崔家勇,孟雨欣|从工具依附到人智共生:AI漫剧产业的发展动因、生产机制与现实困境

中国微短剧产业正经历深刻变革，AI漫剧的异军突起尤为引人注目。2025年中国微短剧市场规模突破千亿元，上线3.3万部，国内用户规模接近7亿人。这不仅标志着微短剧产业已成为我国文化产业的重要支柱，更预示着数字内容生态正在经历结构性变革。随着生成式AI技术的兴起，AI漫剧正成为微短剧产业最具活力的细分赛道，它是指摒弃原先真人实拍微短剧的现场实拍流程，完全依托生成式AI技术生产素材的微短剧生产业态。根据艾媒咨询发布的《2025—2026年中国AI漫剧行业趋势白皮书》，2025年中国AI漫剧市场规模达189.8亿元，同比激增276.3%，2030年有望突破850亿元。2026年2月，国内AI漫剧存量规模已超12万部，增速远超传统动画短片及真人微短剧。可见，AI漫剧已从边缘分支跃升成为数字内容产业的主流板块。

与传统实拍微短剧相比，AI漫剧的核心变革是AIGC驱动下数字内容生产劳动过程的再组织。此前学者研究多聚焦平台化生产、创意劳动与内容工业化等议题。例如，喻国明指出生成式AI对媒介内容生产带来了生态级革命，导致媒介内容生产机制和传媒业态都将迎来巨大变革。田元基于对编剧、导演和执行三类创意生产者的田野调研，提出了微短剧产业的“零工专业生产模式”。刘念等分析微短剧从业者的特殊创意劳动后，指出微短剧已形成“又好又快”的专业生产模式。人智协同研究方面，杨启凡关注了AI带来的叙事碎片化与主体性危机，毕秋灵则认为AIGC重塑了微短剧创作流程与创作者角色，人类的人文与情感优势仍不可替代。有关影视产业数智化转型的研究也指出人机协同正成为主流创作模式。上述研究为理解AI漫剧生产机制提供了知识基础，但较少关注生成式AI深度嵌入后工作常态的具体改变、转变原因及其对产业发展的影响。

本研究在分析AI漫剧产业发展动因的基础上，通过实地调研承制方及访谈从业者，系统分析其人智协同工作机制与现实困境，以期增进AIGC技术迭代对微短剧这一千亿级数字内容产业所产生结构性影响的理解，并为数字内容创作提供可参考的实践框架。

2.1 技术迭代驱动微短剧生产范式技术转型

持续迭代的AIGC技术推动了微短剧生产由真人实拍向AI漫剧创制转型。近几年，AIGC在多模态内容的生成速度、内容可用性等关键维度持续突破，逐步打破实拍视频创制的技术桎梏，推动微短剧生产从“人力密集型”向“技术密集型”转型跨越。

2022年技术萌芽阶段，Imagen Video生成5秒1080P视频需耗时60分钟以上。此后两年，NUWA-XL、FlashVideo等模型迭代，生成速度从“分钟级”压缩至“秒级”。2025年后技术实现量级跨越，Chai通过缓存策略提升效率，Helios实现实时无限视频生成，AMD-Hummingbird与Seedance重点优化高分辨率视频生成效率。大模型的协同迭代，为AIGC从实验室研发向产业化布局奠定了技术基础。

文生视频技术的迭代显著提升了内容可用性。早期Imagen Video模型仅能生成短时长艺术风格视频，剧情连贯性不足，难以适配微短剧生产需求。2023年NUWA-XL采用“粗到细”并行生成策略，解决了长视频帧间连贯性问题，兼具全局与局部一致性。2024年Sora在视觉一致性、物理合理性与世界逻辑连贯性上实现了里程碑式跃迁。后续Chai模型、AMD-Hummingbird进一步提升视频稳定性、画面清晰度，国产Seedance聚焦1080P高清视频生成，更贴合微短剧平台画质要求。文生视频在可控性、稳定性与画质上的持续突破，支撑了技术在微短剧生产场景中的落地转化。

依托AIGC底层模型的迭代，各类AI应用工具创新正推动AIGC技术深度嵌入微短剧生产流程。LibTV创新采用双入口架构，面向人机两端提供专业视频创作服务，构建了“无限画布+节点工作流”的完整创作生态。360纳米漫剧流水线、天工微短剧工作台则聚焦于微短剧工业化量产的核心需求，主打全流程自动化创新。各类AIGC应用创新不断破解微短剧产业产能有限、门槛过高的核心痛点，加速技术落地部署，为人智协同的规模化内容创制发展注入了动力。

2.2 产业监管收紧，提升精品内容准入门槛

产业监管体系完善与审核标准收紧，是推动实拍微短剧向AI漫剧转型的制度动因。随着微短剧产业的低俗化、同质化等问题日益突出，监管政策逐步由包容审慎转向分类分层、精准治理。2024年，国家广播电视总局实施“分类分层审核”“白名单”及“总编辑内容负责”等制度。2026年1月起，进一步调整了微短剧的分类分层标准，抬高内容准入门槛，倒逼产业从流量扩张转向质量深耕，为我国AI漫剧的规范化发展创造了制度空间。

监管收紧提升精品准入门槛，传统小成本、快产出、低质量的实拍微短剧正在逐步被市场淘汰。随着真人实拍短剧项目的亏损率超过90%，红果等平台不再为真人实拍剧项目慷慨垫资，超60%的中小实拍制作团队转向低成本、易合规的AI漫剧赛道。2026年第一季度，微短剧新增制作主体同比下降了37%。在一定程度上，政策收紧给小型微短剧承制方带来巨大生存压力，迫使其数字内容生产模式向AI漫剧转型。

此外，相较于实拍微短剧“零工创作模式”，AI漫剧在脚本生成、素材创作等各环节规范性更高，内容创制更加可追溯、可管控。实拍微短剧受成本限制，多以导演为中心，依赖创作者即兴创作，导致微短剧创制流程把控难度大、合规风险高。摆脱对真人实拍素材的依赖后，AI漫剧通过人智协同工作流的搭建，依靠关键词过滤、模型调校等技术手段，前置了违规风险管控，降低风险，使其在行业监管收紧的政策背景下，成为实拍微短剧合规转型的首要选择。

2.3 资本逐利导向加速去实拍化进程

微短剧受众规模的迅速增长，使其受到资本市场青睐。从资本布局来看，A股已有16家上市公司明确布局AI漫剧业务。2026年以来，这些公司股价平均涨幅超16%，其中引力传媒累计涨幅近60%。市场化资本注入，推动产业资源向AI漫剧聚集，加速实拍微短剧的去产能进程。

资本的逐利本性决定了其对风险的天然规避，真人实拍受天气、场地、演员状态等不可控因素影响，项目延期风险显著高于AI漫剧。拍摄完成后，真人表演尺度、剧情细节呈现等都可能成为审核卡点，导致项目无法按时上线。而AI漫剧无需真人演员，可有效规避上述风险，成为资本更稳妥的投资选择，进一步倒逼实拍剧逐步退出核心赛道。

资本对效率的极致追求，推动微短剧向工业化、流水线式生产转型，这与AI漫剧生产模式高度契合，加速去实拍化。真人实拍微短剧各环节耗资耗时，周期常达数周。AI漫剧依托成熟人智协同工作流，生产周期可压缩至一周甚至数天，能快速响应市场，满足资本快速变现诉求。

成本压缩也是资本逐利的核心诉求。AI漫剧与真人实拍剧的成本差距是资本推动去实拍化的关键。真人实拍剧成本集中在演员片酬、场地设备及后期团队等，头部演员的片酬甚至占比过半，严重压缩了中小实拍微短剧项目的盈利空间。而AI漫剧的成本主要集中在剧本采购、AIGC工具使用及小班底创作人员上，整体成本与实拍剧差距悬殊。成本压缩的潜力促使资本将资源向AI漫剧倾斜，加速了去实拍化进程。

文本创制是AI漫剧生产的起点，剧本的创作逻辑、流通机制与审核规则均围绕市场爆款适配展开。微短剧产业发展正趋于成熟，已经形成了以平台为核心的多方协同剧本创作流通体系。从业者R1P1称：“红果、番茄等头部平台掌握着主流网络文学IP与短剧发行渠道，形成了剧本收稿、审核、采购、制作的全链条闭环。”具体而言，AI漫剧剧本的流通逻辑为：（1）作者投稿至平台剧本广场；（2）平台审核后，或直接收 购优质剧本版权用于自制内容，或挂 牌至剧本广场供出品方、承制方选购；（3）承制方购买版权自主制作，或 承接平台直接委派的制作任务，成品最终交由平台发行。

此模式下，平台凭借剧本广场的准入、审核与流量分配等规则成为剧本流通的唯一核心中介，掌控定价、筛选与分发权，把控内容生产前端。创作者与制作方均需遵循平台体系，选题、风格与制作策略贴合流量导向，形成平台制定规则、创作者被动适应的产业格局。

AI漫剧剧本创作受流量约束影响，形成爆款导向的模仿式、多故事融合式再生产。即以模仿爆款、贴合时事热点为核心进行再创作，从而形成以“洗稿”“爆点融合”为主流的剧本创作方式。从业者R3P1坦言：“80%~90%的AI漫剧剧本都是换名改字的洗稿，优质作品会把多个爆款的爽点、冲突点融合，再加点时事梗，流量更有保障。”如此高的比例，揭示出其创作已从传统内容创作的“灵感”写作模式，转变为一种基于数据挖掘和爆款元素组合的模块化再生产。这种模式不仅是效率的提升，更是一种风险规避策略：人类创作者将创作拆解为可验证的“爆款元素”，AI充当文化市场过滤器，导致原本属于人类的个性化表达被流量公式取代。

结合调研及访谈情况，AI漫剧的剧本创作模式可分为四类：一是跟进热播微短剧的同类题材，贴合受众偏好创作类似剧本；二是植入热门社会时事、网络热梗，提升内容的话题性；三是对热播微短剧、头部网文作品进行重写，即“洗稿”；四是拼凑同题材多个爆款作品的核心爆点，融合形成新剧本。

创作完成后需通过平台进入流通市场，这一过程被称为“过稿”。尽管AI漫剧的视频素材多依靠大模型生成，但平台对剧本的评估却严格限制AI的使用。从业者称，平台“过稿”采用机器初审与人工复审的双重模式，审查剧本的AI生成率、剧情合理性和抄袭侵权风险。R1P1:“平台会先通过AI检测剧本的AI生成占比，纯AI创作的稿件一般直接驳回，通过AI检测的剧本再由人工核查剧情逻辑、是否抄袭。”这种人机双重审查机制构建了一种不对称的控制结构：平台以技术手段确立内容的准入壁垒，创作者既要保证作品“像人写的”，也要使其符合爆款套路。这意味着AI被内化为一种隐形的审查官，迫使人类创作者在创作前期就主动迎合其算法偏好。

平台严格的剧本审查既响应产业监管政策，也有效管控了项目风险。承制方R2P1指出：“平台会从中抽成，赚两头钱。”在此机制下，平台以低风险、高流量、可复制为基本导向，在规避政策与版权风险的同时，依托版权与发行环节获取双重收益。

综上，AI漫剧文本创制环节呈现“人类主导AI辅助”的协同模式。该模式中，人类负责创意整合、内容合规与价值判断，AI仅辅助生成文本提升效率。同时，微短剧平台依托内容审核、剧本流通与流量分配体系搭建产业运行规则，主导数字内容前端创作的导向。人类创作者、AI和平台三者共同建构起以流量适配、风险可控、高效复制为特征的剧本创作机制，成为AI漫剧全流程生产的起点与基础。

3.2 AI拆本：从叙事言语到机器指令的翻译劳动

剧本“过稿”后，交由AI漫剧承制方创作视频素材。拆本是视频素材创作的前置工序，也是AI漫剧区别于真人实拍微短剧的核心环节。所谓拆本，是指将完整剧本拆解为适配文生视频的分镜头脚本。调研显示，该环节通常由人类导演先检查剧本质量，再交由AI工具批量拆解生成分镜头脚本，最后由人类导演再次检查AI生成脚本的精准性。

AI拆本前，导演一般会组织团队进行剧本围读，规避内容逻辑漏洞。R1P1称：“AI拆本是逐字执行剧本内容，不会自动重组逻辑，人工不先改bug，生成的视频会完全逻辑混乱。”传统影视创作中，围读剧本是为了打磨艺术细节，而在AI漫剧中则变成了风控工序。人类导演必须预先剔除所有可能导致AI理解歧义的模糊性表达。这标志着数字内容创作的重心从追求作品的艺术感染力，转向追求机器执行的确定性。

剧本围读后，先由AI工具拆解分镜，再经人工精修以适配提示词工程需要。而实拍微短剧为压缩拍摄周期，大多取消分镜制作环节，依赖导演现场与摄影师、演员沟通完成即兴镜头创作。AI漫剧承制方出于文生视频的提示词需要与成本损耗的考量，需要先完成对剧本的精细化拆解，保证提示词精确，避免反复修改而提高成本。R3P3：“真人实拍短剧靠现场调度，不用写分镜。但AI生成视频是按次计费的，生成一条就会扣除相应积分，所以必须提前定好分镜描述，否则生成可用素材的成功率低，成本就会直接拉高。”

受AI按次计费、积分消耗的规则约束，制作方需人工精修分镜头脚本以提升提示词的精准度，提高素材的合格率。这种对提示词精准度的极致追求，实质是“数字泰勒主义”在数字内容创作领域的体现。为了保证产出率，复杂的导演思维被拆解为标准化的提示词工程，导致人类创作者的“审美判断”让位于词元经济模式下的“成本控制”，劳动过程也从艺术创造异化为对算法参数的调试。

综上，在AI拆本环节，人类创作者与AI形成了AI主导、人类审核的人智协同模式。该模式下，AI负责完成对剧本的拆解工作，人类创作者仅通过剧本围读、分镜精修，确保AI生成的分镜头脚本符合微短剧创制的规范性要求。

3.3 抽卡制作：以数字资产的固定性对抗AI算法的随机性

分镜脚本确定后，制作进入最耗时、成本最高的抽卡环节。抽卡是 AI内容创作的专属术语，指AI根据分镜脚本与提示词生成视频片段，再由人工筛选可用素材，为最 终剧集的“装配 ”准备材料。

当前，一部中小规模的AI漫剧需4~5人协同抽卡。单条AI视频通常约15秒，但仅约5秒可用。因此，“要像抽卡一样挑出合格的片段，凑成完整的剧情素材”（访谈记录2，R2P2）。故抽卡既是对AI生成内容可用性的人工确认，也是将多条可用片段初步拼接为完整剧集素材的过程。

由于AI生成内容存在高度不确定性，AI漫剧的创作通常以构建数字资产为起点。数字资产指单位或个人拥有且可以控制，能够带来经济效益的资源和财产，涵括如文本、影像、音视频、网页、电子邮件、编码等广泛的数字内容。AI漫剧创作者所说的数字资产，指的是AI生成视频片段的基础元素，包括人物形象、场景、道具等相对固定的视觉素材，其核心作用是保证AI生成内容的视觉一致性。R1P1：“制作前必须先出数字资产，把人物、场景、道具的图片确定下来，用@符号绑定到AI工具里，不然生成的人物、场景会来回变，完全没法用。”只有固定了这些视觉要素，才能有效约束AI生成内容的随机性与波动性，确保全片风格统一、人物连贯，使零散的AI生成视频内容成为可剪辑、拼接、成片的基础素材。

建立数字资产，本质是创作者试图将流动、不可控的AI生成能力纳入工业化标准体系的努力。通过元素绑定赋予AI记忆与一致性，揭示人智协同的核心矛盾：人类渴望秩序，而算法生成本质上是概率与混沌。这一人智协同过程往往是人类单方面付出巨大精力填补算法漏洞。

数字资产构建完成后，抽卡人员可参考精细化提示词驱动AI生成素材。提示词除明确风格、人物、环境等要素外，还需要严格限定数字资产规范使用，避免片段之间存在逻辑错误。

生成视频素材主要以消耗词元（Tokens）或其积分形式，不同模型、品质、速度所需的词元或积分不同，耗时也不相同。2026年以来AI漫剧呈现井喷式增长，词元或积分价格持续上涨，承制方的成本压力也随之增加。从业者R2P1称，“即梦今年已经涨了三次价了，导致现在一部剧的制作成本直接翻倍。”随着词元价格上涨，技术带来的效率红利正在被平台方的定价权吞噬。AI漫剧承制方不得不通过更高强度的“提示词优化”劳动来对冲词元成本。这意味着，技术进步并非直接解放劳动者，而是通过提高“合格品”的获取门槛，加剧了人类创作者的劳动密集度。