2025 年，可能是短劇脫胎換骨的一年。一方面是，短劇行業(yè)遇到一定瓶頸，急需新變量。據(jù)巨量引擎的數(shù)據(jù)，2025年1月，短劇的完播率同比下降了18%，用戶日均觀看時長的增速也從2024年的99%急劇下滑至11.3%。

另一方面，伴隨AI大模型的持續(xù)迭代，文生視頻和圖生視頻等技術(shù)讓AI影視創(chuàng)作實現(xiàn)了跨越式發(fā)展。當(dāng)從曾經(jīng)前途無限的“藍(lán)海”迅速演變?yōu)閺P殺不止的戰(zhàn)場，短劇即將面臨一場變革，而這場變革中的關(guān)鍵變量是當(dāng)下爆火的AI。

01. AI重塑短劇生產(chǎn)：從劇本生成到智能剪輯的技術(shù)狂飆

短劇賽道在卷著“美學(xué)”的同時，技術(shù)也沒有停歇，AI短劇正在批量化進入市場。

例如抖音九五二七劇場在春節(jié)檔上線了首部AI動畫短劇《無名特工隊》；隨后，快手星芒短劇拿出了首部AI單元劇集《新世界加載中》先導(dǎo)片；緊接著，紅果也拿出了首部工業(yè)級AI短劇《玄幻：從拉二胡開始》；風(fēng)芒也不甘示弱地在近期推出了中國首部AI東北奇幻短劇《興安嶺詭事》。

這背后自然是過去一年多來AI大模型所帶來的文生視頻技術(shù)跨越式發(fā)展。從OpenAI的Sora展現(xiàn)出的驚人畫面生成能力，到快手可靈AI和抖音即夢AI等國內(nèi)大模型在視頻生成領(lǐng)域的持續(xù)突破，AI技術(shù)正以前所未有的速度重塑著內(nèi)容創(chuàng)作的邊界。

分環(huán)節(jié)看，AI更是滲透到了短劇制作的多個環(huán)節(jié)。

例如在策劃與編劇上，AI寫作工具能夠快速生成劇本大綱和情節(jié)，甚至可以根據(jù)市場反饋進行優(yōu)化。例如，Deepseek的劇本生成功能能夠根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞和情節(jié)框架，自動生成完整的劇本初稿，這不僅大大縮短了創(chuàng)作時間，還通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化了劇本結(jié)構(gòu)，使其更符合觀眾的口味。

在美術(shù)與特效上，AI技術(shù)在場景搭建和特效制作中的應(yīng)用，使得傳統(tǒng)美術(shù)和特效崗位的工作量大幅減少。例如，AI可以生成逼真的虛擬場景和特效，減少了實景搭建和后期特效制作的需求。

在導(dǎo)演與剪輯上，AI技術(shù)在拍攝和后期制作中的應(yīng)用，使得導(dǎo)演和剪輯師的工作更加高效。例如，AI可以自動識別視頻中的關(guān)鍵情節(jié)和情感氛圍，進行智能剪輯，選擇合適的鏡頭節(jié)奏和過渡效果。

02. AI與短劇天生契合：要的就是爽點“短平快”

可以看到，AI迅速的滲透到了短劇制作的各種環(huán)節(jié)。這背后固然有技術(shù)的突破，隨著深度學(xué)習(xí)、自然語言處理及計算機視覺等技術(shù)的突破，AI視頻生成大模型已經(jīng)取得了顯著進展。以“即夢”、“可靈”為代表的大模型，其獨特的算法和豐富的數(shù)據(jù)素材庫，為AI短劇創(chuàng)作提供了無限可能。

但更重要的是AI技術(shù)其實天生契合短劇的制作需求。例如AI大模型處理視頻時長技術(shù)與微短劇時長的匹配。微短劇的商業(yè)性得益于其短小精悍、敘事節(jié)奏快的特征，單集1～5分鐘的時長，填補了長視頻、短視頻中間的劇情地帶空缺。微短劇剪輯節(jié)奏快、單鏡頭時長短，非常適合多鏡頭+短鏡頭的制作方案。

并且在制片層面，AI短劇在壓縮周期、降低成本上優(yōu)勢明顯。在當(dāng)前短劇市場競爭中，時間就是生命，為了搶占題材熱度、快速響應(yīng)市場變化，制作方需要不斷壓縮制作周期、提高生產(chǎn)效率。而AI大模型的引入，正好契合了生產(chǎn)者的這一需求。

因此當(dāng)大模型將視頻生成成本壓至不斷壓縮，幾天內(nèi)完成全流程制作，影視行業(yè)突然意識到：數(shù)字時代的富士康，已經(jīng)舉著算力扳手叩響制片廠大門。這些搭載著千億參數(shù)的AI引擎，正以每周迭代的速度吞噬著從劇本生成到智能剪輯的完整工作流。

03. AI與短劇的最后一個公里：如何讓AI味更低

但正如每一個新生事物但不是完美的那般，AI短劇也有著自己的問題和短板。如果多看幾部當(dāng)下流行的AI短劇，拋開所謂的“AI制作”真正關(guān)注到內(nèi)容本身時，就不難發(fā)現(xiàn)當(dāng)下的AI短劇存在的短板實在過于明顯。

首先是在視頻質(zhì)量和真實感方面，AI生成的內(nèi)容仍普遍存在“恐怖谷效應(yīng)”，特別是在人物表情、動作連貫性等細(xì)節(jié)表現(xiàn)上，常常會出現(xiàn)不自然的違和感。

其次，即便是采用“人機協(xié)同”的創(chuàng)作模式，AI短劇還是需要大量快速剪輯來規(guī)避其無法實現(xiàn)線性動作的問題，導(dǎo)致在情感共鳴和敘事張力的營造上，AI短劇與傳統(tǒng)作品相比仍有明顯差距。

而MIT媒體實驗室的神經(jīng)影像研究揭示了更深層危機：觀眾觀看AI短劇時，前額葉皮層激活度比觀看人工創(chuàng)作低37%。這意味著算法生成的沖突轉(zhuǎn)折雖然符合戲劇理論，卻未能觸發(fā)真正的情緒共振。這暴露了當(dāng)前AI創(chuàng)作的致命傷：算法在精準(zhǔn)復(fù)刻數(shù)據(jù)模板時，形成了"工業(yè)流水線審美"。

04. 結(jié)語：不完美或許是人類情感的底層邏輯

因此或許只有當(dāng)AI學(xué)會在劇本里留下不完美的淚痕，才是機器真正理解人性的時刻。

當(dāng)前的人工智能創(chuàng)作建立在完美主義的數(shù)學(xué)模型之上。ChatGPT生成的劇本總能保持嚴(yán)密的邏輯閉環(huán)，Stable Diffusion繪制的畫面永遠(yuǎn)符合黃金分割比例。這種精確性恰恰暴露了機器的本質(zhì)：它們將人類情感解構(gòu)為可計算的參數(shù)，用概率分布模擬喜怒哀樂，如同用圓規(guī)繪制蒙娜麗莎的微笑。

而人性的光輝恰恰綻放在不完美的裂縫中。莎士比亞讓哈姆雷特在"生存還是毀滅"的獨白中出現(xiàn)語法錯誤，契訶夫在《櫻桃園》里安排不合時宜的笑聲，這些創(chuàng)作中的"瑕疵"實則是人性真實的凸面鏡。當(dāng)AI開始理解眼淚不該均勻分布在第二幕第三場，當(dāng)算法意識到主角的猶豫需要打破三一律的桎梏，意味著機器真正讀懂了情感的非線性本質(zhì)。這種突破不是代碼的勝利，而是人類教會了硅基生命如何擁抱存在的矛盾性。

因此這場行業(yè)變革的最大啟示，或許在于重新定義了“創(chuàng)造”的邊界。當(dāng)AI可以生成完美結(jié)構(gòu)時，那些不完美的情感顫動反而成為稀缺品；當(dāng)算法能預(yù)測所有熱點時，偏離數(shù)據(jù)曲線的創(chuàng)新才真正珍貴。短劇產(chǎn)業(yè)的未來，不屬于技術(shù)萬能論者，也不屬于懷舊原教旨主義者，而是屬于那些在數(shù)字洪流中堅守敘事初心的“兩棲物種”。他們正在書寫的，不僅是娛樂產(chǎn)業(yè)的進化史，更是一個關(guān)于人如何與技術(shù)共處的元敘事。

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       原文標(biāo)題 : AI＋短�。翰煌昝朗乔楦械牡讓舆壿�