2026 AI 创作者大会进入尾声，在最后一场技术圆桌论坛中，主持人陈柯与商汤科技张震、魔人 AI 生态圈李济东、阅文集团漫剧助手刘育兴、炫佳科技张钰、中启易联刘晓红、IP 运营专家小源哥共同就“工具革命下，AI 如何重塑漫剧生产流水线与创意边界”展开了深度分享。

陈柯（主持人）：请各位老师介绍下自己的工作内容和关注方向，以及进入 AI 短剧行业的契机。

张震：我是商汤科技张震。商汤成立于 2014 年，是一家国际领先的人工智能软件平台型公司，2021 年在港股上市。我们和短剧的结缘始于去年七月，商汤孵化了自有的 AI 视频智能体平台，目前已有超过 40 万个人创作者和超过 500 家企业用户。

李济东：我是魔人 AI 生态圈负责人李济东，负责为创作者提供辅助生态制作的生态圈。

刘育兴：我是阅文集团漫剧助手的产品经理刘育兴，2025 年我们推出了网文改编漫剧的一站式 AI 创作平台 —— 漫剧助手，帮助用户在降本增效的同时，创作出更多好故事。

张钰：我是炫佳科技 AIGC 业务负责人张钰。炫佳科技成立于 2013 年，做了十几年视听内容服务，累计交付超过 10 万分钟的视频创作内容。我的工作更多是关注 AIGC 内容生产的效率提效和商业化路径。

刘晓红：我是中启易联的刘晓红。公司 20 年前从配音业务起步，从单人配音到团队配音，从国内配音拓展到全球多语种服务。在短剧生态中，我们也从真人多语种配音，逐步升级为 AI 配音，始终紧跟市场与客户需求不断发展。依托客户对短剧配音、AI 短剧的需求，我们顺势切入 AI 漫剧、AI 真人剧领域，一直深耕内容制作产业链。

小源哥：我是文娱 IP 制作人小源哥。这七八年来我一直在做 IP，从小说 IP 到桌游 IP。近半年我入局 AI 剧赛道，已打通工具开发、海外平台搭建、作品承制全链路。今天到场一方面是交流学习，另一方面是希望与更多优秀创作者展开合作。

陈柯（主持人）：感谢各位老师的介绍！第一个问题，工具的智能化是否意味着创作者角色降级？比如 AI 接手了编导、分镜、作曲等专业工作之后，创作者的核心价值应该往哪个方向迁移？

小源哥：我认为这是一次升级。迁移的价值体现在两点：一是创作者的决策力需要提升，二是商业操盘能力需要增强。任何创作者的最终目标，都是做出好内容，并且能卖出去、实现盈利。如今工具已经足够成熟，只有决策能力跟上，生产才能更高效、更精准。而要让生产出的内容真正卖得动，就必须做好市场分析。

比如打造一个 AI 歌手演唱的视频，先要精准定位：歌手的年龄、形象、曲风等，都需要快速且明确地决策，而决策的依据，就是对市场的判断 —— 当下用户喜欢什么、愿意为什么付费。商业价值的延伸同样重要。做出 AI 歌手后，能否与企业合作定制歌曲、做品牌宣传，能否与地方文旅项目结合，这些都值得深入思考。创作者不再只是单纯做内容，还要具备商业操盘思维，这本身就是一种升级。

刘晓红：回答前我想先分享两点感受。第一，过去配音行业里真正顶尖的人才很多并非科班出身，却往往有着极致的个人爱好，比如摄影、绘画等。第二，当年照相机普及后，大家关注的不再是谁会拍照，而是谁能拍得更好。所以我认为，行业升级带来的能力迁移，核心体现在三个方面：首先是审美主权的把控。AI 工具人人可用，操作者的审美水准直接决定了作品的上限。其次是情感颗粒度的把控。AI 可以实现大笑、哭泣这类明显情绪，但欲言又止、隐忍克制等细腻的情感更需要操作者具备精准的感知与表达能力。第三是人机协同的组织能力。

不少嘉宾提到的工作流搭建，本质上就是高效的人机协同。我们公司一直坚持“AI+ 人工”的模式，这也是实现持续、高效、高质量规模化生产的核心。

张钰：我认为工具智能化的过程中，创作者不会降级，反而是一次从手艺人到总导演的身份转变。过去，创作者要把想法转化为作品，需要具备多个维度的能力。但在 AI 时代，AI 承担了复杂的执行工作，让创意本身被更大程度地释放与放大。

在人机协同的过程中，创作者需要在多个方向扮演关键角色。一是意图的设定者，把自己的审美转化成 AI 能听懂并执行的语言。二是在整体逻辑上，把制作流程拆解成多个步骤，让不同智能体协同完成，创作者则负责设计协作规则。当技术门槛被大幅降低，创意与叙事的重要性被进一步凸显，这也正是创意回归其核心价值的开始。

张震：我赞同前面几位老师的观点，工具肯定不会给创作者带来降级。真正的创作者，是能从 0 到 1、从无到有做内容的人，而不是流水线上机械 “抽卡” 的执行者。更智能的工具，对创作者来说其实是最大的利好。

从我们平台的数据来看，近 40% 的用户是漫短剧创作者，还有近 20% 是超级创作者 —— 他们独立接商单，一个人就能完成一部甚至多部剧的全流程制作。

其中不少人原本是在家带娃的宝妈，有好想法却一直没有施展机会；也有人从公司走出，以个人身份成立 OPC 公司，独立跑通完整的商业闭环。智能化工具极大优化了资源配置与生产链路。我相信，在更强大的工具加持下，内容产业一定会涌现出更多元、更丰富的优质作品！

刘育兴：这个问题问得好，很多创作者可能也有这方面的担忧。现阶段 AI 工具越强大，并不意味着创作者要降级。我们利用 AI 工具是为了把故事讲好，创作好故事的主体还是人，最后欣赏的也是人，AI 只是工具。

创作者在这个过程中体现更重要的价值就是对审美的把控，到最后是对 IP 的把控。AI 接手了一部分编导、分镜、作曲的工作，但还没有达到完美的程度，还是需要人把控。

未来 AIGC 创作者要发展的方向，就是如何用自己的语言和 AI 交互，把故事情景说得更明白让 AI 理解。所以，同样的工具，超级创作者和普通创作者用起来效果也不一样。

李济东：前面这么多老师都达成了共识，智能化意味着创作者角色的升级。而这其中对创作者核心价值最关键的一点就是“船小好掉头”。以前做剧本、分镜、拍摄、制景要花费很大成本。现在有了 AI 辅助，场景不合适、片段效果不理想，都可以快速调整、随时迭代。未来创作者的核心一定是发挥最大的想象力，期待大家在短剧领域开拓出更多全新题材。

陈柯（主持人）：谢谢各位老师！第二个问题，从技术演进的角度来看，从 2025 年到现在，AI 生成角色一致性、音画同步都有了质的突破。对我们来说，在实际应用中创作者还有“最后一公里”的瓶颈，各位老师觉得目前最难攻克的技术难题是什么？

李济东：在创作 AI 影片的过程中，我们也实际应用了 Seedance 2.0 及各类大模型。我们经常会遇到一个问题：生成一个优质镜头后，用同样的提示词却无法再次复刻。如果我想更换机位、调整角度、切换特写，该怎么实现？这就是我目前感受到的行业 “最后一公里”。我希望未来 AI 导演能够先设定好动线与镜头语言，再将机位自由放置在任意位置，直接通过 AI 大模型生成对应视频片段，这样对精品短剧的制作会是一次巨大的飞跃。

刘育兴：大家也看到了去年很多模型进步非常大，目前也在往音画同步方向发展。Seedance 2.0 发布后离“最后一公里”又靠近了一步，但仍存在不少技术难题。现在视频模型生成的片段是互相独立的，没有大语言模型上下文的关系。单段视频单独看都成立，但放在连续剧情里，人物位置关系、镜头衔接往往无法匹配。这类场景在实际应用中难度很高，目前还没有解决。希望未来技术可以在支持批量化生产的同时，保障前后镜头的连续性，帮助更多用户切实提升生产效率。

张震：大家所说的 “最后一公里”，内容从业者觉得近在眼前，但从 AI 企业角度看，其实还有很长的路要走。

大家使用 Seedance 2.0 时普遍遇到排队、响应慢的问题，核心在于算力资源不足：一是算力卡紧缺，二是国产算力适配度不够，三是算力跨地域共享能力薄弱。即便我们在寒武纪芯片上跑通了自研视频模型，但效率与英伟达存在差距，算力仍需持续突破。

模型层面，用户感知的调用成本差异，本质是 Token 消耗不同。未来我们会通过多步蒸馏、MOE 架构等技术优化调用成本，让普通创作者用得起。而 Seedance 2.0 这类模型要实现端侧部署，落地手机和 PC，还需要很长时间。

应用层面，如今一人一天一部剧效率已很高，但未来可由 AI 智能体独立完成。大量重复低效工作都能交给 AI，人类可以更专注于创意与内容创作。只要行业各方协同发力，我们终将实现目标。

张钰：前面几位老师讲的其实已经比较全面了，我就补充一点。我觉得“最后一公里”上，角色情绪化的递进需要一些突破。现在 AI 可以生成单一的情绪标签，比如哭或笑，但真正的演技是情绪的流动和递进，这方面 AI 还没有做到。

刘晓红：从音频和视频两个角度，我谈谈行业里的 “最后一公里”。音频方面，我们目前仍接到大量海外真人配音需求。出海短剧依赖用户付费，AI 配音虽然能解决 90% 的制作需求，但决定观众愿意买单的恰恰是剩下 10% 的艺术质感与情感感染力，这正是音频的 “最后一公里”。高端客户依然选择真人配音，只有追求降本增效、批量生产的项目会大量使用 AI。

视频层面，情感微观颗粒度、叙事连贯性、物理空间连贯性依然需要突破。比如角色拿杯子、动作衔接、细节呈现等，都还不够自然精准。我们一直在高频使用 Seedance 2.0，能明显感受到技术平权正在逐步抹平这些问题。我认为，真正的 “最后一公里” 不在技术端，相信大厂很快就能攻克逼真度难题。对我们制作团队而言，核心短板是大批量人才的 AI 导演思维培养与审美能力建设，这才是推动行业实现工业化的关键。

小源哥：我认为是可控的随机性或者可控的即兴能力。我担心它太听话了，生产的内容太流畅、太丝滑了。比如生成 AI 歌手唱歌曲，高音、换气、咬字都无懈可击，但总觉得没那么像人，差一点情感。但我们往往需要它不那么听话，它只需要听 95% 的话，有 5% 自主的选择。就像拍戏时演员之间的碰撞会非常精彩，现场即兴表达的那几句台词才能成为经典，那是灵光乍现，是人性之光，这也是我觉得“最后一公里”的一个点。

陈柯（主持人）：谢谢各位老师的回答。我想问一下阅文的刘育兴老师，编剧到了 AI 时代是否要往分镜师方向发展？

刘育兴：我觉得在 AI 时代编剧还是必不可缺的，像小说这类文本必须由编剧改编成分镜剧本，才能顺利落地成影像。所以编剧暂时不会失业，内容审核同样需要他们把关。但 AI 时代对编剧提出了新要求：在输出 AIGC 适配剧本时，必须同步考虑技术实现难度 —— 这个画面 AI 能否生成、做成分镜提示词是否可行。

陈柯（主持人）：第二个问题，想问商汤的张震老师。最近行业内都说 AI 真人剧是风口，但各大平台都在限制真人画面的生成，这是不是存在冲突？

张震：关于真人这件事，我们和很多行业内伙伴探讨过，目前对真人的限制到底原因在哪？大家的共识是 —— 不是技术原因，也不是内容平台的策略原因，更多是出于法务、伦理以及政策法规的限制。很多同行都在积极努力，从法务、法律条规上以及自身产品层面的合规上，最大限度保证出来的真人内容合乎大众对真人表达价值观的期待。相信用不了多久，国内对于真人的画风限制就会快速解除，到时候有更多正能量的价值观内容也会出现在小屏和大屏上。

陈柯（主持人）：谢谢老师！最近很多影视大佬发声，要重点用好 AI 工具打造 IP。针对这一现象，小源哥您觉得 AI 剧的崛起会改变传统影视打造 IP 的逻辑吗？

小源哥：我认为 AI 短剧的兴起，是一场 IP 开发的生产革命，正在重塑行业规则，推动 IP 走向平民化、工业化，如同当年网文 IP 崛起一样，将催生大量新时代原生原创 IP。我们可以从三个维度来看：IP、传统影视 IP、AI 短剧 IP。

IP 的核心是商业价值与用户心智。商业价值靠影响力变现，影响力来自粉丝消费力，无论大 IP 低客单还是小 IP 高客单，关键都是抢占用户心智、建立情感连接与信任，实现商业变现，而不是单纯自嗨。传统影视 IP 长期存在两大痛点：一是门槛极高，一部作品动辄千万上亿投入，成本高、风险大；二是更新频次低，往往一到三年才出一部，与用户情感连接弱，难以持续变现，真正的国民级 IP 寥寥无几。

AI 短剧则实现了破局，核心优势是低成本、高频次，带来三大转变：一是载体以手机为主，用户基数大、活跃度高；二是成本大幅下降，同样投入可制作成百上千部作品，试错成本极低、效率大幅提升；三是开发逻辑改变，从购买成熟 IP 转向从零打造原创 IP，低成本持续产出、高频次触达用户。

当然，无论哪种形式，IP 的核心始终是好故事、好创意、立得住的人物。AI 短剧只是加速了全民 IP 时代的到来。未来赛道不应只卷价格、产能和数量，更要打磨有吸引力、有独特性的故事与人物，这才是用户买单的核心。

陈柯（主持人）：感谢小源哥的精彩分享！晓红老师，您所在的配音公司既有真人配音，也有 AI 配音业务，在和企业合作的过程中，您发现他们最真实、最迫切的需求是什么？

刘晓红：我们公司有两大业务板块：音频配音与视频制作，这两个板块都离不开四个关键词：快、好、多、廉。

“快”，是头部出海短剧客户最核心的诉求。国内热门内容一出，就要迅速译配推向海外，各家都在比拼速度。我们也把多语种配音周期不断压缩，英语、日语等语种最快可一周交付，中文配音甚至能实现 1—2 天极速交付，以适配海外平台节奏。

“好”，是我们始终坚守的生命线。无论是真人配音还是 AI 配音，客户对情绪、细节的要求都极为严苛，质量不达标就失去了合作价值。

“多”，则是生存刚需。没有足够产能，就难以承接大批量订单，行业内很多团队也会通过堆量换取爆款概率，我们目前可同时支持十多个语种的并发配音。

“便宜” 是客户的普遍期待，但一味低价并不健康，我们也在逐步舍弃超低价客户，避免陷入恶性竞争。

我也一直在思考，能否将人类细腻的情感颗粒度转化为 AI 算法，让 AI 真正理解并复刻高级情绪。在满足快、好、多的前提下，用技术与经验沉淀出更稳定的交付标准，这是我们当下的核心方向。

陈柯（主持人）：谢谢刘老师！张钰老师，炫佳科技的 OPC 模式不仅提供工具，还构建了从培训到变现的全链路服务。这种“工具 + 生态”的打法是否是出于战略思考？

张钰：从战略层面考虑，炫佳从 2013 年开始做视听内容服务，过程中了解到很多创作者买了工具但不会用，或者会用但不知道怎么变现，这是很大的痛点。所以我们选择了“工具 + 生态”的模式，把整个商业路径打通了。OPC 模式不仅是效率的概念，更多是对创作权利的重新分配。之前的创作门槛很高，只有规模较大的公司才能进入市场。现在这个转变意味着创作权利从资本密集型转向了创意密集型。在这个过程中，OPC 不仅是一个人，应该是一个人可以调动过去整个公司能够调动的资源。这点和传统影视的工业化流程谈不上颠覆，我觉得应该是一个互补的过程。

陈柯（主持人）：很多创作者担心工具在帮助创作者的同时，也加剧了内卷。这种情况下，平台、创作者和内容三者的关系应该如何构建？请张钰老师和张震老师一起回答。

张钰：我认为，平台更像是基础设施的提供者和信用中介，提供 AI 工具链、数据支撑以及变现渠道；创作者作为生产主体，不再是员工或供应商，而是生态的贡献者；内容作为价值载体，好的内容会说话，会给平台带来流量，同时让平台更新和迭代技术。我觉得三种是这样的关系，技术只是手段，让人人都能讲故事才是最终目的。

张震：我认为，创新型的内卷对行业发展是有利的。像去年以来基础模型领域的激烈竞争，从海螺、VIDU 多参到今年的 Seedance 2.0，不断突破技术瓶颈与范式，让普通人也能做出更高质量的内容，这种推动行业整体进步的内卷，大家其实是欢迎的。但同质化内卷，只会伤害行业，正如刚才提到的，现在工具平台数量甚至超过了创作者，而绝大多数只是简单集成第三方 API，靠低价恶性竞争。这会拉低行业形象，让外界觉得我们只在卷算力成本，而非为创意买单，也会阻碍真正有技术、有创新的公司发展。我相信，智能体将是 2026 年生产力从量变走向质变的关键，下半年有望进入以智能体为主导的生产时代。我在此也呼吁同行：别再卷同质化工具了，期待大家拿出更多真正有创新的产品。

陈柯（主持人）：所以是大模型更好还是Agent更好？

张震：Agent 和大模型是一体两面的。我先帮大家厘清几个容易混淆的概念：大模型、工作流、智能体，很多人会混为一谈，尤其分不清智能体和工作流，但这三者完全不同。

大模型是基础的原子型能力，给定输入就给出输出，比如在即梦官网输入多模态参考生成视频，这就是大模型在发挥作用。工作流是切入具体业务场景的生产链路。现在超过八成的工具厂商做的都是工作流产品，把剧本、分镜、生成视频、配音、剪辑等环节整合在一个页面，简化操作、提升效率，本质还是人工一步步执行。而智能体，是调用工作流的 AI，可以理解为 “用 AI 的 AI”。也正因难度极高，做智能体产品的厂商几乎都有深厚技术背景。它要实现底层各类基础模型的互联互通，让上层交互 AI 理解人的指令，自动选择合适的模型、匹配场景化工作流，最终直接交付完整成果，这也是我们今年持续深耕的方向。

至于大模型和智能体是否存在冲突，答案是否定的，包括我们、火山引擎、海螺、VIDU、Seko 在内，彼此都是紧密合作伙伴，因为我们始终是用智能体，来最大化释放 AI 基础模型的生产效率。

陈柯（主持人）：谢谢张老师！现在市面上 90% 的爆款都来自 IP 改编，阅文拥有海量的 IP 资源，我想问刘育兴老师，当一部小说要改编成 AI 漫剧的时候，您作为美学专家如何把控忠于原著与视觉创新的平衡？

刘育兴：我认为还原原著与视觉创新并不冲突，二者完全可以并行。还原原著是因为优质原著自带粉丝基础，冷启动和投流时能自带光环，这是内容推广的最大加成。AIGC 时代改变原著的关键不是逐字复刻，而是抓魂 —— 抓住经典段落、台词、人物性格与名场面，这些才是原著的 “味道”。

在守住原著核心的前提下，画面、镜头、风格都可以大胆创新。我们在工具里也内置了多种爆剧风格，就是为了让大家在还原的同时，做出更有吸引力的视觉呈现。只有把原著的魂和创新的形平衡好，才能真正打动人。

陈柯（主持人）：阅文的漫剧助手在改编 IP 时解决了哪些痛点？

刘育兴：其实要让用户觉得我们的工具好用，核心就两点：降本、增效。降本层面，我们有一键制作专业剧本的功能，能帮用户省去大量时间和成本；增效层面，漫剧助手可实现内容批量化生产，还配备团队协作模式，方便团队成员管理，切实帮用户提升创作效率。

陈柯（主持人）：谢谢刘老师的回答！这里想问问李济东老师，您如何定义健康的 AI 生态？当前行业最缺失的基础设施是什么？

李济东：现在大家讨论最多的，都是如何用 AI 工具快速做好作品、提升生产力，却往往忽略了更关键的生产关系。只有建立良好的生产关系，才能形成健康的 AI 短剧生态。过去传统影视剧行业，资本掌握话语权、技术被大团队垄断，普通创作者难以入局。如今 AI 工具普及，却仍面临算力不均、版权模糊、作品易被抄袭等问题。因此，健康的 AI 短剧生态，必须提高创作者的创意话语权、实现算力平权、完善版权确权，让人人都能参与创作，让创意成为核心主导。

目前行业最缺失的，就是支撑算力平权的私有化本地部署、API 调用与私有化部署的兼容性，以及完善的版权确认体系，这些都是构建健康生态急需补齐的基础。

陈柯（主持人）：魔人 AI 在生态构建中扮演什么角色？连接器、赋能者还是标准的制定者呢？

李济东：魔人 AI 是赋能者和连接器。我们为广大中小创作者提供在创作过程中的技术支持，降低技术门槛和算力门槛；连接各个优秀的个人创作者、中小型团队，在我们的生态环境下协同交流、共同生产，同样我们也会作为片子播放的连接桥梁。

陈柯（主持人）：谢谢各位老师分享！我想问一个比较切实的问题，各位老师有什么可以分享的赚钱方法或突破的方向？

李济东：我认为，提升生产力更应从内容本身出发。AI 工具确实降低了创作门槛，但我们更需要靠优质的 IP 内容、丰富的想象力才能做出好作品。毕竟精品化的内容才是核心，无论技术如何发展，优质的内容永远是立足之本。

陈柯（主持人）：谢谢老师！我想问一下，刘育兴老师接下来有什么比较推荐做的题材？

刘育兴：AIGC 时代行业发展很快，很多 AI 剧公司规模在扩大。我建议个人或工作室先锚定一个垂类赛道，把题材做细、做精，现在聚焦垂类机会很大。题材爆不爆，有必然也有偶然。有时刚好契合大众心理或猎奇点，就能获得巨大关注。最近我在平台上看到很多 AI 猎奇内容，从传统影视标准看或许不够专业、有些杂乱，但评论区用户接受度很高，觉得抽象又好看。这其实是 AIGC 带来的新赛道。不妨从这类猎奇元素入手打造专属 IP，围绕一个核心设定持续延伸，这会是个不错的方向，建议大家可以尝试。

陈柯（主持人）：谢谢刘老师！请问张震老师作为工具的提供方，如何帮助创作者从“做了”到“做好”？

张震：我认为，这一波 AI 短剧、漫剧的核心驱动力，就是底层技术突破，它大幅降低了内容试错成本，不知大家是否认同？行业未来发展离不开各位，但下一次大规模迭代，仍需重大技术革新，才能进一步降低试错成本，让中小、个人工作室有机会成长。我们了解到，即便头部从业者，也会用 AI 对题材进行快速试错。所以，我们作为技术厂商，会坚持用原创AI技术提升生产效率，把选择权交给创作者。

最后和大家分享，我们下一代产品预研中，已能看到技术路径，实现单人 20 分钟生产 30 分钟音画同出、精品交互仿真人剧，单人单日产量理论上可达 700 分钟。相信这一技术落地，能让更多个体快速试错，产出被观众认可的精品，这就是我们的思路。

陈柯（主持人）：谢谢张震老师！请问张钰老师，现在很多抖音上有 AI 课程，单一的教育教培是否会成为新的赚钱方向？

张钰：我觉得培训的目的最终是提升技能再到变现。我们正常的模式是培训完以后做评级，再对接到相应渠道，给相应评级的单子试做，在这个过程中不断迭代。

陈柯（主持人）：谢谢张钰老师！请问晓红老师，真人配音是不是可以更加趋向于多样化？这是不是配音接下来发展的突破口？

刘晓红：AI 配音的突破口，我们有一个优势，早年和大厂做 TTS 合成语音数据集，我们可以通过基础模型加上特定音色，完成一些市面上模型完成不了的音色。另外，我对短剧内行人有个建议 —— 咱们踩过的坑能不能有一个吐槽片，让更多人知道要避开什么、不要怎么做。如果利用短剧内行人的影响力把这些坑串联起来，应该是大家都想要的秘籍。

陈柯（主持人）：谢谢晓红老师！请问小源哥，在您眼里 IP 精品化体现在哪？

小源哥：我对精品化的理解，是一种独特的“情趣用品”，具体可以这样拆解：当前内容赛道竞争激烈，必须走差异化路线，不能从众。别人做同类题材，我们就要做出自己的风格和独特标签，就像比拼优势，总能找到自身特色。所谓“情趣用品”，是指精品化要满足用户多层次需求：剧情有吸引力、有思想，不枯燥、好接受，还能真正帮用户传递情绪、解决实际心理或关系问题。同时，“品”是核心，服装、画面、声音等品质细节必须到位，这才是精品化的关键。

陈柯（主持人）：感谢各位老师的分享！