AI与大文娱的“双向奔赴”：从技术探索走向垂直深耕
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人工智能正嵌入大众的文化娱乐日常，同时也重塑大文娱产业生态。
近日，人民数据、中国信通院云大所与趣丸科技，联合发布《数智赋能·文娱新生：中国大文娱产业人工智能应用发展研究报告》，系统梳理这条赛道的产业版图。
今年2月发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，我国生成式人工智能用户规模达6.02亿人。从使用目的看，生成处理图片/视频、生成处理文本、娱乐分别占比47.8%、37.6%、30.1%。
这意味着，相当数量的用户已接触过AI生成的各类内容。同时，AI技术落地应用，也带动全民创作热潮。
“场景是产业能否真正释放价值的试金石。当前语音、视频、音乐、写作和数字人五类应用正在‘AI+大文娱’产业发展中迅速落地。我们看到涌现出了一批新的路径和新的服务。”人民数据副总经理、研究院院长陈丽在解读《数智赋能·文娱新生：中国大文娱产业人工智能应用发展研究报告》时指出，上述五大应用场景加速释放“AI+大文娱”新价值。
陈丽表示，在语音领域，新一代语音大模型对喜怒哀乐的还原能力不断加强，提升拟真交互体验；在视频领域，生成视频的时长和质量持续提升，相关模型已经在微短剧开发、动画IP视频化等场景中进入商业适用或规模应用阶段；在音乐领域，AI已经能够生成相对完整的作品，并且可支持文本图像、音频视频等多模态输入；在写作领域，文本生成能力持续提升，内容创作向人机协同方向发展；在数字人领域，行业关注重点正在从外观写实的程度转向交互响应、情感表达能力等，数字人已经进入直播资讯播报、客服接待等等真实的场景应用，三维生产与全彩打印结合，也在推动数字形象从线上渗透到线下的场景服务。
以趣丸千音为例，该智能体已能够提供跨文化翻译、音色匹配的全流程自动化译配服务，译制语种已拓展至48种语言，每月完成近万部单语种短剧出海译制，服务覆盖全球30多个国家和地区，将AI译制成本较人工降低90%，速度提升50倍以上。
报告指出，通过“配音节奏调控”与“口型精准匹配”技术，趣丸千音使得 AI配音的视听融合度达到工业级水准。根据平台运行数据验证，通过一站式 AI工作流，企业的内容制作成本较传统人工配音大幅降低，整体制作速度明显提升，实现了从“手工作坊”向“AI规模化量产”的提升。
除了面向B端提效赋能的特征，与C端用户共创迭代，降低大众参与难度，提升大众参与幅度是当前AI大文娱产业的一大特征。作为面向 C端的对话式 AI音乐创作智能体，Tunee目前拥有6200万用户、完成3500万首歌，70%迭代来自用户，体现出较强的用户驱动特征。
Tunee支持音乐生成、MV制作等功能。用户无需掌握复杂的提示词技巧，以自然语言描述创作意图后，Tunee可追问细节并输出音乐方案。
此外，趣丸科技还将AI能力嵌入实体乐器，推出天谱乐TempoLor AI吉他。用户上传喜爱的歌曲或哼唱片段后，模型可在数秒内生成对应的指弹旋律，并通过琴身内置屏幕以动态形式进行指引，尝试将生成式AI从纯软件体验延伸至物理交互场景。
此外，趣丸万相能实现“来图即定制”：借助AI技术，一张普通照片即可生成全彩3D手办，为文创IP出海提供实体载体。
区别于面向虚拟展示的泛化3D生成模型，趣丸万相的算法围绕可打印、可交付的应用场景进行适配，重点探索攻克模型物理结构完整性与打印可行性难题。平台支持基于单张图片生成较高精细度的3D模型，用户可上传符合规范的照片素材，在平台完成 AI建模操作。平台提供半身人像、全身模型、手办定制、萌宠定制、浮雕定制、扫描建模及图生3D等多类建模功能，覆盖个人写实形象、宠物形象与潮玩手办等不同应用需求。
陈丽表示：“虽然语音、视频、音乐、写作和数字人五类场景的发展路径各有侧重，但共同表明人工智能的技术正在把更多‘AI+大文娱’领域的新产品、好服务带给我们，让更多老百姓享受数字红利。”
“AI+大文娱”融合发展正从技术探索走向垂直深耕。它们锚定特定文娱场景的纵深发展，在行业深水区实现价值化，也与通用大模型形成生态互补。
多重驱动下，人工智能与大文娱内容的双向奔赴才刚刚开始。
zaizhangkaiyanli，gonghexinggereqingzhishuang，gensuoyourendounengchudelai。diyicijianmiandeshihou，tahuizhudongdazhaohuwenhao，tiannandibeidiliaotian。tahuigesanchawuyuezhedajiachifan。gonghezhidaozhangkaizaijingjishangyoukunnanshi，huizhudongjieqiangeita，congbujijiao。在(zai)张(zhang)凯(kai)眼(yan)里(li)，(，)龚(gong)贺(he)性(xing)格(ge)热(re)情(qing)直(zhi)爽(shuang)，(，)跟(gen)所(suo)有(you)人(ren)都(dou)能(neng)处(chu)得(de)来(lai)。(。)第(di)一(yi)次(ci)见(jian)面(mian)的(de)时(shi)候(hou)，(，)他(ta)会(hui)主(zhu)动(dong)打(da)招(zhao)呼(hu)问(wen)好(hao)，(，)天(tian)南(nan)地(di)北(bei)地(di)聊(liao)天(tian)。(。)他(ta)会(hui)隔(ge)三(san)差(cha)五(wu)约(yue)着(zhe)大(da)家(jia)吃(chi)饭(fan)。(。)龚(gong)贺(he)知(zhi)道(dao)张(zhang)凯(kai)在(zai)经(jing)济(ji)上(shang)有(you)困(kun)难(nan)时(shi)，(，)会(hui)主(zhu)动(dong)借(jie)钱(qian)给(gei)他(ta)，(，)从(cong)不(bu)计(ji)较(jiao)。(。)
航拍暴雨后的涿州
穆荣平认为，科研资助模式应该是一个“喇叭口形”，在“入口”处，应尽可能资助数量足够多的高风险、探索型小项目。随着对某个科学问题的认知越来越清晰，逐步聚焦到一个相对明确的方向，资助项目数量逐步减少和资助强度同步提升。当研究开发聚焦到重大应用目标并有相当积累时，需要更加系统性、高强度资助，此时科技领军企业实质性参与至关重要。越往后端越聚焦，企业参与积极性越高，到“出口”处，企业自身就有动力出钱资助，不需要政府资助。
