者，拍摄网大（网络大电影）和剧集。       我接触AI比较早，2023年接触StableDiffusion时就开始了解生图和生视频。       我进入的契机是因为我个人喜欢科幻，自己也写科幻小说，特别想做一部自己的科幻电影。但在传统领域，科幻成本太高，没有一个亿干不了。AI的出现让我看到了可能。我也是可灵的超创，我感受到了自己做大科幻的希望，所以进入这个领域。目前主要做竖屏短剧、高品质AI短片，也在筹备自己的AI电影和动画。       周仙姑       ：大家好，我叫周仙姑，也是传统影视出身。我之前在美国一家叫Lightstorm（音）的公司做制片人，回国后做网剧、编剧和小说写作。       我接触AIGC非常晚，差不多是去年这个时候。我转身进AIGC的契机，套用邵艺辉导演《爱情神话》里的一句话：我的职业生涯属于下坡路，非常顺。       我是伴随着传统影视行业的降温进入AIGC的。当很多项目做了多年却无法进时，AIGC成了一个非常好的出口，给了我创作自由。随着模型成熟和商业化节点的到来，我现在的工作室URSAStudio主要做面向美国和海外市场的AIGC短剧出海。       02.创作中的卡点与解法       张媛媛       ：通往爆款的路一定不容易。在过去的时间里，大家在AI视频创作中头疼的卡点是什么？是静静等待模型进化，还是有别的解法？       龙以童       ：       我们的卡点在团队协作。       AI技术其实是解放了技术层面的东西，让创作回归到人类本质的审美、镜头语言和创意。但这些都是非常个人经验化的。       当需要创作稳定的长内容时，统一多人的经验非常困难。如果大家对美的理解不一致，时间线拉长后，片子看起来就不像是一个人做的。       解法       ：我们后来明白了AI创作核心需要什么人才。我们在招募时，会寻找业背景匹配的伙伴——即具备美术基础、影视镜头语言基础以及对AI技术理解的人。当大家有共识，就能共同认可什么是好，从而完成高质量创作。       温勤       ：我很认同以彤说的。       视听语言非常重要。       在创作中，怎么设计镜头、什么是好的创意、如何与众不同，没有相关经验的小伙伴很难想出来。       解法       ：我们总结的方法是多看优秀的传统短片和广告。虽然现在的AI工具（如GPT）可以帮我们做前期创意发散，但我还是会结传统优质短片的逻辑。现在的AI实现画面不难，难的还是创意。       森海：卡点在于我要做什么       。技术每天都在更新，未来门槛会低，那时候创意和内容本身就不够用了。       现在的创作过程不像传统那样线，而更像是拼魔方。以前是想好再做，现在是边做边想，是一个跟AI互动的过程。作品的轮廓在反复雕琢中逐渐清晰。       何：大卡点是长内容叙事。       大家都觉得AI样片很惊艳，对话就能生成，其实并非如此。       AI是技术平权，给了每个人纸和笔，但       这支笔有它自己的想法       。你觉得简单的镜头它做不出来，你觉得难的它反而能做。       解法       ：这是一个交互过程。你要了解AI的属，才能跟它跳好这支舞。核心在于大规模的练习（炼丹）。       就像我们团队的小伙伴，讲理论没用，       让他生10万张图       ，他自然就理解了模型的边界。这其实是一门实践科学。       周仙姑       ：作为制片人出身，我的习惯是先搭盘子再规划。我也遇到过卡点，但我更关注的是认知偏差       。       我知道模型的边界在哪，创作时我会避开；但       甲方和市场不知道。他们会要求科技目前达不到的东西。       评论区观众会说呸，AI垃圾，但他们不知道这已经是目前人类智慧结晶的高形态了。这种信息不对等、对AI能力边界认知的差异，是我大的卡点。       03.面对技术高速迭代的焦虑       张媛媛       ：Kling（可灵）发布不到半年迭代了30次。这种高速迭代对大家来说是蜜糖还是陷阱？会焦虑吗？       龙以童       ：2023年刚开始时很焦虑，那时候用StableDiffusion、ComfyUI，要配置本地环境、看代码，非常痛苦。       但后来我发现趋势是       技术永远会变得越来越易用       。像Kling这样的大厂会把工具做得越来越好。我们应该把核心关注点回归到素养、审美和表达上。只有从工具层面解放，回归情绪与表达，AIGC作品才能真正走入人心。       温勤       ：焦虑肯定会有。但我作为软件工程出身，对代码有基础，上手会快一点。       其实今年下半年开始，各家平台都在做无限画布和Workflow，本质都是为了提。       底层逻辑是不变的       。各家模型虽然数据标签不同，但大差不差。现在的技术发展到可以用白话生成内容。重点还是在于你怎么思考、怎么写提示词（Prompt），怎么去理解模型背后的逻辑。       森海       ：模型迭代太快，以前做片子以年/月为单位，现在以周/天为单位。经常图还没生完，新工具出来了，很纠结要不要翻重来。       应对策略       ：现阶段我倾向于做       短平快       的内容（几分钟以内），适个人或小团队快速完成，减少人际沟通成本。       何       ：焦虑的根源在于技能归零       。以前花几个月研究ComfyUI的节点，现在线上模型一更新，那个技能就没用了。       但我现在反而不焦虑了，我嫌它更新得太慢！现在的模型距离做真正的科幻长篇叙事还很远，还有很多深坑。       我巴不得它赶紧更新，虽然这意味着小白也能轻松上手，我的技术壁垒消失了。但       核心竞争力永远是创意、对用户的理解和有趣的灵魂。只要AGI没实现，AI就只是工具。       周仙姑       ：前面几位是学霸，我是后进生。我曾发宏愿要学ComfyUI，招了高手教我，结果还没学会，NanoBanana就出来了。       模型迭代反而解脱了我       。我不用去学那些复杂的工程了。重点是我们定位自己是什么？是工程师、艺术家还是商业创作者？定位不同，体感不同。       04.人与AI的关系：替代还是伙伴？       张媛媛       ：AI会取代视频创作者吗？       森海       ：是       伙伴       ，是       能力边界的延伸       ，不存在取代。       创作是沟通，观众想读懂的是作者的观点和灵魂。如果AI代替表达，观众会失去兴趣。AI把创作周期压缩，让我们像写作一样做视频，让表达完成闭环。       龙以童       ：未来的AI影视创作线应该是：       导演（把控创意/审美）+业制作团队（批量化制作）       。       我们团队需要具备美学、影视语言、技术三点基础，同时还需要引入       传统的资产管理       和       项目排期       。我们之前遇到过因为版本管理混乱，导演用了旧版素材导致播出果不佳的教训。       温勤       ：我从产品经理转型，发现       产品思维       很有用。       产品经理承上启下，要把老板/甲方抽象的需求具象化，避免无沟通。在AI创作中也是一样，甲方说要有创意，我要引导他说出具体要什么。       同时，利用甘特图、飞书表格进行项目管理（PM）非常关键。现在的工具还不够智能，需要人工精细化管理进度，保证交付。       05.AIGC带来的新机会与未来       何       ：       动画行业       可能会是下一个被AI迅速改变的领域。       现在是创作者好的时代，也是坏的时代。好是因为工具平权，坏是因为       护城河碎了       。你干了十年的经验可能瞬间失，须去市场上赤身肉搏。       周仙姑       ：       AIGC给了我们做出海内容的机会。       以前国内影视与好莱坞不接轨，没人敢投巨资做美剧质感的东西。现在有了AIGC，我们可以用低的成本做出高视听语言的内容，去跟Netflix、跟国际市场拼一拼。       市场是细分的，AI能帮我们走进每一个赛道。       06.总结：在这个时代，应该加倍投资的核心资产是什么？       龙以童       ：       行动       。我是腿比脑子快的人，在这个蓬勃发展的时代，先冲出去，在行动中学习是第一位的。       温勤       ：       好奇心       。是好奇心驱动我从产品经理转行，在无数次抽卡失败中坚持下来，获得神奇的正反馈。       森海       ：       觉醒       。抛开技术，你要想清楚你想成为谁、你要表达什么。       何       ：       热爱       。只有在创作中获得快乐，才能产生连接，这是唯一的制胜法宝。       周仙姑       ：       态度       。AI比人知识渊博，但人有态度。好的内容不仅仅是漂亮，而是有态度。