Seedance 2.5迭代上线:AI能降本拍剧,却还讲不好故事
中经记者 张靖超 北京报道11月4日,2026中国广播电视精品创作大会在北京开幕。《中国经营报》记者在大会现场注意到,这场由国家广播电视总局与北京市人民政府共同主办的大会上,AI议题贯穿了多场平行论坛与沙龙。AI究竟在多大程度上改变了长剧与微短剧的生产方式?它至今仍然无法触碰的边界在哪里?会场内外,两种声音交织...
11月4日,2026中国广播电视精品创作大会在北京开幕,国家广播电视总局与北京市人民政府共同主办。记者在现场看到,AI成了多场平行论坛与沙龙绕不开的话题。长剧和微短剧的生产方式被AI改了多少?它眼下还碰不到的地方又在哪里?
会场内外,两种声音交织。制作机构晒出成本账单和周期表:抖音集团产业研究副总裁线思远说,AI视频生成模型已经从“只能生成画面”走到“可投入生产”的新阶段,专业影视从业者借技术之力,能让更多题材完整呈现,成本也更低。另一边,从业者反复追问“真实感”与“判断力”。
不过,有一个说法得到不少与会者认同:AI让精品创作的门槛降了,对精品的要求却没降。
从“工具”到“流程”:AI走到了哪一步
2026中国广播电视精品创作大会期间,中国电视剧制作产业协会会长、
线思远的发言点出了这种可能性的技术底座。他回顾,视频生成模型这两年演进很快:2024年是DIT技术路线,今年2月发布的
Seedance 2.0能力跨越式提升,引来行业广泛关注;7月Seedance2.5又迭代上线。AI视频生成模型由此从“只能生成画面”迈向“可投入生产”。
他说,AI赋能精品创作体现在两个方向。其一,让“有故事的人”被看见,帮到普通个人创作者。过去影视创作高度依赖专业团队、设备、资金和资源,普通人虽有创作热情,常被现实条件挡住;大模型把门槛大幅拉低,“一人剧组”真能成立,技术普惠落了地。其二,让“拍不出来的故事”成为可能。宏大的历史、科幻与奇幻题材,过去因制作成本高、拍摄条件受限而供给不足,大模型帮创作者突破这些边界,把想象力变成能呈现的影像。
腾讯在线视频联席总裁兼首席内容官王娟也表示,AI已融入内容生产的各个环节。她介绍,从实操看,AI混制项目的筹备周期拉长了,数字资产。
微短剧这边,AI渗透得更彻底。记者梳理多家A股影视公司三季报中的AI布局:掌阅科技的AI院线电影《神话事故》进入后期制作,与头部长视频平台合作的AI中剧预计四季度上线;中文在线的AI中剧《魔皇大管家》已于9月上线;芒果超媒推出“灵创剧场”厂牌聚焦
AI还跨不过去的坎
但AI跑得快,不等于所有问题都有答案。
拿微短剧来说,DataEye统计显示,2026年上半年抖音端上新的AI剧/漫剧有22.19万部,播放量破亿次的只有1055部,占比0.48%。产能膨胀没自动变成内容竞争力。这或许能解释,“十五五”规划在微短剧领域为何把着力点放在“精品化”而不是“规模化”上。
王娟表示,AI 让“做出来”这件事门槛低了,可“做得好”并没有因此变简单。她认为最后比的仍是老本事——对故事有没有判断力,对观众有没有理解,肯不肯为一个项目沉下心、花时间慢慢磨。她同时提到,技术一直在变,标准却始终没变,好的创作必须带着自己的审美辨识度。在她看来,好故事要满足几点:一是代表最高内容水准,具备走向世界的基础;二是以超高水准的标杆项目不断抬升上限;三是审美超绝,形成有辨识度的表达;四是表达力超强,有锐度、有浓度,既能打破圈层,也能引发共鸣。
编剧董哲的看法是,单看任何一个维度的工作,AI都能轻松超过并取代人力;调取、处理、输出单一维度的信息,它比任何经验丰富的编剧都更好、更快。可一旦涉及多维信息,AI就僵化、笨拙,甚至错误百出。在高维的认知和表达上,它和人的思考能力还差得远。传统长剧编剧的创作经验与表达深度,价值正在这里。
董哲认为,按现在的定义,长剧内容至少有三个核心维度:核心表达、人物塑造、故事呈现。他解释,每个主要维度自身又是多维的信息体,一部优秀长剧在每个核心维度上起码有三种分支维度,算下来一部达标的好长剧,至少是九个内容维度的信息集合体。这个量级,已经远远超出眼下 AI 能调用、处理、输出的数学能力边界。董哲还结合实践经验指出,当前 AI 在内容创作中承担的工作,依旧集中在最初的材料编辑环节。
天使投资人、人工智能专家郭涛则从商业化角度向记者分析:“在创意叙事层面,AI擅长生成视觉画面,但很难独立完成完整的人物弧光、情绪铺垫与闭环故事,容易出现叙事割裂、角色情感僵硬的问题。”他指出,AI带来海量供给,内容同质化却严重,爆款概率极低;用户付费习惯建立在强反转爽感上,留存周期短,属一次性流量转化;平台握着流量分发权,分账比例压缩制作方收益;IP反复改编还容易消耗原有粉丝好感,版权边界模糊也潜藏侵权风险。只靠AI批量翻拍IP,很难形成稳定可持续的营利模型。
长剧和微短剧走到这个新阶段,各有各的难题:前者要AI解开重工业的成本困局,后者要AI顶破产能天花板。而两者共同面对的,还是那个老问题——技术能生成画面,却生成不了一个值得被讲述的故事。