AI让影视创作平民化：MovieFlow助力高效低成本创作

筷子兄弟的新歌《逍遥仙》MV上线后，评论区迅速分成两拨：有人好奇肖央的外形变化，更多人则被画面质感惊到，纷纷询问这是不是AI生成的作品。不少人一边吐槽观感新奇，一边忍不住转发，上线4小时播放量就冲上4000万，登上微博娱乐榜首位。据项目负责人透露，前两集MV累计播放量突破2亿，相关话题播放量超18亿，网友自发创作的二创视频超过1500支。

这支MV的主创并非技术极客团队，而是一位在传统电影行业深耕十余年、经手近200部院线电影的老兵——梁巍，MovieFlow的联合创始人。他曾完整覆盖电影营销、发行、投资、制作全链条，如今正带着AI工具重新定义影视行业的生产逻辑。

从行业黄金期到转型AI创业

梁巍入行时，正好赶上中国电影的黄金十年。2009年华谊兄弟登陆创业板，到2019年，全国电影总票房冲到642.66亿元，达到中国影史至今未被超越的峰值，当时行业普遍认为距离全球第一仅一步之遥。那几年，梁巍一年要营销五六十部电影，后来转做投资和制作，经手的电影、剧集、动画、漫画累计超过几十部，他所在的公司几乎覆盖了影视全产业链条。

2019年之后，行业形势急转直下，全国电影票房再未回到峰值水平，2024年全年仅约425亿元。2026年4月，华谊兄弟被债权人申请重整，站到了退市边缘，一个时代以这种方式画上句号。

梁巍的转折发生在2024年，他参与的一部电影拍到一半搁置，剧组停工的空档里，他开始重新思考行业的核心问题。同年11月，他第一次接触AI视频工具，生成的第一个画面让他和多数影视人一样觉得“效果不佳”，差点放弃。但彼时AI视频技术正飞速迭代：2023年还被广泛嘲笑的“威尔·史密斯吃面”式生硬效果，到2024年2月Sora发布东京街头女性行走的演示视频时，已经让整个行业沉默。

梁巍没有急于押注，他和团队用八个月时间从2024年11月研究到2025年6月，才正式推出MovieFlow。在他看来，传统电影最大的痛点就是效率：“哪怕最快的电影项目，从启动到上线也要一年；慢的则要七八年，甚至十年二十年。”这位经手近200部电影的老兵，决定亲手改写这套旧的生产机制。

《逍遥仙》：AI影像的真实实验

《逍遥仙》这个项目起源于一次饭局。筷子兄弟准备开演唱会，梁巍得知他们有新歌《逍遥仙》，便提出一个彻底的方案：不拍真人、不做动作捕捉、不用专门拍摄素材，完全用AI生成内容。

人物形象的素材来自肖央和王太利过往的影视作品：肖央参考近一两年的形象，王太利则参考《小苹果》时期的状态，最终定型为“肖大宝”和“王小帅”两个角色。整个项目的时间反差格外明显：前期创作讨论耗时至少三周，包括构建人物、美术资产、确定故事脚本，肖央提供核心故事骨架，年轻导演团队填充细节；而两支MV的生成时间加起来仅一周多。

“三周讨论，一周生成。真正花时间的从来不是‘生成’本身，技术不是最难的，难的是创意和决策。”

MV走红后，网友的二创内容迅速蔓延，把肖大宝和王小帅的形象放进《阿凡达》《泰坦尼克号》等各种影视场景中。团队最初完全开放二创，肖央和王太利也希望借此让更多人参与互动，但梁巍主动提及早期二创存在版权瑕疵，涉及演员肖像和角色形象，后续将推出官方授权的二创平台，让创作者在合规前提下继续创作。这种坦诚在AI行业的“神话式”宣传中显得格外难得。

梁巍认为，《逍遥仙》能爆火的核心在于保留了筷子兄弟的独特气质：“中年人不卖惨、不煽情，认真地‘膈应’观众，这种风格是他们自带的，AI只是把这种特质放大到了亿级播放的场域中。”

传统影视的低效困局

聊完MV项目，梁巍开始拆解传统影视行业的成本和效率问题。他直言，传统电影最慢的环节根本不是拍摄。

“从一个想法、脚本开始，到开会讨论、完成剧本、对接导演沟通创作，前期确定项目是否立项往往就要花一两年，慢的甚至需要三到五年。”拍摄环节反而相对高效，通常两到六个月就能完成，后续还要经过后期制作、档期协调、宣发等流程，资金投入后的回收周期以年为单位计算。

宣发成本更是行业的黑箱。梁巍透露，部分电影的宣发费用和制作成本相当，在春节档最热的几年里，“没有上亿元的宣发费，电影很难进入春节档”。一旦项目失败，投入的成本和风险都极为巨大。更荒诞的是，很多剧组开机前根本看不到最终成片的样子，导演凭想象拍摄，各部门凭经验执行，所有人的赌注都押在后期剪辑上，用他的话说就是“很多时候是在蒙着头干”。

这套高投入、长周期的机制在黄金十年里能够运转，是因为市场持续膨胀，票房每年增长，低效的问题被增长掩盖。2019年之后，观众的注意力、娱乐方式、内容分发渠道都发生了变化，这套旧机制再也无法适应新的市场环境。

AI进入剧组：重构生产流程

梁巍现在主推的“影视行业FDE”模式，借鉴了硅谷软件公司Palantir的服务逻辑：不止售卖工具，而是直接派驻团队进驻客户现场，协助完成全流程落地。

这种模式的第一步是“预演片”：一部100分钟的电影，开机前先用AI完整生成100分钟的样片，让导演、制片人和各部门负责人提前看到整部影片的效果，从而决定哪些镜头实拍、哪些可以用AI生成替代。此前“蒙着头干”的模糊状态，由此变得清晰可见。

基于预演片的结果，拍摄档期可以重新调整：原本需要100天的演员戏份可以压缩到80天，原本50天的戏份可以缩短到30天；拍摄中遇到天气不佳无法实拍的场景，AI可以补做；后期发现缺少手部特写等镜头，也不必再召集演员返回片场。

梁巍测算，这种模式至少可以节省10%的成本，做得彻底的项目可以节省30%。以一个2000万成本的线下剧组为例，至少可以节省200万到600万元。MovieFlow的服务模式是派驻两三个人驻场，算力实报实销，收取项目服务费用。假设服务花费50万，节省200万，净收益可达150万，投入产出比清晰可见。

“原来一个人能拿到100天的酬劳，现在可能只剩80天；酒店原本要住100天，现在只需要80天。AI压掉的不是抽象的成本，而是具体到每个人头上的收入天数。要真正推动全流程AI化，必须由影视公司老板、出品人，也就是‘一号位’推动。企业AI叫‘一号位工程’，电影行业可以叫‘出品人工程’。”

梁巍还为导演群体发声：大多数剧组里，导演只有30%到50%的时间真正用于创作，剩下的时间都在协调几百人的生产问题，包括场地、档期、天气和突发状况，本该专注艺术决策的人，大部分时间都在做项目经理。“AI真正的价值不是让导演更忙，而是解放生产力，把他们从琐碎的协调工作中解放出来，回归创作本身。”

98%的生产交给AI，人只负责两头1%

那么AI到底能替代到哪一层？梁巍用剧组里的“第一副导演”岗位打比方：专业剧组里，导演到片场前，第一副导演已经完成了台词梳理、走位设计、调度安排，甚至先拍一条样片给导演参考。导演到现场只需要做三件事：决定要不要拍摄、哪里需要修改、最终是否可用。“AI应该做到这种程度：先把戏排出来，但最后拍板的是人。”

顺着这个逻辑，他提出了核心观点：“中间98%的生产过程，AI都可以完成；开头1%和结尾1%，才是人真正创造和负责的部分。”

开头的1%是表达欲，也就是创作者到底想要表达什么；结尾的1%是判断和拍板，最终决定作品的呈现方式，并为结果负责。梁巍指出，现在很多人卡在开头的表达环节：“过去很多人说‘我想拍一个故事’‘我想把小说改编成电影’，但因为制作门槛太高，最终没有行动。现在不要再找借口了，你今天就可以开始。”而结尾的1%，AI永远无法替代，因为“AI不会替人承担责任”。

普通人的创作门票已经发出

很多人会问，AI影视的门槛是不是太高，普通人够得着吗？梁巍用两个案例给出了答案。

一个小案例来自云南：一位生物学博士后原本只是视频爱好者，在抖音发布过一些粗糙的科普视频，讲述恐龙和生物知识，但故事和文案功底出色。MovieFlow团队为他提供算力和创作支持后，他制作的纪录片画面已经接近BBC纪录片的水准。在过去，一个普通知识工作者想要做出《地球脉动》那样的影像，几乎是不可能的。

另一个大案例则被票房验证：A24的电影《后室》，导演出生于2005年，16岁开始在YouTube发布几分钟的短片，持续积累观众，20岁时获得执导长片的机会。A24为他提供了约1000万美元的预算，搭配成熟的监制和工业团队。2026年5月《后室》北美上映后，全球票房很快突破3.5亿美元，是预算的35倍。这种“先以小作品积累观众，再获得工业资源支持”的路径，不再只是理论。

梁巍的平台也计划采用这种模式：“先上线五集内容，播放效果好就继续做第六集，效果不好就停止，完全凭作品和观众反馈说话。”试错权从少数资本和专业团队手中，下放给了所有人。

“每个人都获得了试错和表达的机会，产业反而更公平。当然，我们也要给热潮泼冷水：门票发了，不等于人人都能进门。AI会把很多执行工作变得简单，但不会自动把一个人变成创作者。没有足够的积累，就不知道什么叫好作品。工具抹平了制作门槛，反而让‘有没有东西可讲’成了唯一的门槛。”

访谈收尾时，梁巍总结了创作者需要守住的三样东西：表达欲、判断力、对结果负责。他最后强调：“好工具和好作品之间，没有必然联系。”

AI重构影视全产业链

在梁巍看来，AI不仅会改变影视制作流程，还会重构整个行业的商业模式和岗位体系。

成本与效率的新逻辑：以《逍遥仙》为例，为了追求极致效果反复调整，每分钟的成本约为4万到5万元人民币。但当资产构建完成、团队磨合成熟后，稳定交付的内容成本可以降到每分钟3000到5000元，包含人工、算力、Token和调整等全部成本。随着模型迭代和Token价格下降，制作成本还会持续降低，边际效益明显。

版权与角色资产的新关系：在《逍遥仙》中，肖大宝和王小帅的形象既是基于肖央和王太利的原型，又成为独立的角色。AI时代，演员和角色的关系正在发生变化：演员的形象和表演能力可以被资产化，既可以用于线下实体表演，也可以在云端参与内容生产。商业化的前提是获得授权，无论是明星肖像还是IP角色，都需要明确的权利归属。

广告植入的新可能：传统影视的植入需要在开机前谈妥品牌合作，未来则可以在作品上线后，根据市场反馈替换植入内容，比如把饮料换成指定品牌，把远景中的车辆换成合作车型。商业化可以从前置投入转为后置结算，甚至按照播放效果付费。品牌也可以将合规的产品资产开放给创作者，让创意内容和品牌营销结合。

岗位重构与最小团队：传统影视是高度人力密集的行业，AI的到来会改变岗位结构。极限情况下，一个人就可以完成全部创作，但需要同时具备三种能力；专业小团队的最小配置是编剧、导演、剪辑。编剧的核心是故事的起心动念，不会被AI替代；导演的价值在于判断和选择；剪辑则是最终的创作落地。摄影、灯光、美术等岗位的专业能力不会消失，但大量执行类的辅助岗位会被内化到AI工具中，不再需要大量的助理和执行人员。演员也会有两条发展路径：线下实体表演，以及将形象和表演能力资产化参与云端创作。

新的发行与观影场景：AI时代不会只有长片电影，50分钟、60分钟的内容也可以成为合格的作品。观影场景也不必局限于电影院，可以是演唱会现场、文旅空间、线下剧场等群体体验场景。未来的影视行业会有更多元的内容形态和发行机制，AI原生内容和传统影视会长期并行，但会形成独立的产业链条。

梁巍认为，技术的发展会让一部分岗位和工作方式发生变化，但也会催生新的创作者、新的职业和新的内容形态。最重要的是尽早行动起来，让电影真正流动起来，让普通人也能拥有创作大片的能力，这正是MovieFlow想要实现的目标。