原標題：AI碰上影視，會擦出怎樣的火花

人工智能（AI）技術正引發眾多領域的變革，影視產業便是其一。

5月21日，谷歌發布影視級視頻制作大模型Flow。5月30日，著名科技趨勢分析家瑪麗·米克爾發布《AI趨勢》報告，將“制作全長電影和游戲”，列入“未來5年內AI最可能做到的10件事”。

在今年的北京國際電影節上，AI成為業內人士熱議的話題，不少制作團隊帶著AI生成的短劇或動畫樣片路演，吸引了觀眾和投資者的目光。今年2月，我國首部純AI生成付費短劇《興安嶺詭事》上線，3天內播放量突破3500萬。

毫無疑問，影視產業正處于一場由AI帶來的巨變前夜。一位業內資深人士告訴科技日報記者，有的演員已經開始銷售自己的AI數字人，現在正在制作的一些電影也開始使用數字人代替真人拍攝相當一部分鏡頭。也有業內人士認為，AI生成角色要多帥有多帥、要多漂亮有多漂亮，一些只靠顏值、演技差的演員應該有“被取代”的危機感。

AI在我國影視產業的應用情況如何？影視AI技術呈現出怎樣的發展趨勢，還有哪些瓶頸待解決？AI將給影視產業帶來哪些顛覆性影響，是否真的會讓真人演員失業？帶著這些問題，記者進行了深入采訪。

“AI造”影視作品初長成

“AI最早在我國影視產業中的應用是輔助傳統影視制作。”中國電影集團公司（以下簡稱“中影”）人工智能研究院院長馬平介紹，2017年，中影團隊在全球范圍內首次將AI生成技術用于電影視頻素材修復。

隨后，AI生成技術被進一步用于電影虛擬拍攝、特種電影制作等領域。例如，去年榮獲金雞獎最佳戲曲片的電影《安國夫人》就大量運用AI生成金兀術雪山發兵、黃天蕩圍困金軍等虛擬場景，減少了實景拍攝的成本支出。

近幾年上映的不少熱門電影都有AI的貢獻。系列電影《志愿軍》大量使用AI生成技術還原戰爭年代的特殊道具；電影《只此青綠》則通過AI生成許多詩情畫意的場景。

“如果說以上還是AI賦能影視制作，2024年以來，伴隨大模型的快速發展，純AI生成視頻開始出現。”馬平說，去年AI視頻的“AI味兒”還比較重，看起來有點“鬼畜”，而今年很多國產大模型在生成視頻的連續性等問題上已經取得突破，特別是AI生成動畫的效果非常不錯。《興安嶺詭事》等AI短劇的集中出現也是非常值得關注的趨勢。

“目前，AI短劇在畫質上已經可以達到網絡電影的水平，但在一些細膩的表演上與真人仍有差距，比如，眼神看起來比較空洞。但AI大模型發展速度非常快，AI短劇的質量也在迅速提高。”《興安嶺詭事》的制作方——杭州炬核智能科技公司創始人李曉曦告訴記者，該短劇的制作時間大概是從2024年9月到12月，短短3個多月，已經能明顯感覺到，后制作的劇集在質量上較之以前已有明顯提升。

“現有的AI短劇主要集中在懸疑等題材，原因是目前AI生成視頻仍然有變形、扭曲等問題，制作方需要巧妙地使用場景、剪輯等手法來揚長避短。”馬平指出，今年影視AI技術可能會迎來一個奇點，即如果AI短劇能夠實現盈利，那么影視AI公司就能夠打通一個投資和收益的正向循環，未來有可能向銀幕大電影等更高階的方向發展。

2024年6月，AIGC（人工智能生成內容）視聽產業創新中心在北京市朝陽區著名影視產業園首創·郎園成立。“如果用兩個字形容AI生成影視作品所處的階段，那就是‘覺醒’。”首創郎園文化發展有限公司總經理趙春燕說，技術發展趨勢不可阻擋，影視產業已經感受到這一新生事物正在“醒”來。

滿足產業需求道阻且長

目前，已經問世的AI短劇或動畫主要是基于ChatGPT等通用大模型和Google Veo等視頻生成大模型制作。

馬平認為，“影視AI技術的發展趨勢之一就是專業化”。現有AI大模型難以生成高品質的影視作品，無法滿足影視產業需求。原因在于其并非針對影視應用設計，用于訓練的數據未按照影視制作需求標注。就好比手機像素已經很高，但沒有導演會用手機去拍電影，因為影視攝像機需要根據行業需求專門設計，最新問世的谷歌Flow也只是加入了一小部分影視制作功能。

“另一個發展趨勢則是通用化。”馬平介紹，盡管AI已經被用于不少影視作品的制作之中，但這些AI技術往往針對某個影視作品研發，不具備通用性。換句話說，一部電影中的AI技術很難用于另一部電影。

馬平指出，實現專業化和通用化的方式，就是建立我國自主的智能影視制作體系，其根本在于研制具有自主知識產權的影視AI大模型，這個大模型可能由成百上千個小模型構成。例如，智能譯制系統，其背后涉及到聲音、文本翻譯等七八個小模型；而圖像生成系統，則需要色彩、光影、運鏡等小模型。

數據是AI大模型的基礎。馬平表示，影視數據的量是足夠的，但無論是燈光、運鏡，還是轉場、表演技巧等都需要影視行業的專業人員去分析、解讀和標注。“但影視數據標注的門檻非常高，因為它們涉及到了藝術創新，不是程式化的數據。”他說。

“另一個亟待解決的問題是復合型人才不足。”馬平告訴記者，打造智能影視制作體系需要一批既了解影視制作，又懂AI技術的復合型人才。這種人才非常稀有，他們正在聯合北京郵電大學、中央戲劇學院、中國傳媒大學等機構進行培養。

“影視和科技之間的巨大隔閡是影視AI技術發展的最大難點。”趙春燕稱，他們曾邀請一些專業的AI模型開發團隊幫助園區里的影視后期公司，但后來發現這條路很難走，原因是兩個行業間非常難溝通。

馬平對此也深有同感。中影研制視頻修復模型耗時兩個多月，其中一個半月被浪費在反復溝通中，因為算法科學家不理解電影藝術家的要求。后來科學家進入藝術家的攝影棚觀察了幾天，真正理解了藝術家是如何工作的，很快就完成了開發。

“影視和科技工作者都要增強跨界意識。”馬平強調，影視人要拓展自己的認知，向科技靠攏，研制影視AI算法的工程師和科學家們也要真正俯身了解影視藝術的需要和規律。

談到跨界意識，李曉曦也頗有感觸。“導演若想駕馭AI影視，就必須要接受AI技術、學習AI技術。現在國內AI影視導演大多都是90后年輕人，他們有一些影視從業經驗，又有科技思維，樂于了解AI。”李曉曦說。

AI生成技術開辟新賽道

至于AI生成影視是否會沖擊演員行業，李曉曦預測：“隨著AI生成影視角色的自然度和智能化不斷提升，虛擬形象足以以假亂真，影視行業對部分演員的需求結構也可能隨之發生深刻變化甚至被重塑。長遠看來，部分演員的傳統表演空間或許會受到AI技術的顯著影響。”趙春燕則認為，隨著明星演員的數字人開始代替真人拍攝一些場景，至少其片酬會有所降低，這將使我國影視產業把更多的資源投入到影視技術開發中。

“在制作《興安嶺詭事》前，我曾經認為AI生成的角色要想與真人媲美至少還需要5年以上的時間。但在親身體驗到這幾個月的技術進步后，我覺得這個時間也許會大大縮短，可能只需3年，也可能更短。”李曉曦說。

“AI影視不會完全取代真人實拍，而是會進入一個真人和數字演員共存的階段。”馬平預測，AI可以將前人的表演經驗總結成“大模型”，一些演技差，甚至只能對著鏡頭讀“12345”的演員確實很容易被數字演員超越，AI促使演員必須提升演技水平。但大模型只能使用以前的知識和經驗，而影視創作的根本追求是要做前人沒做過、觀眾沒見過的內容，所以，未來的表演經驗仍然需要真正優秀的演員去創新。“真人實拍作為影視產業的金字塔塔尖，將長期存在下去。”

“AI在傳統電影制作中的應用已經起到了提質、降本、增效的作用。”馬平稱，《只此青綠》的一個詩意鏡頭，如果用人力制作，需要7個人的團隊干7天；而在AI介入后，只需要1人、干半天就能完成，并且質量更高。

“AI將顛覆傳統影視產業格局。”趙春燕說，此前，影視后期公司在整個影視產業中處于末端位置，前端是導演、演員、出品方等。現在，不少影視后期公司已經開始智能化轉型，甚至向AI生成動畫、短劇的方向發展。通過制作AI影視作品，后期公司也可以由末端走向前端。

李曉曦認為，AI生成技術給影視產業開辟了一個新的賽道。如果用AI生成電影，成本比網絡電影、銀幕電影要低得多，非常具有價格優勢。

“傳統影視產業是重資源產業，拍攝一部銀幕電影需要巨大的資金、人力投入，很多導演的主要工作不是拍戲而是拉投資，甚至有不少電影因為投資不足而胎死腹中。”馬平表示，AI電影的成本則少得多，這意味著進入影視產業的資源門檻大大降低。這將使有才華、有創意但缺乏資源的影視創作者加速涌現，推動我國影視產業真正走向由創新、創意驅動，“這是AI生成技術對影視產業最積極、最正面的影響”。

更重要的是，馬平、趙春燕和李曉曦等業內專家都認為，影視AI技術的意義絕不僅僅局限在影視產業，它會延伸帶動其他產業的發展。

“電影是質量要求最高的視聽內容。如果我們能夠建立智能影視制作體系，這些技術完全可以用于其他視聽產業。”馬平說。李曉曦則已經計劃將《興安嶺詭事》中的AI生成技術拓展至教育領域。

趙春燕稱，影視AI技術可以將“電影工業級”的視聽體驗延伸到廣告、教育、直播、文旅等其他產業。影視后期制作企業掌握著大量尚未流通的視聽數據資產，如果能建立視聽大數據技術平臺，跑通視聽數據資產交易的全流程，這帶動的將是一個萬億級視聽市場。