当AI开始拍电影、做营销
呼和浩特“AI赋能数字营销与智能内容创作”分享会纪实
2026年5月29日
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5月29日上午,呼和浩特智慧城市指挥中心三楼阶梯会议室坐满了人。呼和浩特市大数据管理局主办的”AI赋能数字营销与智能内容创作专题分享会”正在这里举行,360集团是承办方。我去听了全程,分享几点感受。

360商业化渠道运营总监 韩佳新 主讲
GEO:AI时代的”新广告”
360商业化渠道运营总监韩佳新第一个话题讲GEO——Generative Engine Optimization,生成式引擎优化。
什么意思呢?以前企业做SEO是为了让网页在百度搜索排名靠前。现在大家用AI搜索越来越多——360AI搜索、文心一言、豆包、Kimi——用户问AI一个问题,AI会给出一段综合回答。GEO要做的就是:让AI的回答里提到你。
韩佳新举了个例子:武术学校以前买“学武术哪里好”这种关键词。但家长真正关心的是”孩子文化课成绩不好、性格叛逆怎么办”——AI会给出一堆建议,武术学校如果能在这个阶段”种草”成为选项之一,等家长到第二步”帮我推荐河南比较好的5所武术学校”时,就已经进入对比决策阶段了。
GEO不是买关键词,而是买AI对你的认知。从传统搜索的关键词匹配,变成了意图匹配和内容种草。
360的GEO业务画了一个闭环:营销推广→培训认证→运营交付。说白了就是帮企业做AI搜索优化,同时培养本地人才来干这个活。

360 GEO业务产业链OPC闭环
但我的判断是:这件事本质上还是广告。以前企业花钱投百度竞价排名,现在花钱做GEO让AI推荐自己。换了层皮,底子没变。
从“能生成”到”能批量生产”
下半场的内容更有意思——AI视频制作。
韩佳新把AI视频的发展分了三个阶段:

AI视频发展的三个阶段:能生成 → 能控制 → 能批量生产
第一阶段:能生成。Sora、Vidu、可灵、海螺这些工具出现,AI能做视频了。但质量不可控、时长有限、随机性大。
第二阶段:能控制。通过首尾帧、参考图、多参考、Camera Motion等技术,视频变得可控。你能让AI按照你的剧情走向去生成,而不是随机”抽卡”。
第三阶段:能批量生产。这是韩佳新团队主推的“纳米大片流水线”——把AI视频制作变成工业化的流水线。
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传统剧组 vs AI剧组
现场展示了一张对比图,非常直观:

传统影视剧组 vs 纳米大片流水线AI剧组
传统剧组:导演→副导演组→编剧组→制片组→服化道组→场景组→摄影组。周期以月计,依赖专业团队,经验难以传承。
AI剧组:创作者→AI剧组系统(含AI导演、AI编剧、AI美术、AI场景、AI服化道、AI动作指导、AI摄影)→虚拟影棚。秒级生成,一人即可完成,经验AI化永久复用。
这个对比很说明问题。传统影视行业最贵的是人——好的导演、编剧、摄影师,工资高还难找。AI不能替代顶级创作者,但能把制作环节的成本大幅降低。

传统剧组与AI剧组的效率对比
AI剧组的核心:几个智能体
韩佳新详细讲了他们怎么做AI视频,核心是几个智能体。
人物一致性智能体。通过三视图(正面、侧面、背面)锁定人物形象,保证角色跨镜头、跨剧情不变形。换衣服、换动作、换年龄都不会“变脸”。现场播放了一段古装剧片段,女主角在不同场景、不同角度下脸型保持一致——这是目前很多AI视频做不到的。
服化道智能体。AI自动分析时代背景、地域特色、社会等级,生成符合逻辑的服装、化妆、道具。比如明朝的皇帝该穿什么、大臣该穿什么——AI自己去知识库里匹配,而不是靠prompt工程师手写。

AI服化道组:从剧情到制代的智能体架构
空间透视智能体。这是最让我觉得有意思的一个。拍大殿场景时,AI会自动”脑补”大殿外面是什么——不应该是原始森林或雪山,而应该是宫殿建筑群。镜头透过门窗拍出去,外面的景象逻辑自洽。这个细节说明他们确实在认真解决AI视频的”穿帮”问题。
跨平台协作的痛点
韩佳新也坦诚地展示了目前AI视频制作的现实困境——工具太多、切换太频繁。

跨多平台的任务协作制约生产力
一条AI视频目前需要经过:DeepSeek拆分镜→即梦生图→VIDU生视频→剪映做剪辑。每一步之间靠人工粘贴到飞书流转。这正是他们的”纳米大片流水线”要解决的问题——把所有工具集成到一个平台上,实现工业化流水线生产。

纳米大片流水线六步流程:从剧本到视频预览

AI视频工具链全景:从剧本创作到配音配乐
产业链的机会在哪?
韩佳新最后展示了“360 GEO业务产业链OPC闭环”图:GEO营销推广→GEO培训认证→GEO运营交付。他提到360正在全国各地建OPC基地,鄂尔多斯就有一个。
从就业角度看,GEO需要大量懂AI搜索优化的人。以前全国有上千万人从事传统广告业务,这批人正在向AI广告优化师转型。
另外,AI短剧也是一个正在爆发的赛道。韩佳新团队既收剧本、也收成片,保底加超高分成的模式。最近比较火的题材包括重生、末日、丧尸、国运对抗等。
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分享会最后,大数据管理局的人说后续还会举办类似的主题沙龙。如果对AI感兴趣,值得持续关注。