近年来，国产视频生成模型快速迭代，可灵、Seedance、通义万相、Vidu等国产模型持续升级，已从试验性生成玩具变为专业内容生产工具。与此同时，影视行业与影视教育的数字化、智能化转型已成普遍共识：各地陆续布局数字影视产业园区，一批电影节展和创作赛事增设AIGC单元，多数影视与数字媒体专业开设AI相关课程。北京电影学院、中国传媒大学等专业院校结合各自办学定位探索智能影像人才培养新模式。与此同时，一些地方院校结合区域文化与产业资源搭建差异化AI实训平台，形成百花齐放的育人格局。本文立足产业与院校多元实践，从时代认知、技术辩证发展、人机协同创作范式、多层次标准体系建设、全域协同产教融合等维度展开，为文化数字化建设提供一些思考。

时代认知：

明确影视数字化前行方向

生成式AI大幅降低影像创作门槛，全民创作热潮兴起，但创作层面的价值偏差问题愈发凸显。相当一部分网络微短剧、青年参赛短片、自媒体影像片面追求视觉特效，一味迁就算法生成逻辑，刻意简化成熟的镜头调度、弱化人物内心表达、割裂统一影调体系，最终产出“画面精致、叙事空洞、情感悬浮”的流水线作品。据各类AIGC赛事评审反馈，纯AI作品普遍存在角色漂移、影调冲突、叙事逻辑断裂等硬伤。不少青年创作者能够熟练操作各类生成工具，却缺失电影视听语言、现实主义叙事基本功，分不清哪些核心情感段落必须依托真人实拍承载，哪些辅助场景可借助AI拓展视觉空间，这在本质上是主动放弃了人类创作主导权，与“以人为本、智能向善”的全球AI治理核心导向相悖。由此可提炼三条贯穿行业发展的宏观实践导向：

第一，智能影像叙事演进绝非创作者被动迁就算法，而是以中国百年电影视听体系、现实主义叙事传统规范、引导AI生成内容，把握人文叙事主导权，践行“包容并蓄，促进文明互鉴”。

第二，制约影视智能化规模化发展的核心因素并非AI工具供给不足，而是数字资产、影像版权、院线级制作工艺三大领域标准体系尚不健全，由此带来素材侵权、深度伪造、成片无法适配专业放映等风险，亟须统筹顶层国家标准与细分行业规范，落实“强化风险意识、确保安全可控”。

第三，影视产教融合不能停留在增设工具选修课、简单共建实验室的浅层合作，必须构建“传统电影根基+国产智能技术+中式审美叙事”的培育体系，搭建政府、协会、高校、企业多方长效协同通道，弥合区域、群体数字创作鸿沟，践行“坚持开放共赢，倡导和衷共济”。

行业已形成一个基本共识：无论模型算力、生成精度达到何种水平，AI始终只是辅助创作工具，无法替代人类的情感表达、价值思考与审美创造。影视作品的社会价值最终由其人文内核决定，而人文内核只能由人来赋予，这是商业项目、院校实训、赛事创作都应当坚守的价值底线。

技术发展：国产视频

生成模型的能力跃升

以Seedance为例。Seedance初代模型于2025年6月推出。2026年2月，Seedance2.0正式发布，采用统一的多模态音视频联合生成架构，支持文字、图片、音频、视频四种模态输入，在物理准确度、逼真度、可控性上显著增强。2026年6月，Seedance2.5发布，7月初正式上线，三项核心能力实现显著提升：一是单条视频原生生成时长由15秒延长至30秒，意味着可以承载一个完整镜头，大幅降低画面穿帮概率；二是多参考素材联合输入上限由12份提升至50份，意味着多角色、多场景的形象一致性有了保障；三是在整体画面不变的前提下进行局部修改，意味着无需整片重新生成，制作周期和成本大幅压缩。可见，国产视频生成模型整体上已进入专业可用的新阶段。

Sora、Runway、Pika等海外视频生成模型起步早，在超长镜头物理仿真、全球多元文化素材储备层面具备先发优势，但在适配我国红色叙事、国风美学、城乡现实题材方面，因训练数据和文化语境的差异，表现出一定的不适应性。

国产视频生成模型依托本土训练数据，本土化适配优势突出：一是训练素材以国产影片、历史影像、非遗影像、城乡现实内容为主，在古建形制、历史场景还原、人物神态等方面的适配度相对更好；二是长镜头稳定性较为适配国内纪实、主旋律短片创作需求；三是对推拉摇移、环绕跟拍等专业电影运镜指令的支持较为完备，便于导演分镜创意落地；四是面向国内高校和基层单位的使用成本相对可控，有效降低中小团队、地方院校的创作与教学门槛。客观技术上，对标国际顶尖模型，国产模型在60秒以上超长连贯剧情、复杂群戏物理逻辑、多语种跨文化素材储备方面存在一定差距，需要国内科研机构、科技企业、影视院校协同攻关，在国际良性技术交流中补齐短板。

然而，随着国产视频生成模型逐步实现规模化商用，影视创作、院校教学、产业孵化生态同步迎来积极转变：

第一，逐步缓解境外工具、境外算力依赖问题。过去国内虚拟制片、高校AI实训大量使用海外付费模型，存在训练数据出境、本土题材适配差、缺少版权追溯机制等问题。如今各地数字影视基地、院校优先选用国产生成工具，实现创作、训练、存储全流程境内闭环合规运行，为创作守住数据安全底线。

第二，降低虚实融合创作成本，激活基层与青年创意活力。传统实拍加特效短片制作成本高昂，县域文旅部门、基层宣传单位、学生团队难以承担；依托国产工具，小型团队短周期即可完成完整的虚实融合作品。《苏东坡》《捕蛇者说》等作品均以低成本模式完成创作。大量小众地域、非遗题材获得数字化传播渠道，青岛、广州、无锡等地文创中小团队依托国产工具开展轻量化商业创作。

第三，推动行业确立“人主导、AI辅助”的创作共识。一些头部视频平台、虚拟制片基地参照院校人机协同实训经验建立标准化工作流程，摒弃纯AI流水线粗制滥造模式。其中北京电影学院依托全产业链办学优势先行探索形成实训范式，后续院校、产业园区结合自身情况落地适配方案，行业逐步统一“真人实拍承载核心情感、AI拓展虚拟场景”的创作逻辑。

第四，带动AI影视教育规范化起步。近两年多数影视编导、数字媒体专业引入国产AI工具开展实训，一批本科院校开设人机协同专项课程。以北京电影学院、中国传媒大学等为先行探索样本，各地院校因地制宜搭建AI教学体系，育人路径多元互补，不再是教学工具完全依赖境外的单一局面。

创作校正：构建“人主技辅”的人机协同创作准则

近年来，在国家电影局统筹指导下，全国电影标准化建设工作有序推进，在数字放映、院线制作、影视安全等领域出台了一批国家标准、行业标准。但面向生成式AI深度融入影视全链条的新阶段，行业仍存在三重梗阻亟待破解：

创作层面，“重技术、轻人文”现象普遍，叙事育人体系建设有待加强。据多所院校反馈，学生在提示词技巧与视觉特效上投入过多，忽视电影史、光影造型、人物表演等基础核心课程。各级AIGC赛事中大量参赛作品片面追求视觉冲击，缺失完整故事与人物情感。部分项目前端生成效率虽高，却因过度迁就算法、简化叙事结构与视觉风格，导致后期叙事补拍、色彩校准的返工周期拉长，增加了制作成本。

产业层面，三层标准体系存在空白，协同治理机制尚不健全。目前市面AI生成素材应用范围有限，无法匹配院线调色、数字放映专业管线。近年来，AI生成虚拟人物、历史影像二次创作、数字肖像复用等场景频发侵权纠纷，深度伪造带来的内容安全、人格权风险缺乏统一管控细则，行业亟须出台覆盖数字资产归档、商用授权、溯源追责、AI创作伦理的通用性行业指引。此外，全国标准化数字资产共享共建机制尚未成型，数字素材存储分散，重复建模、重复生成现象普遍，提高了生产成本。

教育层面，浅层工具教学占比偏高，复合型人才供给存在缺口。同时具备传统电影美学素养与AI技术教学能力的教师比例偏低，多数院校的AI相关课程依然以软件操作培训为主，缺少视听叙事、版权伦理、虚拟制片全流程系统化教学。人才能力割裂问题突出：深耕影视美学的从业者不熟悉数字制作管线，熟练操作AI工具的青年创作者缺乏现实主义叙事表达能力，虚拟制片统筹、数字资产美术等新型岗位长期存在人才缺口。

基于此，经多所影视院校、头部制片企业、数字产业园联合教研与项目实践，已形成一套可面向教学、商业创作、行业赛事通用的人机协同创作准则，可为行业提供参考样本。

首先，建立行业通用的人机协同刚性创作准则。三条核心底线正逐步成为行业共识：一是人物内心独白、核心情感对手戏、关键情绪转折段落应当依托真人实拍完成，不以AI完全替代真人情感表演；二是AI生成虚拟场景、数字人物应当统一实拍摄影机位、光线色调、空间透视逻辑，避免算法随意切换视觉风格而造成叙事割裂；三是作品评审、结业考核、赛事评奖应当把叙事完整性、人文表达、审美呈现放在首位，视觉特效作为加分项。这是评价导向的调整，各类节展设立AIGC单元，鼓励技术探索，与坚持人文叙事底色并不矛盾。

其次，多元实践印证“人主技辅”可行路径。目前，部分院校与制片机构已开始探索“以真人实拍承载核心情感、以AI拓展叙事场景”的融合创作路径，涵盖剧情短片、文化纪录片、乡村纪实等多种题材。比如北京电影学院依托全产业链育人优势，“AI影像创作与研究优培实验班”创作的AIGC剧情片《畲战》，获第16届北京国际电影节AIGC主竞赛短片单元优秀作品奖。郑州工商学院则以真人访谈承载人文内核，借助AI复原历史场景。不同院校虽各有侧重，但均践行人机协同的创作理念。反观一些赛事中全程一键生成、无真人情感段落的参赛短片，普遍存在影调穿帮、人物逻辑混乱、故事单薄等问题，大多在初评环节即被淘汰。这说明脱离人文叙事根基的纯AI流水线创作，不具备长期艺术与传播价值。

产业重构：

分层建设标准体系

结合国家电影标准化整体布局、各地数字资产平台的先行探索以及政企校多方协同实践，补齐行业短板需要分层推进国家标准、行业规范、公共服务平台建设，建立安全可控的影视数字工业体系。

一要完善AIGC影像层级标准体系。在国家电影局统筹推进全国电影标准建设的大框架下，加快完善生成式AI细分领域标准。一方面，将AIGC影像制作技术要求纳入国家标准制修订计划，统一AIGC影像比特深度、色彩空间、分层工程、虚实融合制作基础技术参数，打通AI素材对接院线调色、数字放映的全流程技术通道，降低成片后期返工成本。另一方面，鼓励行业协会、头部院校、制片企业开展团体标准与行业指引的探索研究。比如《人工智能影像生成与应用技术要求》团体标准便为国家标准制定提供了实践样本，最终形成“国家标准统筹、行业规范补充、企业内部标准细化”的完整层级体系。

二要共建数字资产确权、版权与伦理治理协同机制。数字资产权属、AI创作伦理、风险防控是需要全社会共同推进的系统性治理工作，离不开版权管理部门、电影主管部门、行业协会、院校、影视企业、科技公司协同发力。下一步，可由行业主管部门牵头征集产业、教育一线实践痛点，依托行业协会牵头起草AI影像创作的通用行业指引，覆盖数字资产归档、商用授权、肖像使用、历史影像二次创作、AI伦理红线等环节，并同步建立全链路资产存证与数字指纹溯源配套机制。各类院校、商业项目可依托国产工具内置确权功能先行落实素材留痕，在训练数据来源合规、生成内容确权、深度伪造防控等问题上率先形成中国规则，这将是我国参与全球AI治理实在抓手。

三要共建全国标准化数字资产共享服务体系。全国统一影视数字资产共享平台属于行业公共服务基础设施，需要政府相关部门统筹规划，联动各地影视基地、高校、制片企业、文旅机构协同共建共管。据此，可依托国家电影数智资产平台加快推进多节点布局与全国网络联动。该平台西部节点已落地重庆永川，并作出了有益探索，可在总结其先行经验的基础上，整合红色历史、乡村振兴、国风非遗、工业风貌等合规数字素材，建立素材共建、授权共享、统一溯源的开放机制，面向青年创作者、地方院校、中小制片团队开放使用，减少重复建模造成的资源浪费，降低区域数字创作成本，弥合东西部数字创作鸿沟。

产教融合：

构建差异化育人平台

作为影视院校，其师资与实训条件有所差异，应形成一套通用的三层递进育人框架，由各院校结合自身师资、区域文化、本地产业资源因地制宜，搭建差异化AI实训平台。

首先，搭建三层递进育人框架。

底层根基：坚守传统电影核心教学。影视专业应保留摄影、灯光造型、演员表演、中外电影史、现实主义叙事等基础课程，不因AI工具教学压缩人文美育内容。多地院校实践证明，缺少视听基础训练的学生，产出的作品普遍影调混乱、人物情感单薄。基于此，具备条件的院校可把电影视听语法设为AI创作的前置考核，未通过基础测评者需补修通过后方可开展虚实融合创作。

中层交叉：开设AI全流程系统化交叉课程。围绕国产工业级模型，开设虚拟制片全流程、数字资产合规、国产模型定向微调、虚实融合拍摄实操等专项课程；推行“校内美学专业教师+行业一线虚拟制片总监”双导师制。不同院校可结合自身定位差异化布局，比如北京电影学院侧重院线长片、纪实影像的虚拟制片；中国传媒大学聚焦网络视听、国际多语种AI影像；河南、山西、西南地方院校深耕本土乡村、民族、非遗题材，形成错位互补育人布局。

顶层引领：教育主管部门引导高校把AI影视伦理与创作边界作为必修课程。依托行业版权纠纷、深度伪造典型案例开展教学，清晰划分真人实拍与AI辅助创作边界，规范历史影像、公众肖像的AI创作使用准则，从人才培育源头树立合规创作思维，净化行业创作生态。

其次，打造多元产教协同实践样本。

头部高校先行探索：北京电影学院依托全产业链资源，2025年面向全校跨专业硕博开设AI影像优培实验班，设置十大研究方向，配备多名跨领域专业导师，形成完整教学闭环，学生作品多次入围国内外AI电影赛事；中国传媒大学搭建智能视听实验室，重点攻关多语种AI译制、国际传播影像技术，两条育人路径各有侧重、互为补充。

地方院校特色落地：晋中信息学院聚焦纪实影像与AI数字技术的融合应用；成都文理学院在AI漫剧创作领域展开积极探索。各地院校依托本地文旅、影视资源，培育适配区域产业的青年创作人才。

协同配套举措：依托全国影视类行业协会搭建智能影像产教协同联盟，推动院校、影视基地、视频平台共享虚拟实训硬件、标准化数字素材；优化AIGC赛事评审标准，确立“人文叙事优先”的评价导向，促进人才培养方案优化；推动各地产业园常态化向周边院校开放真实商业创作订单，打通“课堂实训—赛事实践—商业落地”完整闭环。

使命展望：

推动AI赋能中国影视发展

以国产AI视频技术迭代成果为产业技术底座，以全国影视产业基地和各类院校多元实践为现实支撑，推动生成式AI赋能影视高质量发展，需要政府统筹、协会引领、院校聚力、企业参与，共同走好中国特色智能影视发展道路。

第一，坚守人本叙事主线，践行“鼓励包容并蓄、促进文明互鉴”。全行业、各院校、各类商业项目始终坚持人主导、AI辅助的创作范式，以中国电影百余年积累的视听体系、现实主义叙事传统守住影像人文内核，避免算法消解本土文化特色。各地创作团队、院校立足红色、乡村、民族、工业等本土题材，依托国产AI工具讲好中国式现代化故事，以数字视听载体对外传播多元中华文化，实现各美其美、美美与共。

第二，统筹标准与治理体系建设，落实“强化风险意识、确保安全可控”。在国家电影标准整体规划框架下，由主管部门牵头，发动全行业填补AIGC影像工艺、数字资产、版权伦理三大层级标准空白；同步多方共建资产确权、溯源、伦理约束协同治理机制，搭建政府统筹、全社会共建共享的全国数字资产公共服务平台，构建“国家规范引领、行业指引补充、技术工具配套、法治底线兜底”的全方位防护体系，化解素材侵权、深度伪造、成片工业化适配不足等行业风险，打造自主可控、规范有序的国产影视数字工业体系。

第三，全域协同培育复合型人才，践行“坚持开放共赢、驱动创新发展”。在三层递进育人框架的基础上，各地院校结合区域资源打造特色育人路径，互通教学资源；依托行业产教联盟均衡东西部、城乡实训条件，弥合数智鸿沟；同时坚持自主创新与国际良性技术交流并行，持续补齐国产视频大模型超长叙事、跨文化素材等技术短板，稳步提升我国数字视听产业全球话语权，主动参与构建公正合理的全球人工智能治理体系。

科技是文化的羽翼，人文是技术的灵魂。只有坚持人文为本、标准分层完善、政企校社协同共建，才能推动生成式AI真正服务于文化强国建设。我们要平衡技术创新节奏与治理力度，统筹产业提质增效与复合型人才培育，引导国产AI深度服务主旋律文艺创作、中华优秀传统文化创造性转化和中华文化国际传播；要依托政府统筹、协会协同、院校深耕、企业创新的联动格局，不断培育兼具传统电影功底、数字技术能力与中式审美情怀的新一代影像创作者，以影视产业与教育的协同实践，为全球人工智能文化治理提供务实可行的中国方案。

（转载自《人民政协报》）