訪談丨鉛筆道 松格 欣曉

撰稿丨鉛筆道 松格

是否想象過一副畫面：直接和AI描述一段場景，AI給你生成一段電影級畫面——可能沒有攝像機，沒有演員，也沒有劇組。你只是和AI說了幾句話。

而這，可能是AI與電影結合后的新機會。

最近，北京跑出一個AI+影視未來獨角獸。

在影視行業(yè)扎根16年的梁巍，曾見證過無數(shù)個"不可能完成的任務"。現(xiàn)在的他重新創(chuàng)業(yè)，投入AI的懷抱。"這就像給每個普通人發(fā)了一部電影制片廠。"梁巍這樣形容他的創(chuàng)業(yè)項目。

他即將上線的產(chǎn)品——Movie Flow正在做的事情，堪比影視界的"美圖秀秀"：把需要上百人團隊、數(shù)月工期的電影制作，壓縮為"一鍵生成"。

梁巍透露，Movie Flow即將上線的工具+社區(qū)平臺，可能會成為下一個"影視版小紅書"。在這里，普通人創(chuàng)作的微電影可以獲得流量和收益，專業(yè)導演也能發(fā)現(xiàn)民間高手。

Movie Flow整合了全球頂尖的AI視頻模型（包括OpenAI、Google等），生成的畫面已經(jīng)達到"難辨真假"的水平。但爭議也隨之而來：傳統(tǒng)特效公司會消失嗎？AI生成的內(nèi)容版權歸誰？

"未來三年，影視行業(yè)會經(jīng)歷比過去三十年更大的變革。"梁巍預言道。敬請閱讀鉛筆道對話MovieFlow的CEO梁巍，以下是部分精華觀點。

1、影視科技領域最值得關注的新機會？

傳統(tǒng)影視科技停滯，AI的核心價值是降成本。只有成本下降，制作才可持續(xù)。通過工具幫助專業(yè)電影人將拍攝、視效等環(huán)節(jié)成本壓縮。

2、Movie Flow與其他視頻生成AI的區(qū)別？

專注敘事性視頻生成，同時構建創(chuàng)作者社區(qū)。工具與社區(qū)綁定，解決作品曝光和合作對接問題。

3、AI生成內(nèi)容能否被識別？

當前生成內(nèi)容已難辨真假，未來會更難區(qū)分。整合全球頂級模型（OpenAI、Google等），通過智能體調(diào)度實現(xiàn)"一鍵成片"。

4、AI+電影的爆發(fā)點？

先在C端爆發(fā)，時間點可能在明年：視頻生成能力會再邁一步。

聲明：訪談對象已確認文章信息真實無誤，鉛筆道愿為其內(nèi)容做信任背書。

- 01 -AI+影視的最大機會

鉛筆道：進入AI視頻編輯軟件這個領域，應該和您的個人經(jīng)歷有關？

梁�。�這算是我第二次創(chuàng)業(yè)，第一次是在傳統(tǒng)的院線電影領域。

前面16年一直在家院線電影公司任職，從2009年到2024年，我們做過電影出品、投資、營銷發(fā)行，也開過電影院。

契機是去年，傳統(tǒng)電影的拍攝和制作比較困難，加上行業(yè)變化，我個人又一直對科技感興趣。最初是想研究AI能不能降低動畫電影的成本。我們想看看，能不能在保有版權的前提下，把動畫劇場版的成本降下來、周期縮短。后來我發(fā)現(xiàn)，AI不僅能降低制作成本，還能提高效率——成本有可能縮到原來的二分之一甚至三分之一，效率提升三到四倍。

所以去年，我開始重點研究AI和影像的結合，想找到突破口。作為創(chuàng)業(yè)者，我希望找到一個讓我特別興奮、對未來有深遠影響的方向。最后確定做“工具+社區(qū)”，方向是今年5月定下來的，現(xiàn)在產(chǎn)品很快就要上線了。

MovieFlow的CEO梁巍

鉛筆道：在影視科技領域，讓你最興奮的新機會是什么？

梁巍：影視科技的核心還是影視，尤其是幫行業(yè)降成本。坦率地說，現(xiàn)在AI和現(xiàn)有拍攝技術下，電影已經(jīng)很久沒有真正的技術創(chuàng)新了。上一次是3D電影，比如《阿凡達》，大家都期待能做到裸眼3D。但后來3D普及后，偽3D、2D轉3D變多，觀影體驗越來越差，戴上眼鏡畫面變暗，所以現(xiàn)在很多IMAX都放2D片，3D越來越少，除非是《阿凡達》這樣的特例。

在制作環(huán)節(jié)，特效技術也基本到頭了，觀眾審美也疲勞了。傳統(tǒng)影視的科技創(chuàng)新遇到瓶頸，除非出現(xiàn)顛覆性的技術，比如真正可用的裸眼3D，否則短期內(nèi)沒有大的跨越。

現(xiàn)在更多的變化在故事和題材上，但這方面創(chuàng)新也不容易。傳統(tǒng)影視的創(chuàng)作周期長，往往幾年才能完成一部作品，幾年前的創(chuàng)作很難精準匹配上映時的社會情緒和觀眾心理。結果就是行業(yè)越來越中心化——資源集中在大導演、大演員身上，新人機會更少。

相比之下，去中心化是未來的趨勢。用AI構建影像，讓每個人都能解放生產(chǎn)力，這才符合大的方向，但傳統(tǒng)影視依然是高度中心化的體系。

全球范圍內(nèi)，歐洲電影因為強調(diào)藝術表達，更尊重個人創(chuàng)作，所以更去中心化。中國和好萊塢的影視則在走兩極化：一端是大制作、大導演、大演員；另一端是小眾創(chuàng)作，中間層的作品空間越來越小。投資回報率也明顯下降，過去投入幾個億，票房10億、20億很常見，現(xiàn)在10億票房都很難，5億都不容易。

總的來說，傳統(tǒng)影視科技發(fā)展停滯，觀影模式?jīng)]有突破，電影院銀幕數(shù)量再多，如果技術沒有變化，也只是維持現(xiàn)狀。長劇集的情況也類似，流媒體上，從第一集看到最后一集的用戶比例極低，制作成本高、回報率低，長劇的生產(chǎn)模式也在受沖擊。

我認為AI在影視科技領域唯一能做的，就是幫行業(yè)降成本。只有成本降下來，制作才可持續(xù)。我們未來的Movie Flow產(chǎn)品，也會有一部分服務專業(yè)電影人，比如定制化解決拍攝、視效、成片環(huán)節(jié)中的需求，幫助他們把成本壓下來。

鉛筆道：你現(xiàn)在的產(chǎn)品Movie Flow ，要怎么解決這個問題？

梁�。�我們希望做的是一個對視頻創(chuàng)作生產(chǎn)力有幫助的 AI 工具。一方面，它能像現(xiàn)在流行的圖像生成工具一樣，幫助用戶快速產(chǎn)出高質(zhì)量畫面；另一方面，我們還希望它能幫助用戶生成動態(tài)視頻——不只是幾秒鐘的素材，而是結構化、有情節(jié)的視頻。

我們內(nèi)部會把這個工具分為兩個方向：

第一，是面向個人創(chuàng)作者的內(nèi)容生產(chǎn)工具，讓他們更快、更低成本地實現(xiàn)創(chuàng)作想法。比如一個人有一個短片的劇本，過去可能需要攝影、演員、美術、后期等一系列團隊配合，現(xiàn)在通過 AI，他自己就能在短時間內(nèi)產(chǎn)出。

第二，是面向專業(yè)影視制作的輔助工具。比如幫電影團隊在拍攝前快速做分鏡、概念預演，或者在后期階段提升特效、剪輯效率，把人力和時間成本降下來。

- 02 -解決方案：AI工具加社區(qū)？

鉛筆道：它跟現(xiàn)在市場上的視頻生成 AI 有什么差別？

梁�。�主要有兩點。第一，我們更關注“敘事性”，不是單純生成幾秒的素材，而是讓 AI 理解并輸出故事結構。第二，我們會在工具之外，搭建一個社區(qū)，讓創(chuàng)作者的作品有展示、交流、被發(fā)現(xiàn)的空間，這樣不僅是工具，也是創(chuàng)作生態(tài)。

鉛筆道：所以工具和社區(qū)會是綁定的？

梁巍：對。因為單有工具，創(chuàng)作者的作品很容易淹沒在海量內(nèi)容里；而社區(qū)可以幫助作品找到觀眾、找到合作伙伴，也讓創(chuàng)作過程更有成就感。

鉛筆道：客戶的買單率怎么樣？他們能否看出來是用AI 制作的？

梁�。�AI 會越來越真、越來越難分辨。我們現(xiàn)在用Movie Flow做的東西，發(fā)到任何平臺都識別不出來是 AI內(nèi)容，未來只會更識別不出來。這當然會帶來倫理和道德問題：真實與不真實會越來越難區(qū)分。

這不是 Movie Flow 一家做的事，而是整個大模型領域的趨勢。我們調(diào)用全世界最好的模型——海外的、國內(nèi)的，我們用的是混合模型的調(diào)用方法。我們自己的訓練模型是下一步，會針對小問題訓練小模型；視頻大模型階段，我們用現(xiàn)成最好的能力：OpenAI、Google、國內(nèi)的可靈、即夢、字節(jié)等的視頻模型，畫面都會越來越真，這是大趨勢。

正因為這個趨勢，像 Movie Flow 這樣的產(chǎn)品，才能讓“AI 制作影像”成為普通人的能力。

我們把整個電影生產(chǎn)流程和“全劇組”包裝到一個智能體里，給普通人用，他就能“拍電影”——打引號的“電影”，即電影級畫面。以前沒有 AI，普通人離傳統(tǒng)影視拍攝太遠，哪敢想拍電影？娛樂圈是看戲的。

但如果有一天很簡單：在手機里，和 Movie Flow 說幾句，一分鐘的影像十幾分鐘就做出來了；不用你會編劇、剪輯、攝影，也不用你會寫提示詞或操作復雜軟件，你只要把想法說清楚，我們就能把能看的東西做出來，然后你再按自己的想法微調(diào)。

這件事的意義，就像從照相館到智能手機。以前拍照要去照相館；現(xiàn)在每個人用 iPhone 自己拍。Movie Flow 之于電影和普通人的意義就在這兒。我們的工程化，把大模型能力“調(diào)度”起來，做成一個大的 Agent 智能體，里面有無數(shù)小智能體——我們現(xiàn)在就有 6 個：編劇智能體、導演智能體、攝影智能體、剪輯智能體、音樂智能體、個性化智能體。

它們共同支撐 Movie Flow 這個大的 Agent。普通人不用懂燈光、機位，只要表達情緒和意圖，我們就識別并幫他拍、幫他剪、幫他呈現(xiàn)�；�礎在于：AI 的視頻模型能力已經(jīng)到這兒了，已到“以假亂真”的程度。明年再進一小步，真實的邊界會更模糊。

MovieFlow的軟件頁面

鉛筆道：這會不會淘汰掉傳統(tǒng)的特效公司？

梁巍：特效以后也會被淘汰，或者說被重塑。電影生產(chǎn)在萎縮，對特效的需求就少；AI 生成能力放大了，為什么還要用傳統(tǒng)特效公司？未來特效公司更像給大模型能力“修修補補”的角色。未來視頻 AI 的生成能力會非常強大。我們現(xiàn)在做這件事，是因為還沒有一家公司，能把“電影的生成與生產(chǎn)”和“視頻大模型能力”很好地融合成一個大 Agent，比如在手機上按個按鈕就出片，普通人也能用。

當然，人人都有智能手機，也并不代表人人拍得好。工具越簡單，越能放大創(chuàng)意與審美的差距：有創(chuàng)作能力的人更被解放；很多潛在的好創(chuàng)作者以前離影像太遠，現(xiàn)在一個人就能做短劇，甚至每天連載 30—40 分鐘的劇集。我們 App 端會在工具上線后的下一個月上線，一個“Netflix 版的小紅書”社區(qū)，這是我們的定位：工具 + 社區(qū)。

鉛筆道：你們會往這個方向發(fā)展？

梁�。�對，工具加社區(qū)。我們想實現(xiàn)“影像創(chuàng)作平權”，就像每個人都能拿筆寫字。每個人都可以拍，但好壞另說：有人只自娛自樂、發(fā)朋友圈；也可能有人原來寫小說或學導演，接觸不到傳統(tǒng)制作沒機會，現(xiàn)在在 Movie Flow 里可以做劇集。比如一集兩分鐘，你半小時做完；我們現(xiàn)在已經(jīng)把時長壓縮到 25 分鐘（一次生成）。再給你幾分鐘修修改改�？缒Ｐ秃屯�模型的一致性（人物、道具、場景）我們不敢說 100%，但 90% 以上已經(jīng)解決，市面上一鍵成片、視頻智能體有很多：做電商、起號、拍拍小故事的……但我們是“講故事的電影級敘事”，我們目前看到全球還沒有同類。

我們的更大目標是解放生產(chǎn)力。我們做的是“生產(chǎn)工具”的變化，不和任何大模型公司沖突：可靈、即夢、Runway、Google、Sora 等，我們都會調(diào)用。

用戶用我們的產(chǎn)品，我們則用 Agent 去判斷什么畫面調(diào)用哪一個模型，就像大語言模型每家都有自己的“風格”。在創(chuàng)作過程中，我們識別用戶的想法、文字或語音，在故事里調(diào)度不同模型的優(yōu)點，把交互和包裝做得很簡單。

現(xiàn)在大多數(shù) AI 產(chǎn)品，讓你在一個框里輸入，但普通用戶不知道怎么用、也沒那么多輸入。我們就是把這層“怎么用”的門檻降到你“聊天就能用”。

你手里有劇本，直接扔進來就能拍；或者先扔兩頁（一頁一分鐘），先做一分鐘看看是不是你要的；如果是，就改一改，下兩分鐘、再兩分鐘……兩三天可能一個 90 分鐘的電影就做出來了。

從這個角度講，Movie Flow 和它的社區(qū)可能會創(chuàng)造一個新的生態(tài)：大量 MF 創(chuàng)作者在這里創(chuàng)作，在社區(qū)里用 MFB（魔法幣）獲得收益。就像網(wǎng)文平臺的價值一樣。

未來在MF社區(qū)，短劇的形式會改變，比如以前一百集、一百集的連載，未來可能三集三集發(fā)，你上午做五六集，下午摸魚，晚上看反饋，有人喜歡就繼續(xù)做，沒人看就換個內(nèi)容。

- 03 -小機會很多，需繞過大廠競爭

鉛筆道：產(chǎn)品國內(nèi)用戶多嗎，產(chǎn)品更適合國內(nèi)還是海外？

梁�。�目前測試以海外為主。我們是純海外產(chǎn)品，版權問題決定了這一點。我們希望面向全世界，讓全球用戶都能使用我們的影像生成能力。

鉛筆道：海外C端用戶是直接收費還是有免費模式？

梁�。�完全收費，沒有免費。入門版可以做兩個視頻，高階版是專業(yè)版，中間有親民的Pro版本。我們?nèi)�靠花錢的消耗量盈利。

AI視頻目前還不是一個行業(yè)，因為交付還不普及。能做的人多是愛好者或專業(yè)設計師、廣告人�，F(xiàn)在AI視頻大模型才剛起步，比如OpenAI的Sora、Runway才一兩年歷史，Google的VEO也才一年多，所以現(xiàn)在只是初期混戰(zhàn)。

鉛筆道：這幾個月，您遇到的最大挑戰(zhàn)是什么？

梁�。�我們每天都在招人。效率已經(jīng)很高了，但還可以更高。最大挑戰(zhàn)是找到AI原生團隊的人，每個人都要對AI使用非常熟練。

在AI時代，跟上時代是個難題，尤其在科技產(chǎn)品上，一個人能當百人用。如果能力不夠，交付能力和節(jié)奏都會慢。我們的系統(tǒng)很大，每個Agent都需要判斷，還要優(yōu)化速度。

還有工程化問題，線性協(xié)作損失很大，我們是并行協(xié)作。人是最關鍵的資源。我們找年輕的00后AI原生人才，主要在北京和杭州。時間永遠不夠用，任務太多，但也挺好，有壓力才能高效完成。

我們現(xiàn)在每半天迭代一個版本，每個大Agent調(diào)整，其他Agent也要隨之改變。測試已經(jīng)到了晉級階段，開放測試很快就能進行。

鉛筆道：您有沒有考慮把Movie Flow融入游戲？

梁�。�坦率講，有考慮。第一步是上工具，運營社區(qū)，第二步是融入游戲。Movie Flow現(xiàn)在有電影感，畫面和節(jié)奏都是電影級別。未來可能加入游戲能力，也可能和眼鏡設備結合。

我們用大模型，把全球最好的模型整合，工程化優(yōu)化。未來AI視頻領域還有創(chuàng)業(yè)機會，但小需求會越來越多，比如演講視頻、電商視頻等。但核心是講故事，這是我們的優(yōu)勢。

鉛筆道：這個賽道還會有哪些新機會？

梁�。�未來小機會很多，但是大廠基本占據(jù)主導。做一些小需求是可以的。比如婚禮視頻這種細分賽道。

未來我們也會開放部分技術，讓別人用我們的agent簡單做講解類視頻。數(shù)字人公司也會往這方面走，幾分鐘就能講完整個口播稿，看不出是實拍還是數(shù)字人，現(xiàn)在電商里已經(jīng)很普遍。

但也會帶來負面問題，比如AI生成內(nèi)容真假難辨，這是不可逆的，只能通過分辨和管理去約束。

鉛筆道：那您覺得爆發(fā)是在B端，還是C端？

梁�。�我覺得是C端，明年會差不多。明年視頻生成能力會再邁一步，現(xiàn)在已經(jīng)邁了一步，但還有很大空間。當大模型邁大步時，MF也可以邁一大步。

鉛筆道：這中間的關鍵點是什么？

梁�。�多模態(tài)的處理和模型迭代。大模型公司在研究迭代，我們要做的是交付，把各模型能力最好的部分組合、包裝成普通人能用的產(chǎn)品。

鉛筆道：目前，產(chǎn)品的用戶反饋怎么樣？

梁�。�測試階段，無論導演還是投資人，大家都覺得驚訝。只輸出一句話就能生成2分鐘左右的故事，節(jié)奏有快有慢，一分多到兩分鐘左右。

鉛筆道：為什么大廠沒做這件事？

梁�。�他們不轉身，沉浸在原來的方式里。把影視放在前面時，思考方式是怎么降成本，而我們把AI放在前面，思考AI能給普通人帶來什么。

未來大廠也會做，但AI時代技術本身沒有壁壘，關鍵是效率、用戶心智、經(jīng)營、團隊、時機、產(chǎn)品理解、用戶洞察、營銷等綜合能力。想做這個事的人很多，但做出來、做成有無數(shù)坎需要過。即便大模型公司也要面對這些坎。

我的優(yōu)勢在哪？

我有16年的電影經(jīng)驗，讓我站在全局看電影，從idea到發(fā)行、版權全程決策。這視角在產(chǎn)品設計里也一樣，要看全局，而不是某一塊。這也是為什么傳統(tǒng)影視公司不做，因為他們專注電影制作，不可能全心投入AI影像生成。

要做這件事，傳統(tǒng)電影公司很難，除非老板全力推動。因為這事兒不是職業(yè)經(jīng)理人能做的決定。電影公司里，老板必須親自下場，職業(yè)經(jīng)理人只能花錢而已。

真正好的Agent，是公司內(nèi)部做出來的，除了通用大模型如OpenAI、Google的能力，或者Cloud的模型，才有可能。

鉛筆道：在實踐過程中，有沒有讓您超出預期的地方，比如收到新的反饋或者發(fā)現(xiàn)新的點，讓您“哇”一下的？

梁巍：每天都在驚喜。我們每天都在迭代，現(xiàn)在效果大概只做到40%，還有很大提升空間。每次調(diào)參數(shù)或上下文，改動一些Agent的節(jié)奏，效果就變得不同。電影涉及的因素太多，我們要把所有知識用智能體包起來，并告訴大模型如何調(diào)用。比如拍傷心戲，陰雨天的光線、音效、人聲都要精準匹配。

AI現(xiàn)在還達不到電影級別，包括動作戲和綜合理解，但我們會想辦法調(diào)節(jié)或者自己訓練模型彌補不足。每天構建這個系統(tǒng)本身就很美好，即使有后來者追趕，但我們的經(jīng)驗和方法不是別人輕易能復制的。

       原文標題 : 北京殺出未來獨角獸：造AI電影制片廠，影視界要變天