突破成本瓶颈 聚力维度如何用AI重构短剧制作流程 (突破成本瓶颈的方法)
“AI影视不能为了用AI而选择AI，而是要尊重电影的制作本质。”赵天奇对说道。
当传统的影视制作流程面临成本高昂、周期漫长等挑战时，AI技术的出现为行业带来了新的曙光。其中短剧作为一种新兴的影视形态，以其短小精悍、节奏紧凑的特点，迅速崛起并吸引大量观众。同时，短剧有更大的灵活性和商业潜力。
正是在这一趋势下，赵天奇认为，通过AI技术试图解锁新的内容创作模式，为观众带来全新的内容选择。
作为北京聚力维度科技有限公司的创始人，赵天奇本人博士期间就读于北京邮电大学，师从徐大雄院士；博士后就读于清华大学，师从戴琼海院士，早在学生时代便已涉足3D内容技术。此后，他创立公司，专注于用人工智能技术解决影视制作方向。当行业还在将AI看作辅助工具时，赵天奇已经选择将AI融入到影视制作的底层逻辑中，重构内容生产的流程，推动行业迈向新高度。
聚力维度创始人赵天奇
行业报告显示，微短剧相关企业注册量持续增长并在2020年迎来爆发突破一万家，截至2023年底已达2.3万家。市场上对优质短剧续集的巨大需求，也让更多企业去深耕这个领域，并最终拓展到网剧、连续剧等更广阔的市场。
在和赵天奇聊天的过程中，了解到这家公司创业过程的高峰低谷时期，从早期的技术研发焦虑，到如今的商业化变现探索，走过了一条充满挑战却又充满希望的道路。受经济周期波动的当下，这家科技企业是如何实现自我造血？又是如何借助AI降低短剧成本，并打造自己的产品护城河？带着这些疑问，我们走近聚力维度创始人，试图揭开这家科技公司背后的故事，探寻他们如何在AI影视浪潮中乘风破浪。
以下是与赵天奇的对谈实录，在不改变原意的情况下做了编辑和调整：
：在AI技术变革快速的今天，为什么瞄准AI短剧赛道？
赵天奇：首先选择从动画短剧切入，一方面是因为短剧作为近年来难得的互联网增量市场，发展势头迅猛，未来三年内行业市场规模有望突破千亿；另一方面是创作自由度高，在短剧市场，个人可以利用AI技术独立制作并发布作品，发布门槛低；
其次，短剧产业对制作成本敏感，但在AI技术帮助下，能够降低成本。例如，可以用每分钟500-1000元的成本，制作出视觉效果与传统每分钟5万到10万的高成本动画项目相媲美的作品。
最后，满足当下观众对短剧续集的期待值，利用AI来制作短剧，可以解决剧组不稳定（场景搭建、人员招募等）等外部麻烦，提升短剧的潜力，做到无限续集和延展，同时结合IP属性，实现授权和衍生品开发。因此，AI不仅降低了制作成本，还解锁了更多创作和商业可能性。
所以聚力维度的商业模式是基于AI技术，应用于传统影视领域，尤其是动画片制作。核心目标是通过自主研发的全流程3DAI影视制作平台--赛博导演，包含自研多模态3D视频大模型赛娲SEVA，可以把视频中的对象以3D结构化方式独立生成，确保在不同镜头与运动中完全一致，可编辑，可控。实现真人“老戏骨”级别的AI影视表演，支持任意时长。未来将通过这一创新平台，每个人都有机会拥有一个AI剧组，一天即可制作10分钟的优质影视内容，开创AI影视制作的新时代。
：能聊聊公司的团队规模以及产品情况吗？
赵天奇：团队大约有70 多个人，一半以上是研发团队，目前我们主要用AI技术制作短剧，未来计划扩展到网剧和长篇连续剧。我们现阶段正在开发的产品是赛博导演2.3版本，之前的“赛博演猿cybactor”是我们在大模型之前，专注于动作捕捉技术的阶段。早在2017年时，我认为AI生成做不到影视级，创作者必须亲自参与表演，这样才能实现人人可以制作影视。因此我选择了视觉捕捉作为核心算法和路线。
所以在那个阶段，我们的产品叫“赛博演猿cybactor”。现在，随着技术升级到大模型，我们的产品也升级为“赛博导演”。
创作者不用参与表演。赛娲大模型优先解决了创作者主要需求且独一无二的对象生成：带绑定的3D数字人模型。支持多模态输入，包括随机、文字、图片等多种方式，支持精细编辑。
我们目前认为，在3D动画或数字化动画的制作中，一家动画公司90%以上的成本都集中在关键帧动画和建模上。相比之下，运镜等拍摄环节的成本相对较低。因此，我们目前的主要精力放在动作表演的AI生成以及资产生成上，并将资产生成的重点放在人物生成上。
：目前短剧的制作成本是什么情况？以及动画短剧在行业中占据什么位置？
赵天奇：短剧的制作成本现在大约是50万到100万元，可以制作100分钟的内容，这意味着每分钟的成本在5000元到1万元之间。其中，1万元每分钟的短剧属于精品，而5000元每分钟的算是成本下限，再低的质量就很难吸引观众。
如果动画短剧的成本下限无法控制在5000元，而只能达到5万元，那么这个行业将会萎缩，即使是极限压缩成本，将所有人员放到最便宜的城市，并刨除所有利润，动画的成本也难以低于每分钟1.5万元，这已经超过了短剧的成本上限。而且，即使是1.5万元每分钟的动画，其制作质量往往还不如5000元每分钟的实拍短剧，甚至某些方面更差。
虽然头部短剧作品分账能超过几百万甚至千万，但是行业总的平均收入分账在20万左右，所以成本高、风险高。并且为了压低成本，内容均为简单实拍，特效少，没有动画，整体内容形式单一。影视制作方式主要有两种形式:1.实拍+小部分虚拍+后期，2. 动画制作。大模型 AIGC 发展迅猛，所以要拥抱人工智能。
：公司的商业化进展如何？
赵天奇：我们计划在春节期间，在“红果”这样的平台上推出AI制作的短剧，正式开始商业化。
聚力维度即将在春节档上线的短剧
公司发展可以分为三个阶段，第一阶段是从公司2016年成立到2021年，我们专注于AI影视制作的技术研发，由于技术需要从头研发，加上我们一直倾向于依靠技术赚钱，而不是同时做传统业务，所以这个阶段没有进行商业化。现在是商业化转变的关键时期。
从2021年下半年开始，我们开始利用成熟的AI技术做项目，赋能直播、活动、文旅等行业。虽然这个阶段的商业模式与我们最初的AI影视愿景不同，但它验证了我们的原创技术，并带来了收入。这个阶段的转型有两个原因：一是技术逐渐成熟，二是我们需要在实践中调整商业思维。目前，我们正迈向第三阶段，即实现我们最初的AI影视商业愿景，用我们一开始就想好的方式赚钱。
：早期创业时感到焦虑吗？
赵天奇：回想起当时的创业历程，的确是焦虑的，我经历过不同阶段的焦虑。
早期是科研焦虑，担心技术能否成功研发，能否按时研发出来。2022年后，随着融资环境变化，我们开始面临融资焦虑。过去，技术领先就能持续融资，但现在不行了，必须考虑盈利。这就导致商业化变现和存活焦虑，我们必须自力更生，靠自己赚钱。我们担心能否盈利，能否继续进行科研。目前为止，我们进行到Pre- A+轮融资，而且即将全面实现AI影视商业模式，焦虑感已经越来越少了。
：选择3D内容技术，是出于怎样的战略布局考虑？
赵天奇：首先是个人兴趣，我本人热衷于欣赏电影，甚至此前想要以创作者身份进入电影行业。后来意识到自己不适合成为纯粹的创作型作者，所以就开始倾向于从技术角度切入这个产业，为创作赋能。如果我对创作本身没有兴趣，也不会在刚开始就研究用AI技术来辅助产业发展。
其次，我认为影视核心在于生产创作，而生产创作现在是被落后生产力所束缚。所以颠覆生产流程的创作成本，会成为影视整个链条中关键的一环。
聚力维度选择走的3D路线，准确来说是3D结构化生成，与2D视频大模型不同，我们选择的路线更符合影视本质，在运镜，灯光，一致性上甚至不需要AI即可解决。相比之下比如有的2D视频大模型公司宣称自己能运镜，并提供几种运镜方式供用户选择，就需要针对性的训练。
这里的“3D”并非仅指三维视觉，更重要的是“结构化”。结构化是关键，没有结构化的3D模型将失去可控性、可动性和可编辑性，仅仅是“3D”而已。3D加结构化结合，既保留了3D的优势，如运镜的便捷性，又实现了对模型各部分的独立控制、生成和组合。这使问题得以分解，各个击破，避免了整体模型不可控的困境。
：在AI影视的应用场景上，聚力维度相较于行业内其他公司，更侧重于哪些细分领域？其差异化竞争优势体现在哪里？”
赵天奇：今天我们讨论AI影视，要评估3D路线的好坏和成本高低，就必须先明确“影视”的定义。我认为，影视作品应该达到传统专业流程下，被大众喜闻乐见的、具有一定水准的制作水平。这是从过程和结果的角度定义的。从技术本质上来说，影视是拍摄3D世界发生的故事，并将其呈现出来。所以，我们先确定一下影视的定义，而且它通常是叙事的，而非纯粹的拍摄。
所以我们选择3D路径的优势在于其控制性，更符合电影制作的本质。但它的缺点是当前难以模拟实拍效果，也无法快速生成瞬息万变的视觉效果。
所以聚力维度的商业模式是基于AI视觉捕捉技术 ，应用于传统影视领域，尤其是动画片制作。
：聚力维度的数据从哪里来？获取数据的过程中有什么挑战？
赵天奇：其实在早期研究中，我们内部就发现该领域缺乏数据，因此自2017年起，我们就将数据采集作为重点工作，并研究相关算法。可以将其类比为工业生产中的工业母机和机器的关系，正如早期的机器学习算法为深度学习提供数据，小模型为大模型提供数据。我们提出了“AI母数据”概念，强调第一手结构化数据的重要性，这些数据最初是通过人工制作和动作捕捉采集获得的。
相当于是我们内部完成了一整套关于我们这条路线的AI母数据的生产流程和相关技术。
赛娲SEVA独立3D结构性生成图片生成模型
比如为了专门采集手部数据，我们开发了一个独特的采集系统，这与传统动作捕捉公司和影视制作公司的数据有很大不同。传统动作捕捉公司的数据没有经过人工修改，有很多问题，无法训练；而影视制作公司往往只关注针对镜头内的动作修改，镜头没露出来的部分甚至问题非常大。
我们尝试过将售卖动作捕捉硬件的公司提供的数据与影视制作公司修改后的数据结合使用，但无论是直接购买还是测试，最终的结论是，这方面并没有现成的数据可以直接用。因此，我们必须自己解决3D路线的AI母数据，经过多年的努力，我们克服了很多困难，现在数据和数据技术反而成为了我们的优势和壁垒。
：面对新技术的冲击，聚力维度有感到焦虑吗？聚力维度的机会从何而来？
赵天奇：我最焦虑的点在于在不断学习和研发过程中，进展似乎不如预期般迅速。
目前来看，小公司的创业机会并非来自行业数据短缺，如今人人都能轻易获取海量免费的视频、图像和文本数据。大模型每增加一个数量级，就会对下一个数量级形成压制。例如，投资十亿的会压倒投资一亿的，投资百亿的会压倒投资十亿的。最终，可能全球只剩下少数几个玩家。比如练一个强大的大模型需要巨额投资，可能高达数千亿，而市值超过数千亿的公司屈指可数。如果训练大模型需要如此高昂的成本，且最终胜者只有一个，那么情况就与过去不同了。过去，公司可以在不同的赛道、采用不同的路线、侧重点、方式、定位或服务来寻求机会。但现在这种机会大大减少。
因此，从这个角度来看，多模态3D视频大模型赛娲SEVA生成影视内容路线确实是我的机会。因为3D领域缺乏大数据，而我积累了一定量的数据，这成为了我的护城河，其他人都缺乏这样的数据优势。
目前，赛博导演赛娲大模型技术斩获《朝阳区支持互联网3.0创新发展的若干措施支持资金》的高成长企业加速发展项目、《朝阳区促进通用人工智能创新应用发展的若干措施》的支持优秀垂直领域模型项目等荣誉。
赛娲SEVA独立3D结构性生成文字生成模型
聚力维度已经跟多个头部平台达成了短剧制作合作，第一部短剧将在春节期间上线，首批会陆续推出20部短剧，后续将升级到月产10部乃至月产1000部。公司内部正在建立AI影视制作精英种子团队，未来计划与政府共建AI短剧制作基地，培训学生使用赛博导演平台制作AI短剧，培养新一代AI影视创作者。整个制作流程由聚力维度把控。通过签约制方式和政府、学生、学校分成。
结语：
在与聚力维度的深入交流中，我们清晰地看到了AI技术在影视制作领域带来的颠覆性变革，毫不夸张地说，未来AI技术与影视制作的深度融合已是大势所趋。
正如赵天奇谈到的一样“如果技术问题得到解决，商业关系自然会水到渠成。”聚力维度凭借其在AI动画领域的深厚积累，以及对影视制作流程的深刻理解，正以一种全新的方式重塑着动画内容的生产模式。
短剧市场的蓬勃发展，对成本的敏感性，以及对原创内容的强烈需求，都与聚力维度的核心优势相契合。伴随聚力维度在AI短剧领域的探索，也将看到更多AI技术赋能影视行业的可能性，为观众带来更加丰富多元的视听体验。
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