AI在影视产业的应用现状 - AI最早应用于辅助传统影视制作 如2017年中影团队首次将AI生成技术用于电影视频素材修复 [2] - AI技术已用于虚拟拍摄 特种电影制作等领域 如《安国夫人》运用AI生成虚拟场景减少实景拍摄成本 [2] - 2024年以来伴随大模型发展 纯AI生成视频开始出现 如国产大模型在生成视频连续性上取得突破 [2] - 我国首部纯AI生成付费短剧《兴安岭诡事》上线3天内播放量突破3500万 [1] - AI短剧画质已达网络电影水平 但在细腻表演上与真人仍有差距 如眼神空洞 [3] 影视AI技术发展趋势 - 专业化趋势 现有AI大模型难以生成高品质影视作品 需针对影视应用设计 [4] - 通用化趋势 目前AI技术多针对单个影视作品研发 缺乏通用性 [4] - 建立自主智能影视制作体系 需研制具有自主知识产权的影视AI大模型 [4] - 2024年6月AIGC视听产业创新中心成立 标志AI生成影视作品进入"觉醒"阶段 [3] - 今年可能迎来技术奇点 若AI短剧实现盈利 将打通投资和收益的正向循环 [3] 影视AI面临的挑战 - 影视数据标注门槛高 涉及艺术创新 需专业人员分析解读 [5] - 复合型人才不足 需既懂影视制作又懂AI技术的人才 [5] - 影视和科技行业存在巨大隔阂 沟通困难 [5] - 中影研制视频修复模型耗时两个多月 其中1个半月浪费在反复沟通上 [5] AI对影视产业的影响 - AI可提质降本增效 如《只此青绿》诗意镜头从7人7天缩短为1人半天完成 [8] - 将颠覆传统产业格局 影视后期公司从末端走向前端 开始智能化转型 [8] - 开辟新赛道 AI电影成本远低于传统电影 降低行业资源门槛 [8][9] - 部分演员可能被取代 特别是演技差 仅靠颜值的演员 [1][7] - 未来将进入真人和数字演员共存阶段 优秀演员仍不可替代 [7][8] AI影视的延伸影响 - 技术可延伸至广告 教育 直播 文旅等其他产业 [9] - 影视后期企业掌握大量视听数据资产 可带动万亿级视听市场 [9] - 将推动影视产业真正走向由创新 创意驱动 [9] - 如《兴安岭诡事》技术计划拓展至教育领域 [9]

AI平台转型与产品布局 - 谷歌I/O大会完全被AI技术主导 展示算法突破和全新AI产品矩阵 标志AI平台转型进入新阶段 [1] - AI搜索功能已向全美开放测试 将逐步推广至主搜索系统 每次搜索可实时生成个性化结果页面 含互动图表和定制应用模块 [1][2] - 谷歌推出Gemini重大升级 Veo 3和Imagen等产品 展现技术落地与产品推出的极强自信 源于AI领域持续深度与广度突破 [4] - AI正扩大产品开发参与群体 作为通用平台向人类赋能 形成乘数效应 编码IDE 视频创作 法律援助 医疗转录等领域企业级应用正在落地 [7] 平台转移与技术演进 - AI平台转移本质是用户界面变革 实现更自然语言交互 平台能自我创造与改进 形成良性循环释放创造力 [5] - 当前处于"氛围编码"阶段 以Veo 3为标志 AI发展速度将超越移动设备与互联网 掀起技术浪潮 [6] - AI驱动的增强现实眼镜被视为平台转移完整体现 谷歌与三星 Gentl Monster等合作 产品接近最终形态 预计明年数百万人尝试 [8] - 计算将变得触手可及 不再依赖特定设备形态 手机和笔记本电脑可能成为遗留平台 [9] 搜索生态与内容变革 - 网络页面数量过去两年增长45% 内容格式转换将无障碍 AI使多模态内容生产成为可能 [10][11] - AI概览和AI模式比传统搜索引擎导流更多 来源更广泛 流量质量提升 用户停留时间等指标改善 [14] - 搜索总量持续增长 包括苹果设备和平台 AI概览带来搜索量新增量 [15][16] - 网络本质是一系列数据库 AI将改变信息组织和呈现方式 出版商对AI模式愤怒 谷歌强调会标注来源并持续导流 [12][13] 商业模式与行业影响 - AI作为横向技术已渗透谷歌全业务链 通过订阅服务等模式逐步变现 技术创新将驱动多领域长期增长 [7] - 平台型企业如Uber DoorDash Airbnb可能面临AI中介化 但智能体若改善用户体验 企业将不得不参与 [17][19][20] - 智能体可能催生新商业模式 如消费者支付订阅费 智能体分配收入给服务提供者 类似信用卡手续费模式 [20] - 谷歌面临反垄断压力 但强调会继续投资基础技术 无论是否出售Chrome都将保持创新 [21]