首部AI电影进院线：博纳影业的长片实验

来源：财经杂志

《三星堆》的路没有人走过，具有里程碑意义，但市场的反应冷酷而真实

文｜《财经》研究员 李莹

编辑｜杨立赟

中国第一部拿到公映许可证、全流程由AI（人工智能）参与制作的院线长片——《三星堆：未来往事》（下称《三星堆》），上映前令资本市场为之心动。9月28日、10月9日、10月12日，作为该片制作方和出品方，博纳影业（001330.SZ）三个交易日涨停。

这部全部画面、部分声音由AI生成的电影，完成了从生成式视频到影院放映的一次跨越。

在上映前，博纳影业集团行政总裁、《三星堆》出品人/总制片人蒋德富对《财经》透露，此次《三星堆》的实际投入为千万元量级，但若按照传统方式制作，成本至少达到3亿元。AI提供了一种以相对可控的成本，呈现高概念、大场面故事的可能。

但在10月23日上映后，观众却没有用脚投票。

猫眼数据显示，截至11月2日，《三星堆》的全国票房167.8万元，累计观影人次5.7万。自10月23日以来，场均人次最高在周六达到1.2，10月26日、27日，仅为0.3。

10月26日晚上，《财经》走进北京海淀的一家电影院。当晚影院只给了《三星堆》这一个场次。更惨淡的是，当晚这部影片在这里只有一名观众。上述数据意味着这是普遍现象，绝大多数的场次，要么只有一位观众，要么无人上座。

资本市场很快对博纳影业换了一副面孔。《三星堆》上映第一个周末后的首个交易日（10月26日），博纳影业（SZ:001330）跌停，报收5.54元，总市值降至约76.15亿元。随后一周，股价波动下行，至10月30日收盘，股价为5.06元。不过到了11月2日，受AI漫剧行业利好刺激，博纳再次涨停。

董志豪买了博纳影业股票，在10月23日电影上映当天，他把股票抛掉了。那天下班在影院看完《三星堆》后，他认为自己做了正确的决策。虽然电影的部分画面已经超乎他的预期，但在他看来，前期市场对AI影视更多是概念炒作。

和资本市场的视角不同，不少电影从业者认为《三星堆》的意义远不止于资本叙事，把AI视频做进院线，对行业来说是一个里程碑。

从短剧走向大银幕，并不只是把几十秒的片段简单延长到100分钟。手机屏幕可以容忍部分画面瑕疵，单集短剧也可以依靠一个钩子、一场反转维持吸引力；院线长片却要求人物、场景和道具在复杂叙事中保持稳定，还要求伏笔、节奏与情绪前后贯通。

作为第一部登上院线的AI电影，《三星堆》的路没有人走过。制作周期跨越两年多，产出超过120万张底图，全片迭代上百次。就在公映最后一周，《三星堆》制片人、博纳影业AIGMS负责人曲吉小江仍然和团队忙于电影画面的调适和打补丁。

视听领域的AIGC（人工智能生成内容）公司炫佳科技的创始人秦林将其概括为从“生成画面”到“稳定交付完整作品”的跨越。他认为，以工业化流程来完成稳定的长片内容交付，仍然是行业难点。

《三星堆》在影院里遭遇的冷清，本质上是这套尚在发育的工业体系，第一次接受C端院线标准检验的结果，冷酷而真实。

不过，曲吉小江对《财经》表示，一部作品并不能决定AI电影的未来。对博纳而言，《三星堆》更像一件“过程品”：先把作品做出来，走完审查、发行和放映的全流程，再从真实反馈中寻找下一步的方向。目前，公司已经披露包括《广寒行动》等在内的后续AI电影计划。

（博纳影业近期股价波动。图源：东方财富网）

AI进院线，难在哪？

《三星堆》的故事在三条时间线之间交错展开：2095年，超级AI“超脑”接管社会后失控，全球秩序濒临崩溃；破解危机的密钥，藏在距今3200年前的古蜀国三星堆青铜器的刻符之中；2045年的时空里，考古学者江城与搭档搜集文物，逐步揭开女宇航员西陵穿越至古蜀时代的秘密。

古蜀国的战场、三星堆的文物还原、未来的科技感城市、浩瀚的宇宙空间……都在影片中一一铺开。

（《三星堆：未来往事》预告片画面；图源：博纳影业AIGMS官方）

在传统电影制作中，这类题材往往意味着复杂的场景搭建、特效制作和较高的试错成本。博纳用AI技术把过去数亿元的成本压缩到千万元量级。

蔡子愚（化名）是一位AI影视创业者，目前正准备带着一个十几人的团队做AI电影。看完《三星堆》过后，片尾滚动的简短字幕让他感慨颇深：“以前全CG动画（Computer-generated imagery，指利用计算机技术制作的数码化视觉作品），制作名单滚半天，几百上千号人。这部片子制作团队就几十人，甚至比发行的人还少。”蔡子愚明显感觉到，AI把影视制作的模式改变了。

AI电影不只是把生成的视频片段拼接起来那么简单。蒋德富和曲吉小江的描述里没有“AI提效”的轻盈，只有耗足心力的攻坚。

对于《三星堆》的诞生，蒋德富用“无数次的迭代和打击”形容这两年：刚做完一批素材，新的模型发布了，回头看旧素材“要么不能用了，要么跟想要的东西差太远”，只能重做；刚完成一遍，又有新模型发布，再重做。“这两年反反复复，以前电影拍完就完了，进入后期制作就行，现在一直在变。”

但这种焦虑里有一种奇异的兴奋。在曲吉小江的感受里，重做的过程心情是开心的，这意味着内容在一次次地变好，但也不免焦虑：“早上睁眼发现又发布了新模型，大家都说‘一切又归零了’。”

10月16日，在上映前最后一周，曲吉小江告诉《财经》，“昨天晚上熬夜在改，又打了八个补丁。”

这样的节奏在传统电影制作流程中，是绝不会出现的。团队设想过很多可能会遇到的问题，但仍然有各种意料之外的新状况。比如临近发行、与影院对接的过程中，影片色彩、视觉呈现效果仍不稳定。

当天下午五点多，最终的版本才落定。发行通知也在同一天下发至影院。

《财经》了解到，《三星堆》的首席技术支持是生数科技Vidu模型，在电影最终呈现的画面里，藏着大模型在不同时期生成的代码。不同阶段的AI视频画面，经过大银幕的放大，不免被观众捕捉到。

蔡子愚也发现了这点：“画面上能看出AI生成的毛病，口型、场景连贯性一般。”另一位观众提到，电影中有的画面动画感强烈，有的又更接近真人，让人感到跳脱。

（《三星堆：未来往事》预告片画面；图源：博纳影业AIGMS官方）

目前，模型单次生成的原生视频大多只有十几秒到几十秒。对于一部时长100分钟的影片来说，这意味着整部电影要被拆解为海量短片段分别生成，再通过后期拼接、调色、统一光影、修补瑕疵，把碎片化的 AI 素材缝合为连贯叙事。而每一个片段背后，是不同模型在不同时间节点、不同能力水平下生成的画面。

AI生成视频在长叙事中无法天然维持的人物一致性和物理连续性，正是这种“缝合”必须解决的难题。曲吉小江坦言：“技术还不够好的时候就靠‘蒙太奇’，可以通过镜头的剪接和叙事形成连续性。”在她看来，这种连续性可能比人物长相或物理空间上的连续性更重要。

炫佳科技位于AI视频的产业链上游，旗下有Kino原生视频生成模型及系列生态。虽未参与《三星堆》制作，但炫佳的创始人秦林一直在关注着这部作品。这对行业来说，是一次突破边界的尝试。

在秦林看来，对比现在已经相对成熟的AI短剧，AI做长片至少有三层难点。一是，叙事与上下文理解，二是一致性，三是工业化的交付能力。“短剧可能只要这一集有个钩子、有个说得通的故事就行了，但长片对整个叙事逻辑、伏笔埋线、情绪节奏等的要求完全不同。”秦林坦言，现在的AI未必懂得怎么用镜头去讲一个长故事。

寻找下一种生产方式

秦林所说的第三层，工业化的交付能力，正是《三星堆》用两年多时间反复实践的课题。

在博纳在两年前决定用AI将《三星堆》的故事以长片形式讲出来时，AI生成视频的技术刚刚起步不久。

据蒋德富介绍，在长片项目启动前，他们先用短剧的形式呈现了《三星堆》的故事，用以验证这种创作方向。短剧最终拿到两亿的点击量，这给了团队进一步做长片的动力。

博纳试图保留传统电影工业中的专业分工，同时重组其工作方式。参与《三星堆》制作的人员累计近百人，虽然AI取代了原来电影剧组中的灯光、摄像等工作，但团队仍然需要编剧、导演、美术、剪辑等专业判断。

博纳为项目搭建了“博卡电影云片场”系统，将影视制作中的部分流程转化为线上工作流，并整合Vidu等外部模型能力。视频模型负责生成画面，制作团队则需要围绕剧本、人物、场景、分镜和后期等环节进行组织、调整与筛选。

这相当于在基础模型与电影项目之间，建立一层面向影视生产的组织能力。传统电影剧组需要协调摄影机、灯光、演员、布景和后期团队；AI电影则需要协调不同模型、生成素材、数字资产和创作人员。工具发生了变化，但组织复杂生产的需求并没有消失。

这套“博卡电影云片场”的系统，曲吉小江把它类比传统的影视拍摄基地：“摄影机、灯光都不是我们自己发明的，但都要聚在一个片场里才能拍戏。”对应到云片场，这里的场景、道具、坦克、飞机，都是可复用的虚拟数字资产。“一旦建成，没有折旧，可以不停改进，边际成本很低。”曲吉小江解释道。

这也给出了传统影业进入AI时代的一种可能路径：它们未必需要成为基础模型公司，却可以把模型纳入自己的生产体系。

博纳向AI的迈步发生在传统电影公司需要重新寻找增长空间的时刻。

博纳曾凭借《长津湖》《中国医生》等主旋律商业大片建立起行业影响力，擅长整合大制作资源、明星阵容和院线发行。但电影工业越成熟，项目的资金投入、制作周期和市场风险也越高。一部影片需要在开机之前投入大量资源，最终能否收回成本，仍然取决于题材、口碑、档期和观众选择。

近年来，影院市场的变化也让传统生产方式承受压力。观众不再因为一部电影投入大、场面宏大，就必然走进影院。与此同时，短视频、微短剧以及线上娱乐持续分流用户时间。对于一家传统影业公司来说，继续依靠熟悉的制作流程并不能自动解决内容开发和市场回报的问题。

博纳近年来经营承压，影院和电影两条主线都在失速的情况下，AI成了迫切的抓手。

10月30日盘后，博纳影业披露2026年三季度报告。前三季度，公司实现营业收入7.67亿元，同比下降21.07%；归母净利润为-2.46亿元，同比减亏77.85%。

但在上半年，博纳的AI影视剧业务营业收入为193.23万元，营业成本却仅有6.13万元，AI业务的毛利率高达96.83%，显著高于同期传统电影业务35.51%的毛利率。在传统电影项目承压的情况下，AI至少提供了一个重新审视成本结构、创作边界和项目开发方式的机会。

蒋德富的记忆里，2024年AI大模型迭代爆发时，行业里“很多公司都在说拥抱AI、使用新技术”，博纳也顺势组建了筹备组，正式启动三星堆项目的长片筹备。但后来，他们了解完一圈后却发现，没有人真正在开项目。“我们以为是跟跑，起步晚了，结果一看我们成领跑了。”蒋德富说道。

在博纳内部，AI并没有被理解为对真人电影的替代。蒋德富和曲吉小江都反复强调，博纳仍然坚守真人拍摄和传统电影工艺，也不会放弃对演员、表演与好故事的追求。但面对技术变化，传统电影公司也不能只守着过去的经验。“不变就不能求生存。”在蒋德富看来，AI更像一次主动的自我革命：用新技术降低部分场景和制作环节的成本，再把节约下来的资源投入剧本开发、题材探索与人才培养。

今年4月10日，博纳同一天收到了国家电影局给两个项目颁发的“内容审查通过令”。一个是重大革命题材电影《四渡》，另一个就是全AI制作的《三星堆：未来往事》。在蒋德富看来，这不是一般的巧合，正是博纳多年来深耕创作，守正创新的最好证明。

短剧跑通效率，长片仍待发展

《三星堆》第一次用AI呈现出一部完整的院线长片，也把AI视频的边界推到了大银幕上。但将视线从这部电影移开，可以看到，过去两年，更深刻的变化发生在整条产业链上。

据秦林介绍，AI视频产业链可以分为三层。上游是算力基础设施，提供数据服务，英伟达、摩尔线程等芯片公司处于这一生态位。中游是模型研发与训练，决定视频生成的画质、时长和真实度，比如Seedance、Vidu、可灵、Kino等常见视频生成模型；下游是产品应用与运营分发，对接影视、广告、传媒等海量场景。

向工业化的转型发生在产业链的各个分层。从上游看，算力不再只是训练更大模型的投入，也开始围绕推理效率、渲染能力和部署成本展开竞争。英伟达2025年公布的技术案例显示，Adobe Firefly视频生成模型在部署TensorRT优化后，扩散推理延迟降低了60%，总体拥有成本下降了40%。目前，国产GPU摩尔线程也已经打通了超高清制播与AI视频实时渲染的硬件链路。算力基建的技术壁垒最高，决定着产业链后端模型的定价空间。

中游的视频模型在持续迭代，可灵4.0支持最多10张关键帧输入来安排叙事节点；Seedance 2.5把单次生成推到30秒，并支持大量参考图；生数科技10月刚发布的Vidu Q4 Preview首发优惠价格低至0.09元/秒起；Kino年内要发布的3.0版本可以做到一分钟连续生成和长镜头控制的打磨。

在下游，短剧是最先跑出效率的场景。

9月17日，在国务院新闻办公室举行的“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会上，广电总局网络视听节目管理司司长王小亮提到，今年前八个月，全国上线微短剧43万部，是2025年全年的13倍，其中AI剧占比超过九成。

竞争也在同时加剧。DataEye数据显示，2026年上半年，84%的真人微短剧热力值低于100万，只有约1%的剧目超过1000万。中国网络视听协会发布的《中国微短剧行业发展白皮书（2025）》指出，行业竞争重心正在从投流效率转向内容质量。

秦林对产能的提升有切身体会。武汉一家200多人的内容公司使用炫佳的KinoAuto批量生产工具后，一部120分钟AI短剧的制作成本从30万至50万元压缩到约5000元，高峰期一天能产出100多部短剧，生成任务集中到一度让服务器差点宕机。

行业的演进不只是成本压低、产量放大，工具本身也在向着一体化项目体系收拢。10月26日，即梦正式上线 “短剧工作室”，将剧本创作、角色与场景资产管理、分镜规划、视频生成、后期调整等短剧创作全核心环节收进同一个项目空间，围绕统一叙事资产完成全链路协同。

在炫佳科技首席科学家武文看来，模型通常只能生成十几秒、几十秒的视频片段，而工业化生产需要把片段变成完整的剧。

为此，炫佳在Kino自研大模型底座之上搭建能力层和应用层，把文本、图片、视频生成，以及人物、道具、场景等资产管理接入生产流程。针对长内容中人物外观变化、道具消失和叙事前后矛盾等问题，炫佳尝试建立实体、环境和状态三层记忆体系，让角色、场景与事件变化能够跨镜头延续。系统还需要根据不同任务调度不同模型，在价格和质量之间寻找合适路径。这套生产方法让每个环节都可以被检查、计算和迭代。

这套生产能力进一步被放入炫佳的产业生态。炫佳科技副总裁袁丽告诉《财经》，炫佳一方面以Kino大模型和Kino视界、KinoAuto等产品提供技术支撑，另一方面建设AIGC短剧园区和OPC（一人公司）创作者基地，并配套培训体系。目前，其相关基地已聚集百余名OPC创作者，园区则吸引了数十个短剧公司和剧组。

短剧率先验证了AI视频的量产价值，产业链上也出现越来越多像即梦和炫佳这样组建系统能力的玩家，但整个行业的工业化建设才刚刚开始。当下的AI视频生产，仍然要面对长叙事连贯性、物理逻辑幻觉、审美可控性、内容合规、资产确权等一系列难题。