▶ 本报记者 罗晓燕
近日，首届阿斯塔纳人工智能（AI）电影节在哈萨克斯坦举办。作为当前全球规模最大的原生AI电影国际竞赛之一，赛事共收到来自125个国家和地区的8067部作品，创作调用超80种大模型，最终25部作品入围终评，赛事总奖金与创作基金规模达200万美元。中国2xLabs团队打造的东方奇幻短片《合龙》拿下开放竞赛单元最佳故事奖。
与此同时，AI电影正从电影节走向院线。10月23日，AI院线长片《三星堆·未来往事》上映，被视为AI电影进入商业院线的一次“破冰”。影片上映以来，市场反馈与观众评价出现分化：有观众肯定其探索意义与场面完成度，也有观众对AI生成画面的细腻程度和叙事连贯性提出质疑，票房表现亦较为平淡。
从短片竞赛到院线长片，AI电影的技术进步有目共睹，但商业院线检验才刚刚开始。多位业内人士在接受本报记者采访时表示，AI降低的是制作门槛，但并未降低创作门槛；AI电影要走得远，关键不在于让AI取代人，而在于实现人机协同。
制作门槛降了
创作门槛没有降
当前业内所称“原生AI电影”与“AI参与制作”并非同一概念：前者指较大程度依托AI生成完成的作品，后者覆盖范围更广。概念虽有差异，但共同指向一个趋势——AI正深度介入电影创作流程。人机如何分工，成为观察AI电影创作的关键。《合龙》的创作实践提供了一个样本。
《合龙》全长约17分钟。上线之后，不少网友感慨“看不出是AI制作”。在该片执行导演刘树恒看来，观众口中的“AI味”，根源并不完全在于模型的生成能力，更多取决于创作者使用工具的方式。“如今，AI已经能够产出画质精良的画面，但如果作品只是堆砌技术特效，缺少鲜活人物、真挚情感和完整叙事，观众依然能感受到作品生硬的生成感。”
据介绍，《合龙》由10余人的团队分工完成，涵盖编剧、导演、美术、人工智能视觉生成及剪辑、后期制作等环节，算力成本不到10万元。其中，正式生成视频只用了一周多的时间，创作团队将更多时间用于打磨剧本、确定视觉风格。“AI可以快速批量生成视觉素材、高效试错不同视觉方案，但一个故事能否打动人心，最终依靠创作者对故事的理解、对人性的观察，以及提出问题、表达观点的能力。”刘树恒说。
刘树恒介绍，在《合龙》的创作流程里，人机分工清晰明确：人牢牢掌握叙事逻辑、审美判断与创作方向，守住创作的灵魂；AI主要承担视觉落地工作。“创作者需要通过反复提示、筛选、调整，把脑海里的想象转化为画面。不是让AI替代创作者，而是把它变成一个表现力更强的创作工具。”
“AI提供了一条实现想象的新路径，但无法替代创作者对人物、人性与世界的思考。”《合龙》执行导演王语宸表示，《合龙》创作灵感源自《富春山居图》分而复合的历史，落脚在架空世界里一个孩子朴素的心愿——跨过断桥，去找妈妈。“越宏大的主题越需要具体的人物和情感去承载。观众很难因为一个概念而感动，却会对角色的经历与选择产生共鸣。”
创作过程中，技术难题接踵而至。王语宸坦言，团队遇到的最大技术难题并非单个画面的质量，而是长内容的整体一致性，即人物情绪能否连贯、空间关系能否保持、视觉风格能否全片统一。为解决这一难题，团队把功夫下在生成之前，即每一场戏先由导演“讲戏”，明确情绪、表演、光线和场景风格，再据此生成电影画面，从流程上约束AI。以一场渡口送别的群像戏为例，因涉及众多人物细节和留白构图，创作团队反复生成、多轮优化才使影片达到预期效果。
“AI降低了制作门槛，创作门槛却没有随之下降。”王语宸认为，未来AI影视作品之间的差距，不再由制作预算、渲染规模决定，而是取决于创作者的审美、叙事能力与价值表达。AI出片速度很快，但能够沉淀下来的好作品，依旧需要充足地思考与打磨。
门槛虽降
电影标尺不能松
“以往AI生成影像普遍存在人物面部崩坏、肢体扭曲、物理常识错误、表演机械僵硬等问题。但此次入围阿斯塔纳AI电影节终评的25部作品，可以说一只脚已经跨过电影合格门槛。”本届电影节国际评审、中影人工智能研究院院长马平告诉记者，虽然我们从专业视角仍能看到零星瑕疵，但这并不会破坏普通观众的观影沉浸感，部分作品更是很难分辨到底是实拍的还是AI生成的。
不过，AI生成画面，仅仅是AI电影创作的起点。“就像过去用摄影机拍下镜头，只是电影漫长制作流程的第一步。单镜头生成之后，还需要创作团队协同，依照剧作逻辑组织视听语言，搭配声音、调色等工序，完成后期制作，最终形成可进影院放映的成片，这是一套完整的工业链条。”在马平看来，AI电影要真正迈过行业关口，核心是让AI从“生成画面的工具”升级为“服务叙事的工具”，这一步必须由电影人来主导。
同为电影节国际评审，北京电影学院动画学院副院长王昊观察到，评委看片时，已经不再纠结一部影片是不是AI生成的。不少入围作品成熟流畅，具备完整的电影艺术质感。但她也直言，虽然国内人工智能生成内容（AIGC）技术发展迅速，但AI电影作品在思想表达层面仍存在短板。
王昊提出，一部合格的AI电影有两层评判标尺：一层是技术标尺，包含分辨率、帧率、清晰度等指标；另一层是电影标尺，镜头剪辑、焦点调度、配乐字幕的时机把控，共同构成视听语言。“目前，网络上大量AI影视作品观感虚假、内容趋同，本质上就是两套标准模糊、缺失电影思维造成的。”
标准与协同机制
仍需补位
人机协同，不只是一种创作方法论，更离不开行业标准与产业生态的支撑。
“AI电影从生成演示走向专业生产，需要以共同规则衔接创作意图、技术实现与工程交付。”据马平介绍，中影人工智能研究院是国内电影行业首家聚焦AI自主研发落地的专业机构，4年前启动相关布局。目前，该研究院正在推进电影行业人工智能应用标准体系建设，按程序推进标准立项与后续编制，将分层次推进相关标准，联动科技企业、高校、科研机构协同共建。
在技术落地方面，中影人工智能研究院围绕电影生产与传播链条形成六大系统，覆盖导演创作、视觉创意、角色呈现、场景设计、智能译制和内容分析。其中，中影电影AI配音译制系统基于长期积累的电影声音与译制经验开展模型训练和质量评价，从语音质量与表演效果两个维度检验生成结果，再经专业审听、修改和混录完成交付。目前，该系统已完成《长安三万里》《飞驰人生3》等多部影片的AI译制，并在海外市场取得良好发行成果。
“技术系统落地与标准建设需同步推进，只有让AI真正进入电影工业链条，人机协同才有产业基础。”马平表示，现有电影标准主要围绕介质、发行、放映环节制定。AI深度介入电影创作与制作流程之后，通用大模型和电影工业的真实需求错位明显，术语规范、生产流程、质量评价、素材存证核验等一系列标准，都属于空白地带。与此同时，版权归属、数据合规与演员权益等问题，也需在标准体系中同步回应。
马平认为，AI电影更像行业转型期的阶段性标签。“就像20年前电影行业热烈讨论数字电影，如今数字化已是常态。或许再过几年，大量影片都会使用AI参与制作，届时大家不会再在意画面到底是实拍的还是AI生成的。”
标准之外，电影人才培养体系同样亟待更新。王昊认为，AI时代电影院校不能只增设一两门AI技术课程，核心还是要夯实学生对电影本体的理解：编剧叙事、视听语言、镜头设计、审美判断。面对全网泛滥的同质化生成内容，独立审美愈发珍贵。同时，电影教学要兼顾“人机协同”和“人机边界”，创作者不能依赖AI给出的现成结果，应保持独立思考。“想要缩小国内AI电影和国际顶尖水平AI电影的差距，需要搭建自主的电影知识体系，在教育、创作、产业标准等多方面同向发力。”
作为本届电影节中国官方合作伙伴，北京中关村通力科技服务有限责任公司（以下简称“中关村通力”）负责中国区推广征集与国际专家评委推荐，助力中国产业界深度参与国际AI影视评审规则制定。中关村通力常务副总经理陈潇函告诉记者，国内AIGC技术底座和创作者生态具备优势，当前AI短剧出海付费需求旺盛。此次中关村通力与阿斯塔纳AI电影节合作，旨在打通海外传播通道，依托合作方完成文化内容的跨文化转译，把本土创作能力输出到海外。据了解，中关村通力今年4月在北京市石景山区落地“头号星系”OPC社区，目前已吸引30余家AI内容制作企业入驻。
