新腕兒 報道
2026年春季,AI短劇行業正處于一個微妙的臨界點。
一邊是產能的井噴。根據行業測算,2025年AI漫劇市場規模預計達到168億元,同比增長超過80%,月度內容供給量從2024年的約0.3萬部激增至約1.8萬部。AI技術在漫劇生產環節的滲透率已提升至60%到85%,制作成本下降了50%到75%,生產周期縮短至傳統模式的三分之一。
另一邊則是技術的陣痛。角色變臉、動作稀碎、場景失控,這些底層硬傷讓無數號稱全AI制作的作品止步于短視頻平臺的濾鏡里,難以真正進入主流影視的工業化殿堂。
通用視頻模型難以滿足漫劇對角色一致性、動態效果、鏡頭語言的精細化需求,行業缺乏統一的生產標準與SOP體系。產能狂飆之下,從業者心里清楚:大部分內容依然停留在“能看”而非“好看”的水平。
就在這個節點,剛拿到阿里巴巴戰略融資的生數科技,聯合AI新榜發布了《AI漫劇視頻模型行業白皮書V1.0》,并同步亮出了迭代后的核心產品Vidu Q3。在最新的SuperCLUE全球測評中,Vidu Q3以斷層領先的成績強勢登頂。
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這不僅僅是一款工具的升級,更是一場關于AI視頻工業化生產范式的權力交接。
資本與標準的雙重加持:AI短劇的底座爭奪戰
在AI圈,融資往往是技術風向標。
2026年4月,生數科技宣布完成近20億元人民幣B輪融資,由阿里云領投,投后估值超過120億元,正式躋身獨角獸行列。這是繼2月超6億元A+輪融資之后,公司兩個月內拿到的第二筆大額融資,累計公開融資總額已超過25億元。據《科創板日報》多方求證,生數科技最快于2026年上半年啟動港股IPO,有望成為全球首個專注于AI視頻生成與世界模型的獨立上市主體。
阿里巴巴的戰略入局,不僅為生數科技提供了雄厚的彈藥,更向行業傳遞了一個明確信號:AI視頻的競爭已經從單純比拼參數轉向了垂直場景的生產力落地。阿里云領投B輪后,Vidu全系列模型也正式登陸阿里云百煉模型廣場,支持文生視頻、圖生視頻、參考生視頻等全功能API調用,并發處理能力提升數倍。這種“自研+投資”的雙軌戰略,背后是阿里對AI視頻賽道商業化爆發的前瞻判斷。
與此同時,生數科技聯合AI新榜發布的《AI漫劇視頻模型行業白皮書V1.0》,更像是一份行業的診斷書與手術方案。
這份白皮書的首次意義在于,它是業內第一份系統性地從“技術+流程+組織”三維度定義AI漫劇工業化生產標準的文件。白皮書精準指出了當前行業的三大核心瓶頸:模型缺乏垂直場景優化、場景化配套能力不足、缺乏統一生產標準與SOP體系。這解釋了為什么很多團隊在用通用模型做短劇時,總有一種拿著手術刀劈柴的違和感——工具不對,流程不對,組織架構更不對。
白皮書首次系統提出了基于Vidu多模態模型的六層全棧技術架構,從模型能力層、增強組件層、場景方案層、服務層、平臺層到用戶層,實現了技術能力與行業需求的深度適配。這套架構的核心價值在于,它不僅提供了底層模型能力,更通過增強組件和場景方案,將通用模型能力轉化為專屬于漫劇場景的生產力工具,真正打通了技術到創作的最后一公里。
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生數科技副總裁王川在白皮書中表示,AI漫劇的工業化不能僅靠單一模型的迭代,更需要一套從底層能力到上層應用、從技術到組織架構的完整解決方案。這正是白皮書發布的初衷,為行業提供可復用的技術底座加行業方案,加速AI漫劇從分散式生產向精品工業化模式轉型。
這意味著,生數科技不再只是賣模型種子的人,而是開始提供一整套自動化農場的搭建方案。這種角色轉變,從底層技術能力提供者向行業標準共建者與生態賦能者的全面升級,正是阿里等大廠看重其在電商、短劇等垂直賽道爆發潛力的核心邏輯。
定義參考生范式:Vidu為什么能解決實質性問題
在短劇行業,最讓創作者頭疼的環節就是角色一致性。為了讓主角不中途變臉,創作者往往要經歷生成角色圖、生成環境圖、海量分鏡融圖、圖片調整、圖生視頻、選片配音剪輯的六步線性流程,每一步都高度依賴人工操作,效率和成本都受人力規模限制。
生數科技在白皮書中首次定義的參考生視頻模式,則是對傳統邏輯的降維打擊。
這套模式構建了生成角色資產、生成場景圖片、參考生加主體庫、選片配音剪輯的四步閉環。與傳統圖生視頻相比,分鏡融圖工作量減少約80%,產能較傳統模式提升4到5倍。白皮書明確指出,參考生模式與圖生模式并非相互替代,而是通過場景化分工形成能力互補,兩者組合使用可實現效率與品質的雙重優化。
具體到Vidu Q3的技術能力,這套參考生模式的落地體現在多個層面。
從精準控制來看,傳統的圖生視頻像抽盲盒,生成結果不可控。而Vidu的參考生模式通過萬物可參考技術,可以精準提取主體的人臉、服飾,場景的建筑、光影,甚至是特定道具的核心特征。
對于短劇導演來說,這意味著主角在每一集、每一個鏡頭里都能保持同一張臉、同一套衣服,徹底解決了連續敘事的硬傷。白皮書中提到的“主體庫”功能,正是這一能力的組織化落地,將生產過程中驗證有效的優質資產沉淀至主體庫,形成團隊專屬資產壁壘,在后續項目中直接調取復用,實現一次創作、多次復用的價值最大化。
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從動態表現來看,短劇之所以吸引人,靠的是激烈的沖突和緊湊的運鏡。Vidu Q3針對打斗、追逐等強節奏場景進行了底層優化。它不再是讓畫面動起來,而是理解了物理規律。無論是粒子特效、流體動力學還是光影轉場,Vidu Q3都能在參考的基礎上實現專業級影視特效,讓AI視頻告別PPT動畫的尷尬質感。白皮書中提到的六大特效能力,粒子、流體、動力學、運鏡、轉場、光影特效,以及五大音效能力,環境、動態、氛圍、擬音、情緒,共同構成了Vidu Q3在視聽語言上的完整表達力。
從組織變革來看,白皮書中最具現實指導意義的部分是關于組織轉型的拆解。一個典型的13人傳統AI團隊,往往有10個人在苦哈哈地抽圖執行,人力結構嚴重失衡,創意價值被執行事務稀釋。
而通過Vidu的參考生生產架構,團隊可以轉型為3個標準化制作組加1個專項支撐圖生組的多線并行戰隊,形成高效協同的工業化生產單元。這種轉型讓創意人員百分之百聚焦創意策劃與品質把控,產能實現數倍提升,同時構建了團隊專屬的資產庫,實現了從項目制到資產驅動的模式升級。這驗證了AI技術對生產關系的真實重塑。
Vidu Q3的斷層式霸榜與硬實力
數據從不說謊。
2026年4月,全球首個參考生視頻模型測評基準SuperCLUE-R2V發布首期榜單。這個基準立足于中文語境,涵蓋國內外13個具有代表性的參考生視頻模型,從多圖參考和單圖參考兩大模塊進行深度評估。
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在多圖參考總榜上,Vidu Q3以70.89分的成績強勢登頂,同門模型Vidu Q2以64.01分位居第二。相比之下,Google的Veo-3.1-Generate-001僅獲得55.43分,位列中下游。在單圖參考的人物還原度總榜上,Vidu Q3同樣以72.43分霸榜。在中文語境和復雜多圖參考的任務下,國產模型已經實現了對海外巨頭的全面反超。
最值得關注的是,在主體一致性這一核心能力項上,Vidu Q3斬獲了100分的滿分成績。這意味著在極其復雜的三張以上參考圖輸入下,它依然能做到對主體元素的像素級保持。
對于追求商業交付的廣告商和短劇機構來說,這種穩定性就是生產力。測評報告指出,主體一致性上模型間的極差高達90分,標準差達到23.15,表明少數頭部模型如Vidu Q3在多圖特征的精準融合上已建立起深厚的壁壘。
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在應用能力層面,Vidu Q3同樣以70.80分位列第一,在影視創作、商業廣告、電商運營和泛互娛四大核心場景中均表現不俗。國內模型在影視創作、商業廣告等垂直領域的得分普遍在60到80分區間,而海外代表模型僅獲得51.05分。這說明國內模型在貼近實際業務的設計上更具競爭力,深度賦能行業生產的能力已經形成。
此外,Vidu Q3最大支持高達7張圖片的參考輸入,在多元素輸入繁雜的情況下仍能保持主體一致性滿分,表明其模型具備強勁的信息提取與組合能力。同時,在多場景、多維度的復雜測試環境中,Vidu Q3保持了100%的模型回復率,穩定性拉滿,可滿足主流應用的核心訴求。
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在一項專為漫劇生成場景下的專項評測權威榜單SuperCLUE-ComicShorts發布的最新AI評測榜單中,Vidu Q3以高分位居榜首
測評報告給出的結論很直接:在參考生視頻領域,國內頭部模型已實現對國際頂尖模型的全面超越。Vidu Q3在基礎能力和應用能力上雙雙位列第一,展現了全方位領先的強勁實力。
結語:AI短劇的下半場怎么玩
生數科技Vidu Q3的爆發,給短劇行業留下了三條深刻的啟示。
垂直深度大于通用廣度。通用大模型能寫詩、能畫畫,但在短劇這種對一致性要求極高的場景里,必須有像Vidu這樣針對參考生模式深度優化的垂直底座。白皮書中提出的漫劇專屬訓練數據與標注體系建設、垂直場景專屬評測體系搭建、行業統一生產SOP與標準體系構建三大標準化建設方向,正是將垂直深度轉化為行業壁壘的關鍵路徑。
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資產化是核心競爭力。以后短劇團隊比拼的不僅是創意,還有主體庫的沉淀。誰能在Vidu的框架下沉淀出高質量的角色資產、場景資產、特效資產,誰就能在短劇出海、漫劇聯動的浪潮中占據先機。
白皮書中強調的資產閉環,生產過程中驗證有效的優質資產沉淀至主體庫,形成團隊專屬資產壁壘,正是將單次項目制升級為IP資產驅動工業化模式的核心邏輯。
工業化是唯一的出路。AI短劇已經過了秀肌肉的獵奇階段,現在要看的是誰能穩定地產出高品質的內容。生數科技通過白皮書制定的標準,實際上是為行業建立了一個及格線。從六層全棧技術架構到參考生生產模式,從組織轉型方案到資產沉淀體系,這套完整的解決方案讓AI短劇生產從人海戰術轉向技術驅動成為可能。
從拿到阿里融資到發布行業首份白皮書,再到Vidu Q3在測評中展現出的斷層統治力,生數科技正在完成從技術極客到行業領航者的蛻變。
對于短劇創作者而言,Vidu Q3的出現意味著工具鏈的成熟,參考生模式解決了角色一致性痛點,聲畫同出技術實現了最長16秒音視頻同步生成,六大特效和五大音效讓AI視頻具備了專業影視級的視聽語言。
對于行業而言,這份白皮書的發布標志著AI漫劇從野蠻生長進入了標準化、工業化的新階段。生數科技聯合AI新榜梳理了行業發展規律、拆解了核心痛點、輸出了可落地的生產模式與組織轉型方案,為全行業參與者提供了清晰的實踐參考。
AI不會取代創作者,但那些掌握了像Vidu Q3這樣工業化利器的創作者,注定將在這場百億級市場的盛宴中,坐上主桌。
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