揭秘！AI漫短剧的“不可能三角”是如何被打破的

在做这次活动之前，我们刚刚搭了一版还在完善中的《AI 漫剧行业图谱》。从酱油文化这种头部厂牌，一个月做到 5000 万营收，到表情包漫、动态漫、AI 3D 漫一起涌到台前，我们看到三个特别直观的现实：第一，漫剧已经从一个内容品类，变成围绕剧本、分镜、建模、动效、配音、投放的一整条产业链；第二，AI 真的在降本增效——不只是省时间，而是把原来想都不敢想的玩法变成了普通团队也能上手；第三，国人在这条赛道上，已经不仅在跟，而是在领。

于是，就有了 2025 年 12 月 19 日晚的这场 非凡暨杭州 AI DAY 特别场。非凡产研联手吴晓波频道，515 位报名者挤满了现场和社群，主题只围绕一件事——真实可落地的 AI 漫短剧生态。我们把话筒交给已经跑通商业闭环的创作者和公司：有人从电影工业走来，有人从出海短剧和工具矩阵切入，有人深耕动漫 IP，也有人从女频短剧一路转身做 AIGC 短片。

短剧把 AI 从玩具拽上生产线

非凡产研研究负责人宦家臣，从过去一周刷屏的几个关键词切入：万相 2.6 × 千问 AI 小剧场、被抢内测名额的 Vidu Agent，以及能力持续上台阶的 Seedance 1.5 Pro。他看到的核心信号是：视频生成能力正在被封装成真正可用的产品——从写 prompt、抽卡、赌运气，变成选模板、定角色、填一句话，平台就给你一条能发的片。而这一切背后，其实是短剧 / 漫剧的高周转逻辑在倒逼：更短、更密、更快迭代、更看数据，逼着工具同时解决产能、本地化、成本三道难题。

结合非凡产研的全球数据，宦家臣给出了几组耐人寻味的反差：Web 侧 Hailuo、Kling、PixVerse 抢占心智，而 Suno、Runway、ElevenLabs 则在收入端领跑，说明声音本身就是一门被低估的大生意；国内 Web 端看着不大，但 Wink、快影这样的 App 却撑起巨大的视频入口。他的结论是：用户真正要的不是 3 秒动图，而是 叙事一致性 + 工作流整合——角色连贯、情节推进、音画同步、可编辑可返工。未来的护城河，不是谁的模型参数更长，而是谁有导演级的审美与判断力，谁能把 AI 拉进一条可持续交付的生产线，这也是非凡产研接下来要通过 AI 漫剧产业链研究和行业图谱，持续帮全行业看清楚的部分。

梁巍：把十六年的电影工业，塞进一块 AI 画布

MovieFlow 联合创始人梁巍，从自己十六年电影工业经历讲起：在传统影视里，一条片子意味着高成本、长周期和高度不确定的结果——剧本、拍摄、后期，每一个环节都在烧钱赌命。MovieFlow 想做的事情，是把这些经验拆解成可以交给 AI 执行的步骤：从灵感到分镜、从镜头调度到配乐节奏，全都装进一站式平台里，再配上一套足够精细的编辑器，让创作者不是在抽卡，而是在精修，既有 AI 的效率，也保留电影人的控制感。上线 70 天，MovieFlow 覆盖 218 个国家，吸引 60 万用户创作了 150 万条视频，本质上是把一个资深导演的经验，封装成了一组人人可用的 AI 代理。

在他眼里，真正被改写的，不只是生产方式，还有「视频本身是什么」这件事。传统视频是对现实的捕捉，而 AI 视频是在生成现实——普通人可以通过一张照片参与进故事，视频从记录工具变成思想与情绪的投影介质。梁巍判断，2026 年开始，「无感化叙事」会成为行业关键词：用户不需要理解复杂技术，只需要在自然语言和可视化预演中完成创作，而平台要做的是把电影工业里的分工、规范与经验，重构成一条可交付、可放大的智能生产线，让「全民导演」不再只是口号。

先交付 600 条片子，再去做一间 AI 智能工厂

旷野群星创始人兼 CEO 刘如山，则讲了一段更「血汗工厂式」的故事。在正式做出 Mulan 这款产品之前，他们为一家上市公司连续 6 个月交付 AI 视频内容，每个月最低 600 条、最高破千，还要背流量 KPI。这样的高压项目，把资产离线、流程破碎、沟通成本极高等问题暴露得一清二楚：有才华的创作者被困在重复搬运和工具切换中，小白用户则被陡峭的学习曲线挡在门外，这让团队意识到——如果不做一款真正承载完整工作流的产品，所谓 AI 提效只会沦为 PPT 上的笑话。

Mulan 给出的答案，是一块真正意义上的「画布工作流」：角色、场景、配音、字幕、剪辑全部在同一画布上完成，任何一个节点都能反复精修，避免「不满意就重来一遍」的巨大浪费；通过把角色资产、世界观和场景沉淀下来，同一套 IP 可以在不同脚本下快速开机，让短剧生产从一次性的项目变成可复用的工业化流水线。刘如山坦言，研发过程从盈利走向押注新产品，团队承受了巨大不确定性，把产品推翻重来四次的黑暗探索期，有人看不到希望崩溃离开，也有人选择坚持——比如拿过国际 AI 电影节奖项的导演、以及ComfyUI全球开发者大会全球前五奖章获得者，都把多年的交付经验倾倒进这款产品里。Mulan 想搭建的，是一间真正为创作者服务的 AI 智能工厂，让人从工具和流程的泥沼里挣脱出来，把注意力重新放回「讲好故事」上。

从一条广告片，到一整条 AI 漫剧商业链路

与光同尘联合创始人 & CEO 陈发灵，这次更多是以「漫剧制作方」的身份登场。他们最早确实是从影视商业广告切入，用 AI 替代大量实拍和后期环节，证明这套技术在预算和周期上是跑得通的。真正有意思的是，当这套能力迁移到漫剧赛道之后，开始长出了一条更完整的内容与商业闭环：与光同尘不再只是给品牌拍一条片子，而是和番茄、阅文、腾漫等平台一起，围绕 IP 去做精品漫剧，从分镜风格、角色设定，到节奏与情绪设计，都按「女频 / 男频大众用户真的会追完」的标准来打磨。很多原本只存在于文字或二维插画里的人物，被他们用 AI 流程稳定地「拉出来」，变成可以连更、可以做长线运营的漫剧内容。

与光原创动画《有山灵》和if品牌的联名合作，打开了漫剧的商业化的模式，相较传统影视剧长周期、高投入的项目，AI漫剧兼具内容延展性强、商业植入灵活、成本周期可控等优势。

在此基础上，与光同尘和巨量引擎一起推进漫剧商业化，把这套能力真正接到「播放量 × 变现」的账上：一端是番茄、阅文、腾漫等内容平台上的连载漫剧和 IP 运营，另一端是巨量引擎上的广告投放、品牌合作与衍生玩法——品牌不再只是「植入一帧」，而是有机会进入完整的漫剧世界观，用角色、情节、情绪价值去做更长线的沟通。陈发灵的判断也因此更聚焦在漫剧本身：AI 的价值，不是让画面看起来更炫，而是让好故事、好 IP 更高效地被生产出来、被运营下去、被商业化验证。在这条线上，与光同尘更愿意把自己看作是「AI 漫剧工厂 + IP 商业化桥梁」，而不是一个追逐炫技的工具玩家。

为短剧出海搭一条看得见流水的 AI 基础设施

小影科技业务 VP 吴婉萱，从一开始就站在「出海」这条主线的最前端。小影从 2012 年成立以来，一直深耕海外市场，靠一整套 AI 驱动的视频创作工具矩阵，服务了超过 22 亿用户。在短剧出海领域，他们用「影伙引擎」为短剧出海厂商提供多语种、多角色、高情感的音色克隆配音、字幕重构方案，以及批量生成 AI 素材的工具——听起来是声音和素材，本质上是整个短剧出海链路的底层基础设施。

在她的叙述里，短剧出海需求在过去两年经历了明显的三段式演化：一开始大家关心的是怎么最快把国内爆款翻译搬运出去，抢的是时间差；很快，纯字幕本地化变成标配，行业开始追求精品配音版；到了今年，焦点又转向如何在海外社媒平台实现稳定变现。小影一边搭建 AI 原生剧团队，一边在实战里不断跑数据和打磨链路：精品 2D 漫剧每月能稳定产出十部，AI 真人剧一个组每天可以生成四分钟成片，有作品在完全不投流的情况下单集自然播放做到一百三十万以上。吴婉萱的判断是：海外原生短剧市场，本质仍然是七分内容三分技术，好故事是共同的底层语言，AI 负责的是让这门语言更快、更大规模地被看见；也正因如此，他们正在通过搭建 AI 内容创作平台把重心放在中小团队和个人创作者身上，希望通过工具和平台，把真正懂用户的人托举出来。

用「工作流 + IP 金字塔」，重构动漫产业的 AI 地基

百度智能云空间智能解决方案总监孔伟健，从更大的产业侧大盘讲起。过去几年，中国动漫产业从数百亿体量成长到数千亿，漫剧、微短剧、真人剧等新形态正在成为新的增长引擎，而 AI 不再只是画风好不好看的问题，而是深度嵌进了制作、资产管理、分发与 IP 运营的每一个环节。百度一边搭技术栈，从底层算力、数据与模型托管，到上层工具与 Agent 能力，一边和真实的影视动漫企业一起拆工作流、做项目，试图把一整套复杂能力，打包成不同阶段都用得起、用得明白的方案。

在他的拆解里，百度面向这个行业提供的是三层服务：第一层，是给初创内容团队的一键成片工具，从音乐、剧本到图像、视频的端到端流程，降低他们的试水门槛；第二层，是给已经进入规模复制阶段的企业，提供模型托管、API/SDK 与工作流沉淀能力，让他们打造自己的风格化生产矩阵；第三层，则是围绕图像着色、草稿精画、AI 集锦、剧本评分等场景构建的智能 Agent，帮助降低决策与试错成本。孔伟健强调，这些能力如果只停留在技术层是没有意义的，它必须和 IP 金字塔 连在一起——通过百度百家号等渠道验证 IP 价值、放大头部内容，再回到生产侧反哺模型与工具，让工作流与内容资产形成一个正向循环，而不只是一次性的项目堆叠。

当漫剧单月播量破 60 亿，行业开始从「堆量」转向「造 IP」

中文在线 AI 动漫部总经理周立强，则用一组组平台数据把漫剧的热度具体化：在抖音平台，2025 年 10 月漫剧播放量已经超过 60 亿，并且仍然在快速增长；抖音漫剧付费自然流每天可以达到千万级，11 月商业化投流超过 1500 万；腾讯平台上的漫剧年复合增长率超过 260%，红果、抖音等平台每天过审的作品超过 300 部，日产能达到 2–3 万分钟。换句话说，漫剧已经从新鲜玩法变成了一个高频、高产出的内容工业系统。

在这样的背景下，AI 漫剧的优势被进一步放大。过去高度依赖少数强导演和顶级动画师，如今更多交给模型和智能分镜完成稳定的量产，而真正稀缺的变成了节奏感、故事感与内容把控。中文在线既有规则怪谈类的《诡秘世界》，也有脑洞玄幻向的《玄幻，遇强则强》等代表作品，一边用自有 IP 做风格示范，一边筹备上线一个开放平台，把全球领先 IP 的故事剧本、大模型能力和自身的国内外发行体系整合在一起，让更多团队可以一键生成漫剧，并接入完整的发行网络。周立强的判断是：行业正在从纯粹的「堆数量」转向「造 IP」，而 AI 正在让这件事既能规模化，又有机会诞生真正具有全球影响力的中国故事。

从视频到虚拟空间，情绪要有一个能住进去的地方

大有空间创始人 & 董事长黑羽，则把视角拉向更远一点的未来——当内容从平面的视频，进化成可以共创和逗留的虚拟空间。他分享了去年的一个嘻哈颁奖典礼案例：在虚拟空间里，粉丝与虚拟偶像的互动不再只是刷弹幕、点点赞，而是在一个完整的场景中走动、停留、回应，情绪的浓度和停留时长，远超一条传统视频所能承载的「看完即走」。在他看来，这种空间级的互动，很可能会在 Web 4.0 语境下，取代单一视频，成为新的主流内容形态。

为了迎接这种变化，大有空间一方面在探索高斯点云等 AI 3D 技术，用更低成本去生成高精度、连续性的三维空间，让普通用户也能拥有自己的虚拟舞台与虚拟偶像；另一方面，则希望通过开放工具和下一代引擎，让更多产品经理和工程师加入，共同搭建交互式、实时生成的内容基础设施。黑羽的愿景很直白：未来好的内容，不只是「被看见」，而是「被一起生活」——用户可以在其中停留、共创、消费，而 AI 所做的，是帮创作者把过去需要高投入、高门槛才能打造的虚拟体验，变成一门可以规模化复制的情绪生意。

女频短剧教会我们的，是先把情绪讲明白

最后，传统百万粉女频漫剧博主、如今的 AIGC 短片创作者「玩 AI 的小笼包」，用非常个人化但极有洞察力的视角，把这场漫短剧讨论拉回到人本身。在很多人眼里，女频短剧总是等同于“狗血”“不高级”，但玩 AI 的小笼包给出了拆解：女频从来不是为“路人审美”服务的，而是一门精算过的情绪经济学。它的第一性原理，从来不是故事有多完整、世界观有多严密，而是——能不能持续、稳定、可预期地给用户提供高密度的情绪价值。市场不奖励“高级”，市场只奖励“被需要”。像爆款《太奶奶》就是典型案例：民国女科学家穿越回去整顿家族，看起来设定并不“先锋”，却精准踩中了用户“被看见、被选择、被补偿”的情绪缺口。对女频用户来说，核心有三件事：第一是情绪代偿——在现实里没被好好对待的人，希望在故事里被坚定地选一次，体验平等关系和被呵护；第二是关系确认感——安全感比真实感更重要，男主必须不停发出“我不离开、冲突我来解决”的信号，用户要的，是“世界可以崩塌，但关系不能塌”的情绪安全区；第三是爽点密度要大于逻辑完整度——世界观可以悬浮，情绪不能断供，“我现在很憋屈，要立刻被解救”才是底层诉求，公式就是：现实低位 + 情绪压迫，换来身份翻转 + 极致补偿。

在这样一套逻辑下，小笼包把自己的方法论总结成“用户思维三板斧”：

别先想“我要讲什么”，要先问“她是谁、点进来时什么情绪、关掉时想变成什么状态”；别只看显性的“帅哥”“恋爱”入口，要拆到隐性的“被认可、被理解，最终在他那里是安全的”；别怕套路老，只怕打不准。

“先虐后爽”“男主回头”能火十年，是因为人类情绪结构没变，用户讨厌的从来不是套路，而是没击中自己的痛点。至于她为什么全职投入 AIGC？答案同样很现实：技术一直在变，但创作者的痛点没变——没时间、没预算、没团队，想表达却做不出来。对她来说，AIGC 不是炫技，而是用来消解生产力焦虑的扳手；无论是做 AI 短片、策划赛事，还是做评委、当讲师，她始终在做一件事：站在用户那一边，把需求翻译成内容和工具。所以她给在场所有做 AI 内容、短剧、漫剧的创作者留下一句总结：先别纠结“用哪家模型”，先想清楚“你的用户到底是谁”——因为市场永远只奖励“被需要”的人，而不是自我感动的创作者。

把图谱画清楚，也把实干家的故事写进去

非凡产研接下来会基于这次活动和更多一线访谈，继续完善《AI 漫剧行业图谱》，系统梳理产业链上下游公司、关键工具和典型案例，陆续发布阶段性洞察，帮更多实干者看清这条赛道的真实地形。

也诚挚欢迎所有 AI 漫短剧相关企业与团队加入这次调研与共建：无论你是漫剧制作方、平台与渠道、IP 版权方，还是 AIGC 工具与模型公司、投放与商业化服务方，只要你已经在这条赛道上实打实地做事，我们都希望把你的数据、方法论和故事，写进接下来那张更完整的图里。毕竟，真正决定行业走向的，从来不是 PPT 上的概念，而是像这晚在杭州聚在一起的这些人——

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