2026年，国内AI视频领域的更新速度快到以月为单位。爱奇艺（IQ）专业级影视制作平台纳逗Pro的问世，更是标志着具备标准化影视制作能力的头部玩家正式入局。

当技术不再是瓶颈、当平台将资源向更多普通创作者开放，影视行业站在了一个奇特的十字路口：一边是爆发的产能，一边是尚未明确的规则与秩序。人与AI，到底应该怎样共处？

带着这个问题，新京报与中国传媒大学戏剧影视学院导演系副教授、AIGC影像研究者张净雨进行了对话。

AI商业长片前景可期，工业化仍需制度护航

AIGC正在向电影级的叙事和视听语言靠拢。“今年有没有可能出现AI深度参与的商业长篇作品？从创作端口看，文本质量达到这个水准的可能性是很大的。”张净雨推测道。

但她也表示，AIGC影像从“能看”走向“能上院线”，还需要迈过一些关键门槛。

最先要过的是标准关。传统电影进入院线需要拿到“龙标”，这意味着从分辨率、帧率到音频响度，都有一套严格量化的审核体系。但AIGC影像领域，至今没有出台一个具有公信力的工业标准文件。“大家都在等。”张净雨说。

同样关键的，还有法律与版权问题。工业化意味着可复制与规模化生产，也意味着权利边界必须清晰。从训练数据到作品归属，再到发行链条中的责任划分，相关规则仍在逐步建立之中。技术成熟只是第一步，制度成熟才是工业化真正的基础。

导演职能正在分裂，系统协作成为新常态

当AI深度介入创作，一个无法回避的问题出现：在传统电影工业中被奉为圭臬的“导演中心制”，是否正在瓦解？

“导演是唯一创作者这句话本身，在电影史上也是一个被建构出来的概念。”上世纪50年代，法国新浪潮的戈达尔、特吕弗等人为对抗僵化的法国电影工业，喊出了“作者论”，将导演推上神坛。进入AIGC时代，创作者的身份变得更加复杂。张净雨用吉卜力风格举例：如果有人用吉卜力画风的模型生成了一部作品，那么宫崎骏本人是否也算参与了创作？训练模型的工程师是否也在创作？甚至那个写提示词的人和那个最终决定选用哪个镜头的人，谁更接近“导演”的本质？

更值得关注的是，导演的职能本身正在发生分裂。张净雨描述了AIGC创作流程中出现的三类关键角色：做意图决策的人——决定风格方向、选择哪个镜头；做系统架构的人——知道为了实现某种效果，该先用哪个工具、后接哪个软件、怎么组合效率最高；专门负责与AI对话的提示词工程师。“这三个人可能是一个人兼任，也可能是一个团队分工协作。导演这个身份，正在从单一控制者变成一个系统协作者。”

这种能力变化已经开始反映在高校的人才培养方向上。“现在包括中国传媒大学在内，不少院校都在推动教育教学改革，重新强调通识教育。”她解释道，AI本身可以被视为一个庞大的人类艺术数据库，而创作者能否与之形成有创造力的互动，很大程度上取决于自身的积累是否足够深厚。

因此，相比过去强调细分技能训练，当下更加重视审美素养与跨领域能力。社会调查、生活体验等实践环节，也正在被纳入教学体系，因为这些真实的经验，正是未来影视创作者最重要的基础。

人机协同，创作才能走向更深处

随着生产流程压缩、创作门槛降低，行业在享受技术红利的同时，也开始面对另一个问题：作品生成越来越快，审美却越来越像。这也是张净雨在教学与研究中思考的问题。

张净雨告诉记者，在课堂上，如果让学生连续看一个下午的AIGC作品，“大家都会累”。在她看来，问题并不在AI本身，而在于形式与内容之间的失衡。“AI擅长渲染奇观，但如果创作者本身缺乏讲好故事的能力，形式美学又趋于雷同，审美疲劳是必然的。”

张净雨认为，人类创作者要想适应AI辅助的创作，需要具备以下能力。

首先是审美素养。“AI背后是一个人类艺术的巨大数据库。你和它对话，本质上是你的个人数据库和它的数据库在碰撞。你自己积淀的程度，直接决定了你能激发它产出什么水平的作品。”当专业细分技能可以被AI分担，一个人的审美高度反而成为决定创作上限的核心变量。

其次是生命体验。“每一个人的个体感受、情感经历、生命经验是独一无二的。机器可以模仿技巧，但模仿不了‘为什么这个瞬间让我想哭’。这是你作为人的独特性资产，是你在人机合作中最核心的筹码。”

最后是赋予意义的能力。“AI可以把讲故事的技巧模块化，但它永远很难决定什么样的故事是有意义的。我为什么要选择这个故事而不是那个？为什么用这种方式而不是那种？在无数个正确的镜头里，哪一个能真正打动人？这些关于意义和价值的判断，至少现阶段，是AI无法替代的。”

采访结束时，张净雨提到一个细节：在一些AIGC作品的字幕上，已经开始出现“工作流总设计师”“提示词策展师”这样传统电影工业中没有的岗位名称。新的名字意味着新的分工，新的分工意味着新的生态正在成型。而它最终指向的，是人与技术合力推开的那扇门：门后是更好的作品，是一个人独自走不到的远方。