本文刊發(fā)于《現(xiàn)代電影技術(shù)》2025年第8期

專家點(diǎn)評(píng)

目前，國(guó)產(chǎn)人工智能（AI）大模型技術(shù)的應(yīng)用已深入到社會(huì)全領(lǐng)域，在影視制作領(lǐng)域，該技術(shù)更是以迅猛之勢(shì)重塑影視制作的理念與格局，極大地賦能了中國(guó)電影的新發(fā)展，這也成為整個(gè)電影行業(yè)的共識(shí)。AI技術(shù)正處于技術(shù)迭代與多元擴(kuò)展的雙重加速期，為電影領(lǐng)域的美學(xué)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供全新動(dòng)能。然而，無(wú)論從觀念、理論或是到具體的創(chuàng)作生產(chǎn)，中國(guó)電影人對(duì)AI系統(tǒng)的認(rèn)知和實(shí)踐還有較大差異，還需進(jìn)一步提升和深化。特別是在具體實(shí)踐中如何把控人文和技術(shù)的配比，這是至關(guān)重要的問題。當(dāng)下，業(yè)界和學(xué)界對(duì)這些問題都有諸多研究，這些研究均顯示出重要的應(yīng)用價(jià)值?！秶?guó)產(chǎn)AI大模型技術(shù)在電影行業(yè)中的融合創(chuàng)新與發(fā)展路徑》一文系統(tǒng)梳理了國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型與多模態(tài)大模型的發(fā)展歷程，分析國(guó)產(chǎn) AI 技術(shù)在劇本創(chuàng)作、特效制作與視頻生成、營(yíng)銷宣發(fā)與市場(chǎng)分析等多個(gè)環(huán)節(jié)的發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)狀，深入探討國(guó)產(chǎn)AI大模型賦能電影產(chǎn)業(yè)所面臨的多重挑戰(zhàn)，并提出相關(guān)對(duì)策建議。在相關(guān)研究中，本文的研究較為全面而系統(tǒng)，具有重要的學(xué)術(shù)價(jià)值和實(shí)踐意義。

—— 趙衛(wèi)防

二級(jí)研究員

中國(guó)藝術(shù)研究院電影電視研究所所長(zhǎng)

作 者 簡(jiǎn) 介

劉漢文

福建師范大學(xué)傳播學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向：電影產(chǎn)業(yè)。

福建師范大學(xué)傳播學(xué)院2023級(jí)碩士研究生，主要研究方向：電影產(chǎn)業(yè)。

黃靈瑤

摘要

當(dāng)前，人工智能（AI）大模型技術(shù)正以迅猛之勢(shì)重塑全球AI格局，國(guó)產(chǎn)AI大模型也處于技術(shù)迭代與多元擴(kuò)展的雙重加速期，為諸多領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新提供全新動(dòng)能。為推進(jìn)國(guó)產(chǎn)AI大模型在中國(guó)電影行業(yè)的融合創(chuàng)新與發(fā)展，本文系統(tǒng)梳理了國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型與多模態(tài)大模型的發(fā)展歷程，分析國(guó)產(chǎn)AI技術(shù)在劇本創(chuàng)作、特效制作與視頻生成、營(yíng)銷宣發(fā)與市場(chǎng)分析等多個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用現(xiàn)狀，深入探討國(guó)產(chǎn)AI大模型賦能電影產(chǎn)業(yè)所面臨的多重挑戰(zhàn)，并提出相關(guān)對(duì)策建議。研究表明，要實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)AI大模型與電影工業(yè)流程的深度融合，還需探索推動(dòng)建設(shè)“人機(jī)協(xié)同”創(chuàng)作機(jī)制，在技術(shù)革新和人文價(jià)值間構(gòu)建平衡支點(diǎn)。

關(guān)鍵詞

人工智能；國(guó)產(chǎn)AI大模型；人工智能生成內(nèi)容（AIGC）；電影行業(yè)

1引言

2025年初，深度求索公司開發(fā)的DeepSeek系列人工智能（AI）大模型橫空出世，憑借其開源策略和本土適應(yīng)性，在各行業(yè)掀起了AI大模型的適配和接入應(yīng)用熱潮。經(jīng)過數(shù)十年的技術(shù)發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)（DL）的AI技術(shù)主要從早期的“標(biāo)注數(shù)據(jù)監(jiān)督學(xué)習(xí)”任務(wù)特定模型，到“無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練+標(biāo)注數(shù)據(jù)微調(diào)”預(yù)訓(xùn)練模型，再到如今的“大規(guī)模無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練+指令微調(diào)+人類對(duì)齊”AI大模型。經(jīng)歷了從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)，從小模型到大模型，從專用到通用的發(fā)展，AI技術(shù)正逐步進(jìn)入大模型時(shí)代[1]。

隨著AI大模型能力的持續(xù)突破，其在語(yǔ)言理解、多模態(tài)生成和任務(wù)泛化方面表現(xiàn)出的優(yōu)勢(shì)，成為當(dāng)前AI技術(shù)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一。近年來，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）技術(shù)的廣泛應(yīng)用得益于AI大模型的快速發(fā)展。AI大模型正深刻改變傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)行邏輯和價(jià)值結(jié)構(gòu)，電影行業(yè)也正經(jīng)歷由AI大模型推動(dòng)的深層次變革。作為新質(zhì)生產(chǎn)力的關(guān)鍵部分，AI大模型有望激發(fā)新的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)變革，賦能電影行業(yè)發(fā)展。因此，本文立足技術(shù)演進(jìn)與產(chǎn)業(yè)變革的交匯點(diǎn)，系統(tǒng)梳理國(guó)產(chǎn)AI大模型技術(shù)的發(fā)展脈絡(luò)，解析AI技術(shù)與電影工業(yè)的融合創(chuàng)新，這既是理解數(shù)字時(shí)代電影新趨勢(shì)的理論參照，也可為產(chǎn)業(yè)提質(zhì)升級(jí)提供實(shí)踐路徑。

2技術(shù)迭代圖譜：國(guó)產(chǎn)AI大模型發(fā)展演進(jìn)脈絡(luò)

在AI領(lǐng)域，大模型指大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型。其基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，形成具有超大規(guī)模參數(shù)的模型架構(gòu)，在自然語(yǔ)言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視覺（CV）等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究報(bào)告（2024年）》顯示，截至2024年第2季度，全球AI企業(yè)數(shù)量超3萬(wàn)家，中國(guó)占據(jù)15%，位居全球第2位。2023年至2024年第2季度，全球AI大模型獨(dú)角獸企業(yè)數(shù)量為33家，其中中國(guó)AI大模型獨(dú)角獸企業(yè)為11家，位列第2位[2]。2025年3月31日，國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布的公告顯示，全國(guó)按照《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》通過國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室完成備案的生成式AI大模型已達(dá)346款[3]，呈現(xiàn)出“百家爭(zhēng)鳴”的發(fā)展趨勢(shì)。

2.1 智能涌現(xiàn)：國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型崛起

2017年，谷歌提出Transformer架構(gòu)，該架構(gòu)基于自注意力（Self?Attention）機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)突破了傳統(tǒng)序列模型的局限，為大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型奠定了基石。2022年底，擁有強(qiáng)大自然語(yǔ)言交互與生成能力的ChatGPT正式發(fā)布，標(biāo)志著生成式AI領(lǐng)域迎來現(xiàn)象級(jí)突破，引發(fā)全球AI大模型發(fā)展熱潮。

本次AI大模型熱潮主要由大語(yǔ)言模型（LLM）引領(lǐng)。大語(yǔ)言模型依托超大規(guī)模無(wú)標(biāo)注文本語(yǔ)料庫(kù)實(shí)施自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練（Self?Supervised Pretraining），完成語(yǔ)言規(guī)律建模與知識(shí)內(nèi)化，并通過參數(shù)規(guī)模的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜語(yǔ)義表征能力的質(zhì)變。我國(guó)積極響應(yīng)全球技術(shù)變革浪潮并大力推進(jìn)大模型自主研發(fā)，自2023年以來眾多AI大模型相繼發(fā)布。與傳統(tǒng)模型偏重語(yǔ)義處理不同，新一代國(guó)產(chǎn)AI大語(yǔ)言模型在架構(gòu)與算法層實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵技術(shù)的提升。于基礎(chǔ)架構(gòu)層面，多個(gè)模型對(duì)Transformer架構(gòu)進(jìn)行了本土式優(yōu)化，如智譜華章發(fā)布的GLM系列模型采用雙向自回歸機(jī)制，有效提升中文語(yǔ)義理解能力；DeepSeek、MiniMax等引入混合專家（MoE）架構(gòu)，在保持超大參數(shù)量的同時(shí)，顯著降低計(jì)算能耗與推理成本。在訓(xùn)練算法層面，文心一言、訊飛星火等國(guó)產(chǎn)AI大模型則廣泛采用知識(shí)增強(qiáng)、指令微調(diào)、低精度訓(xùn)練等策略，以提升對(duì)中文任務(wù)的適應(yīng)性和實(shí)際部署能力。

在廣泛的市場(chǎng)關(guān)注下，互聯(lián)網(wǎng)廠商、科技企業(yè)與初創(chuàng)公司紛紛發(fā)力，逐步豐富國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型的產(chǎn)品矩陣。2025年，DeepSeek正式發(fā)布DeepSeek?R1，并同步開源模型權(quán)重；MiniMax發(fā)布全新開源模型系列Minimax?01。國(guó)產(chǎn)大語(yǔ)言模型如雨后春筍般涌現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)快速迭代升級(jí)，并有效推動(dòng)模型性能邊界不斷擴(kuò)展。

2.2 能力躍升：從語(yǔ)言理解到多模態(tài)交互

早期大語(yǔ)言模型技術(shù)多局限于文本單模態(tài)，而多模態(tài)大模型能同時(shí)處理文本、圖像、音頻乃至視頻等多種數(shù)據(jù)形式。更自然、更全面的人機(jī)交互能力，正逐步成為AI發(fā)展的新趨勢(shì)與重點(diǎn)方向。目前，國(guó)內(nèi)諸多公司紛紛加大對(duì)多模態(tài)領(lǐng)域的研發(fā)投入，并陸續(xù)推出一系列多模態(tài)大模型產(chǎn)品，逐步推動(dòng)國(guó)產(chǎn)AI大模型能力從“語(yǔ)言理解”走向“綜合感知”。

相較于基于Transformer架構(gòu)處理線性文本的語(yǔ)言模型，國(guó)產(chǎn)多模態(tài)大模型不僅在應(yīng)用層面上實(shí)現(xiàn)支持文本、圖像、語(yǔ)音等多模態(tài)的輸入輸出，更于底層模型架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練任務(wù)等方面實(shí)現(xiàn)了一系列技術(shù)創(chuàng)新。如阿里云推出的大規(guī)模視覺語(yǔ)言模型Qwen?VL便采用多層雙向交叉注意力（Cross?Attention）機(jī)制實(shí)現(xiàn)圖文協(xié)同建模，并通過共享token嵌入層與對(duì)齊Transformer模塊，實(shí)現(xiàn)圖文指令輸入、圖像問答、圖文生成等任務(wù)的統(tǒng)一處理；VisualGLM則在原有的ChatGLM語(yǔ)言模型基礎(chǔ)上，增加視覺編碼模塊并采用跨模態(tài)門控機(jī)制，提升圖文聯(lián)動(dòng)任務(wù)的處理能力，同時(shí)在圖文描述、圖像檢索等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。此外，多款國(guó)產(chǎn)多模態(tài)大模型亦通過對(duì)比學(xué)習(xí)增強(qiáng)跨模態(tài)對(duì)齊能力，通過多任務(wù)自監(jiān)督訓(xùn)練機(jī)制以實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)信息之間的深度對(duì)齊與語(yǔ)義聯(lián)通。

當(dāng)前，國(guó)產(chǎn)AI大模型在迭代速度與核心性能上勢(shì)頭強(qiáng)勁，國(guó)內(nèi)頭部多模態(tài)大模型的綜合表現(xiàn)已接近國(guó)際一流水平。國(guó)產(chǎn)大模型從語(yǔ)言理解向多模態(tài)交互的演進(jìn)，推動(dòng)了模型架構(gòu)由單一Transformer向多模態(tài)統(tǒng)一感知系統(tǒng)轉(zhuǎn)型，訓(xùn)練策略從文本自回歸向多模態(tài)對(duì)比拓展，推理能力由語(yǔ)言生成升級(jí)為圖文語(yǔ)義融合+任務(wù)執(zhí)行的復(fù)雜范式。隨著豆包視頻生成實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚔ideoWorld、高可控模型Vidu Q1、可靈AI 2.0視頻生成模型等陸續(xù)發(fā)布，國(guó)產(chǎn)AI大模型在技術(shù)迭代、產(chǎn)品矩陣、應(yīng)用場(chǎng)景等方面實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展，正從“可用”向“好用”大步邁進(jìn)。多模態(tài)大模型的持續(xù)發(fā)展不僅展示著中國(guó)在 AI 技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)力，也為國(guó)產(chǎn)AI產(chǎn)業(yè)與電影行業(yè)的融合創(chuàng)新提供了廣闊的空間與機(jī)遇，或?qū)殡娪靶袠I(yè)帶來更具顛覆性的變革可能。

3國(guó)產(chǎn)AI技術(shù)與電影行業(yè)的融合創(chuàng)新

近年來，影視企業(yè)與科技巨頭紛紛擁抱AIGC技術(shù)，通過體系化布局為主營(yíng)業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)技術(shù)賦能，重塑影視產(chǎn)業(yè)生態(tài)。2021年，華為云計(jì)算有限公司、上海鳴鑼影視科技有限公司共同打造的“5G數(shù)字影視創(chuàng)制云平臺(tái)”正式啟用并發(fā)布階段成果[4]。2023年，華策影視成立AIGC應(yīng)用研究院，不斷探索AI視頻生成、AI智能體等技術(shù)在影視行業(yè)中的應(yīng)用[5]。同年，華為與華策影視在數(shù)字版權(quán)保護(hù)、影視制作技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等領(lǐng)域展開深度協(xié)作。聯(lián)想集團(tuán)與陸川導(dǎo)演共建的“AI影像實(shí)驗(yàn)室”[6]，則開創(chuàng)了“硬件廠商+創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)”的協(xié)同創(chuàng)新模式，通過端到端的技術(shù)整合推動(dòng)影視工業(yè)化進(jìn)程。國(guó)產(chǎn)AI技術(shù)與電影行業(yè)的融合突破了單一技術(shù)維度，演變?yōu)楹w創(chuàng)作主體、生產(chǎn)流程、產(chǎn)業(yè)生態(tài)的系統(tǒng)性創(chuàng)新，電影工業(yè)已然掀開AI序幕。

3.1 劇本創(chuàng)作與項(xiàng)目評(píng)估

國(guó)產(chǎn)AI大模型能夠憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)海量故事素材進(jìn)行深度剖析，有力推動(dòng)劇本相關(guān)工作的高效開展，尤其是在中文語(yǔ)境處理、本土文化元素生成等方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，為講好中國(guó)故事提供了更加有效的技術(shù)載體。

以華策影視推出的“影視劇本智能創(chuàng)作系統(tǒng)”為例，其通過“評(píng)估助手”和“編劇助手”雙引擎實(shí)現(xiàn)創(chuàng)作效率躍升：前者將20～50萬(wàn)字小說劇本的評(píng)估周期從72小時(shí)壓縮至5分鐘，后者通過優(yōu)化多輪對(duì)話機(jī)制使創(chuàng)作效率提升300%[7]。愛奇藝開發(fā)的“劇本工坊”同樣具備強(qiáng)大的劇本拆解與評(píng)估能力，自研的文學(xué)大模型和外部商業(yè)大模型可有效識(shí)別重復(fù)內(nèi)容、挖掘劇本商業(yè)潛力、優(yōu)化故事節(jié)奏和人物亮點(diǎn)[8]。目前，該系統(tǒng)在產(chǎn)品開發(fā)實(shí)驗(yàn)環(huán)境中接入DeepSeek等國(guó)產(chǎn)AI大模型，以加強(qiáng)對(duì)中國(guó)文化和中文語(yǔ)境的理解，提升劇本評(píng)估的精準(zhǔn)度與文化適配性。此外，“漢語(yǔ)電影內(nèi)容AI輔助創(chuàng)作平臺(tái)”以漢語(yǔ)電影專屬大語(yǔ)言模型為 AI底座，集成劇本初稿生成、劇本修改打磨、劇本多維評(píng)估三大功能，并于平臺(tái)交互界面采用模塊化設(shè)計(jì)，整合創(chuàng)作全流程可視化功能。其所具備的實(shí)時(shí)反饋機(jī)制與傳統(tǒng)線性創(chuàng)作模式大不相同，創(chuàng)作者在構(gòu)思階段即可獲得工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)參照，有助于提高前期籌備效率[9]。

在技術(shù)不斷發(fā)展迭代的背景下，國(guó)產(chǎn)AI大模型不僅可根據(jù)指令完成劇本的類型化生產(chǎn)，還可通過分析觀眾的觀影歷史、偏好和消費(fèi)行為等大規(guī)模數(shù)據(jù)，生成個(gè)性化的影視劇本，把握市場(chǎng)趨勢(shì)和觀眾喜好，幫助制片人和編劇評(píng)估劇本的商業(yè)潛力。

3.2 特效制作與視頻生成

電影特效制作也正在經(jīng)歷一場(chǎng)由AI技術(shù)驅(qū)動(dòng)的深刻變革。從傳統(tǒng)攝影機(jī)實(shí)景拍攝到綠幕摳像、LED虛擬攝制，再到AI大模型在多模態(tài)理解與生成方面的突破，技術(shù)不斷重塑著影視視聽語(yǔ)言的邊界。國(guó)產(chǎn)電影團(tuán)隊(duì)正積極探索AI技術(shù)在特效和視頻生成中的深度應(yīng)用，推動(dòng)高質(zhì)量視效內(nèi)容以更高效率、更低成本實(shí)現(xiàn)。

電影《哪吒之魔童鬧?！分谱鞣阶灾餮邪l(fā)的AI骨骼動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，通過深度學(xué)習(xí)300萬(wàn)組武術(shù)動(dòng)作數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)肌肉收縮、皮膚褶皺等物理反饋的自動(dòng)生成，徹底突破關(guān)鍵幀動(dòng)畫的技術(shù)限制。當(dāng)哪吒突破穿心咒時(shí)，肌肉的撕裂、迸發(fā)的火星等并非隨機(jī)特效，而是AI模擬了超過20萬(wàn)次肌肉纖維斷裂的力學(xué)軌跡，配合流體算法計(jì)算血液在火焰中蒸發(fā)路徑得出的結(jié)果[10]。郭帆團(tuán)隊(duì)為電影《流浪地球2》自主研發(fā)的AI模型，完成了3000余個(gè)視效鏡頭、1000余個(gè)面部視效。其中，該技術(shù)將吳京減齡的單鏡頭處理效率提升數(shù)倍[11]，彰顯國(guó)產(chǎn)AI技術(shù)在提升制作效率與降低成本方面的巨大潛力。

在視頻生成方面，國(guó)產(chǎn)AI大模型正通過技術(shù)集成與藝術(shù)實(shí)踐的雙向嘗試，突破電影工業(yè)的敘事范式與美學(xué)邊界，呈現(xiàn)出技術(shù)賦能、人機(jī)協(xié)同的多維度創(chuàng)新格局。生數(shù)科技與清華大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的視頻生成大模型Vidu，首創(chuàng)Diffusion與Transformer融合架構(gòu)U?ViT，支持1080P分辨率下16秒時(shí)長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)影像生成，是從文本到視頻的跨模態(tài)轉(zhuǎn)化突破。該模型在AI公益短片《海靈》中落地應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)從文案到成片的鏡頭生成與動(dòng)態(tài)風(fēng)格統(tǒng)一，是AI動(dòng)畫領(lǐng)域的一次積極探索，為電影行業(yè)提供了更加高效的制作方式。海螺AI推出Dead & Breakfast Hotel及I Feel Your Pain等作品，通過語(yǔ)義引導(dǎo)、風(fēng)格映射、多模態(tài)融合等技術(shù)，在人物表演精度、場(chǎng)景氛圍還原度及情緒傳達(dá)效度等層面實(shí)現(xiàn)突破，為獨(dú)立電影與實(shí)驗(yàn)影像提供了低成本、高保真的創(chuàng)作路徑。此外，在第十五屆北京國(guó)際電影節(jié)AIGC電影單元中，《回聲》《金魚，回到海的盡頭》等獲獎(jiǎng)AI短片，皆借助可靈、Vidu等國(guó)產(chǎn)AI大模型完成動(dòng)態(tài)影像制作與剪輯，實(shí)現(xiàn)了從概念圖到動(dòng)態(tài)影像的全流程AI輔助創(chuàng)作。

“AIGC導(dǎo)演共創(chuàng)計(jì)劃”則將技術(shù)驗(yàn)證提升至藝術(shù)創(chuàng)作層面，李少紅、賈樟柯、葉錦添等9位導(dǎo)演依托可靈AI制作出品9部AIGC電影短片，借助可靈AI的鏡頭生成與特效處理，在多個(gè)維度上測(cè)試了多鏡頭銜接、動(dòng)作驅(qū)動(dòng)渲染、文化符號(hào)轉(zhuǎn)譯等復(fù)雜任務(wù)。這些實(shí)踐成果最終獲得中國(guó)電影博物館的永久收藏，標(biāo)志著AI技術(shù)在電影短片創(chuàng)作中的藝術(shù)價(jià)值正進(jìn)一步得到專業(yè)認(rèn)可。

3.3 經(jīng)典復(fù)現(xiàn)與聲音制作

國(guó)產(chǎn)AI大模型技術(shù)在經(jīng)典影像修復(fù)及聲音制作等領(lǐng)域同樣展現(xiàn)出顯著應(yīng)用價(jià)值。

在經(jīng)典影像修復(fù)領(lǐng)域，技術(shù)迭代催生智能修復(fù)新范式。2023年8月，抖音集團(tuán)聯(lián)合中國(guó)電影資料館、火山引擎啟動(dòng)的“經(jīng)典香港電影修復(fù)計(jì)劃”，開創(chuàng)性地采用“AI+人工”協(xié)同作業(yè)模式[12]。相較于傳統(tǒng)算法，基于深度學(xué)習(xí)的視覺AI大模型通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練形成穩(wěn)定算法框架，確保修復(fù)效果的連續(xù)性與一致性，并擁有更強(qiáng)的場(chǎng)景適配能力，色彩校正、噪點(diǎn)消除等操作更趨自然。此外，模型參數(shù)中蘊(yùn)含豐富的先驗(yàn)知識(shí)，能夠應(yīng)對(duì)多樣化修復(fù)場(chǎng)景。針對(duì)早期香港電影中常見的威亞穿幫問題，AI模型通過特征學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理，相較傳統(tǒng)人工逐幀修復(fù)，效率與場(chǎng)景還原精度均提升數(shù)倍。

音頻制作領(lǐng)域的技術(shù)突破構(gòu)建起全球化傳播的基礎(chǔ)設(shè)施。在2023年上映的電影《流浪地球2》中，AI語(yǔ)音系統(tǒng)首次完成院線電影對(duì)白制作，標(biāo)志著語(yǔ)音合成技術(shù)達(dá)到商業(yè)可用標(biāo)準(zhǔn)[13]。愛奇藝自主研發(fā)的“奇聲”影視劇智能配音系統(tǒng)，已建立包含30種語(yǔ)言、120種方言的語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)，并通過端到端的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換架構(gòu)，累計(jì)完成超過300部海外影片的普通話配音及800余部影視作品的多語(yǔ)種制作[14]。

3.4 營(yíng)銷宣發(fā)與市場(chǎng)分析

在影視產(chǎn)業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中，國(guó)產(chǎn)AI大模型正深度重構(gòu)影視后期宣發(fā)與營(yíng)銷，并集中體現(xiàn)于創(chuàng)意內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)與市場(chǎng)分析及用戶交互創(chuàng)新三大維度。電影《毒液：最后一舞》在國(guó)內(nèi)上映期間，宣發(fā)公司創(chuàng)新性采用國(guó)產(chǎn)AI大模型Vidu打造水墨風(fēng)格宣傳[15]。在30秒時(shí)長(zhǎng)內(nèi)，通過算法驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)毒液形象與傳統(tǒng)意象的解構(gòu)重組——游魚、奔馬、仙鶴、孔明燈等物象在墨韻流轉(zhuǎn)間完成形態(tài)轉(zhuǎn)化。

在數(shù)據(jù)與市場(chǎng)分析層面，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合機(jī)制為片方提供動(dòng)態(tài)調(diào)整排片策略、優(yōu)化資源投放的量化依據(jù)。阿里影業(yè)自主研發(fā)的“燈塔智能宣發(fā)助手”已形成覆蓋宣發(fā)全周期的智能決策系統(tǒng)，該平臺(tái)整合實(shí)時(shí)票房熱力圖、分時(shí)段預(yù)售監(jiān)測(cè)及歷史檔期數(shù)據(jù)庫(kù)，顯著提升了宣發(fā)決策的精準(zhǔn)度與響應(yīng)速度。

在用戶參與層面，沉浸式交互設(shè)計(jì)延伸了觀影行為的邊界。在第十五屆北京國(guó)際電影節(jié)“無(wú)界∞沉浸單元”開幕式上，河南廣播電視臺(tái)出品的《唐宮夜宴》獲中國(guó)虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）電影首個(gè)“龍標(biāo)”（公映許可證），《隱秘的秦陵》獲得002號(hào)“龍標(biāo)”，標(biāo)志著虛擬現(xiàn)實(shí)電影正式納入國(guó)家電影管理體系，電影行業(yè)正大步邁進(jìn)新時(shí)代[16]。深圳元象信息科技有限公司研發(fā)的大模型XVERSE?MoE?A36B，支持實(shí)拍視頻到3D場(chǎng)景的轉(zhuǎn)換，將傳統(tǒng)影音素材轉(zhuǎn)化為可交互虛擬空間，并實(shí)現(xiàn)用戶與虛擬數(shù)字人的自然對(duì)話，增強(qiáng)虛擬現(xiàn)實(shí)電影的沉浸感。此外，電影《熱辣滾燙》與支付寶五?；顒?dòng)聯(lián)動(dòng)的“飆戲小劇場(chǎng)”項(xiàng)目，依托智能換臉與動(dòng)作捕捉技術(shù)，實(shí)現(xiàn)用戶生成個(gè)性化電影片段，以強(qiáng)化與IP的情感聯(lián)結(jié)。

4現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)：國(guó)產(chǎn)AI大模型賦能電影產(chǎn)業(yè)的數(shù)重困境

在數(shù)字化浪潮席卷全球電影產(chǎn)業(yè)的當(dāng)下，國(guó)產(chǎn)AI大模型技術(shù)為中國(guó)電影帶來了前所未有的發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)也對(duì)原創(chuàng)性、版權(quán)保護(hù)及藝術(shù)倫理等核心議題產(chǎn)生多維度的深遠(yuǎn)影響。技術(shù)革新猶如一把雙刃劍，既為電影創(chuàng)作注入新活力，也衍生出一系列亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題。

4.1 技術(shù)局限：技術(shù)瓶頸與專業(yè)化行業(yè)大模型的缺席

盡管國(guó)產(chǎn)AI大模型在影像生成領(lǐng)域取得顯著進(jìn)展，但于電影工業(yè)化層面仍面臨技術(shù)瓶頸，制約著其大規(guī)模、深層次的應(yīng)用推廣。一個(gè)關(guān)鍵問題在于，目前大多數(shù)國(guó)產(chǎn)AI模型仍以通用型為主，面向電影行業(yè)的專業(yè)化模型尚顯不足。加之通用模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并非基于影視創(chuàng)作的語(yǔ)義需求進(jìn)行標(biāo)注，往往無(wú)法產(chǎn)出符合電影工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的高質(zhì)量?jī)?nèi)容。與傳統(tǒng)領(lǐng)域相比，影視數(shù)據(jù)的標(biāo)簽體系更依賴創(chuàng)作經(jīng)驗(yàn)與藝術(shù)判斷。從燈光設(shè)計(jì)、鏡頭語(yǔ)言到演員表演等創(chuàng)作環(huán)節(jié)，不僅需要海量數(shù)據(jù)支撐，更需要具備行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員進(jìn)行深層標(biāo)注與解讀[17]。故在訓(xùn)練階段缺乏“鏡頭語(yǔ)言”“色彩美學(xué)”“敘事節(jié)奏”等專用特征預(yù)訓(xùn)練機(jī)制的情況下，國(guó)產(chǎn)AI大模型生成內(nèi)容的精細(xì)度和專業(yè)水準(zhǔn)難以達(dá)到電影級(jí)別。此外，海螺AI、可靈AI等國(guó)產(chǎn)工具雖已在短視頻及廣義影視內(nèi)容領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)落地，但多聚焦于低成本、輕量化場(chǎng)景，且人物表情常顯僵硬、動(dòng)作缺乏流暢性，場(chǎng)景真實(shí)感與光影質(zhì)感難與傳統(tǒng)實(shí)拍影視相媲美。在面對(duì)電影制作中對(duì)圖像分辨率、鏡頭穩(wěn)定性、時(shí)長(zhǎng)控制與視覺一致性的高要求時(shí)，仍顯力不從心。

從藝術(shù)創(chuàng)作本身出發(fā)進(jìn)行審視，國(guó)產(chǎn)AI大模型在電影藝術(shù)深度與情感表現(xiàn)方面同樣有較大局限性。盡管大模型在內(nèi)容生成效率上具有優(yōu)勢(shì)，但更擅長(zhǎng)對(duì)已有內(nèi)容進(jìn)行模仿與組合，往往缺乏深度的藝術(shù)價(jià)值與人文內(nèi)涵，無(wú)法精準(zhǔn)把握觀眾情感。中國(guó)電影創(chuàng)作近年來聚焦現(xiàn)實(shí)題材與文化傳承，但國(guó)產(chǎn)AI大模型在呈現(xiàn)民族美學(xué)、人文敘事方面尚顯支撐不足。而在表演層面，電影演員的表演并非簡(jiǎn)單的動(dòng)作再現(xiàn)，而是文本意圖、導(dǎo)演構(gòu)思與演員情感體驗(yàn)多重融合的結(jié)果[18]，難以通過算法指令精準(zhǔn)觸發(fā)與呈現(xiàn)。

4.2 雙重桎梏：倫理道德與數(shù)據(jù)版權(quán)問題

AI在電影領(lǐng)域的應(yīng)用面臨著倫理、道德與法律規(guī)范的約束。在內(nèi)容創(chuàng)作層面，超越倫理邊界的AI濫用可能引發(fā)隱私泄露、數(shù)據(jù)濫用及社會(huì)價(jià)值觀錯(cuò)誤引導(dǎo)等一系列社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。

具體到電影產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)作者權(quán)益保護(hù)與版權(quán)歸屬問題尤為突出。AI模型在訓(xùn)練與生成過程中高度依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)集，而這些數(shù)據(jù)合法使用與授權(quán)邊界尚未完全厘清。一旦使用未經(jīng)授權(quán)的影視作品進(jìn)行訓(xùn)練，極可能構(gòu)成侵權(quán)，引發(fā)法律糾紛。2023年，《紐約時(shí)報(bào)》起訴OpenAI和微軟公司，指控其未經(jīng)授權(quán)使用媒體內(nèi)容訓(xùn)練AI模型，凸顯了數(shù)據(jù)隱私在AI領(lǐng)域中的敏感性和重要性[19]。無(wú)獨(dú)有偶，2025年初，國(guó)內(nèi)視頻平臺(tái)愛奇藝也正式向上海市徐匯區(qū)人民法院提起訴訟，指控MiniMax旗下視頻生成大模型海螺AI侵犯著作權(quán)。愛奇藝指出，MiniMax未經(jīng)授權(quán)使用其擁有版權(quán)的視頻素材進(jìn)行模型訓(xùn)練，并由此生成了涉嫌侵權(quán)的內(nèi)容，要求對(duì)方立即停止侵權(quán)行為，索賠10萬(wàn)元人民幣[20]。此外，也存在創(chuàng)作者個(gè)人維權(quán)案例。例如，視頻創(chuàng)作者“閑人一坤”起訴“文刻創(chuàng)作”賬號(hào)運(yùn)營(yíng)者，稱對(duì)方在未獲許可的情況下使用AI技術(shù)復(fù)制并發(fā)布高度相似的作品，對(duì)自己所創(chuàng)作的AI視聽作品構(gòu)成侵權(quán)[21]。

上述案例表明，在AI與電影產(chǎn)業(yè)深度融合的背景下，版權(quán)問題不僅涉及影視公司與平臺(tái)的內(nèi)容資產(chǎn)安全，也關(guān)乎創(chuàng)作者個(gè)人的合法權(quán)益保護(hù)。如何在推動(dòng)AI技術(shù)應(yīng)用的同時(shí)建立清晰的法律邊界與行業(yè)規(guī)范，已成為行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵議題，相關(guān)法律亟需更新以適應(yīng)技術(shù)環(huán)境新變化。

4.3 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)：人才短缺與產(chǎn)業(yè)協(xié)作不足

AI技術(shù)的快速發(fā)展同樣對(duì)電影產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生了深刻影響，技術(shù)滲透引發(fā)的人才替代效應(yīng)與崗位迭代已初現(xiàn)端倪，人才供需失衡逐漸成為制約行業(yè)發(fā)展的瓶頸。編劇、演員、道具、特效等傳統(tǒng)電影工種正被重構(gòu)，新興職業(yè)如AI美學(xué)工程師、AI劇本生成師、虛擬攝制技術(shù)員等需求激增。以電影《哪吒之魔童鬧海》為例，其制片團(tuán)隊(duì)公開表示制作過程中需“掘地三尺”尋找動(dòng)畫人才，暴露出目前復(fù)合型技術(shù)人才的嚴(yán)重匱乏。

更為深層的困境體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)協(xié)作機(jī)制的滯后。技術(shù)提供方與內(nèi)容創(chuàng)作者之間尚未建立標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)作流程，溝通壁壘導(dǎo)致影視項(xiàng)目試錯(cuò)成本上升、周期風(fēng)險(xiǎn)加劇。影視與科技之間跨界融合的高門檻進(jìn)一步放大了這一問題，由于算法工程師與影視藝術(shù)創(chuàng)作人員在審美與表達(dá)上的理解差異，項(xiàng)目在溝通階段便需耗費(fèi)大量時(shí)間，極大降低了效率。

此外，電影行業(yè)對(duì)AIGC技術(shù)的態(tài)度仍處于觀望與調(diào)整之中。盡管AIGC在內(nèi)容生成與流程優(yōu)化上展現(xiàn)出顯著潛力，但行業(yè)尚未圍繞其商業(yè)模式的穩(wěn)定性與盈利前景達(dá)成共識(shí)。新技術(shù)雖為電影行業(yè)注入了創(chuàng)新動(dòng)力，但其長(zhǎng)期效益與應(yīng)用邊界仍充滿不確定性，亟需從制度設(shè)計(jì)、商業(yè)模式到人才體系等多方面持續(xù)探索與驗(yàn)證。

5發(fā)展路徑與生態(tài)構(gòu)建：技術(shù)與藝術(shù)的多維平衡

在國(guó)產(chǎn)AI大模型與電影行業(yè)深度融合創(chuàng)新的進(jìn)程中，技術(shù)變革正重塑著電影創(chuàng)作生產(chǎn)生態(tài)格局。面對(duì)AI技術(shù)強(qiáng)勁發(fā)展態(tài)勢(shì)，電影界需多向發(fā)力。通過行業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)盟與知識(shí)庫(kù)建設(shè)，推動(dòng)國(guó)產(chǎn)AI大模型與電影工業(yè)流程的深度適配，以“中國(guó)審美表達(dá)”為價(jià)值錨點(diǎn)，培育具有本土文化主體性的AI創(chuàng)作工具，最終形成“創(chuàng)作者主導(dǎo)創(chuàng)意內(nèi)核、AI技術(shù)賦能形式表達(dá)”的協(xié)同生態(tài)，共同探索AIGC技術(shù)下我國(guó)電影行業(yè)發(fā)展新路徑，以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

5.1 技術(shù)開放化：體系構(gòu)建帶動(dòng)行業(yè)共創(chuàng)

國(guó)內(nèi)AI技術(shù)在影視領(lǐng)域雖起步較晚，行業(yè)接受度卻頗高。AI模型訓(xùn)練的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)支撐，如1萬(wàn)小時(shí)的文本訓(xùn)練可顯著提升AI語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確率[22]。國(guó)產(chǎn)AI大模型在電影產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面的深化，首要前提是建立開放、共享、專業(yè)的行業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)數(shù)據(jù)資源流動(dòng)、模型訓(xùn)練優(yōu)化及共創(chuàng)機(jī)制構(gòu)建。

（1）加快構(gòu)建面向電影行業(yè)的專業(yè)AI大模型體系

我國(guó)要建立具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的電影智能制作框架，關(guān)鍵在于開發(fā)適用于電影創(chuàng)作的AI大模型系統(tǒng)，且這一系統(tǒng)應(yīng)由具備特定功能的子模型協(xié)同構(gòu)成。因此，發(fā)展具備“鏡頭分析”“情緒識(shí)別”“光影節(jié)奏調(diào)度”等能力的細(xì)分模型，成為電影工業(yè)智能化升級(jí)的關(guān)鍵路徑。同時(shí)，應(yīng)持續(xù)提升國(guó)產(chǎn)AI大模型在語(yǔ)義理解、畫面生成質(zhì)感和運(yùn)算效率等方面的性能，以滿足專業(yè)影視創(chuàng)作對(duì)質(zhì)量與速度的雙重需求。

（2）構(gòu)建高質(zhì)量影視訓(xùn)練數(shù)據(jù)體系，建立行業(yè)數(shù)據(jù)聯(lián)盟與知識(shí)庫(kù)

由國(guó)家相關(guān)部門牽頭，聯(lián)合影視制作公司、數(shù)據(jù)平臺(tái)、研究機(jī)構(gòu)，建設(shè)涵蓋劇本、分鏡、音樂、視覺素材等多模態(tài)數(shù)據(jù)的專業(yè)知識(shí)庫(kù)，制定數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、歸屬和使用規(guī)范，保障模型訓(xùn)練的合法合規(guī)性與數(shù)據(jù)豐富性。尤其應(yīng)關(guān)注中華傳統(tǒng)美學(xué)風(fēng)格等富有中國(guó)特色的數(shù)據(jù)內(nèi)容，以提升模型的文化適應(yīng)能力與表達(dá)深度。

（3）探索“人機(jī)共創(chuàng)”AI創(chuàng)作工具體系

發(fā)展以AI大模型為輔助的“劇本生成、分鏡規(guī)劃、虛擬場(chǎng)景預(yù)演”一體化工具，既能提升創(chuàng)作效率，也可將創(chuàng)作者從繁復(fù)的流程中解放出來。同時(shí)，可通過“AI導(dǎo)演共創(chuàng)計(jì)劃”與“智能創(chuàng)作聯(lián)合工作坊”等模式，引導(dǎo)傳統(tǒng)創(chuàng)作者深入?yún)⑴cAI工具的設(shè)計(jì)與優(yōu)化，推動(dòng)技術(shù)與藝術(shù)的協(xié)同進(jìn)化。

從文化融合到數(shù)據(jù)融合，我們正經(jīng)歷著新媒介技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)知識(shí)生產(chǎn)與傳播形式的迭代浪潮[23]。AI將助力更多青年電影人突破技術(shù)門檻，實(shí)現(xiàn)藝術(shù)理想與社會(huì)價(jià)值的雙重抵達(dá)。正如導(dǎo)演董潤(rùn)年在采訪中所提到的，“文生視頻大模型在研發(fā)之初并不是為專業(yè)影視工作者量身定制的工具，其讓每一位普通人都有機(jī)會(huì)把自己對(duì)世界的認(rèn)知形成一個(gè)視頻作品”[24]。

5.2 創(chuàng)作人本化：構(gòu)建“技術(shù)+人文”雙軌培養(yǎng)體系

電影作為情感表達(dá)、觀念傳遞與文化傳播的藝術(shù)載體，其核心競(jìng)爭(zhēng)力始終植根于創(chuàng)作者的主體性表達(dá)。當(dāng)前AI技術(shù)在電影領(lǐng)域的應(yīng)用尚不完備，基于深度學(xué)習(xí)的AI大模型雖能高效生成敘事框架與視覺素材，但因缺乏具有人文價(jià)值的批判性反思，往往陷入深度不足的創(chuàng)作困境。然而，技術(shù)工具的革新性與藝術(shù)創(chuàng)作的本體性并非天然對(duì)立。電影《哪吒之魔童鬧?！穲F(tuán)隊(duì)通過AI技術(shù)輔助將手繪動(dòng)畫流程用時(shí)壓縮減半，驗(yàn)證了“技術(shù)賦能+人文內(nèi)核”的協(xié)同創(chuàng)作范式。這種分工模式既規(guī)避了“AI依賴癥”對(duì)創(chuàng)作主體性的消解，又通過人機(jī)協(xié)作釋放了生產(chǎn)效能，為國(guó)產(chǎn)動(dòng)畫電影工業(yè)化提供了新路徑。

AI的本質(zhì)屬性決定了其工具定位。在此背景下，電影教研需重構(gòu)“技術(shù)+人文”雙軌培養(yǎng)體系。一方面，推動(dòng)高校設(shè)置“AI+影視”交叉課程，培養(yǎng)復(fù)合型創(chuàng)作人才。在電影、動(dòng)畫、傳媒等專業(yè)中融入AI技術(shù)、美學(xué)算法、AI倫理等課程，同時(shí)強(qiáng)化傳統(tǒng)美術(shù)、文學(xué)、文化史基礎(chǔ)教育，夯實(shí)人文素養(yǎng)根基。另一方面，可考慮設(shè)立AI創(chuàng)作專項(xiàng)基金，推動(dòng)高校與企業(yè)的“產(chǎn)學(xué)研”合作；鼓勵(lì)企業(yè)與高校共建AI影視實(shí)驗(yàn)基地，鼓勵(lì)學(xué)生利用AI大模型參與影視創(chuàng)作等相關(guān)實(shí)踐。此外，支持更多電影節(jié)設(shè)立AIGC專屬競(jìng)賽單元或?qū)嶒?yàn)影像展映板塊，為高校學(xué)生和青年創(chuàng)作者搭建展示平臺(tái)，鼓勵(lì)其在創(chuàng)作中主動(dòng)與大模型“對(duì)話”。這一雙向賦能模式不僅能激發(fā)創(chuàng)作活力，更有助于推動(dòng)AI由“技術(shù)工具”向“影視合伙人”轉(zhuǎn)變，實(shí)現(xiàn)從素材生成到創(chuàng)意孵化的全鏈條協(xié)同。

5.3 政策利好化：完善制度引導(dǎo)發(fā)展

自2017年國(guó)務(wù)院印發(fā)實(shí)施《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展和監(jiān)管奠定基礎(chǔ)至今，我國(guó)已陸續(xù)出臺(tái)系列政策以支持和規(guī)范AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，初步形成“基礎(chǔ)研究-產(chǎn)業(yè)培育-風(fēng)險(xiǎn)防控”三位一體的政策框架。2023年4月28日，中共中央政治局召開會(huì)議指出，要重視通用人工智能發(fā)展，營(yíng)造創(chuàng)新生態(tài)，重視防范風(fēng)險(xiǎn)[25]，標(biāo)志著政策導(dǎo)向從“技術(shù)追趕”轉(zhuǎn)向“價(jià)值引領(lǐng)”。2025年《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》出臺(tái)，明確規(guī)定AI生成內(nèi)容需“添加顯著的提示標(biāo)識(shí)”，影視AI治理進(jìn)一步邁入監(jiān)管階段。

從行業(yè)層面來看，制定并建立相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范至關(guān)重要。政策支持下，越來越多的影視作品開始運(yùn)用虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等技術(shù)，為觀眾帶來沉浸式觀影體驗(yàn)。國(guó)家應(yīng)進(jìn)一步通過政策引導(dǎo)鼓勵(lì)A(yù)I技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)融合，重視和推動(dòng)行業(yè)技術(shù)規(guī)范的制定與發(fā)展。一是明確AI生成內(nèi)容的法律歸屬。推動(dòng)“AI生成內(nèi)容著作權(quán)”立法研究，明確作品歸屬、使用權(quán)利與責(zé)任主體，為影視產(chǎn)業(yè)的AIGC使用提供法律依據(jù)。二是制定AI生成內(nèi)容在電影中應(yīng)用的比例標(biāo)準(zhǔn)，有助于引導(dǎo)AI在電影領(lǐng)域的健康有序發(fā)展，保障電影作品的質(zhì)量和藝術(shù)價(jià)值。三是加大政策激勵(lì)，扶持初創(chuàng)AI影視企業(yè)。通過設(shè)立AI基金、稅收優(yōu)惠、提供算力補(bǔ)貼等方式，支持具備創(chuàng)新能力與本土文化價(jià)值表達(dá)能力的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，降低初創(chuàng)企業(yè)研發(fā)與應(yīng)用成本，形成以政策助推產(chǎn)業(yè)升級(jí)、內(nèi)容升級(jí)、技術(shù)升級(jí)的正向循環(huán)。

6結(jié)語(yǔ)

自電影誕生以來，技術(shù)變革始終未曾缺席。從默片到有聲電影、從黑白影像到彩色美學(xué)、從膠片介質(zhì)到數(shù)字革命，技術(shù)范式的躍遷對(duì)電影工業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。在AI技術(shù)爆發(fā)的語(yǔ)境下，電影界正面臨新一輪雙重命題：AI如何突破工具屬性，成為藝術(shù)表達(dá)的協(xié)同主體；人類創(chuàng)作生產(chǎn)者如何守住主體性，避免自身淪為技術(shù)的附庸。電影工業(yè)的終極命題并非“人類是否會(huì)被取代”，而在于如何通過人機(jī)協(xié)同實(shí)現(xiàn)“1+1＞2”的創(chuàng)造性突破。不僅是AI，虛擬攝制等新技術(shù)對(duì)電影工業(yè)流程上的挑戰(zhàn)亦不可小覷。未來的行業(yè)勝出者將不再囿于技術(shù)工具的被動(dòng)使用者，而是能夠重構(gòu)藝術(shù)表達(dá)邊界的跨學(xué)科實(shí)踐者。

當(dāng)下，眾多影視頭部公司紛紛部署人工智能生成內(nèi)容（AIGC）領(lǐng)域，AI大模型快速迭代升級(jí)，影視行業(yè)或許再也回不到純?nèi)斯r(shí)代，一個(gè)全新的影視創(chuàng)作生產(chǎn)時(shí)代正奔涌而來。中國(guó)電影人需積極面對(duì)和有效應(yīng)對(duì)AI帶來的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，適應(yīng)中國(guó)電影高質(zhì)量發(fā)展的趨勢(shì)，使技術(shù)真正服務(wù)于中國(guó)電影“講好中國(guó)故事”的使命。

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