CNCC 2026：AI影视创作避坑指南与进阶技巧

在影视行业，越专业的人士越倾向于将AI视为“傻瓜相机”。它或许能生成一些令人眼前一亮的演示片段，但在实际专业应用中，其表现往往不尽如人意。

艺术创作的核心不仅是最终作品，更在于构思与打磨的过程，而AI可能永远无法真正理解或学会这一过程。AIGC技术目前尚不具备艺术创作所需的深层理解力。

AI技术有望降低创作门槛，实现一定程度的创作平权，让非专业人士也能尝试创作。然而，正如人人会写字不等于人人能写出好故事，AI可以辅助创作，但真正的创造性仍需人类主导。

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这些尖锐而深刻的观点，并非网络泛谈，而是出自CNCC 2024“AI+影视创作”圆桌论坛上的真实讨论。当AI热潮席卷各行业时，以创意为核心的影视领域对技术的接纳显得尤为审慎。艺术与科技在此碰撞，激荡出复杂的火花。

本次论坛汇聚了多位学界与产业界重量级嘉宾，包括中国电影美术学会理事董未名、北京灵动音科技有限公司CTO苑盛成、清华大学计算机系教授朱军、中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授宋睿华、英特尔首席工程师何万青、阿里巴巴通义实验室负责人张邦、快手科技副总裁张迪、爱奇艺副总裁朱梁等。他们的深度探讨，为我们理解AI与影视的未来提供了多元视角。

AI与影视融合的机遇与挑战

论坛开场，主持人提出了一个生动的问题：谁会使用傻瓜相机拍摄电影？这引出了对AI技术在实际产业应用中真实价值的探讨——它究竟是“诗”还是“坑”？

爱奇艺副总裁朱梁分享了来自一线的观察。他指出，电影创作对影像与声音的连续性要求极高，而当前基于Diffusion架构的模型尚难以保证角色、装扮、光线及镜头运动的严格一致性。在测试儿童动画项目时，虽然合作伙伴提供的样片效果惊艳，但背后的人工参与度仍然很高。朱梁认为，要获得高质量的专业级成品，必须大幅降低人工干预比例。这与业界对AI深度落地的期待仍有差距。

中国人民大学的宋睿华教授从创作本质出发，提出了不同见解。她认为，对于高水平创作者而言，艺术的价值不仅在于作品，更在于构思、修改、打磨的过程本身。当前AI生成容易陷入套路，在想象力新颖性上不及人类，因此可能难以满足顶尖创作者的苛刻要求。但她同时指出，“傻瓜相机”拥有巨大的市场潜力，其服务广大业余爱好者的蓝海市场不容忽视。

关于技术驱动与行业需求的关系，清华大学朱军教授明确表示技术是核心推动力。他提到，去年讨论AI生成视频尚觉遥远，今年已觉平常，关键变量就是技术的快速迭代。他将“坑”理解为预期与现实的落差，并认为短期内更现实的路径是AI作为工具嵌入流程，帮助专业人士降本增效。至于直接生成高端内容，则仍需时间。

朱梁补充道，影视创作尤其是长视频，是以导演和艺术家为中心的，他们有成熟的创作范式。AI的意义或许在于未来有能力打破这些固有范式，从而引发从人才培养到产业结构的连锁变革。

英特尔首席工程师何万青从技术演进角度提出了警示。他指出，当前许多AIGC视频技术基于从语义到视频的生成模式，初期效果新奇，但若缺乏突破，易陷入“千篇一律”的困境，难以进入主流产业。真正的挑战在于理解何为可持续的“无穷大”产出，而非单项技术的极限。目前工具仍是零散的“功能”，远未达到能支撑电影大部分内容生成的程度。

灵动音科技CTO苑盛成则提供了一个充满温度的视角。他分享了一个案例：一位只会写诗的用户，借助AI工具，花费一周时间将诗句反复输入、生成，最终完成了令自己满意的“创作”。这个过程虽与专业创作不同，却满足了个人强烈的表达欲。苑盛成认为，在教育和兴趣启蒙场景中，AI的这种价值尤为突出，它让能力有限但心怀梦想的人拥有了尝试的路径。

面对AI是服务大众还是改造工业的追问，苑盛成认为创作形式多样，工具应各司其职。朱军则描绘了通用基础平台的愿景：让每个人都能释放创作梦想，进行自我表达。短期内，它可以作为导演构思的可视化参考工具，提升沟通效率；长期看，AI未必需要完全取代人的创作。

何万青将话题引向产业基础。他回顾了中国影视特效行业的发展，指出过去3D Max等软件是“生产资料”，而当前AI技术尚处于“打基础”阶段，还未诞生出能作为核心生产资料的工具或服务。此外，基于神经网络的生成方式存在“交互性”和“可解释性”的挑战——调整参数时，结果往往难以预测。相比之下，传统CG基于物理原理，虽门槛高，但精确可控。如何融合两者优势，是行业的关键挑战。

技术发展路线是否已趋统一？

技术路线的演进直接决定未来生态。去年各方尚有不同主张，而年初Sora的亮相让Transformer结合Diffusion模型的DIT路线备受关注。如今，技术路线收敛了吗？

朱军教授观察认为，从实际效果看，扩散模型结合Transformer目前确实表现最佳。学术界虽仍在探索其他架构，但就最终产出而言，DIT类方法仍是主流方向。当被问及业界是否在快速对齐、追赶Sora路线时，他给出了肯定回答。

但宋睿华教授提出了一个值得深思的观点：领头羊的光环有时会掩盖其他光芒。她以国内“悟道·文澜”模型与CLIP同期发布、朱军团队更早发表扩散算法研究为例，指出国内学界和产业界并非没有贡献，只是在商业影响力和声量上有所不及。“有时候我们并不是做得比他们晚，而是我们的声音没有他们大。”

那么，这是否意味着多条道路仍在并行？宋睿华用了一个比喻：Transformer等模型就像被发现的“乐高积木”基础单元。你可以选择不用这些积木去创造新形状，也可以利用它们搭建作品。当前赛道的竞争，在某种程度上是“愿景”的竞争。

中国电影美术学会理事董未名从技术底层判断：无论国内外模型如何变化，其核心技术最终都收敛于扩散技术，视频领域核心就是Transformer加Diffusion。然而，他从艺术角度看到了严峻问题：当前大模型的生成结果存在严重同质化。某些风格大家都能做得不错，而另一些特定风格（如特定笔触的油画）则似乎谁都做不好。这引发了他的担忧：现有核心技术框架，是否无法涵盖所有艺术风格与技法？如果答案是肯定的，那么从推动艺术创作的角度看，当前技术路线或许存在根本性局限。

何万青对此持不同看法。他认为讨论AI在影视领域的应用需要有“底线思维”。艺术和审美虽有个人色彩，但也有其边界和目的。如果过度沉迷于将照片处理成各种风格的“简单快感”，可能会在更重要的产业基础问题上落后。AIGC的意义在于“提升了艺术创作的无能基准线”——过去做不到的，现在有了可能。

AI将把影视行业带向何方？

最后一个议题关乎未来：如果影视制作变得人人可及，行业将走向何方？是效率提升，还是文明形态的转变？当视频创作如文字般普及，我们与内容的关系将如何重构？

阿里巴巴通义实验室负责人张邦描绘了“创作平权”的图景：未来，创作不再专属于导演和编剧，每个拥有动人故事的普通人，都能借助AI将内心世界精彩呈现。他认为这是科技创造的必然的美好未来。

主持人追问：那时，影视还会是一个大工业吗？抑或成为“非物质文化遗产”？

董未名从艺术本源思考，认为艺术创作的目的不仅是产出作品，更在于创作过程中“人”的体验与快感，这是AI无法给予的。主持人幽默回应：很多短视频创作者可能并无创作快感，点赞才是快感来源。如果未来人人创作、无人点赞，又当如何？

苑盛成以音乐行业类比指出，大多数用户听歌时并不关心创作者是谁。但有一部分人创作纯粹是为了自我表达和体验，作品承载了个人审美与经历，这份价值是内在的。何万青则从社会经济角度进行了三重推演：首先，AI平权将改变大众的生产和娱乐方式；其次，这会催生新的经济模式；但最关键也最棘手的是第三点——如果注意力经济仍由平台垄断，那么创作平权可能依然无法解决流量集中、多数创作者被淹没的问题。好的技术需要匹配的生产关系和生态系统才能发挥正面效应。

张邦进一步强调，物质生产可能过剩，但文化和艺术的生产永不饱和。创作平权意味着参与基数和信息产量大增，必将提升整个社会文化创作的质量与数量。苑盛成赞同此观点，认为艺术是人类对精神世界的独特探索，因其主观和独特性而不会过剩。董未名引用了一句精辟总结：“艺术的作用不在于复制可见之物，而在于将不可见的东西变得可见。”AI正是帮助每个人将心中不可见的憧憬变为可见现实的强大工具。

朱军重申了两点：一是不能以完美主义苛求技术，所有技术皆有不足；二是AI的终极目的应是帮助人们实现梦想，让梦想可见、可传播、可观赏。宋睿华则用论坛主题做了巧妙总结：“AI+影视≠创作。人人都可以写字，但不代表人人都能写出好故事。”工具降低了门槛，但创造性依然是人类的核心疆域。

何万青提醒道，人们往往不珍惜轻易得到的东西。因此，即使有了AI工具，艺术创作仍然需要调用人的创造性。张邦最后呼吁学界和产业界保持耐心，他指出，像Sora这样的技术从0到1的亮相固然惊艳，但从1到100的漫长过程更需要持之以恒的耕耘，才能慢慢见证技术对社会深层次的改变。

作为压轴发言的影视行业代表，朱梁将目光拉回现实。他直言，影视行业是结果导向的，残酷而现实，不关心投入了多少算力和训练，只关心最终作品能否打动观众。他特别期待未来一年，在专业长视频这个“金字塔塔尖”领域能看到实质性突破。一旦这个基点被攻克，影视与AI的结合将真正到来，届时，创作平权、行业结构、创作范式都将发生根本性变革。“我们不仅要仰望星空，更要脚踏实地。”这句话，为这场充满激情与思辨的讨论，画下了一个务实而有力的句点。