中新网上海新闻10月20日电 题：AI视听工业化提速：从长内容量产、算力交付到真值数据底座
中新网记者 许婧
当AI视频告别数十秒短视频片段的Demo比拼，行业重心正悄然转向长剧集量产、规模化创作与全球化分发。技术底座、普惠创作平台、算力价值交付协同发力，AI视听产业正从单点模型演示，迈入可商业落地的工业化新阶段。技术、产品、算力等多维度要素协同迭代，行业竞争逻辑已从单纯的画面效果比拼，转向体系化工业化能力的较量。
长久以来，长内容叙事不稳定，是制约AI视频工业化落地的一大瓶颈。市面上多数视频生成模型仅能产出15秒至30秒短片，跨镜头之间角色、道具容易出现不一致，剧情连贯性难以保障，难以支撑短剧、宣传片等长视频的稳定量产。炫佳科技推出Kino系列视频大模型与一站式创作平台，迈富时“全栈 Token工厂”通过权威测评，青瞳视觉搭建多模态真值数据采集体系，三个产业样本，勾勒出赛道演进的不同切面。
长视频工业化破局：自研模型+合规底座打通内容量产链路
炫佳搭建“模型底座-能力层-应用层”三层技术架构，依托 RTC时空建模、多层世界记忆等技术机制，破解长视频叙事连贯难题，支持小说、剧本一键导入生成完整剧集。炫佳自研的Kino-AIGC为110亿参数视频大模型，采用混合专家(MoE)架构，训练成本比行业平均低约60%，VBench时空连贯性得分99.31；模型可动态激活不同专家模块，适配动画、影视等不同生产场景。
炫佳科技创始人兼CEO秦林表示，团队瞄准长视频工业化赛道持续攻坚，目前，炫佳已量产15万分钟AI视频，多部作品上线短视频、短剧平台成为爆款。依托炫佳批量生产工具，一家内容企业可单日交付上百部AI短剧，将120分钟短剧制作成本从30万至50万元压至约5000元，巨大调用量甚至曾造成服务器宕机。炫佳研发团队占比超60%，扁平化组织架构带来高效迭代能力，AI业务保持每月约50%的增长速度，线上注册用户超10万，企业注册用户超1万家。
合规能力，正在成为AI视听规模化扩张的前置门槛。炫佳首席科学家武文介绍，炫佳完成文本、视频双模型中央网信办备案，坚持训练数据不出域，数据源可追溯，生成内容自带合规标识，同时支持私有化部署。
按照规划，2026年底，炫佳将推出三款自研Kino系列模型：Kino视频大模型3.0最长支持一分钟连续4K视频生成，可接入多组多模态参考素材；Kino动漫1.0能够自动完成线稿上色、中间帧绘制，有效降低动画人力投入；Kino世界模型重点优化物体畸变问题，提升画面物体结构一致性，相关研究成果将投递CVPR学术会议。整套技术体系的目标，是持续降低长视频生产成本，推动AI能力从碎片化短视频生成，拓展至短剧、文旅宣传片、商业广告乃至院线影片的工业化生产。公司同时在研发约10亿参数动画垂类小模型，目标把每分钟视频生成成本从60元-100元压缩至5元-10元，模型已完成华为昇腾算力适配。
Kino视界平台，则把底层模型能力转化为普通人可用的普惠创作工具。创作者只需输入创意文字，AI便可自动扩写剧本、生成分镜脚本，角色、场景、道具都可灵活调整。演示案例显示，一段茶叶非遗主题短片，从创意输入到产出3分钟成片，全流程可压缩至10分钟。平台采用原生音视频一体化理解，读取每一帧画面细节，规避关键信息丢失；同时打通海内外分发链路，依托专线实现合规出海，支持海内外多平台一键发布，配套自动文案翻译、前置安全审核、数据看板等能力。Kino产品矩阵覆盖个人创作者、工作室与中小商家，兼顾短片创作、电商广告素材、智能剪辑、批量内容生产等多元场景。
算力价值重构：Token从消耗指标转化为可审计生产要素
迈富时以“全栈Token工厂”为战略，依托GenAI OS、AI‑Agentforce智能体中台、KnowForce知识中台构成的AI原生平台体系，着力解决算力调度、成本管控与业务价值测算难题。迈富时作为企业AI智能体规模化落地的重要支撑，尝试把抽象的算力消耗、通用模型Token，转化为可量化、可落地的业务价值。
10月19日，迈富时“全栈Token工厂”通过中国信通院铸基计划测评，成为行业首批获得该项权威认证的企业。测评设置38项测试项，覆盖模型接入、Token管控、智能体治理、安全风控、场景ROI测算，完整验证“算力-模型-平台-场景”四层全链路交付能力。
在迈富时的判断里，企业AI的价值不在于简单对话交互，而在于业务成果落地。在这套架构下，Token不再是单纯的消耗指标，而是业务流程中可调度、可审计、可验证的生产要素。业绩层面，迈富时前三季度AI应用业务收入同比增长约114%。公司持续迭代产品矩阵，服务覆盖200余个行业、千余个细分场景，服务超21万家企业。这套体系可为AI研发、营销、经营分析等垂直场景，提供算力调度、安全管控与商业化落地支持。
底层根基筑牢：高质量真值数据支撑跨赛道产业化落地
放眼更大的 AI产业版图，数据底座建设同步推进。具身智能赛道中，青瞳视觉Project Decode多模态真值数据采集系统，凭借微秒级时空对齐、亚毫米级采集精度，补齐人形机器人高质量训练数据短板，支撑机器人模仿学习与人机交互项目落地。
整体来看，AI视听赛道正在告别单纯比拼画面效果的Demo时代，转向“模型+平台+产业集群+合规出海”的体系化竞争。炫佳攻克AI视听内容工业化生产，解决长视频稳定生成、内容批量产出的难题；迈富时搭建企业AI全栈交付底座，把算力、模型Token转化为可衡量的业务产出，打通企业侧规模化落地的成本与价值核算瓶颈；青瞳视觉夯实底层高质量真值数据根基，为具身智能训练提供可靠的数据原料。这也表明：无论是AI视听还是具身智能，产业化落地都离不开高质量、可审计、可追溯的数据根基。
秦林表示，下一阶段赛道竞争的胜负手，不只看模型参数，而在于三项核心能力：长内容稳定生成的技术可控性、全链路合规溯源能力，以及将技术转化为可持续、可规模化盈利产业生态的能力。产能狂飙的同时，版权、IP、内容质量等治理命题需要同步跟进。技术降本打开了创作平权的大门，唯有配套规则持续完善，AI产业才能跳出短期流量红利，走向长期可持续的工业化新赛道。(完)
注：请在转载文章内容时务必注明出处!
编辑：王丹沁
