摘要：哈喽，大家好，我是小方。今天这篇评论，我们主要来看看一个电影行业“老兵”，如何用AI技术，试图给普通人“发”一个专属的虚拟剧组，让每个人都能当导演。这背后既是一个人的职业转折，也是一个行业面对技术冲击时的缩影！

哈喽，大家好，我是小方。今天这篇评论，我们主要来看看一个电影行业“老兵”，如何用AI技术，试图给普通人“发”一个专属的虚拟剧组，让每个人都能当导演。这背后既是一个人的职业转折，也是一个行业面对技术冲击时的缩影！

梁巍的故事，要从他上一段职业生涯说起，他曾在电影行业摸爬滚打了十六年，成立过电影公司，经手过近200部院线电影，经历过行业从热钱涌动到回归冷静的全过程。

转折点出现在他个人投资7000万的一部电影，因主演的个人问题，在临近上映前被紧急叫停。影片在压了四年后重新剪辑上映，最终只收回400万票房。同时，他高价购买的海外电影版权项目，也因融资中断而被迫停摆。一系列挫折，让他深感传统影视制作模式的高风险与不确定性。

正是这些经历，促使他转向寻找新的出路，起初他只是想用AI工具为自己手头的动画电影项目降本增效，却发现市面上的AI视频工具要么是面向开发者的底层模型，技术门槛过高。要么是功能简单的“套壳”应用，难以满足专业的叙事需求。他意识到，自己16年的电影工业流程经验——从剧本、分镜、摄影到灯光、剪辑——或许可以成为“封装”成AI智能体的独特资产，于是，他拉来前阿里和美团的架构师做合伙人，共同创办了AI视频平台MovieFlow。

MovieFlow的核心思路，是把一个实体电影剧组的专业分工，拆解成多个协同工作的AI智能体（Agent），当用户输入一个想法或一段剧本后，后台的“编剧Agent”会负责完善故事脉络，“分镜Agent”构思画面，“摄影Agent”和“灯光Agent”则分别决定镜头语言和光影氛围。这些智能体像真实的剧组人员一样“开会”协作，最终调用合适的大模型生成视频，并自动完成剪辑和配乐。

梁巍认为，这弥补了当前大模型的一个关键短板：它们“看过”无数成片，“读过”大量剧本，却不清楚从文字到影像的中间工业流程是如何协作的。通过这种“多智能体协同”架构，MovieFlow旨在生成具有连贯叙事能力的长视频，而不仅是几秒钟的炫酷片段。平台上线约两个月，全球用户数已超过四十万。

梁巍的转型，发生在传统影视行业面临挑战的背景下。根据公开数据，中国电影年度总票房从2019年的约600亿元高点，回落至近年400多亿元的规模。行业投资趋冷，项目风险高企。梁巍算过一笔账：2024年国产电影票房约300亿元，分到投资制作方的约100亿元，但全年行业制作总成本可能高达千亿级别，这意味着多数项目亏损是常态。

与此同时，AI生成内容（AIGC）的浪潮正在涌动，就在上个月，另一家专注于AI生成3D内容的中国初创公司“Meshy”，宣布完成了新一轮融资。其创始人曾表示，他们的目标是让3D内容创作像使用美图秀秀一样简单，这与MovieFlow“让影视创作大众化”的愿景异曲同工，都指向了降低专业内容生产门槛的趋势。

MovieFlow的早期用户已经展现出丰富的创造力。有人用它制作音乐MV，有旅行社用它生成游轮宣传片，苏丹的教育部门甚至用它为孩子们制作本土语言的教学视频。梁巍对未来的设想更为宏大：他希望构建一个UGC（用户生成内容）社区，在这里，每个人都可以是导演，可以消费由AI生成的、理论上无限长的个性化剧集，甚至与虚拟角色互动。

当然，前路并非一片坦途。AI生成视频在画面的精细度、逻辑的连贯性、特别是版权归属等问题上，仍面临诸多技术和法律上的挑战。如何在海量UGC中保证内容质量、建立健康的社区生态和可持续的商业模式，都是摆在面前的现实问题。目前，MovieFlow的主要功能免费向用户开放，通过去水印、插队生成等增值服务获取收入。更长远的商业构想，则包括与品牌合作进行内容内植入、引入经典IP或明星的数字分身供用户付费调用等。

一个曾经的电影制片人，正在用代码和算法，试图解构并重建他熟悉的电影工业。梁巍和他的MovieFlow所代表的，不仅是工具的创新，更是一种生产关系的想象。将曾经高度中心化、资本密集的影视制作权，部分地下放给每一个有表达欲的个体，这条路能否走通，尚未可知。

但它清晰地指向了一个未来：技术正在重塑讲故事的方式，而每个人，都可能成为这场变革的参与者和受益者。

来源：文渊的历史书