不知你是否也已察覺，AI生成的影像內容正悄然進入我們日常生活的角落。在社交平臺隨手一刷，那些引人駐足的短視頻，或許就是AI制作的動畫；直播間里，不知疲倦的“主播”可能并非真人，而是由“真人驅動”的AI虛擬形象，實現著24小時不間斷的陪伴；就連我們看到的廣告、讀到的新聞配圖，乃至教育培訓中的課件視頻，也開始出現由AI打造的影像。

從短視頻到直播，再到影視創作，AI技術已深度滲透內容產業的方方面面。它既是推動產業變革的基礎性生產力，也在根本上重塑著大眾的日常消費體驗。一個由AI助力打開的、虛實交融的視聽新世界，正悄然到來。

生產步入工業化快車道

技術瓶頸的接連突破，是這場變革的主要推動力。AI影像生成技術正以前所未有的速度迭代，在語義理解、畫面質感及多模態融合上取得關鍵進展。AI影像生成內容如盲盒抽卡般過于隨機、動作連貫性差等曾經廣受詬病的問題，已得到顯著改善。如今，主流的AIGC大模型已能創造出表情生動、細節逼真、行為合乎邏輯的數字人物，其生成的影像在敘事、動作與場景上，更加逼近實拍效果。

促成這一飛躍的，除了算力和數據的強勁拉動，一個百花齊放的工具生態也功不可沒。如今市場已涌現出眾多各具優勢的軟件工具，它們瞄準特定需求，走出了自己的特色之路。例如，“即夢AI”像精準的動畫師，能讓人物動作和復雜運鏡流暢而穩定；而“可靈AI”則像宏大場面的造景師，可以構建細節豐富且符合物理規律的超現實大場景。這些工具沒有萬能的全才，卻各懷絕技，共同構成了互補的生態圖景。創作者在實踐中，往往需要借助多種工具，將不同模型的優勢整合，才能實現理想的影像效果。一些有遠見的制作公司已經開始行動。他們不再滿足于手動“拼樂高”，而是著手搭建一條高效的“智能流水線”，旨在將各具優勢的不同技術系統性地整合起來，實現從腳本到成片的自動化生產。這一變革成效卓著，國內部分企業已實現了AIGC商業視頻的規模化盈利。以某頭部企業為例，在系統引入AIGC技術后，其商業視頻制作周期縮短了70%，成本降低了80%，動畫番劇的成本更是驚人地下降了90%。

這種高效、低成本且高度靈活的創作方式，正在重新定義內容生產的邊界與模式。2024年我國人工智能產業規模突破7000億元，連續多年保持20%以上的增長率。資金的持續注入，為這場變革按下加速鍵。它不僅推動技術更快迭代，也促使整個行業從零散的“工具實驗”階段邁向標準化、系統化的工業新階段。屬于AI影像的產業格局，正在我們眼前成型。

文化適配與審美轉型有待本土化破局

在產業高歌猛進的同時，一些深層次問題逐漸浮出水面。首當其沖的，是技術邏輯與文化根基的錯位。當前，AI大模型生成的內容常常出現過度奇觀化，難以適配中國文化語境的現象。歷史場景失真、文化符號誤用、審美風格西化等問題仍時有發生，部分內容甚至夾雜著與主流價值觀不符的元素。

這種對視覺奇觀的過度追求，本質上源于技術層面的局限。目前一些AI大模型的底層架構和訓練數據建立在西方文化與語料的基礎上，帶有特定的文化視角和審美偏好。它們在處理與中國文化相關的內容時，往往在認知層面，對中文語境中的典故、意象和哲學內涵理解不足；在表現層面，缺乏對中國傳統色彩體系、構圖法則和美學習慣的準確再現能力；在價值層面，難以準確把握東方審美中含蓄、寫意與留白的美學精髓。這種根植于技術底層的“文化偏差”，是導致AI生成內容在中國語境下“水土不服”的原因。

這種“文化偏差”也是技術發展初期的普遍現象。從技術美學的發展歷程看，每次技術突破，往往都伴隨著對視覺奇觀的追逐。在技術發展初期，證明其能力最直接的方式就是展示其所能實現的、傳統手段難以完成的或完成成本極高的效果。創作者會優先利用AI生成復雜的光影、奇幻的場景和流暢的動態，以凸顯技術的“威力”，形成了一種“技術驅動內容”的初期模式。此外，許多創作者處于學習和掌握AI工具的階段，其關注點更多在“如何實現”某種效果，而非“為何要使用”這種效果。當對技術的探索優先于對藝術的思考時，作品就容易停留在表面，缺乏與民族文化、社會現實或深層情感的有效連接。

AI影像創作中存在的這種現象，深刻反映了技術限制、市場選擇與創作思維之間的復雜互動。而行業的成熟，正有賴于我們共同推動其超越這一階段，從表面的技術炫技走向深度的文化沉潛，實現本土化躍升。一方面，著力構建具有中國文化特色的AI基礎設施。打造中華文化元素數據集，系統整理中國經典繪畫、建筑、服飾、哲學意象等資源，為模型訓練提供豐富的文化素材；同時制定AI生成內容中國文化風格評測基準，從審美一致性、文化契合度等維度對生成內容進行評估，為技術發展提供明確的本土化導向。另一方面，積極推動人機協同的美學實踐。引導創作者從工具使用者轉變為AI藝術的“導演”，將AI技術與水墨意境、詩詞意象、傳統紋樣等中國元素創造性結合，在虛實相生、氣韻生動的美學原則指導下，探索AI影像的中國式表達，逐步構建起植根于中華文化的AI美學體系。

人才培養亟待同步升級

AI影像生產對人才需求發生深刻改變。過去，影視行業從前期的劇本撰寫、分鏡設計，到中期的現場拍攝、表演呈現，再到后期的特效制作、調色混音、剪輯合成，每個環節都由專業團隊各司其職。這種工作模式塑造了相對獨立且專一的崗位技能體系，人才培養也相應形成了條塊清晰的專門化路徑。但隨著AI技術深度介入影像創作，行業對可復制、純執行的崗位需求逐漸變少，取而代之的是對交互型、思辨型、把關型人才的迫切需求。

拿創作朱熹的AI短片為例，首先要生成人物圖像。交互型人才不斷調整給AI的指令，最終細化為“中國風、男性知識分子、南宋服飾、深衣大帶、頭戴儒巾、全景、背景為書院或山水……”如此操作，生成上百張不同姿態、場景和光影效果的人物初始圖像，為接下來的創作提供了豐富的視覺素材。思辨型人才看到其中朱熹于竹林中持卷沉思的草圖時，一個更深層的創意被點燃，提出：“我們可以塑造一個‘在格物中尋理’的象征性形象。借用‘格竹’的意象，讓竹葉的紋理與書卷上的文字產生光影聯動，通過視覺語言展現朱熹‘存天理’的思想。”這個創意為作品賦予獨特的哲學深度和敘事維度。把關型人才對生成影像進行嚴謹的考據與審核后指出，作品中朱熹所著服飾的某些細節混入了明代元素，與南宋時期的制式不符。而“格竹”是王陽明的故事，如要借用，需要注意區分。這個案例清晰展示了三類人才在AI影像創作中的價值：交互型人才使用工具，思辨型人才定義作品，把關型人才錨定價值，三者環環相扣。

這場變革不僅是創作思維的轉向，也對影視教育模式提出了新的挑戰。傳統教育致力于將學生培養成導演、攝影、美術等在特定專業方向上持續深耕、掌握扎實技能的專才。而在AI時代，創作流程變了，如果教學仍完全沿用以往方式，讓學生在既有框架內完成專業任務，可能會使其在面對AI生成充滿偶然性的海量選項時感到迷茫。如何篩選、評判、引導AI共創出真正有價值的作品，需要全新的能力。這種能力超越了單一的專業技能，更側重于跨領域的整合思維、對不確定性的探索勇氣，以及在人與機器的互動中進行深度思辨的能力。面對這樣的需求，教育需要進行相應調整。比如，可以在理論層面，構建跨學科的知識圖景，將美學、倫理、邏輯與技術課程交織并置；在實踐層面，采取工作坊形式，通過真實項目推動教學，打破課堂與產業的邊界。學生不僅學習使用工具，更經歷從構思到落地的全流程，從而理解創作的整體性與復雜性，最終成為既懂技術又通藝術，既善于創作又善于思辨的復合型人才。這樣的人才，將成為AI時代需要的創作者與探路人。

（作者：林隆強，系福建師范大學馬克思主義與當代媒介研究中心研究員）