《现代电影技术》｜刘汉文等：国产AI大模型技术在电影行业中的融合创新与发展路径

本文刊发于《现代电影技术》2025年第8期

专家点评

目前，国产人工智能（AI）大模型技术的应用已深入到社会全领域，在影视制作领域，该技术更是以迅猛之势重塑影视制作的理念与格局，极大地赋能了中国电影的新发展，这也成为整个电影行业的共识。AI技术正处于技术迭代与多元扩展的双重加速期，为电影领域的美学和产业创新提供全新动能。然而，无论从观念、理论或是到具体的创作生产，中国电影人对AI系统的认知和实践还有较大差异，还需进一步提升和深化。特别是在具体实践中如何把控人文和技术的配比，这是至关重要的问题。当下，业界和学界对这些问题都有诸多研究，这些研究均显示出重要的应用价值。《国产AI大模型技术在电影行业中的融合创新与发展路径》一文系统梳理了国产大语言模型与多模态大模型的发展历程，分析国产 AI 技术在剧本创作、特效制作与视频生成、营销宣发与市场分析等多个环节的发展与应用现状，深入探讨国产AI大模型赋能电影产业所面临的多重挑战，并提出相关对策建议。在相关研究中，本文的研究较为全面而系统，具有重要的学术价值和实践意义。

—— 赵卫防

二级研究员

中国艺术研究院电影电视研究所所长

作 者 简 介

刘汉文

福建师范大学传播学院教授、博士生导师，主要研究方向：电影产业。

福建师范大学传播学院2023级硕士研究生，主要研究方向：电影产业。

黄灵瑶

摘要

当前，人工智能（AI）大模型技术正以迅猛之势重塑全球AI格局，国产AI大模型也处于技术迭代与多元扩展的双重加速期，为诸多领域的产业创新提供全新动能。为推进国产AI大模型在中国电影行业的融合创新与发展，本文系统梳理了国产大语言模型与多模态大模型的发展历程，分析国产AI技术在剧本创作、特效制作与视频生成、营销宣发与市场分析等多个环节的应用现状，深入探讨国产AI大模型赋能电影产业所面临的多重挑战，并提出相关对策建议。研究表明，要实现国产AI大模型与电影工业流程的深度融合，还需探索推动建设“人机协同”创作机制，在技术革新和人文价值间构建平衡支点。

关键词

人工智能；国产AI大模型；人工智能生成内容（AIGC）；电影行业

1引言

2025年初，深度求索公司开发的DeepSeek系列人工智能（AI）大模型横空出世，凭借其开源策略和本土适应性，在各行业掀起了AI大模型的适配和接入应用热潮。经过数十年的技术发展，基于深度学习（DL）的AI技术主要从早期的“标注数据监督学习”任务特定模型，到“无标注数据预训练+标注数据微调”预训练模型，再到如今的“大规模无标注数据预训练+指令微调+人类对齐”AI大模型。经历了从小数据到大数据，从小模型到大模型，从专用到通用的发展，AI技术正逐步进入大模型时代[1]。

随着AI大模型能力的持续突破，其在语言理解、多模态生成和任务泛化方面表现出的优势，成为当前AI技术发展的核心驱动力之一。近年来，人工智能生成内容（AIGC）技术的广泛应用得益于AI大模型的快速发展。AI大模型正深刻改变传统行业的运行逻辑和价值结构，电影行业也正经历由AI大模型推动的深层次变革。作为新质生产力的关键部分，AI大模型有望激发新的技术和产业变革，赋能电影行业发展。因此，本文立足技术演进与产业变革的交汇点，系统梳理国产AI大模型技术的发展脉络，解析AI技术与电影工业的融合创新，这既是理解数字时代电影新趋势的理论参照，也可为产业提质升级提供实践路径。

2技术迭代图谱：国产AI大模型发展演进脉络

在AI领域，大模型指大规模预训练模型。其基于深度学习技术，通过海量数据训练，形成具有超大规模参数的模型架构，在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）等领域得到广泛应用。中国信息通信研究院发布的《全球数字经济发展研究报告（2024年）》显示，截至2024年第2季度，全球AI企业数量超3万家，中国占据15%，位居全球第2位。2023年至2024年第2季度，全球AI大模型独角兽企业数量为33家，其中中国AI大模型独角兽企业为11家，位列第2位[2]。2025年3月31日，国家互联网信息办公室发布的公告显示，全国按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》通过国家互联网信息办公室完成备案的生成式AI大模型已达346款[3]，呈现出“百家争鸣”的发展趋势。

2.1 智能涌现：国产大语言模型崛起

2017年，谷歌提出Transformer架构，该架构基于自注意力（Self⁃Attention）机制的神经网络结构突破了传统序列模型的局限，为大规模预训练语言模型奠定了基石。2022年底，拥有强大自然语言交互与生成能力的ChatGPT正式发布，标志着生成式AI领域迎来现象级突破，引发全球AI大模型发展热潮。

本次AI大模型热潮主要由大语言模型（LLM）引领。大语言模型依托超大规模无标注文本语料库实施自监督预训练（Self⁃Supervised Pretraining），完成语言规律建模与知识内化，并通过参数规模的指数级增长实现复杂语义表征能力的质变。我国积极响应全球技术变革浪潮并大力推进大模型自主研发，自2023年以来众多AI大模型相继发布。与传统模型偏重语义处理不同，新一代国产AI大语言模型在架构与算法层实现了关键技术的提升。于基础架构层面，多个模型对Transformer架构进行了本土式优化，如智谱华章发布的GLM系列模型采用双向自回归机制，有效提升中文语义理解能力；DeepSeek、MiniMax等引入混合专家（MoE）架构，在保持超大参数量的同时，显著降低计算能耗与推理成本。在训练算法层面，文心一言、讯飞星火等国产AI大模型则广泛采用知识增强、指令微调、低精度训练等策略，以提升对中文任务的适应性和实际部署能力。

在广泛的市场关注下，互联网厂商、科技企业与初创公司纷纷发力，逐步丰富国产大语言模型的产品矩阵。2025年，DeepSeek正式发布DeepSeek⁃R1，并同步开源模型权重；MiniMax发布全新开源模型系列Minimax⁃01。国产大语言模型如雨后春笋般涌现，实现快速迭代升级，并有效推动模型性能边界不断扩展。

2.2 能力跃升：从语言理解到多模态交互

早期大语言模型技术多局限于文本单模态，而多模态大模型能同时处理文本、图像、音频乃至视频等多种数据形式。更自然、更全面的人机交互能力，正逐步成为AI发展的新趋势与重点方向。目前，国内诸多公司纷纷加大对多模态领域的研发投入，并陆续推出一系列多模态大模型产品，逐步推动国产AI大模型能力从“语言理解”走向“综合感知”。

相较于基于Transformer架构处理线性文本的语言模型，国产多模态大模型不仅在应用层面上实现支持文本、图像、语音等多模态的输入输出，更于底层模型架构、预训练任务等方面实现了一系列技术创新。如阿里云推出的大规模视觉语言模型Qwen⁃VL便采用多层双向交叉注意力（Cross⁃Attention）机制实现图文协同建模，并通过共享token嵌入层与对齐Transformer模块，实现图文指令输入、图像问答、图文生成等任务的统一处理；VisualGLM则在原有的ChatGLM语言模型基础上，增加视觉编码模块并采用跨模态门控机制，提升图文联动任务的处理能力，同时在图文描述、图像检索等领域表现出色。此外，多款国产多模态大模型亦通过对比学习增强跨模态对齐能力，通过多任务自监督训练机制以实现不同模态信息之间的深度对齐与语义联通。

当前，国产AI大模型在迭代速度与核心性能上势头强劲，国内头部多模态大模型的综合表现已接近国际一流水平。国产大模型从语言理解向多模态交互的演进，推动了模型架构由单一Transformer向多模态统一感知系统转型，训练策略从文本自回归向多模态对比拓展，推理能力由语言生成升级为图文语义融合+任务执行的复杂范式。随着豆包视频生成实验模型VideoWorld、高可控模型Vidu Q1、可灵AI 2.0视频生成模型等陆续发布，国产AI大模型在技术迭代、产品矩阵、应用场景等方面实现跨越式发展，正从“可用”向“好用”大步迈进。多模态大模型的持续发展不仅展示着中国在 AI 技术领域的创新实力，也为国产AI产业与电影行业的融合创新提供了广阔的空间与机遇，或将为电影行业带来更具颠覆性的变革可能。

3国产AI技术与电影行业的融合创新

近年来，影视企业与科技巨头纷纷拥抱AIGC技术，通过体系化布局为主营业务实现技术赋能，重塑影视产业生态。2021年，华为云计算有限公司、上海鸣锣影视科技有限公司共同打造的“5G数字影视创制云平台”正式启用并发布阶段成果[4]。2023年，华策影视成立AIGC应用研究院，不断探索AI视频生成、AI智能体等技术在影视行业中的应用[5]。同年，华为与华策影视在数字版权保护、影视制作技术标准等领域展开深度协作。联想集团与陆川导演共建的“AI影像实验室”[6]，则开创了“硬件厂商+创作团队”的协同创新模式，通过端到端的技术整合推动影视工业化进程。国产AI技术与电影行业的融合突破了单一技术维度，演变为涵盖创作主体、生产流程、产业生态的系统性创新，电影工业已然掀开AI序幕。

3.1 剧本创作与项目评估

国产AI大模型能够凭借强大的数据分析能力，对海量故事素材进行深度剖析，有力推动剧本相关工作的高效开展，尤其是在中文语境处理、本土文化元素生成等方面具有独特优势，为讲好中国故事提供了更加有效的技术载体。

以华策影视推出的“影视剧本智能创作系统”为例，其通过“评估助手”和“编剧助手”双引擎实现创作效率跃升：前者将20～50万字小说剧本的评估周期从72小时压缩至5分钟，后者通过优化多轮对话机制使创作效率提升300%[7]。爱奇艺开发的“剧本工坊”同样具备强大的剧本拆解与评估能力，自研的文学大模型和外部商业大模型可有效识别重复内容、挖掘剧本商业潜力、优化故事节奏和人物亮点[8]。目前，该系统在产品开发实验环境中接入DeepSeek等国产AI大模型，以加强对中国文化和中文语境的理解，提升剧本评估的精准度与文化适配性。此外，“汉语电影内容AI辅助创作平台”以汉语电影专属大语言模型为 AI底座，集成剧本初稿生成、剧本修改打磨、剧本多维评估三大功能，并于平台交互界面采用模块化设计，整合创作全流程可视化功能。其所具备的实时反馈机制与传统线性创作模式大不相同，创作者在构思阶段即可获得工业标准参照，有助于提高前期筹备效率[9]。

在技术不断发展迭代的背景下，国产AI大模型不仅可根据指令完成剧本的类型化生产，还可通过分析观众的观影历史、偏好和消费行为等大规模数据，生成个性化的影视剧本，把握市场趋势和观众喜好，帮助制片人和编剧评估剧本的商业潜力。

3.2 特效制作与视频生成

电影特效制作也正在经历一场由AI技术驱动的深刻变革。从传统摄影机实景拍摄到绿幕抠像、LED虚拟摄制，再到AI大模型在多模态理解与生成方面的突破，技术不断重塑着影视视听语言的边界。国产电影团队正积极探索AI技术在特效和视频生成中的深度应用，推动高质量视效内容以更高效率、更低成本实现。

电影《哪吒之魔童闹海》制作方自主研发的AI骨骼动力学系统，通过深度学习300万组武术动作数据，实现肌肉收缩、皮肤褶皱等物理反馈的自动生成，彻底突破关键帧动画的技术限制。当哪吒突破穿心咒时，肌肉的撕裂、迸发的火星等并非随机特效，而是AI模拟了超过20万次肌肉纤维断裂的力学轨迹，配合流体算法计算血液在火焰中蒸发路径得出的结果[10]。郭帆团队为电影《流浪地球2》自主研发的AI模型，完成了3000余个视效镜头、1000余个面部视效。其中，该技术将吴京减龄的单镜头处理效率提升数倍[11]，彰显国产AI技术在提升制作效率与降低成本方面的巨大潜力。

在视频生成方面，国产AI大模型正通过技术集成与艺术实践的双向尝试，突破电影工业的叙事范式与美学边界，呈现出技术赋能、人机协同的多维度创新格局。生数科技与清华大学联合研发的视频生成大模型Vidu，首创Diffusion与Transformer融合架构U⁃ViT，支持1080P分辨率下16秒时长的动态影像生成，是从文本到视频的跨模态转化突破。该模型在AI公益短片《海灵》中落地应用，实现从文案到成片的镜头生成与动态风格统一，是AI动画领域的一次积极探索，为电影行业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，通过语义引导、风格映射、多模态融合等技术，在人物表演精度、场景氛围还原度及情绪传达效度等层面实现突破，为独立电影与实验影像提供了低成本、高保真的创作路径。此外，在第十五届北京国际电影节AIGC电影单元中，《回声》《金鱼，回到海的尽头》等获奖AI短片，皆借助可灵、Vidu等国产AI大模型完成动态影像制作与剪辑，实现了从概念图到动态影像的全流程AI辅助创作。

“AIGC导演共创计划”则将技术验证提升至艺术创作层面，李少红、贾樟柯、叶锦添等9位导演依托可灵AI制作出品9部AIGC电影短片，借助可灵AI的镜头生成与特效处理，在多个维度上测试了多镜头衔接、动作驱动渲染、文化符号转译等复杂任务。这些实践成果最终获得中国电影博物馆的永久收藏，标志着AI技术在电影短片创作中的艺术价值正进一步得到专业认可。

3.3 经典复现与声音制作

国产AI大模型技术在经典影像修复及声音制作等领域同样展现出显著应用价值。

在经典影像修复领域，技术迭代催生智能修复新范式。2023年8月，抖音集团联合中国电影资料馆、火山引擎启动的“经典香港电影修复计划”，开创性地采用“AI+人工”协同作业模式[12]。相较于传统算法，基于深度学习的视觉AI大模型通过海量数据训练形成稳定算法框架，确保修复效果的连续性与一致性，并拥有更强的场景适配能力，色彩校正、噪点消除等操作更趋自然。此外，模型参数中蕴含丰富的先验知识，能够应对多样化修复场景。针对早期香港电影中常见的威亚穿帮问题，AI模型通过特征学习实现自动化处理，相较传统人工逐帧修复，效率与场景还原精度均提升数倍。

音频制作领域的技术突破构建起全球化传播的基础设施。在2023年上映的电影《流浪地球2》中，AI语音系统首次完成院线电影对白制作，标志着语音合成技术达到商业可用标准[13]。爱奇艺自主研发的“奇声”影视剧智能配音系统，已建立包含30种语言、120种方言的语音数据库，并通过端到端的语音转换架构，累计完成超过300部海外影片的普通话配音及800余部影视作品的多语种制作[14]。

3.4 营销宣发与市场分析

在影视产业数字化进程中，国产AI大模型正深度重构影视后期宣发与营销，并集中体现于创意内容生成、数据与市场分析及用户交互创新三大维度。电影《毒液：最后一舞》在国内上映期间，宣发公司创新性采用国产AI大模型Vidu打造水墨风格宣传[15]。在30秒时长内，通过算法驱动实现毒液形象与传统意象的解构重组——游鱼、奔马、仙鹤、孔明灯等物象在墨韵流转间完成形态转化。

在数据与市场分析层面，多模态数据融合机制为片方提供动态调整排片策略、优化资源投放的量化依据。阿里影业自主研发的“灯塔智能宣发助手”已形成覆盖宣发全周期的智能决策系统，该平台整合实时票房热力图、分时段预售监测及历史档期数据库，显著提升了宣发决策的精准度与响应速度。

在用户参与层面，沉浸式交互设计延伸了观影行为的边界。在第十五届北京国际电影节“无界∞沉浸单元”开幕式上，河南广播电视台出品的《唐宫夜宴》获中国虚拟现实（VR）电影首个“龙标”（公映许可证），《隐秘的秦陵》获得002号“龙标”，标志着虚拟现实电影正式纳入国家电影管理体系，电影行业正大步迈进新时代[16]。深圳元象信息科技有限公司研发的大模型XVERSE⁃MoE⁃A36B，支持实拍视频到3D场景的转换，将传统影音素材转化为可交互虚拟空间，并实现用户与虚拟数字人的自然对话，增强虚拟现实电影的沉浸感。此外，电影《热辣滚烫》与支付宝五福活动联动的“飙戏小剧场”项目，依托智能换脸与动作捕捉技术，实现用户生成个性化电影片段，以强化与IP的情感联结。

4现实挑战：国产AI大模型赋能电影产业的数重困境

在数字化浪潮席卷全球电影产业的当下，国产AI大模型技术为中国电影带来了前所未有的发展机遇，同时也对原创性、版权保护及艺术伦理等核心议题产生多维度的深远影响。技术革新犹如一把双刃剑，既为电影创作注入新活力，也衍生出一系列亟待解决的现实问题。

4.1 技术局限：技术瓶颈与专业化行业大模型的缺席

尽管国产AI大模型在影像生成领域取得显著进展，但于电影工业化层面仍面临技术瓶颈，制约着其大规模、深层次的应用推广。一个关键问题在于，目前大多数国产AI模型仍以通用型为主，面向电影行业的专业化模型尚显不足。加之通用模型的训练数据并非基于影视创作的语义需求进行标注，往往无法产出符合电影工业标准的高质量内容。与传统领域相比，影视数据的标签体系更依赖创作经验与艺术判断。从灯光设计、镜头语言到演员表演等创作环节，不仅需要海量数据支撑，更需要具备行业经验的专业人员进行深层标注与解读[17]。故在训练阶段缺乏“镜头语言”“色彩美学”“叙事节奏”等专用特征预训练机制的情况下，国产AI大模型生成内容的精细度和专业水准难以达到电影级别。此外，海螺AI、可灵AI等国产工具虽已在短视频及广义影视内容领域实现落地，但多聚焦于低成本、轻量化场景，且人物表情常显僵硬、动作缺乏流畅性，场景真实感与光影质感难与传统实拍影视相媲美。在面对电影制作中对图像分辨率、镜头稳定性、时长控制与视觉一致性的高要求时，仍显力不从心。

从艺术创作本身出发进行审视，国产AI大模型在电影艺术深度与情感表现方面同样有较大局限性。尽管大模型在内容生成效率上具有优势，但更擅长对已有内容进行模仿与组合，往往缺乏深度的艺术价值与人文内涵，无法精准把握观众情感。中国电影创作近年来聚焦现实题材与文化传承，但国产AI大模型在呈现民族美学、人文叙事方面尚显支撑不足。而在表演层面，电影演员的表演并非简单的动作再现，而是文本意图、导演构思与演员情感体验多重融合的结果[18]，难以通过算法指令精准触发与呈现。

4.2 双重桎梏：伦理道德与数据版权问题

AI在电影领域的应用面临着伦理、道德与法律规范的约束。在内容创作层面，超越伦理边界的AI滥用可能引发隐私泄露、数据滥用及社会价值观错误引导等一系列社会风险。

具体到电影产业，创作者权益保护与版权归属问题尤为突出。AI模型在训练与生成过程中高度依赖大规模数据集，而这些数据合法使用与授权边界尚未完全厘清。一旦使用未经授权的影视作品进行训练，极可能构成侵权，引发法律纠纷。2023年，《纽约时报》起诉OpenAI和微软公司，指控其未经授权使用媒体内容训练AI模型，凸显了数据隐私在AI领域中的敏感性和重要性[19]。无独有偶，2025年初，国内视频平台爱奇艺也正式向上海市徐汇区人民法院提起诉讼，指控MiniMax旗下视频生成大模型海螺AI侵犯著作权。爱奇艺指出，MiniMax未经授权使用其拥有版权的视频素材进行模型训练，并由此生成了涉嫌侵权的内容，要求对方立即停止侵权行为，索赔10万元人民币[20]。此外，也存在创作者个人维权案例。例如，视频创作者“闲人一坤”起诉“文刻创作”账号运营者，称对方在未获许可的情况下使用AI技术复制并发布高度相似的作品，对自己所创作的AI视听作品构成侵权[21]。

上述案例表明，在AI与电影产业深度融合的背景下，版权问题不仅涉及影视公司与平台的内容资产安全，也关乎创作者个人的合法权益保护。如何在推动AI技术应用的同时建立清晰的法律边界与行业规范，已成为行业发展的关键议题，相关法律亟需更新以适应技术环境新变化。

4.3 市场风险：人才短缺与产业协作不足

AI技术的快速发展同样对电影产业劳动力市场产生了深刻影响，技术渗透引发的人才替代效应与岗位迭代已初现端倪，人才供需失衡逐渐成为制约行业发展的瓶颈。编剧、演员、道具、特效等传统电影工种正被重构，新兴职业如AI美学工程师、AI剧本生成师、虚拟摄制技术员等需求激增。以电影《哪吒之魔童闹海》为例，其制片团队公开表示制作过程中需“掘地三尺”寻找动画人才，暴露出目前复合型技术人才的严重匮乏。

更为深层的困境体现在产业协作机制的滞后。技术提供方与内容创作者之间尚未建立标准化协作流程，沟通壁垒导致影视项目试错成本上升、周期风险加剧。影视与科技之间跨界融合的高门槛进一步放大了这一问题，由于算法工程师与影视艺术创作人员在审美与表达上的理解差异，项目在沟通阶段便需耗费大量时间，极大降低了效率。

此外，电影行业对AIGC技术的态度仍处于观望与调整之中。尽管AIGC在内容生成与流程优化上展现出显著潜力，但行业尚未围绕其商业模式的稳定性与盈利前景达成共识。新技术虽为电影行业注入了创新动力，但其长期效益与应用边界仍充满不确定性，亟需从制度设计、商业模式到人才体系等多方面持续探索与验证。

5发展路径与生态构建：技术与艺术的多维平衡

在国产AI大模型与电影行业深度融合创新的进程中，技术变革正重塑着电影创作生产生态格局。面对AI技术强劲发展态势，电影界需多向发力。通过行业数据联盟与知识库建设，推动国产AI大模型与电影工业流程的深度适配，以“中国审美表达”为价值锚点，培育具有本土文化主体性的AI创作工具，最终形成“创作者主导创意内核、AI技术赋能形式表达”的协同生态，共同探索AIGC技术下我国电影行业发展新路径，以促进产业高质量发展。

5.1 技术开放化：体系构建带动行业共创

国内AI技术在影视领域虽起步较晚，行业接受度却颇高。AI模型训练的关键在于数据支撑，如1万小时的文本训练可显著提升AI语音识别准确率[22]。国产AI大模型在电影产业应用层面的深化，首要前提是建立开放、共享、专业的行业技术基础设施，推动数据资源流动、模型训练优化及共创机制构建。

（1）加快构建面向电影行业的专业AI大模型体系

我国要建立具有自主知识产权的电影智能制作框架，关键在于开发适用于电影创作的AI大模型系统，且这一系统应由具备特定功能的子模型协同构成。因此，发展具备“镜头分析”“情绪识别”“光影节奏调度”等能力的细分模型，成为电影工业智能化升级的关键路径。同时，应持续提升国产AI大模型在语义理解、画面生成质感和运算效率等方面的性能，以满足专业影视创作对质量与速度的双重需求。

（2）构建高质量影视训练数据体系，建立行业数据联盟与知识库

由国家相关部门牵头，联合影视制作公司、数据平台、研究机构，建设涵盖剧本、分镜、音乐、视觉素材等多模态数据的专业知识库，制定数据采集、标注、归属和使用规范，保障模型训练的合法合规性与数据丰富性。尤其应关注中华传统美学风格等富有中国特色的数据内容，以提升模型的文化适应能力与表达深度。

（3）探索“人机共创”AI创作工具体系

发展以AI大模型为辅助的“剧本生成、分镜规划、虚拟场景预演”一体化工具，既能提升创作效率，也可将创作者从繁复的流程中解放出来。同时，可通过“AI导演共创计划”与“智能创作联合工作坊”等模式，引导传统创作者深入参与AI工具的设计与优化，推动技术与艺术的协同进化。

从文化融合到数据融合，我们正经历着新媒介技术对传统知识生产与传播形式的迭代浪潮[23]。AI将助力更多青年电影人突破技术门槛，实现艺术理想与社会价值的双重抵达。正如导演董润年在采访中所提到的，“文生视频大模型在研发之初并不是为专业影视工作者量身定制的工具，其让每一位普通人都有机会把自己对世界的认知形成一个视频作品”[24]。

5.2 创作人本化：构建“技术+人文”双轨培养体系

电影作为情感表达、观念传递与文化传播的艺术载体，其核心竞争力始终植根于创作者的主体性表达。当前AI技术在电影领域的应用尚不完备，基于深度学习的AI大模型虽能高效生成叙事框架与视觉素材，但因缺乏具有人文价值的批判性反思，往往陷入深度不足的创作困境。然而，技术工具的革新性与艺术创作的本体性并非天然对立。电影《哪吒之魔童闹海》团队通过AI技术辅助将手绘动画流程用时压缩减半，验证了“技术赋能+人文内核”的协同创作范式。这种分工模式既规避了“AI依赖症”对创作主体性的消解，又通过人机协作释放了生产效能，为国产动画电影工业化提供了新路径。

AI的本质属性决定了其工具定位。在此背景下，电影教研需重构“技术+人文”双轨培养体系。一方面，推动高校设置“AI+影视”交叉课程，培养复合型创作人才。在电影、动画、传媒等专业中融入AI技术、美学算法、AI伦理等课程，同时强化传统美术、文学、文化史基础教育，夯实人文素养根基。另一方面，可考虑设立AI创作专项基金，推动高校与企业的“产学研”合作；鼓励企业与高校共建AI影视实验基地，鼓励学生利用AI大模型参与影视创作等相关实践。此外，支持更多电影节设立AIGC专属竞赛单元或实验影像展映板块，为高校学生和青年创作者搭建展示平台，鼓励其在创作中主动与大模型“对话”。这一双向赋能模式不仅能激发创作活力，更有助于推动AI由“技术工具”向“影视合伙人”转变，实现从素材生成到创意孵化的全链条协同。

5.3 政策利好化：完善制度引导发展

自2017年国务院印发实施《新一代人工智能发展规划》为AI产业发展和监管奠定基础至今，我国已陆续出台系列政策以支持和规范AI产业的发展，初步形成“基础研究-产业培育-风险防控”三位一体的政策框架。2023年4月28日，中共中央政治局召开会议指出，要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险[25]，标志着政策导向从“技术追赶”转向“价值引领”。2025年《人工智能生成合成内容标识办法》出台，明确规定AI生成内容需“添加显著的提示标识”，影视AI治理进一步迈入监管阶段。

从行业层面来看，制定并建立相关的标准和规范至关重要。政策支持下，越来越多的影视作品开始运用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，为观众带来沉浸式观影体验。国家应进一步通过政策引导鼓励AI技术创新与产业融合，重视和推动行业技术规范的制定与发展。一是明确AI生成内容的法律归属。推动“AI生成内容著作权”立法研究，明确作品归属、使用权利与责任主体，为影视产业的AIGC使用提供法律依据。二是制定AI生成内容在电影中应用的比例标准，有助于引导AI在电影领域的健康有序发展，保障电影作品的质量和艺术价值。三是加大政策激励，扶持初创AI影视企业。通过设立AI基金、税收优惠、提供算力补贴等方式，支持具备创新能力与本土文化价值表达能力的创业团队，降低初创企业研发与应用成本，形成以政策助推产业升级、内容升级、技术升级的正向循环。

6结语

自电影诞生以来，技术变革始终未曾缺席。从默片到有声电影、从黑白影像到彩色美学、从胶片介质到数字革命，技术范式的跃迁对电影工业产生了深远影响。在AI技术爆发的语境下，电影界正面临新一轮双重命题：AI如何突破工具属性，成为艺术表达的协同主体；人类创作生产者如何守住主体性，避免自身沦为技术的附庸。电影工业的终极命题并非“人类是否会被取代”，而在于如何通过人机协同实现“1+1＞2”的创造性突破。不仅是AI，虚拟摄制等新技术对电影工业流程上的挑战亦不可小觑。未来的行业胜出者将不再囿于技术工具的被动使用者，而是能够重构艺术表达边界的跨学科实践者。

当下，众多影视头部公司纷纷部署人工智能生成内容（AIGC）领域，AI大模型快速迭代升级，影视行业或许再也回不到纯人工时代，一个全新的影视创作生产时代正奔涌而来。中国电影人需积极面对和有效应对AI带来的机遇与挑战，适应中国电影高质量发展的趋势，使技术真正服务于中国电影“讲好中国故事”的使命。

参考文献

（向下滑动阅读）

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