【人物专访】刘笑微：一个教了28年广告导演的教授，为什么拥抱 AI？

口 述丨刘笑微 编 辑丨美 圻

受访者名片：

刘笑微 教授 博士生导师｜北京电影学院美术学院跨媒体艺术专业教研室主任；

北电1994级影视广告导演班（全国第一届）；

本硕均毕业于北电导演系，毕业任教影视广告导演专业；

虚拟制片＋AI影像创作团队主理人。

刘笑微教授

（ 下文由刘笑微教授口述，经文娱价值官整理、编辑 ）

位于北京蓟门桥的北京电影学院老校区，保留着中国90年代建筑风格，方方正正、规规矩矩。9楼是美术学院，走廊里挂满学生和老师的作品展示。

1994年，16岁的刘笑微考入北京电影学院，成为全国第一届影视广告导演班的学生，和乌尔善等人同班；从1994年首届影视广告导演班起步，这个专业走过了近三十年的发展历程。2023年，影视广告导演培养方向迎来最后一届毕业生；也正是在这一年，刘笑微开始和各位老师一起推动专业向“跨媒体艺术”转型。

她希望保留的是导演训练与影视叙事的专业根基，拓展的则是互动影像、虚拟制片和AI影像创作等新领域。对她而言，这不是简单地更换名称，而是为专业寻找新的发展方向。

从胶片、数字摄影、到虚拟制片、AI生成影像，每一次影视技术的更迭都迫使电影创作者重新理解自己的工作，刘笑微是较早将LED虚拟拍摄引入教学实践，又带领师生进入AI叙事影片生产流程的老师。她不把技术变化视为“换软件”，而把它看作重新组织创作与教学的方法。用她的话说，是“时代推着你走，你拒绝不了它”。

这位深耕影视创作的北电教授，为什么会主动走到技术变革的前沿？当AI能够快速生成影片，电影学院的专业训练还有什么不可替代？在与文娱价值官的对话中，刘笑微围绕专业转型、工业化试错和创作者的判断力，给出了自己的回答。

一个高校教授感受到的

时代推背感

我1994年考入北京电影学院，当时16岁，跟乌尔善、李蔚然是同班同学——我们是第一届影视广告导演班。我的本硕都是导演系毕业，后来专业调整，影视广告导演专业在2000年平移到了美术学院进行招生。从学生到老师，我一直在践行校训：尊师重道，薪火相传。

我从第一届学生一路走到今天，对这个专业有很深的感情。我们以“戏剧影视导演（广告导演）”的方向培养学生，积累了近三十年的创作与教学经验。但当传播媒介、产业需求和招生培养体系都在变化时，我们必须思考：这些积累怎样才能继续产生价值？

随着本科专业设置和人才培养要求的变化，我们逐步把原有的影视叙事优势延伸到跨媒体艺术教学中。于是2021年影视广告导演专业改名跨媒体艺术专业。对我来说，这不是简单换一个专业名称，而是重新思考学生学什么、创作什么，以及将来面对什么样的行业。

我理解的“跨媒体”，不是一个只在视觉艺术内部讨论的概念，而是围绕同一个故事世界展开的跨媒介叙事。像《哈利·波特》《黑客帝国》这样的作品，故事不仅存在于电影里，也可以在游戏、漫画等媒介中延展。不同媒介不只是复制相同内容，而是各自提供新的叙事体验。

我们要培养的不只是熟悉某一种工具的艺术创作者，而是有叙事能力、审美判断和跨媒介组织能力的人。学生可能面对竖屏短片、商业影像、院线放映，也可能面对互动影游和沉浸式体验。媒介可以变化，但视听语言、故事结构和创作能力是基础；只有把这些能力建立起来，专业才能真正回应行业需求。

我始终尊重纯艺术创作的价值，但北京电影学院的独特优势是电影叙事、视听表达和工业化创作训练。跨媒体艺术专业不能丢掉这个基因，反而应该以此形成自己的专业辨识度。

看到近年来很多影视相关专业不断调整、甚至关停，回看21年我们教研室诸位同仁集体的选择是恰逢其时，甚至超前的。我们启动专业转型的时候，生成式 AI 还远没有像今天这样深刻地改变行业。

我们并不是看到 AI 来了才决定转型，而是更早就判断，未来的内容创作不可能只围绕一种媒介展开，广告导演的培养也必须走向更广阔的跨媒体叙事。

后来 AI 快速进入产业，受到冲击最直接、最剧烈的，恰恰是广告行业。它改变了广告内容的生产方式，也重新定义了行业对创作者的要求。回过头看，反而庆幸当初的决定：这次转型既是时代发展的必然，也是我们主动做出的选择。

正因为提前迈出了这一步，我们才能把三十年积累的导演思维、视听语言和叙事能力，带进 AI 时代。这让专业转型不只是一次名称和方向的调整，更成为一次有准备的主动出发。我更加确信：专业建设不能只守着已有的名字，而要判断技术和产业的方向。主动转型不等于追逐每一个热点，关键是让我们的教学优势与时代需求相匹配。

我亲历了专业的起点、发展和转型。所以我不觉得影视广告导演专业在我手上“结束”了，更像是把三十年的叙事教学积累带到新的媒介环境里。对我来说，这是一种延续，也是一种重新出发。

2018年，我执导了纪念改革开放40周年系列微电影，随后赴美国交流访学。访学期间，我开始密切关注虚拟制片，回国就琢磨怎么实践。当时我自掏30多万去无锡的虚拟棚试错，带着20多个不同专业的学生拍出了国内第一个“能看的”虚拟制片教学实验片《异星救援》。

那时候早上8点进棚，下午4点才拍第一个镜头，复杂程度完全超出预期。这30多万大多是试错成本。短片拍了五天，时间成本太高了。

《异星救援》工作照

但这些试错不是白费的。《异星救援》后来获得了很多国内外专业奖项，积累了丰富的虚拟制片经验。我们现在每年都带领学生团队参加VPC全国大学生虚拟制作大赛、48小时国际学生虚拟拍摄大赛，都能拿到金奖。现在我们能做到准备充分的数字资产，能以分钟计完成上屏验证，完全是量级上的变化。

我还带着学生团队把AI引入虚拟制片流程，将AI、虚拟拍摄、CG和Moco（机械臂拍摄）放在一起用。

2025年初，那时AI生成能力还有限，很多复杂效果仍要依靠CG完成。我们为了一个关键镜头反复生成、测试到凌晨，AI只占整个制作流程的一部分。但是我也看见了AI带来的颠覆性变化，因为VPC全国大学生虚拟制作大赛要求每组参赛队伍不能超过3人，且必须在48小时内拍摄完成，如果没有AI的参与创作，很难想象在48小时内如何完成一部重特效的科幻片。

《TRIAL寂》获全国虚拟拍摄大赛一等奖

目前我们团队已经形成了一套镜头设计、数字资产、实景搭建、摄影灯光、AI参与全流程的工业级电影制作体系，所以虚拟制片技术+AI的解决方案相信也是未来电影工业流程的重要发展方向。

从工业化试验到十天成片

真正让我“后背发凉”的一次创作

2025年，我第一次比较系统地尝试按照工业化流程组织AI叙事影片创作，是带团队参加“鲍德熹·爱奇艺AI剧场”创作营。

因为鲍老师是一位非常严谨且有经验的电影人，他要求我们按周次不断提交不同长度的作品片段，压力很大。我们是电影学院的背景，所以非常尊重这种工业化流程。我自己也要求一定要把剧本、人物、镜头、声音和交付标准，统一到一个可执行的流程里。这也是鲍老师最后说出“你们组是质量最稳定”评价的原因。那次我们创作的AI短片是《不可触碰》。

创作《不可触碰》时，为了获得更可信的真人质感，我们将、虚拟拍摄、AI生成画面、专业配音和声音设计结合起来，还尝试建立能够在不同作品中延续使用的数字演员资产。那时生成积分消耗很大，技术试错和专业制作的实际成本，远高于外界想象，项目经费也不足以覆盖全部投入。

《不可触碰》在爱奇艺可以观看

我们做《不可触碰》时，为了真实感，混合了真人演员授权形象模式和虚拟拍摄，还请来专业的声音指导和配音演员，过程里顺便做出一个可持续运营的数字演员林墨青。

当时还是seedance1.5时期，模型的人物一致性和可控性都远不如现在，废片率极高。我们每天要不断确认角色像不像我们的真人女演员，那段时间办公室里最常说的一句话就是：像不像？表情、视线、动作、服装、灯光，哪一样不对，都可能让观众出戏。

所以，AI生成并不意味着可以省掉专业审核。我们团队其实一直有一个很明确的美学追求，就是超写实、尽可能接近实拍的电影效果。我们不希望观众一眼就觉得“这是AI做的”，更不想靠夸张的视觉奇观掩盖人物和叙事的问题。人物的微表情和眼神、皮肤与服装的自然质感，光线从哪里来、摄影机为什么这样运动，都要符合电影的视觉逻辑。只有影像足够可信，观众才会相信角色，忘掉这是AI做的，真正进入故事。

《不可触碰》的高质量画面引发爱奇艺用户集体称赞

但模型的进步速度确实惊人。短短几个月，人物一致性和镜头可控性就有了明显改善，不过这不等于复杂动作、长段表演和跨场景连续性已经彻底解决。技术进步让我们可以把更多精力放回故事、人物和镜头表达。

但人物“像不像”只是基础，为什么用这个镜头、它与前后叙事有什么关系，仍然要靠创作者判断与设计。而且，超写实不是一张静帧足够逼真就行。真正进入连续叙事，人物的表演和动作要连得起来，镜头切换后的光影、空间关系和整体影像风格也要站得住。我们希望用大银幕电影的标准检验AI作品，而不是因为使用了AI，就降低对画面真实性和影片完成度的要求。

所以，我们追求的和很多AI创作者追求的点，截然不同。

说到苛求专业性这一点，是我们为田沁鑫导演的音乐话剧《受到召唤·敦煌》参与创作AIGC多媒体影像。那是2024年的年底，众所周知，当时AI生成工具还在起步阶段，而这个题材的难点首先不在技术炫目，而在于如何尊重敦煌历史文化语境，让画面经得起专业推敲。

第一次生成的僧衣配色、纹样和人物身份就有不吻合的地方。我们查阅史料，不断调整服饰、建筑、地貌以及画面中的文化符号，当时还为敦煌专门训练了LoRA。

学生有时会说“老师，差不多就行了”，我说不行：我们是干电影，技术可以试错，史实和审美不能敷衍。这个项目从从5月接到剧本到12月公演，中间7个月时间我们团队一直在打磨细节。但每次演出谢幕时，听到观众喊出：“为弘扬中国传统文化，责无旁贷时”，我觉得一切都值得！

音乐话剧《受到召唤·敦煌》AIGC生成多媒体画面

这些创作让我看到了AI的潜力，真正带给我冲击的，是后来那次历史题材影像创作。完成任务后，我确实有一种“后背发凉”的感觉，那一次我们5个人只用了10天，高质量完成一个大任务。

2025年6月，我们承接了一项围绕黄麻起义历史故事展开的纪念性影像创作。涉及历史人物、事件和场景的再现，我们必须进行史料核查与艺术还原。这也是我们第一次跟即梦深度合作，当时我在做即梦一个叫Action的工具内测，这部《忠魂》是我们第一次尝试全“文生”的AI影片。

创作《忠魂》时刘笑微对细节要求苛刻

如果按以往的传统制片方式，这类历史题材需要协调场景、演员、服装道具和大量后期制作，资金与周期门槛都很高。AI让不少复杂场景的视觉实现变得可行，且降低的成本是以百倍计算的。虽然AI降低了制片费用，但人的时间、史料考证和专业审核并没有消失。

让我第一次切实感受到：AI改变的可能不只是单个镜头的成本，而是整个影视生产的组织方式。所以这次创作完全颠覆了我以往的制作经验和成本认知。我第一次真正意识到AI工业化给传统影视制作带来的冲击。

AI技术大大提高《忠魂》的创作效率

今年，我们还在推进互动影游项目，希望用写实电影质感来构建人物与世界。它不仅是一部互动作品，也希望未来能与电影形成联动，扩展为跨媒体叙事的内容世界。

项目初期我们获得了一定的平台内测额度，本来以为足以支持较长的成片，真正做起来才发现，角色一致性、复杂动作和镜头迭代都会持续消耗资源，算力成本目前看还是AI创作的一大痛点。

AI是好工具

专业判断力AI无法取代

AI出来之后，有些学生开始怀疑自己在大学的学习是否有意义。我告诉学生，AI技术时时都在变，你从今天起步、和别人三年前起步，没区别，都在一个起跑线上。单靠熟练掌握某个软件建立的优势可能很快就会被追平；但四年里积累的审美、文学素养、观察力、叙事方法，以及与团队协作的能力，不会因为一次模型升级就过时。

现在市场上有一些作品把“AI制作”本身当成卖点，却忽视故事和完成度。短期内也许能够吸引注意，但如果作品不能打动人，观众和投资人最终都会失去信心。真正的AI长篇叙事，难点不仅是能否生成一个漂亮镜头，更是人物、结构、表演、声音与节奏能否在全片持续成立。

有学生也会说：“老师，我自己拍不好的镜头，AI好像一下就能做出来。”听到这句话，我也在反思：做影视高等院校教育，面临的挑战很大。技术发展的速度，已经快到我们还没来得及把某个模型操作总结成课程，它就可能更新了。所以电影学院更应该教那些不依赖某一个版本工具的东西：如何提出问题、判断画面、组织叙事，以及解释自己的创作选择。

每年新生入学，我在第一节课让学生讨论：“梨和苹果到底有多少种不同？”他们起初往往只从颜色、形状、口感来回答。我会追问他们：有人能超过100种吗？有1000种吗？他们都会瞪大眼睛觉得不可思议，一般每次他们连30种都超不过。

我会提示他们：你们能不能从文学意象、消费文化、生态、地域、语言等角度再看？这个练习不是比谁列得多，而是提醒大家要跳出习惯性的思维框架，换一个角度看问题。所以AI可以给出很多答案，但首先得有人知道应该问什么问题。

刘笑微教授为学生授课

从摄影、电视、到互联网和移动影像，每一种新媒介出现时，都有人担心旧媒介会被替代。但历史更常见的情况是：传播方式、创作方法和观众习惯被重新组织，旧媒介也会寻找新的美学位置。数字摄影与胶片之间的关系如此，AI与实拍影像之间也会如此。我们不必把它们理解为简单的胜负关系。

导演的内核是叙事与视听表达，这一点始终不会变，变的只是呈现的媒介和创作工具。创作者不能只会操作设备或写提示词，而要回答：为什么讲这个故事？为什么在这里使用这个镜头？为什么要让观众产生这样的感受？呈现媒介会变化，创作判断始终不能缺席。

我认为AI的重要价值是参与从剧本、视觉概念、前期预演到生成、实拍、后期和交付的众多环节。它未来将会更高效地“串起电影工业体系”，实现降本增效的作用。但这不意味每个环节都无人完成，而是让小团队也有机会协调过去需要较多资源才能开展的创作。AI降低了执行门槛，却提高了对创作判断、流程设计和质量控制的要求。

音乐话剧《受到召唤·敦煌》AIGC生成多媒体画面

电影的生产一直与科技紧密结合，AI的加入会让这个工业体系轻量化，把这些环节联动起来，而不是把它们干掉。但这也意味着一些岗位的工作内容需要重组，艺术、技术和制片之间的协作方式需要更新。关键不是把人从流程中抹掉，而是让专业的人把工具用到真正有价值的地方。

很多人做5分钟、10分钟短片都没问题，短片可以靠个人反复试验实现。但支撑复杂人物和长篇叙事，就必须建立稳定的工业化流程：剧本、角色、镜头、表演、声音、版权与交付，需要专业团队把关，才能实现工业体系与AI工具的完美融合。这正是电影学院教学和行业实践可以发挥作用的地方。

我不唱衰电影。技术会改变电影怎样被制作、怎样被观看，但不会替代人对故事和情感的需要。电影也不会因为AI而消亡，真正需要改变的，是我们创造电影的方式。