制作一部AI电影只需几百万元，AI离院线电影还有多远？

IT时报记者 孙妍

2026年，AI影视正从“电子榨菜”走向大银幕与黄金档。

2月，《团圆令》成为国内首部院线上映的AI电影；7月，《桃花潭记》在安徽卫视黄金时段播出，开启AI电视剧上星历程；8月，国内首部全AI长剧《后西游记》登陆湖南卫视黄金档，拿下同时段收视第一；10月，AI技术与作品密集发布。10月19日，深视星影发布影视智能体操作系统，并与科幻灾难电影《气候战争》签约。10月23日，首部获“龙标”的AI院线电影《三星堆：未来往事》正式上映。

AI影视正以前所未有的速度完成从技术尝鲜到产业化的惊险一跃。技术迭代让其制作成本断崖式下降，产能暴涨之下，叙事能力不足、同质化与盈利难仍是三道坎。AI影视不缺画面，缺的依然是好故事。

AI真能扛起一部院线长片？

毋庸置疑，AI影视市场是热辣滚烫的。据DataEye研究院《2026上半年AI剧漫剧数据报告》，上半年，国内AI剧漫剧用户规模超过6亿，全年市场规模有望冲击400亿元。

“今年底或明年初，AI深度参与的长剧集和电影将批量面世。”今年6月，一位AI影视行业从业者便对《IT时报》记者预测道，AI会最先融入科幻类、奇幻类电影的创作。

然而，市面上绝大多数AI工具停留在生成片段式内容的阶段，面临角色一致性、场景连贯性、叙事逻辑闭环等挑战，缺少真正适配院线长片的垂直影视大模型与专业影视智能体。

“很多工具可以做短剧，但做不了真正意义上的院线大电影。它们只解决了生成片段这一环，没有覆盖全链条的基础设施能力。”中国电影集团导演鲁坚表示。

电影工业，它本是一条成熟的流水线，IP评估、剧本决策、剧组协同、质量检测、市场研判、IP资产流转与发行协同等流程都需要进行全链路管理。

深兰科技旗下影视板块深视星影自研的影视智能体操作系统DFAgent，想要填补国内院线级大电影全链条AI化的空白。在科幻灾难电影《气候战争》的制作中，这个智能体将参与IP评估、剧本迭代、分镜预可视化、概念资产生成、内容质检等环节。

深视星影总经理王玮解释道，智能体是大模型之上、面向影视行业的执行单元，偏向流程与决策，整套操作系统由JEV System One决策中枢、DeepBlue Film Model影视大模型与全球化内容数据飞轮三大模块构成。而承担长时序电影级画面与完整长片生成能力的垂直影视大模型，将在后续正式发布，二者协同支撑院线电影工业化生产。

动辄上亿的制作成本被AI压缩至几百万元

《气候战争》改编自方建文同名小说，在书中，大量极端气候灾难、外星舰队等宏大奇观场景连番登场。按传统方式制作，这类科幻大片动辄数亿元投入、数年周期，大规模虚拟场景的连贯性、一致性极难把控。

“《气候战争》将制作委托给深视星影，相比传统方式会提升制作效率，并降低制作成本。”制片方优胜美地CEO梁柱承表示。

如果把这本账摊开来算，传统科幻大片的成本，主要包括实景搭建、明星片酬、动辄数万人的群演、漫长的后期特效。深兰科技创始人、董事长陈海波指出，AI的优势正在于宏大场景生成，能调动数万人的大决战场面，制作成本可降至十分之一，甚至二十分之一。当然，这“十分之一”的降幅主要体现在场景制作的成本上，而非电影投资的全部，真人情感戏、宣发投放等环节AI尚无法大幅压缩。

也就是说，一部投资上亿元的传统院线电影，采用AI方式制作，只要花几百万元到上千万元。

当前算力稀缺，整个AI生成视频行业的成本居高不下，以秒计价，导致很多制作团队在生成视频时非常谨慎。

陈海波表示，早期AI视频生成成本高达每秒2.5元，对短视频来说，还可以承受，但一部120分钟的院线电影仅生成环节的理论成本就高达万元量级，还未计入返工重生成与模型训练投入。更关键的是，调用第三方商业模型成本不可控，数据资产有外流风险，这也是其自研影视大模型的主要动机。

深视星影的解法是，搭建MaaS算力调度系统，对接中国电信、阿里、火山等多方算力通道，针对电影渲染、模型训练等任务自动匹配最优算力资源。不过，算力稀缺的状况还未完全缓解，影视级渲染的算力账，仍是每个AI电影项目的硬约束。

数据资产到底归谁？这个问题在业内悬而未决。不可避免的，部分数据将用于反哺垂类模型训练，但可以确定的是，核心IP资产仍归内容制作方或是内容制作方与技术提供方共同持有。

电影的尽头依然是审美与叙事

从《气候战争》的先导片可以看到，极端灾难环境的大场面气势恢宏。“AI环境模拟已经达到影视级别，微表情还不太行，在捕捉细腻面部微表情、实时互动情绪上，当前所有AI模型都还存在缺陷。”导演鲁坚一针见血地指出。

特别是对以情感叙事为核心的电影而言，这是关键短板。鲁坚向《IT时报》记者道出了混合路线的门道，就是用AI生成环境，搭配真人在棚内补拍情感戏。

长时序一致性，是AI电影区别于AI短剧的分水岭。短视频生成相对容易控制，但120分钟的大电影需要完整的故事线、分镜逻辑与情感连贯性，通用模型在长周期叙事上存在明显缺陷。

在导演鲁坚看来，目前大量AI工具集中在短视频、短剧剪辑、片段式生成领域，能快速产出轻量化内容，但距离院线级大电影仍有明显短板，难以支撑长片的剧本决策、角色连贯性与电影级美术审美。

深视星影的应对方案是“AI数字剧组”，复刻传统影视公司的组织架构，以数十个细分Agent（智能体）模拟制片人、编剧、导演、美术指导等岗位，并以剧情逻辑、美术一致性、视频时序、商业潜力四道质检关卡层层把关。但这套体系能否解决长片连贯性、一致性等问题，最终要靠观众来检验《气候战争》的成片。

“AI仅是工具，电影的尽头依然是审美与叙事。”鲁坚反复提及，专业摄影师的影像风格数据可以被数字化，但如何讲出打动人心的故事，仍取决于创作者的个人素养。

从“能生成”到“能上映”还差一次真实验证

传统制片资金门槛高、周期长、风险大，AI在宏大场景生成上的成本优势真实存在，这是AI电影商业化的现实起点。

对深兰科技而言，这是从计算机视觉向“大模型+智能体”转型的关键一步。深视星影是其影视赛道的落子，按照三年技术路线规划，项目将从MVP（最小可行产品）起步，逐步迭代演进，形成AI决策模型、AI影视大模型、AI数字剧组、全球影视增长系统和全球影视数据飞轮五大核心技术资产，最终落地全球AI影视基础设施。

出海，是中国AI影视的另一条商业化道路。据了解，在国内，深视星影正在与上海电影集团、长春电影制片厂这两家知名电影制片厂洽谈合作。在国外，它已与乌兹别克斯坦国家科学院合作，面向中亚五国研发“深兰斯坦”影视大模型。

深兰科技诞生于“视觉四小龙”时代。它与商汤、云从科技等公司一起穿越了AI周期，尝试过工业检测、影像医疗、视觉导航、AI艺术、元宇宙、老电影修复、AI医美等领域。陈海波并不回避谈商业逻辑，在上海走过10多年的AI路，深兰科技沉淀了大量影像处理与文化数字化经验，比如AI视觉的技术底子、AI审美创作能力，以及元宇宙传承的世界模型技术，老电影修复积累的AI影视影像处理能力等。

“我们从服务B端起步，目前最终的愿景是降低电影创作门槛，让每个人都能拍电影。”陈海波提到。

回到最初的问题，AI离真正的院线电影还有多远？全球范围内AI长片尚无票房意义上的成功先例，国产AI电影更无成熟的成本回收案例可循。《气候战争》的最终成本、周期与质量，将是这个行业最早的一批实测数据。一个引擎能带动多重的车，一部电影能走到多远，最终都要以票房与观众口碑来回答。

AI正在改写电影的成本结构与技术流程，但电影的终点是审美与叙事，仍握在人的手中。