是否想象过一副画面：直接和AI描述一段场景，AI给你生成一段电影级画面——可能没有摄像机，没有演员，也没有剧组。你只是和AI说了几句话。
而这，可能是AI与电影结合后的新机会。
最近，北京跑出一个AI+影视未来独角兽。
在影视行业扎根16年的梁巍，曾见证过无数个"不可能完成的任务"。现在的他重新创业，投入AI的怀抱。"这就像给每个普通人发了一部电影制片厂。"梁巍这样形容他的创业项目。
他即将上线的产品——Movie Flow正在做的事情，堪比影视界的"美图秀秀"：把需要上百人团队、数月工期的电影制作，压缩为"一键生成"。
梁巍透露，Movie Flow即将上线的工具+社区平台，可能会成为下一个"影视版小红书"。在这里，普通人创作的微电影可以获得流量和收益，专业导演也能发现民间高手。
Movie Flow整合了全球顶尖的AI视频模型（包括OpenAI、Google等），生成的画面已经达到"难辨真假"的水平。但争议也随之而来：传统特效公司会消失吗？AI生成的内容版权归谁？
"未来三年，影视行业会经历比过去三十年更大的变革。"梁巍预言道。敬请阅读铅笔道对话MovieFlow的CEO梁巍，以下是部分精华观点。
1、影视科技领域最值得关注的新机会？
传统影视科技停滞，AI的核心价值是降成本。只有成本下降，制作才可持续。通过工具帮助专业电影人将拍摄、视效等环节成本压缩。
2、Movie Flow与其他视频生成AI的区别？
专注叙事性视频生成，同时构建创作者社区。工具与社区绑定，解决作品曝光和合作对接问题。
3、AI生成内容能否被识别？
当前生成内容已难辨真假，未来会更难区分。整合全球顶级模型（OpenAI、Google等），通过智能体调度实现"一键成片"。
4、AI+电影的爆发点？
先在C端爆发，时间点可能在明年：视频生成能力会再迈一步。
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AI+影视的最大机会
铅笔道：进入AI视频编辑软件这个领域，应该和您的个人经历有关？
梁巍：这算是我第二次创业，第一次是在传统的院线电影领域。
前面16年一直在家院线电影公司任职，从2009年到2024年，我们做过电影出品、投资、营销发行，也开过电影院。
契机是去年，传统电影的拍摄和制作比较困难，加上行业变化，我个人又一直对科技感兴趣。最初是想研究AI能不能降低动画电影的成本。我们想看看，能不能在保有版权的前提下，把动画剧场版的成本降下来、周期缩短。后来我发现，AI不仅能降低制作成本，还能提高效率——成本有可能缩到原来的二分之一甚至三分之一，效率提升三到四倍。
所以去年，我开始重点研究AI和影像的结合，想找到突破口。作为创业者，我希望找到一个让我特别兴奋、对未来有深远影响的方向。最后确定做“工具+社区”，方向是今年5月定下来的，现在产品很快就要上线了。
MovieFlow的CEO梁巍
铅笔道：在影视科技领域，让你最兴奋的新机会是什么？
梁巍：影视科技的核心还是影视，尤其是帮行业降成本。坦率地说，现在AI和现有拍摄技术下，电影已经很久没有真正的技术创新了。上一次是3D电影，比如《阿凡达》，大家都期待能做到裸眼3D。但后来3D普及后，伪3D、2D转3D变多，观影体验越来越差，戴上眼镜画面变暗，所以现在很多IMAX都放2D片，3D越来越少，除非是《阿凡达》这样的特例。
在制作环节，特效技术也基本到头了，观众审美也疲劳了。传统影视的科技创新遇到瓶颈，除非出现颠覆性的技术，比如真正可用的裸眼3D，否则短期内没有大的跨越。
现在更多的变化在故事和题材上，但这方面创新也不容易。传统影视的创作周期长，往往几年才能完成一部作品，几年前的创作很难精准匹配上映时的社会情绪和观众心理。结果就是行业越来越中心化——资源集中在大导演、大演员身上，新人机会更少。
相比之下，去中心化是未来的趋势。用AI构建影像，让每个人都能解放生产力，这才符合大的方向，但传统影视依然是高度中心化的体系。
全球范围内，欧洲电影因为强调艺术表达，更尊重个人创作，所以更去中心化。中国和好莱坞的影视则在走两极化：一端是大制作、大导演、大演员；另一端是小众创作，中间层的作品空间越来越小。投资回报率也明显下降，过去投入几个亿，票房10亿、20亿很常见，现在10亿票房都很难，5亿都不容易。
总的来说，传统影视科技发展停滞，观影模式没有突破，电影院银幕数量再多，如果技术没有变化，也只是维持现状。长剧集的情况也类似，流媒体上，从第一集看到最后一集的用户比例极低，制作成本高、回报率低，长剧的生产模式也在受冲击。
我认为AI在影视科技领域唯一能做的，就是帮行业降成本。只有成本降下来，制作才可持续。我们未来的Movie Flow产品，也会有一部分服务专业电影人，比如定制化解决拍摄、视效、成片环节中的需求，帮助他们把成本压下来。
铅笔道：你现在的产品Movie Flow ，要怎么解决这个问题？
梁巍：我们希望做的是一个对视频创作生产力有帮助的 AI 工具。一方面，它能像现在流行的图像生成工具一样，帮助用户快速产出高质量画面；另一方面，我们还希望它能帮助用户生成动态视频——不只是几秒钟的素材，而是结构化、有情节的视频。
我们内部会把这个工具分为两个方向：
第一，是面向个人创作者的内容生产工具，让他们更快、更低成本地实现创作想法。比如一个人有一个短片的剧本，过去可能需要摄影、演员、美术、后期等一系列团队配合，现在通过 AI，他自己就能在短时间内产出。
第二，是面向专业影视制作的辅助工具。比如帮电影团队在拍摄前快速做分镜、概念预演，或者在后期阶段提升特效、剪辑效率，把人力和时间成本降下来。
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解决方案：AI工具加社区？
铅笔道：它跟现在市场上的视频生成 AI 有什么差别？
梁巍：主要有两点。第一，我们更关注“叙事性”，不是单纯生成几秒的素材，而是让 AI 理解并输出故事结构。第二，我们会在工具之外，搭建一个社区，让创作者的作品有展示、交流、被发现的空间，这样不仅是工具，也是创作生态。
铅笔道：所以工具和社区会是绑定的？
梁巍：对。因为单有工具，创作者的作品很容易淹没在海量内容里；而社区可以帮助作品找到观众、找到合作伙伴，也让创作过程更有成就感。
铅笔道：客户的买单率怎么样？他们能否看出来是用AI 制作的？
梁巍：AI 会越来越真、越来越难分辨。我们现在用Movie Flow做的东西，发到任何平台都识别不出来是 AI内容，未来只会更识别不出来。这当然会带来伦理和道德问题：真实与不真实会越来越难区分。
这不是 Movie Flow 一家做的事，而是整个大模型领域的趋势。我们调用全世界最好的模型——海外的、国内的，我们用的是混合模型的调用方法。我们自己的训练模型是下一步，会针对小问题训练小模型；视频大模型阶段，我们用现成最好的能力：OpenAI、Google、国内的可灵、即梦、字节等的视频模型，画面都会越来越真，这是大趋势。
正因为这个趋势，像 Movie Flow 这样的产品，才能让“AI 制作影像”成为普通人的能力。
我们把整个电影生产流程和“全剧组”包装到一个智能体里，给普通人用，他就能“拍电影”——打引号的“电影”，即电影级画面。以前没有 AI，普通人离传统影视拍摄太远，哪敢想拍电影？娱乐圈是看戏的。
但如果有一天很简单：在手机里，和 Movie Flow 说几句，一分钟的影像十几分钟就做出来了；不用你会编剧、剪辑、摄影，也不用你会写提示词或操作复杂软件，你只要把想法说清楚，我们就能把能看的东西做出来，然后你再按自己的想法微调。
这件事的意义，就像从照相馆到智能手机。以前拍照要去照相馆；现在每个人用 iPhone 自己拍。Movie Flow 之于电影和普通人的意义就在这儿。我们的工程化，把大模型能力“调度”起来，做成一个大的 Agent 智能体，里面有无数小智能体——我们现在就有 6 个：编剧智能体、导演智能体、摄影智能体、剪辑智能体、音乐智能体、个性化智能体。
它们共同支撑 Movie Flow 这个大的 Agent。普通人不用懂灯光、机位，只要表达情绪和意图，我们就识别并帮他拍、帮他剪、帮他呈现。基础在于：AI 的视频模型能力已经到这儿了，已到“以假乱真”的程度。明年再进一小步，真实的边界会更模糊。
MovieFlow的软件页面
铅笔道：这会不会淘汰掉传统的特效公司？
梁巍：特效以后也会被淘汰，或者说被重塑。电影生产在萎缩，对特效的需求就少；AI 生成能力放大了，为什么还要用传统特效公司？未来特效公司更像给大模型能力“修修补补”的角色。未来视频 AI 的生成能力会非常强大。我们现在做这件事，是因为还没有一家公司，能把“电影的生成与生产”和“视频大模型能力”很好地融合成一个大 Agent，比如在手机上按个按钮就出片，普通人也能用。
当然，人人都有智能手机，也并不代表人人拍得好。工具越简单，越能放大创意与审美的差距：有创作能力的人更被解放；很多潜在的好创作者以前离影像太远，现在一个人就能做短剧，甚至每天连载 30—40 分钟的剧集。我们 App 端会在工具上线后的下一个月上线，一个“Netflix 版的小红书”社区，这是我们的定位：工具 + 社区。
铅笔道：你们会往这个方向发展？
梁巍：对，工具加社区。我们想实现“影像创作平权”，就像每个人都能拿笔写字。每个人都可以拍，但好坏另说：有人只自娱自乐、发朋友圈；也可能有人原来写小说或学导演，接触不到传统制作没机会，现在在 Movie Flow 里可以做剧集。比如一集两分钟，你半小时做完；我们现在已经把时长压缩到 25 分钟（一次生成）。再给你几分钟修修改改。跨模型和同模型的一致性（人物、道具、场景）我们不敢说 100%，但 90% 以上已经解决，市面上一键成片、视频智能体有很多：做电商、起号、拍拍小故事的……但我们是“讲故事的电影级叙事”，我们目前看到全球还没有同类。
我们的更大目标是解放生产力。我们做的是“生产工具”的变化，不和任何大模型公司冲突：可灵、即梦、Runway、Google、Sora 等，我们都会调用。
用户用我们的产品，我们则用 Agent 去判断什么画面调用哪一个模型，就像大语言模型每家都有自己的“风格”。在创作过程中，我们识别用户的想法、文字或语音，在故事里调度不同模型的优点，把交互和包装做得很简单。
现在大多数 AI 产品，让你在一个框里输入，但普通用户不知道怎么用、也没那么多输入。我们就是把这层“怎么用”的门槛降到你“聊天就能用”。
你手里有剧本，直接扔进来就能拍；或者先扔两页（一页一分钟），先做一分钟看看是不是你要的；如果是，就改一改，下两分钟、再两分钟……两三天可能一个 90 分钟的电影就做出来了。
从这个角度讲，Movie Flow 和它的社区可能会创造一个新的生态：大量 MF 创作者在这里创作，在社区里用 MFB（魔法币）获得收益。就像网文平台的价值一样。
未来在MF社区，短剧的形式会改变，比如以前一百集、一百集的连载，未来可能三集三集发，你上午做五六集，下午摸鱼，晚上看反馈，有人喜欢就继续做，没人看就换个内容。
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小机会很多，需绕过大厂竞争
铅笔道：产品国内用户多吗，产品更适合国内还是海外？
梁巍：目前测试以海外为主。我们是纯海外产品，版权问题决定了这一点。我们希望面向全世界，让全球用户都能使用我们的影像生成能力。
铅笔道：海外C端用户是直接收费还是有免费模式？
梁巍：完全收费，没有免费。入门版可以做两个视频，高阶版是专业版，中间有亲民的Pro版本。我们全靠花钱的消耗量盈利。
AI视频目前还不是一个行业，因为交付还不普及。能做的人多是爱好者或专业设计师、广告人。现在AI视频大模型才刚起步，比如OpenAI的Sora、Runway才一两年历史，Google的VEO也才一年多，所以现在只是初期混战。
铅笔道：这几个月，您遇到的最大挑战是什么？
梁巍：我们每天都在招人。效率已经很高了，但还可以更高。最大挑战是找到AI原生团队的人，每个人都要对AI使用非常熟练。
在AI时代，跟上时代是个难题，尤其在科技产品上，一个人能当百人用。如果能力不够，交付能力和节奏都会慢。我们的系统很大，每个Agent都需要判断，还要优化速度。
还有工程化问题，线性协作损失很大，我们是并行协作。人是最关键的资源。我们找年轻的00后AI原生人才，主要在北京和杭州。时间永远不够用，任务太多，但也挺好，有压力才能高效完成。
我们现在每半天迭代一个版本，每个大Agent调整，其他Agent也要随之改变。测试已经到了晋级阶段，开放测试很快就能进行。
铅笔道：您有没有考虑把Movie Flow融入游戏？
梁巍：坦率讲，有考虑。第一步是上工具，运营社区，第二步是融入游戏。Movie Flow现在有电影感，画面和节奏都是电影级别。未来可能加入游戏能力，也可能和眼镜设备结合。
我们用大模型，把全球最好的模型整合，工程化优化。未来AI视频领域还有创业机会，但小需求会越来越多，比如演讲视频、电商视频等。但核心是讲故事，这是我们的优势。
铅笔道：这个赛道还会有哪些新机会？
梁巍：未来小机会很多，但是大厂基本占据主导。做一些小需求是可以的。比如婚礼视频这种细分赛道。
未来我们也会开放部分技术，让别人用我们的agent简单做讲解类视频。数字人公司也会往这方面走，几分钟就能讲完整个口播稿，看不出是实拍还是数字人，现在电商里已经很普遍。
但也会带来负面问题，比如AI生成内容真假难辨，这是不可逆的，只能通过分辨和管理去约束。
铅笔道：那您觉得爆发是在B端，还是C端？
梁巍：我觉得是C端，明年会差不多。明年视频生成能力会再迈一步，现在已经迈了一步，但还有很大空间。当大模型迈大步时，MF也可以迈一大步。
铅笔道：这中间的关键点是什么？
梁巍：多模态的处理和模型迭代。大模型公司在研究迭代，我们要做的是交付，把各模型能力最好的部分组合、包装成普通人能用的产品。
铅笔道：目前，产品的用户反馈怎么样？
梁巍：测试阶段，无论导演还是投资人，大家都觉得惊讶。只输出一句话就能生成2分钟左右的故事，节奏有快有慢，一分多到两分钟左右。
铅笔道：为什么大厂没做这件事？
梁巍：他们不转身，沉浸在原来的方式里。把影视放在前面时，思考方式是怎么降成本，而我们把AI放在前面，思考AI能给普通人带来什么。
未来大厂也会做，但AI时代技术本身没有壁垒，关键是效率、用户心智、经营、团队、时机、产品理解、用户洞察、营销等综合能力。想做这个事的人很多，但做出来、做成有无数坎需要过。即便大模型公司也要面对这些坎。
我的优势在哪？
我有16年的电影经验，让我站在全局看电影，从idea到发行、版权全程决策。这视角在产品设计里也一样，要看全局，而不是某一块。这也是为什么传统影视公司不做，因为他们专注电影制作，不可能全心投入AI影像生成。
要做这件事，传统电影公司很难，除非老板全力推动。因为这事儿不是职业经理人能做的决定。电影公司里，老板必须亲自下场，职业经理人只能花钱而已。
真正好的Agent，是公司内部做出来的，除了通用大模型如OpenAI、Google的能力，或者Cloud的模型，才有可能。
铅笔道：在实践过程中，有没有让您超出预期的地方，比如收到新的反馈或者发现新的点，让您“哇”一下的？
梁巍：每天都在惊喜。我们每天都在迭代，现在效果大概只做到40%，还有很大提升空间。每次调参数或上下文，改动一些Agent的节奏，效果就变得不同。电影涉及的因素太多，我们要把所有知识用智能体包起来，并告诉大模型如何调用。比如拍伤心戏，阴雨天的光线、音效、人声都要精准匹配。
AI现在还达不到电影级别，包括动作戏和综合理解，但我们会想办法调节或者自己训练模型弥补不足。每天构建这个系统本身就很美好，即使有后来者追赶，但我们的经验和方法不是别人轻易能复制的。
文章来自于微信公众号“铅笔道”，作者是“不说谎的”。
