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當(dāng)生成式 AI 成為內(nèi)容團隊的標(biāo)配工具，產(chǎn)品經(jīng)理卻發(fā)現(xiàn)：它更像是“半成品制造機”，而非真正的生產(chǎn)力引擎。本文基于一線團隊踩坑報告，拆解 AI 生圖/視頻的三大關(guān)鍵斷層，提出從工具到系統(tǒng)的躍遷路徑，幫助內(nèi)容團隊真正把 AI 用好、用對、用出價值。

大家有沒有發(fā)現(xiàn)，很多時候我們都被 “技術(shù)參數(shù)炫技” 騙了。

作為一個 AI 產(chǎn)品經(jīng)理，當(dāng)我實際進行模型對接的時候，往往會發(fā)現(xiàn)生成結(jié)果不盡如人意的尷尬時刻，例如視頻的整體風(fēng)格 AI 不理解，主體前后不一致，主要角色的衣服造型在視頻里出現(xiàn)了偏差，做得越久你越會在思考，這些上億的參數(shù)，真的摸到了行業(yè)的真需求嗎？

最近翻完華安證券 2025 年 7 月發(fā)布的《AI 系列專題跟蹤：視頻及圖像生成模型》報告，我終于找到了解惑的方向——并非 AI 技術(shù)本身存在局限，我們常常陷入“堆砌功能、炫耀參數(shù)”的誤區(qū)，忽略了從行業(yè)實際運作場景中挖掘真實需求。

今天就以產(chǎn)品經(jīng)理的視角，拆解報告里那些貼近落地的案例，聊聊做 AI 產(chǎn)品時容易踩的坑，以及如何真正貼合行業(yè)需求。

一、別執(zhí)著“生成時長”，行業(yè)更需要“效率提升”

前陣子我的朋友對接一位影視行業(yè)的客戶，對方制片人跟他吐槽：“你們總說 AI 能生成 20 分鐘動畫，但我們實際工作中，改一版分鏡要等 3 天，AI 生成的角色衣服顏色還總前后不一致，這樣的‘長視頻能力’對我們來說沒用?！?當(dāng)時他還不服氣，直到看完報告里的案例，才意識到我們對“需求”的理解有多偏差。

報告顯示，當(dāng)前 AI 已能為《海上女王鄭一嫂》這類院線電影提供“劇本生成→角色建?！鷦赢嬌伞湟艏糨嫛比溌份o助，但最受劇組認(rèn)可的，并非“生成超長視頻”的能力，而是“快速試錯”的價值。比如騰訊為《斗羅大陸》開發(fā)的 ZenRender 引擎，原畫師只需繪制草圖，AI 能在 10 分鐘內(nèi)完成上色與細(xì)節(jié)填充，效率比人工操作提升 3 倍；上海電影與即夢 AI 合作的“未來影像計劃”，借助 AI 對《大鬧天宮》中的孫悟空進行“數(shù)字重生”，無需依賴?yán)纤囆g(shù)家手工修復(fù)細(xì)節(jié)，大幅縮短了制作周期。

這讓我想起之前的一款 AI 影視工具，我們花費三個月時間優(yōu)化“生成 1 小時長視頻”的功能，結(jié)果客戶反饋“還不如一款能快速調(diào)整分鏡的工具實用”。如今才明白，影視行業(yè)的核心需求從來不是“延長生成影片時長”，而是“將 AI 嵌入現(xiàn)有制作流程，幫工作人員減少重復(fù)性勞動”。

游戲行業(yè)的需求邏輯也類似。上次與某游戲研發(fā)團隊交流，美術(shù)設(shè)計師提到“修改一個角色的頭發(fā)紋理需要 2 天時間”，但報告中提到的騰訊混元 3D 生成模型 2.0，能將角色建模時間壓縮至分鐘級，還能將“幾何結(jié)構(gòu)”與“細(xì)節(jié)紋理”拆分優(yōu)化。此外，愷英網(wǎng)絡(luò)的《EVE》AI 陪伴游戲，通過自研的記憶模型記錄玩家偏好，當(dāng)玩家提及喜歡古風(fēng)服飾后，后續(xù) NPC 會主動推薦相關(guān)裝備——這才是玩家真正需要的“個性化互動”，而非單純生成一個視覺華麗卻缺乏交互的場景。

二、用戶抱怨“AI 聽不懂指令”，問題不在提示詞，在輸入方式

做 AI 產(chǎn)品時，幾乎都聽過用戶的這類吐槽：“我想要‘溫暖的陽光’，AI 卻生成了‘刺眼的強光’！” 此前我們總認(rèn)為是用戶不擅長撰寫提示詞，直到看到報告中“多模態(tài)輸入”的相關(guān)案例，才發(fā)現(xiàn)是我們提供的交互工具太過單一。

報告指出，快手可靈 2.1 推出的“MVL 交互理念”，允許用戶上傳一張“藍(lán)色科技感 LOGO”圖片，再補充一句“需要動態(tài)旋轉(zhuǎn)效果”的文字描述，AI 就能精準(zhǔn)生成符合預(yù)期的內(nèi)容；阿里通義萬相則針對廣告行業(yè)需求，支持用戶上傳產(chǎn)品圖片后，直接生成“360 度旋轉(zhuǎn)展示視頻”，無需文案人員反復(fù)調(diào)整提示詞。

這讓我聯(lián)想到之前的踩坑經(jīng)歷：我們開發(fā)的第一款 AI 繪圖工具，僅支持純文字輸入，用戶改稿率高達(dá) 60%；后來增加了“上傳參考圖”的功能，改稿率直接下降一半?，F(xiàn)在才意識到，并非用戶表達(dá)能力不足，是我們沒有提供“更符合人類直覺的交互方式”——多模態(tài)輸入不是為了炫技，而是真實解決用戶“指令傳達(dá)不準(zhǔn)”痛點的剛需功能。

還有一個常見的尷尬問題：AI 生成內(nèi)容時常違背物理規(guī)律。之前看到同事用某工具生成“下雨場景”，結(jié)果雨滴呈現(xiàn)“向上飛濺”的狀態(tài)；報告中也提到，這是 AI“局部合理、整體荒謬”的典型問題。不過 Runway Gen-4 的生成式視覺特效（GVFX）技術(shù)給出了較好的解決方案，其生成的特效能與實拍畫面無縫融合，光影過渡自然；可靈 2.1 也通過優(yōu)化物理模擬算法，讓水流、布料的運動軌跡更符合現(xiàn)實規(guī)律——可見，解決這類基礎(chǔ) bug，比堆砌參數(shù)更能提升用戶體驗。

三、C 端會員難盈利，B 端定制才是增收關(guān)鍵

剛涉足 AI 產(chǎn)品領(lǐng)域時，一門心思聚焦 C 端會員體系，認(rèn)為“只要用戶規(guī)模上去，盈利自然不成問題”，結(jié)果月收入僅幾十萬，還頻繁收到“收費過高、實用性不足”的吐槽。直到看到報告中的商業(yè)化數(shù)據(jù)，才發(fā)現(xiàn)真正的盈利增長點在 B 端定制服務(wù)。

報告顯示，快手可靈已對接小米、藍(lán)色光標(biāo)等數(shù)千家 B 端客戶，為在線教育行業(yè)提供 AI 課程視頻生成服務(wù)，為電商行業(yè)制作產(chǎn)品動態(tài)展示內(nèi)容；阿里通義萬相則幫助企業(yè)實現(xiàn)“老視頻翻新”，例如某家電企業(yè)需要更換產(chǎn)品宣傳視頻的背景，無需重新拍攝，通過 AI 即可完成調(diào)整，直接節(jié)省數(shù)十萬元拍攝成本。

如今深刻體會到，C 端用戶需要的是“低成本、輕量化的工具”，而 B 端客戶更看重“能解決具體業(yè)務(wù)問題的定制方案”——此前執(zhí)著于 C 端會員，其實是走了方向性彎路。

四、AI 產(chǎn)品避坑指南：報告沒明說，但 PM 必須知道

報告結(jié)尾提及了行業(yè)風(fēng)險提示，結(jié)合實際工作經(jīng)歷，我補充三點產(chǎn)品經(jīng)理視角的避坑建議：

第一，警惕“技術(shù)萬能論”。曾有某 AI 模型廠商宣傳“3 個月推出新版本”，結(jié)果 6 個月后才完成更新，我們此前將核心功能依賴該模型，最終只能緊急尋找替代方案——做 AI 產(chǎn)品，必須為技術(shù)迭代不確定性預(yù)留“Plan B”。

第二，重視版權(quán)合規(guī)問題。之前有同行的 AI 工具因“生成內(nèi)容涉及侵權(quán)”被起訴，我們現(xiàn)在開發(fā)產(chǎn)品時，會參考報告中 LiblibAI 的做法，提前搭建版權(quán)保護生態(tài)鏈，明確用戶生成內(nèi)容的責(zé)任歸屬，避免后期陷入法律糾紛。

第三，拒絕“叫好不叫座”。我們曾推出一款用戶口碑極佳的 AI 工具，但因技術(shù)成本過高導(dǎo)致定價超出企業(yè)承受范圍，最終只能收縮業(yè)務(wù)——商業(yè)化設(shè)計必須平衡“技術(shù)投入”與“用戶付費能力”，否則再優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品也難以持續(xù)運營。

寫在最后

看完這份報告，我最大的感悟是：AI 產(chǎn)品早已度過“比拼參數(shù)”的階段，當(dāng)下的核心競爭力在于“理解行業(yè)需求”。我們常常執(zhí)著于“上億參數(shù)”“超長生成時長”等顯性指標(biāo)，卻忽略了用戶“少改一次稿”“多省一天時間”的隱性需求。

下次再有人向你炫耀“我們的 AI 模型參數(shù)達(dá) XX 億”時，不妨反問一句：

“它能幫用戶解決什么實際問題？”

畢竟，對產(chǎn)品經(jīng)理而言，打造“用戶愿意長期使用的產(chǎn)品”，遠(yuǎn)比打造“參數(shù)最頂尖的產(chǎn)品”更有價值。