分类： 文章

声明：本文来自于微信公众号 光锥智能，作者：魏琳华

想拿AI赚到一个“小目标”，这是诈骗;但想拿它赚个9.9的小钱，可以说轻轻松松。

有人用AI“手搓”出背单词、定时打卡的小应用，比起需要每月订阅会员的同类产品，只需要花十几块就能一直免费使用;有人卖AI生成的拼豆参考图，吸引了大批爱好者;甚至有人直接卖起了产品提示词，让你轻松复刻出同款应用。

售卖它们的店铺，多数来自于个人店主，而非一个大机构。

“一人应用”的新时代已经来了:曾经需要专业程序员、产品经理、设计师协作数周才能完成的应用开发，只需要一个人把需求交代给AI，在手机上用几句话就能实现。

这些看似“玩票”性质的尝试，揭示了一个重要的变化:AI编程已经非常成熟，且使用门槛已经极大降低——只要你有灵感，AI就能帮你落地。

这哪是Vibe Coding，这就是Wish Coding（意图编程）。

但问题也随之而来:手搓容易，但如何让更多人获取它们，让AI搓出来的应用进一步完善，都成为了问题。上世纪90年代，电脑方兴未艾，但软件却获取困难时，乔布斯的公司开发出了首个应用商店AppWrapper，解决了这个问题。

AI时代，AI应用也应该有自己的流通场域。4月20日，蚂蚁的AI助手灵光推出了自己的新功能“灵光圈”，它把用户们用AI搓出来的一个个“闪应用”放进了这个社区，用户不仅能在这里获取到其他人开发的各类AI应用，还能把自己的应用放出来，交给别人“接力搓”，做出更完善的效果。

当Wish Coding的生态逐渐完善成型，一个超级个体推动的AI创作时代即将来临。

门槛降低

“一人搓应用”成为现实

想把创意做成产品，对于一个普通人来说，意味着他要么有编程能力，要么有养得起程序员的“钞能力”。

即便到了生成式AI爆发的当下，直接用AI生成产品代码，仍然要求用户具备一定的编程基础——你需要懂代码结构、知道如何调试、调用AI完成产品设计的各个步骤。对于完全没有技术背景的普通用户来说，这道门槛依然存在。

作为面向普通人的消费级Coding Agent产品，灵光推出的闪应用，证明了“一人搓应用”的时代真的来了。

靠多个智能体协作的模式，AI接过了任务拆分、分步骤执行等工作，只需要用户给需求，剩下的任务统统交给AI:它像一个项目经理，先帮你把简单的需求拆解成一份详细的产品设计文档，再根据文档，拉上一个Agent团队开会——怎么设计需要的美术素材、写底层代码等，再把它们组合成最终的产品。

靠这种机制，灵光上线即走红，初步验证了“一人应用”的可行性。

据悉，灵光App去年11月18日上线，两周内用户就已经创建出330万个闪应用;到今天，这个数字已经增长至3000多万，5个月翻了近十倍。从复刻游戏到做AI背单词、番茄钟、喝水打卡等一系列效率工具，用户开始尝试用AI个性化定制App。

不过，这个阶段的AI产品还局限在用户的个人空间内，它虽然已经可以帮助单人完成一些简单的提效任务，但不能像真正的应用一样上架到公开领域，得到其他用户的反馈。

随着综合能力的提升和生态的打通，用灵光闪应用搓出来的产品正在进化得更精致、功能更丰富。

4月20日，灵光闪应用完成了一次重要升级。这次升级强化了闪应用与手机原生能力的集成。具体来说，它实现了AI应用和多项手机系统权限的联动，包括相册、麦克风、陀螺仪、震动反馈等。

年初，火到让用户排队安装的OpenClaw能够凭借体验出圈，靠的也是本地权限的打通。通过本地部署的方式，OpenClaw被赋予了极高的权限，才能让它用起来有媲美个人秘书的效果——它能帮你查看电脑里的文件，帮你写周报、清理飘红的硬盘空间。

闪应用打通手机权限后，就相当于给AI装上了手和脚，让灵光搓出来的产品能力提升到Next Level。

以相册权限为例，当一个学生想拿灵光做个AI判卷应用，要想让应用能完成审题任务，需要开放用户上传照片的能力，才能让AI“看”到题目和解答，再用AI能力审核答案是否正确。

再比如说之前爆火的“抓大鹅”，如果让其他的AI来复刻一样的玩法，它没办法做出类似“摇手机就能让物品晃动”的效果，就是因为没有手机陀螺仪的权限，这个权限决定了应用能否识别到手机的晃动效果。现在交给灵光来复刻，用户就能直接摇动手机来操控游戏物品的变化。

当权限的围墙被打破，闪应用成功把该有的真实交互效果，转化成更有价值的使用体验。

AI时代的朋友圈来了?

就像分享图片、分享视频、分享段子需要一个平台;同样，用户创建的各种应用，也需要有一个能够获取、展示的空间。

“灵光圈”的发布，首先给了产品分发的空间，它让AI手搓的应用从个人玩具，变成真正意义上的社区产品。

现在生成闪应用后，用户只需要点一个按钮，就能把自己搓出来的应用发布到灵光圈中。其他用户可以直接在应用内试玩、体验、反馈。这种“即搓即发、发完就用”的模式，让闪应用拥有了极低的分发成本。

同时，作为一个应用社区，灵光圈在支持基础互动功能的同时，它做了一个新鲜的尝试——支持多人接力“搓应用”，像开源生态一样，得到反馈和调整。

虽然AI已经能很快做出一个产品，但产品的质量并没有保证。如何让产品做得更完善，也成了手搓产品的门槛:好不容易用手搓做出了一个初版应用，却发现界面不够美观、功能有Bug、细节经不起推敲。以往，这些半成品就只能停留在“自嗨”阶段。

灵光圈的“接力搓”，进一步削弱了开发AI应用的门槛。当用户发布产品时，可以选择开启“改一下”权限，让更多人参与到产品的共创中来。社区中，有产品思维的用户可以帮助优化功能逻辑，有AI设计能力的用户可以提升界面美观度，有技术背景的用户可以修复代码bug。

当单点开发被转化为协作网络，一个人的创意缺陷可以被社区的力量补齐。

灵光本身也成了一个AI生成轻应用的广场:它是一个端到端的闭环，把产品的生产、完善、分发、互动都包含在内。当然，目前这种生态都还在非常早期的阶段，产品也很难和成熟的“超级App”媲美，但让我们看到了无限生机。

这也是AI时代内容互动进阶的一个缩影:互联网内容正在从“观看型”走向“使用型”。

过去十多年，互联网内容的主流形式经历了从刷图文到刷视频的变化:微博、公众号时代，用户消费的是文字和图片;抖音、快手时代，用户消费的是短视频。但本质上，这都是“看”的逻辑——用户被动接收创作者生产的内容，互动方式局限于点赞、评论、转发。

而灵光圈带来的变化是:内容不再只是被消费，而是可以直接试着解决问题。

在刷图文时代，当你看完一篇教你“如何每天自律”的文章，写得很好、很有感触。但理想很丰满，现实很骨感，第二天早上，内容忘光之后，你可能还是起不来;但在AI时代，你在灵光圈里刷到了一个以“自律”为主题的打卡应用，可以每天定点在灵光圈内打卡、记录连续早起天数。

当下，AI时代的内容交互逻辑正在改变:比起围观，内容更大的价值是让更多人直接玩起来、用起来。

一人公司

更需要一个超级平台

在“一人公司”概念传播热度高涨的当下，超级个体的重要性正在被放大。

过往，受制于技术、知识门槛，要想不依附组织，个人作品和公司产品的角逐力量更加悬殊，但AI改变了这个情况。

现在，AI工具像是一个“放大镜”，它把拥有好创意的人快速地筛选出来，让一个人爆发出的能量，也能被更多人看见。

最近爆火的“Sbti测试”，就是个人创意叠加AI能力创造的成果。这款人格测试应用的创作者是一位B站UP主，精准戳中情绪的测试题目、精美的可视化界面、流畅的交互体验，放在以前需要一批人，但现在一个人就能完成。

如果你关注这位UP主久一点，还会发现，这并非她第一次用AI做创意玩法。在此之前，她还做过一系列被网友眼熟的玩法:用ChatGPT“谈恋爱”、亲自手搓“AI恋人”等等。

当AI可以被用来快速实现创意，且成本够低的情况下，一个更大的变化正在发生:AI创作的数量正在互联网上翻倍增长。

据《中国网络视听发展研究报告（2026）》显示，2025年，我国人工智能生成视音频内容超过20亿条，同比增长超14倍。

同样的事情也发生在用AI“手搓”应用的领域，当一个应用的创造时间被压缩到30秒的门槛，那些最活跃的创作者，很少只满足于搓一个应用。

这种趋势在蚂蚁灵光的数据中得到印证:灵光App上线仅6天，下载量就突破200万;上线两周，用户创建了330万个闪应用，到今天，这个数字又飙升至3000万。

据Sensor Tower数据，2026年Q1，苹果App Store全球新上架应用数量同比激增84%，超过23万款应用上线，这个反弹势头的来源，就指向了Vibe Coding。

当AI开始解放个人生产力，限制创意孵化的不是AI工具，而是人的精力能不能跟上AI搓产品的速度。

一个个人创作者，可能会向着开发“AI产品矩阵”的方向进化——一个每日规划应用用来计划当天任务安排、一个番茄钟用来保证执行创意、再来一个背单词应用学英语……创作者的所有个人需求，都开始试着用AI解决。

一旦个人的创意切中更多用户的痛点，超级个体做出“超级产品”的契机也就此诞生:AI应用开始像内容一样在社区中生长——被评论、点赞、分享，甚至被其他用户修改和二次创作。此前，就有用户把自己手搓的“时间规划”应用上架社交平台后，累计获得了近千笔订单。

灵光圈的存在，让这种能力开始有了被看见、被验证、被放大的可能。

就像短视频平台上的个人创作者，背后是一个完善的商业生态。一人应用，也更需要一个完善的平台实现价值。

一人公司，更需要一个超级平台。灵光圈的出现，给“一人产品”提供了完整的闭环路径:从创意到落地，从个人到社区，让每一个闪过的灵感都有了被实现的可能——这是AI时代赋予每个人的技术红利。

声明：本文来自于微信公众号 定焦One，作者：陈丹

过去一个月，一场围绕“脸”的风暴席卷了AI视频行业。

一年一度的爱奇艺世界大会上，最大的话题不是任何一部剧或是综艺，而是一个正在筹备中的艺人库。爱奇艺称，已经有超百名艺人同意入驻旗下AI平台纳逗Pro的艺人库，其中不乏陈哲远、马苏、曾舜曦等耳熟能详的名字。创始人、CEO龚宇描绘了一种未来:演员不必因一天拍十几个小时戏而失去自己的生活，AI能让他们拍更多戏的同时“像白领一样生活”。他说，真人实拍，未来可能成为“非物质文化遗产”。

这番话迅速登上热搜，引发舆论热议。随后，爱奇艺回应称，艺人库列出的艺人仅代表其有接洽AI影视项目的意愿，至于是否参与某个具体项目或出演某个具体角色，仍需单独商谈和授权。

爱奇艺们还在撬动明星开放授权，但在线下真实的劳动力市场，AI真人授权已经成为一门生意。多位业内人士告诉「定焦One」，很多短剧公司已经在大量购买模特、短剧演员乃至普通人的肖像授权。

字节旗下的即梦等平台在收紧真人形象上传权限的同时，推出了正规授权体系，试图把此前散落在灰色地带的交易，收编进可追溯的渠道。

但在平台化推进的另一侧，失控仍在蔓延。

3月20日，北京互联网法院对迪丽热巴诉AI换脸短剧侵权案作出生效判决，以“可识别性”为标准认定肖像侵权。几乎同时，汉服博主“白菜”发现自己的写真被AI短剧《桃花簪》直接复刻成一个猥琐好色的反派——盗脸的对象，从明星蔓延到了素人。

此后两周，龚俊、易烊千玺、张婧仪等十余位艺人密集发出维权声明。北京星也律师事务所合伙人孙奇敏预测，未来类似的纠纷会持续高发，直至规则清晰才会有所回落。

一张脸的获取方式，正从偷到买、从地下走向平台化，但围绕它的问题并没有消失，甚至变得更复杂了。

01.一部“盗脸短剧”，是怎样被生产出来的?

3-5人一组，短则两周、长则一个月，一部90到120分钟的AI短剧就从生产线上跑了下来。在这条追求极致效率的流水线上，“人脸”是核心的生产要素，也是最容易被复制的环节。

AIGC导演九叔向「定焦One」介绍，AI“造脸”主要有两条路径。

第一种是提示词生成。譬如，输入“一个很帅的男性青年”，模型会从包含海量明星影像的训练库中，提取大众的审美公约数，因此生成的帅哥美女天然带有当下顶流的影子。

第二种路径更直接——上传真人照片作为参考，让AI按其特征生成新角色。这样得到的形象会明显继承原始面孔的关键特征，效率更高，但也更容易踩到红线。

这两条路径，让“撞脸”成为了行业某种心照不宣的常态。用AIGC导演丁一的话说，市面上的撞脸剧“不完全是故意的，但也不是纯偶然”。甚至，观众看到的“相似”，往往已经是制作方“往回调整”的结果。

“他们已经尽量往不像的方向改了。”丁一告诉「定焦One」，很多制作公司可能也存在侥幸心理，觉得相似度差个5%，就不能说它就是那个艺人。“就像周杰伦的模仿者那么多，长得像也不违法吧。”

技术只是起点，真正放大问题的，是生产方式的改变。

一方面，模型能力越来越强。九叔将“撞脸”的集中爆发指向了视频模型的成熟。随着新一代生成模型出现，AI视频已接近真人拍摄质感，人脸所带来的“真实感”被成倍放大。一张似曾相识的脸，在动态影像中更具迷惑性，也更具传播力。

另一方面，AI短剧行业讲究“效率优先”。更强的工具叠加更低的门槛，让大量缺乏专业背景的从业者涌入赛道。他们没有设计形象的意识，既无能力、也无耐心从零构建角色，只能对既有面孔特征进行“借用”甚至“拼接”。

于是，“撞脸”“盗脸”开始批量出现。

最先被激怒的是金字塔尖的明星，过去几个月，迪丽热巴、杨紫等大量明星开始集体维权。

但被“盗脸”的不只有明星。今年3月，AI短剧《桃花簪》被曝将汉服博主“白菜”和模特“七海”的照片AI换脸用于反派角色，引发轩然大波，最终该剧下架。

丁一提醒，由于公众对明星面孔高度熟悉，相似一旦出现，极易被识别和放大。但更广泛的侵权，其实发生在普通人身上。在很多网络平台上，用户只要上传、扫描过人脸，或参与过合拍，相关面部数据就可能被纳入训练或调用范围。“但大多数人不会看授权协议，因为太长了，直接跳过。”

行业正在试图约束这种野蛮生长。

4月2日，中国广播电视社会组织联合会演员委员会罕见发声，要求平台建立授权核验机制。随后，红果一季度下架违规漫剧1718部，并针对AI短剧素材违规问题开展专项治理，目前已核查1.5万部作品，依规处置其中670部。

九叔告诉「定焦One」，模型侧已经限制真人素材上传，分发平台也加强审核，一旦角色被判定“像某个明星”，往往直接无法上线。

02.“盗”不动了，就开始“买”

监管在收紧，但行业对“真人脸”的需求并没有消失。当“盗”的风险越来越高，一种新的模式开始扩散——批量“买脸”。

「定焦One」发现，在小红书等社交平台上，已经有人在公开收购“肖像授权”。我们以应征者身份联系了其中一位发帖者，对方表示，只需提供姓名和3到5张正脸、侧脸及证件照片，即可参与选角。如果面部形象被选中、符合某部剧的角色需求，双方签署合同，合同期三年，期内每部剧支付200元。对方还强调，“需求量非常大”。

AI漫剧公司创始人Libre告诉「定焦One」，随着平台合规性要求的出台，他们公司已经大量在模特和大学生群体中购买人脸的使用权。买到合适的脸后，再做AI形象的转化，然后建立角色初始模型。正式上线之前，还会再做一轮合规性检测。

九叔也证实，“买脸”在AI短剧行业已经相当普遍。尤其是很多从真人短剧转型过来的制作团队，本来就手握大量的小演员和群众演员资源，他们甚至会直接将这些人的肖像转化为AI虚拟角色的原始素材。

据了解，如今许多短剧的演员群已悄然转变为“脸模群”。签约甚至无需到场，直接在群内上传照片和身份信息即可完成。

被纳入交易的，并不只有普通人和小演员。

有业内人士透露，早在年前，已有公司在接洽签约一些具备观众认知度的老演员的“年轻时期肖像权”。其背后的逻辑是，若以观众熟悉的老戏骨年轻时的形象呈现，往往能有效激发用户的好奇心与观看意愿。

丁一进一步指出，现在趋势已经从“买脸”走向“买人”——不仅是面部，还包括动作、表情、姿态。“现在有大量真人素材被拍摄用于AI训练，但很多演员可能未必清楚这些素材的用途。”

而更值得关注的变化是，这门生意正在从私下交易走向平台化。

即梦平台已开放真人形象素材录入功能。制作方可在平台生成授权二维码，艺人、经纪公司扫码认证、上传素材并授权后，即可在视频生成工具中使用该形象。如果有人未经授权擅自使用，也可以直接追溯追查。

爱奇艺的艺人库也是类似的布局，其与深度合作的头部艺人签订AI形象授权协议，计划通过动作捕捉技术推出由艺人数字分身主演的AI剧集。

种种迹象表明，人脸正在成为一种可以被上传、定价、授权、追溯的数字商品。

03.脸已被标价，侵权就能停止吗?

但将人脸变成数字商品，侵权问题就解决了吗?从目前来看，答案并不乐观。

一方面，侵权的门槛依然很低。

丁一告诉「定焦One」，虽然各大平台已经加强了对真人形象的审核，但绕过去的办法并非没有。行业内一种普遍做法是，先把一张真人的脸生成二次元形象，再把这个二次元形象喂给AI，让它反向生成一张真人脸，以此绕开平台对真人照片的直接审查。

生成端可以绕，训练端则更难监管。尽管AI训练内容已被纳入版权保护范畴，但实际追责极为困难。大部分制作公司和大模型公司都是直接从网上下载影视剧喂给AI，并给数据打上标签，比如将“古偶男主”“历史剧帝王”进行分类打包。但至于具体用了谁的素材、怎么训练的，属于商业机密。“你看不到他们怎么做的，也就很难追责。”丁一说。

技术漏洞之外，更现实的问题是:吃到扩张红利的平台和工具方，有多大的主动性去约束这些行为?

北京星也律师事务所合伙人孙奇敏介绍，过去互联网平台大多是“管道型”——每天分发以亿计的内容，不可能逐条事前审核。平台只是传输内容，可以享受“避风港”保护;只有当平台主动将侵权内容置顶、推热门、做合集、搞话题时，才会被认定为间接侵权。

但现在，国内外的超级AI公司已经初具雏形，它们在生成内容、推荐内容、放大内容，管道时代的规则已经难以适用。责任与权力不匹配，平台自然没有太多动力主动去约束。

另一方面，维权的成本依然很高。

制作方可以两周出一部剧，被投诉就换脸或下架，但维权的链路是发现侵权-取证固证-联系平台-找律师-起诉，一审时间大约在半年到一年半，如果要二审，时间线还要拉长。

“很多维权线索最后不了了之，就是因为这个时间流程超出了当事人的心理预期，等判决出来，热度早过了。”孙奇敏说到。

对普通人来说，维权更加艰难。

孙奇敏介绍，随着AI技术的发展，“融脸”的成本越来越低。在法律上，判定肖像权侵权的核心标准是“可识别性”，不要求百分之百像，关键是看能否让公众认错。明星的脸大家都认识，评论区里“这不就是热巴吗”就可以成为有力证据。但普通人没有这个优势，脸被用了，如果不是100%的相似度，很难证明“那就是我”。

与此同时，赔偿金额也很难认定。孙奇敏介绍，在肖像权的纠纷中，法律的大原则是“填平损失”——你损失多少，我赔多少，没有惩罚性赔偿的硬性规定。

明星还好办，出场费、授权费都有明码标价，损失相对好量化。普通人就难了，以《桃花簪》案件为例，涉及侮辱性形象，能否主张精神损失费?法律上很难论证。

更关键的是，一张脸在AI时代牵涉的不仅仅是肖像权，还有个人信息保护、不正当竞争、名誉权等多个法律领域，但这些权益是分散的，没有一部法律能完整覆盖“一张脸被AI使用”的全部场景。孙奇敏坦言，“其中一些领域的边界，法律至今尚未划清”。

一份几百块钱的授权合同，几乎不可能覆盖这么多维度的权益让渡，但交易已经在大规模发生了。

04.AI时代，脸会更值钱还是贬值?

Libre告诉「定焦One」，人脸交易有供需，有现金流，也有使用场景。而且她相信，未来随着法律法规的完善，这个市场将会迎来真正的爆发。

她透露，目前愿意出让肖像授权的人并不少，主要集中在模特、短剧演员、大学生和宝妈等群体。一部分人本就以“脸”为资源，另一部分人则几乎不依赖外貌谋生，对肖像权的敏感度有限。也有人抱着某种微妙的期待——用一张脸，去“体验另一种人生”，甚至赌一把被更多人看见的可能。

不过，演员们对于自己的形象授权仍然非常谨慎。Libre介绍，从今年3月份开始，已经有公司批量找经纪公司谈合作，真正谈下来的比较少。爱奇艺披露艺人库后，于和伟、张若昀、王楚然、李一桐等演员已经集体辟谣，称并未签约AI授权。

但从更大范围看，在中间商的撮合下，很多面孔已经被快速分层、打包、定价。

从目前的市场报价来看，“一张脸”已经形成了初步的价格梯队:普通人的肖像授权大多在100元至500元之间，模特和职业演员可以达到数千元。至于明星，价格虽未披露，但显然处在另一条曲线上。

交易越来越多，规则也开始走向成熟，但从业者对“真人脸”的长期价值判断却出人意料地一致——不看好。

丁一的态度很直接:即便是明星，也未必具备稳定的溢价能力。“如果一个人要价太高，就换一个。”而且，训练本身并不依赖授权。大量素材依然来自公开影视内容，真正需要付费的，是复现某一张脸用于商业输出的那一刻。但只要做出调整，这笔成本可能就可以被规避。

在这样的逻辑下，所谓“明星脸”的价值，已经开始松动。丁一认为，演员终将被AI取代。

九叔的看法没有那么激进，但方向相似。他更倾向于使用原创虚拟人，可以随时调整，也不存在塌房的风险。他预见到一种新的价值形态:“以后如果有人能做出特别好看、审美统一的虚拟人形象，就可以溢价了，就像虚拟世界的明星。这才是真正的方向，不是去蹭真人明星的脸。”

Libre则给出了另一种更克制的视角。她并不认同“真人会被完全替代”的结论。在她看来，被替代的从来不是“人”，而是那些高度工业化、可批量复制的内容生产方式。无论是明星还是创作者，有自己的表达和内核，就不会因为工具变化而消失或者被取代。

从明星动辄千万的片酬，到普通人几百元的肖像授权，再到未来可能出现的虚拟人IP定价体系，一张脸的价格，正在被拉平、拆解，并重新标定。

但价格之外，还有更难回答的问题。

一张图片、一段视频，或许从诞生起就带着传播与变现的属性，但人脸不是。它原本只是一个人的一部分，当它被抽离、上传、授权、反复调用，甚至被永久存储在模型之中时，它所承载的，早已不只是一次性的交易关系。

这些被让渡的权利，边界在哪里?现在没有人能给出确定答案。

孙奇敏的建议很朴素:不要轻易授权，如果权利被侵犯，就积极维权。“权利你不行使，别人就会侵犯你。”

声明：本文来自于微信公众号 娱乐独角兽，作者：Mia

“如果能有人找到这位导演，请把他的社交账号链接发出来。我很想雇他，但找不到他，我猜他是一位在抖音上创作的中国导演。”

最近，一部被誉为“国产版爱死机”的AI原创短片《丧尸清道夫》在外网刷屏了。海外观众称之为“最具类型强度的AI电影”，几天内播放量破千万，好莱坞电影AI制作人PJ Ace表示，这是自己最近几年看到的最好短片之一，“很快我们可能就不会再叫它AI短片，而是称它电影了”，更发出了一条跨国寻人启事。

其热度在海内外持续蔓延。微博CEO @来去之间 转发点赞了这部短片，无数网友被短片的院线大片级质感所打动。很快，这位“神秘创作者”@Mx-Shell现身，并分享了背后的故事:他并非职业导演，而是一位摄影师，整部短片完全由小云雀AI生成，用时10天，成本3000元。

当普通爱好者皆可成为大片导演的时代正式来临，应当如何看待AI工具解放生产力的深远意义?

末世的宇宙级浪漫:

摄影师用小云雀打造“一人大片”

那是1969年的美国西海岸，从阳光明媚的海边泳池，到高楼林立的废弃城市街头，处处血迹斑斑，无数失去意识的丧尸在街头游荡，发出非人的嚎叫声。一枪，又一枪，精准爆头，干净利落，一身牛仔打扮的“机器人”主角，骑着一只鸵鸟，如西部片英雄般酷炫登场。

经历一系列惊心动魄的打斗追逐、爆炸大场面后，观众意外发现，这原来是一个浪漫爱情故事:在一家废弃商店，他遇见了自己一见钟情的女神——一位酷似梦露的塑料模特。空荡荡的城市里，他带着她在群尸包围的餐厅里约会，看电影、抓娃娃、坐过山车、欣赏日落，一直陪着她，直至太空。

鸵鸟蠢萌呆滞的神情与毛发质感，丧尸的差异化样貌形态，小机器人传达心情的复古感“面部像素符号”表情……无数鲜活生动的细节，共同制造出极强的视听感染力与沉浸式氛围，带来一段短暂而愉悦的观影时光。

无数丧尸类型片爱好者、科幻迷，会在《丧尸清道夫》里感受到久违的感官快感:镜头语言过硬、无需台词诠释，节奏的精准卡点，独战丧尸的场面调度，废土末世的忧伤，淡淡的幽默，配乐、色调的好审美，“英雄与美人”的宇宙级浪漫。

这是一部达到国际水准的作品:有类型商业大片的视听特效，也不乏B级片的戏谑脑洞。而这一切，背后不是大型团队、知名导演，而是一位刚刚“出道”的小云雀创作者。

在创作者@Mx-Shell的社交账号页面，他称自己为“非科班，业余爱好者”，自称“中专毕业”，随着“国产AI爱死机到底怎么做出来的”话题登上抖音热榜，也引发了全网关注热议。

@Mx-Shell用一篇长文分享了自己的幕后故事:“这部短片属于原子朋克风格，复古科幻的一种表现形式;创作的初衷之一，是想让海外看到，国内的AI制作处于什么水平;影视创作灵感来源于《机器人总动员》，也是按照爱死机的标准制作。” 他坦承，这部片子已经和影视公司达成合作，很快会有大荧幕版本。

令人惊叹的是，他直言，整部作品“所有的设定以及内容都为原创（背景音乐除外）， 没有用分镜图，没有用首尾帧。了解我的老粉都知道我的分镜控制只依赖文案，所有文案基本都是手搓……后期制作也是独自一人完成。”据娱乐独角兽了解，这支短片使用的是小云雀的“沉浸式短片”功能。@Mx-Shell介绍，制作所消耗的Token折算人民币大约3000元，制作周期10天左右。

好的作品自会“说话”。《丧尸清道夫》呈现出的质感，好莱坞电影人的盛赞和“寻人启事”，在海内外点燃的热度，再加上创作者本人的非专业背景和自述，验证着在小云雀等AI前沿工具的加持下，“人人皆可创作大片”“一人化身内容工厂”的时代，已经正式到来。技术平权之后，科班背景、资历资源、资金时间投入等门槛被消解，审美和创意想象力成为了唯一制约创作者的上限。

AI带来生产力解放，

每个人的影视梦都有机会成真

过去一段时间里，AI创作者的痛点主要体现在:传统AI工具不理解剧本，场景道具时间线不一致，需要花费大量人力拆解剧本、设定角色形象，写提示词，逐帧优化分镜，增添了大量工作量，周期，资金成本。

今年年初，Seedance2.0的横空出世，在影视行业引发了一系列巨大的连锁反应。越来越多传统影视公司、动画影视从业者转型入局，更多有着强烈表达欲的非科班爱好者加入。短视频平台上，越来越多从未有过影视创作经验的素人开始尝试，用AI将自己灵光一现的想法变成视频，并打造出全网爆款。

如果说大模型负责能力升级，Agent工具则极大简化了大模型落地应用的过程，加速了这波全民影视创作浪潮。

搭载目前市面上最先进的Seedance2.0视频生成大模型，小云雀极大降低了创作门槛，为内容产业带来了巨大的想象空间。

小云雀的高度智能化自动化，使得创作效率、内容质量持续提升，创作者摆脱制作层面的重复劳动与桎梏，能够专心回归创意本身，有利于吸引大量“有创意而缺乏专业背景或资金者”加入“造梦”。与此同时，#小云雀创作者计划也为无数个如@Mx-Shell一样的“跨界爱好者”，打开了“成为职业AI导演”的门，提供大量扶持机会。

今年4月，小云雀推出了创作者计划，面向有想法、有创意的创作者提供积分奖励、商单机会等扶持，助推AI创作者更快地找到自己的内容赛道，实现自己的内容梦想。

而大量创意人才的涌入，也从源头上为影视行业注入新血，极大激活了创意想象力，未来或将有更多颠覆想象边界、激发创造力的优质内容迎来数量爆发，行业精品化提速。

长远来看，小云雀等AI工具的广泛应用，不仅释放出更大的商业价值、产业价值以及社会价值，也带来了新的可能:不仅仅是缩短制作周期，甚至在一定程度上改写传统影视工业的生产交互逻辑。作品可以边生成剪辑边修改，根据观众反馈迅速重制或“补拍”特定镜头，提升用户体验与粘性，实现真正的即时“共创”。创作者“灵光一闪”的创意也能够快速、高质量地视觉化。

声明：本文来自于微信公众号 硅星人Pro，作者：李楠

过去买一支电动牙刷，我们可能要搜索、筛选、看参数、翻评价、比价格、凑满减。现在这个复杂的购物过程，压缩成了与AI的一段对话。

5月11日，阿里巴巴宣布千问与淘宝全面打通。以往我们想象过AI电商的样子，如今购物入口、决策方式和交易流程都开始被AI重写。

你可以在千问内完成从找东西、挑东西、下单、付款到查快递的全流程;也可以在淘宝App内点击底部“消息”，体验“AI购物助手”，使用AI试穿、AI算优惠、AI低价帮抢等功能。

围绕购物中的不同场景，我们跟这位助手做了一次深入交流。一个很有意思的情况是，它不像人类导购那样总是顺着你，反而经常劝你别急着买，别买贵，更别买多。

而一番尝试下来，你会越来越明显地感到，以后的购物，可能真离不开AI了。

实测:一个会读心的购物助手

已经有很多人习惯在买东西前先问问AI。而对自带电商基因的千问AI购物助手来说，无论是购买前、购买中还是购买后，表现都相当专业。

“购买前”是最重要的环节。有时我们知道要买什么东西，但不知道该怎么挑选具体的款式;还有时候，我们确实需要买些东西，但不知道该选什么样的商品。现在AI购物助手的能力与千问融合，跟千问对话，聊着聊着，就能选到匹配需求的产品。

具体来看，我们把购物前的诉求分成不同的典型场景，让这个助手一一作答。首先是选品推荐，也就是让它拆解藏在消费者心里的真实需求，帮消费者选对东西。

第一个案例，是我和不少网友都纠结过的问题:想换一台新的MacBook笔记本，但选Pro还是选Air，拿不准主意。我想尝试剪辑视频，有人说M5芯片性能很强，Air足够用;也有人，包括线下门店的店员表示，Air没风扇，必须上Pro。

把问题丢给千问，它给出了简洁明了的建议:M5芯片本身已经能扛住4K剪辑，“无风扇”不等于“性能弱”，只有跑极限高负载导出时才会降频15%～20%，而日常Vlog根本到不了那个强度。

实际上，我已经入手了M5系列的MacBook Air。实测发现，它契合了我全部的办公与生活使用场景，也足够胜任轻度的视频剪辑。这么看，这个AI助手有时比专业销售还靠谱。并且更进一步，它会追问是否查询优惠信息，以及更具体的使用需求，来给出笔记本的配置建议。

再来看看场景推荐。

马上到父亲节，但怎么给爸爸买礼物，也是让不少人头疼。如果问他们自己，他们很可能告诉你，自己什么都不缺，也不喜欢花里胡哨的东西。好吧，那问问千问。“预算500以内，想要实用一点、有点心意，别像保健品推销”，让它分析分析，什么样的小礼物合适。

可以看到，千问不仅给出了不同方向的礼品建议和明确的推荐理由，还做了优先级排序:健康类优先于日常实用类，最后才是休闲雅趣类。并且它会追问家长的爱好和生活习惯，以给出更精准的礼品推荐。

再把购物场景设计得复杂一些。

有时候，我们不是要买某个单一的商品，而是有一整套物件的购买需求。例如想要装饰一下自己租住的卧室，在不能给墙壁打孔、不适合添置大件家具等约束下，该如何布置，就很折磨人。现在把需求发给千问，它先是询问我喜欢哪种氛围风格，再问想具体提升房间的哪个区域，然后在预算范围内，很快给出了完整的购物清单。

总结下来，千问的AI购物助手至少具备了这样几项能力:它能把模糊的需求拆成可执行的方案，遇到复杂场景会反过来追问你，碰到预算限制还会主动找最优解。以刚刚卧室装饰为例，预算1000元，它自动拆解成不同品类，列出各品类的预算建议，再去推荐符合价格区间的具体商品。

但这还没完。实际上，很多时候我们的购物需求是从跟AI的日常对话中衍生出来的。当AI购物助手的能力与千问原本的能力融合，应该能够识别出潜在的购物需求，并自然而然地给出购物推荐。

作为长期的云吸猫爱好者，最近我想养一只小猫，于是问千问:“第一次养猫，最容易踩什么坑?”它除了直接回答这个问题，竟然还给出了一些“劝退”的购买建议——“新手最容易犯的错就是‘过度囤货’”，“别着急买猫窝!”

这真是有点出人意料了。这个AI助手不仅读到了我想给小猫买点什么的心思，而且不像普通商家那样急于推销，反倒先告诫“装备买多买错”。不得不说，它的立场还挺偏向消费者。

再看一些好玩的例子。

想学游泳，让它推荐适合小白的入门装备。它会告诉你:装备不要贵，关键是实用加舒适。

想学视频博主们拍摄Vlog，但犹豫是不是该买个运动相机。它会指明:运动相机不是必选项，然后针对不同拍摄场景给出装备选择。

论坛里常有人推荐可以提升幸福感的居家好物，但很多只是玩弄营销噱头。怎么用不多的钱买一些真正好用的小物件，而不必交“智商税”，让居家更有温度呢?这个AI购物助手给了一份选购建议。

其中，香薰蜡烛和治愈系摆件算是常规选项，但二三十元的机械计时器是预期外的收获。这种小工具既实用又增加了生活仪式感——虽然手机也能计时，但要沉浸式学习和工作，最好离手机远点。

除了下单前提供各种购买建议，在下单过程中和下单后，千问AI购物助手也能发挥作用。

想给长辈买一部适合老年人的手机，要求拍摄视频比较清晰、续航长、护眼、可用国补。助手返回了购买建议，找到了最优惠的购买方案，然后提醒还有“额外省钱小技巧”，可以叠加平台的“数码加补券”。

前段时间我给家里买了一些东西，但有四五件商品迟迟没送到，直接让千问查询订单物流状态，果然有订单出现了物流异常。

另外使用的过程中我还发现，这个AI助手还能基于用户在淘宝上的历史订单，给出个性化的购物建议。眼看要到夏天，正好可以让它推荐适合自己偏好的夏季衣服。

AI不只改写电商入口，还帮你判断“买与不买”

眼下中外的AI购物助手都在指向同一个趋势，那就是把电商的入口从“关键词搜索”迁移到“自然语言对话”。而千问和淘宝打通之后能做到的，比对话多了一截。

AI不再只是一个会回答问题的工具。它能读懂模糊的购物需求，会算优惠、查物流，甚至会在你下单之前先泼一盆冷水。

这让一个清晰的AI电商图景浮现出来。

过去逛电商，用户输关键词、筛参数、翻评价、比价、凑满减，每一步需要自己来判断和操作。现在AI接手，你只要说一句话，它就能读懂你的需求喜好、帮你做一层预筛选。

就像前面几个实测案例。选笔记本，它没顺着“想剪视频”就把你往Pro型号那边推;给长辈挑礼物，它先问场景、再排优先级;装饰租来的卧室，它把风格、预算、品类一项项拆开;第一次养猫，直接提醒你“别急着买猫窝”“别过度囤货”。

这可能是它最有意思也最有价值的地方。当AI越来越深入地介入我们生活中的各种决策，一个好用的AI，应该是替你着想、懂得说“不”的AI。