这个学生，用4天做的AI短片，从京东拿走30000元

金磊 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

有了AI，现在的学生，真的是不得了——

仅仅耗时4天时间，就做出了一个AI短片，然后直接斩获一等奖，拿下30000元！

来，话不多说，我们直接先来欣赏一下作品：

真的很难想象，如此高清、丝滑且充满想象力的短片，竟然是一个学生在4天内搓出来的。

而这，便是出自东北师范大学动画系的研究生徐威的作品——《ARCADIA》。

讲述的是几名在火星探险的人类，以为已经拥有了火星，直到在探险期间，得到了火星生物的“回应”……

虽然徐威在这部作品上的耗时不长，但若是打开制作《ARCADIA》的无限画布，可以看到一堆人物、场景、物品的图像资产，以及生成的各种视频细节片段。

更是有密密麻麻的关联细线将它们给串了起来：

我们可以把这张无限画布，看作是徐威脑中一点一滴的所思所想。

那么到底是何许AI，把这些天马行空的想法给造出来的呢？

不卖关子，它便是京东云首次对外亮相的AIGC工具平台——京东灵境AIGC。

而徐威也是凭借着由京东灵境AIGC打造的作品，从现场20个参赛作品中一骑绝尘，拔得头筹：

△右：徐威

那么问题来了，现在做AI视频的工具如此之多，除了比赛因素之外，为什么这些选手都要纷纷pick刚出炉的京东灵境AIGC呢？

答案其实就藏在徐威那张无限画布里。

京东灵境AIGC并不打算再给创作者增加一个孤零零的“生成框”，它更像是给不同模型、素材和生产环节搭了一张足够大的工作台。

而无限画布则是京东灵境AIGC的主要创作空间。Seedance、Seedream、Wan、可灵、Vidu等模型，以及策划、剧本、分镜、图像、视频和素材编辑，被组织进同一条制作流程。项目继续扩大时，人员权限、素材共享和预算管理也能纳入其中。

京东云自己把这套能力总结成三个词：懂货、懂片、懂企业。

这也让京东灵境AIGC首次亮相的看点，从又接了哪些模型，延伸到了另一个问题：

当AI已经能生成不错的画面，平台还能帮创作者完成多少后续工作？

带着这个问题，我们做了两组测试。

一部片子生成出来之后，事情才刚开始

我们先从最近大热的3D漫剧开始实测。

因为在DataEye研究院最新公布的2026年8月榜单中，红果AI剧/漫剧百强的100个席位，首次全部被3D漫剧包揽。

于是，我们也给自己安排了一个题材——《打工人误入修仙公司》。

大致剧情是这样的：

打工人加班到凌晨准备下班，结果电梯开门后误闯了仙界，仙界的老大下令让众人下山完成KPI，慌乱之间打工人捡起一个“飞升秘籍”，顺利回到公司。

在操作方式上，我们先通过画布生成一些人物和场景的资产，把它们拖进无限画布里；然后根据剧情片段的需要，把资产们连到一个生成视频的节点，并输入提示词：

以此类推，我们把所有节选片段都按照上面的方式进行生成：

然后，一个3D漫剧就这样水灵灵地诞生了：

而且啊，不仅是操作简单，这段视频的制作，仅仅耗时不到1个小时！

包括一些复杂的动作，例如主角冲过大殿，躲开飞来的文件和法器，镜头同时围绕人物运动180°，都可以通过这种操作方式来实现。

若是有更复杂且精准的动作要求，京东灵境AIGC还提供了3D动态导演台和720°全景图的功能。

3D动态导演台支持在时间轴上预演人物动作、编辑运动轨迹和设计镜头。对应到这段追赶戏，就是把“主角躲过去”进一步拆成：他在什么时候跑到什么位置，朝哪个方向闪避，镜头又从哪里绕过去。

720°全景图则用来建立更完整的场景参考，为不同机位和视角的镜头提供共同基础。我们前期准备的大殿图片只是普通透视参考图，并不等同于已经建立了全景空间。

除此之外，像多角度、打光等功能，京东灵境AIGC也是都是包的。

而当这套制作过程留在画布上，创作者下一次修改时，就有了可以继续使用的角色、场景和镜头关系。

接下来，我们把实测内容换成贴近显示工作的场景——甲方爸爸突然改需求。

我们先用同样的方式，把一些资产放进来，这次先要做的是一个16:9的头戴耳机广告：

可以看到，无限画布里的视频不是一个接一个生成，是可以直接一次性多个视频同时生成的。

然后我们就先做了一个小Demo出来：

但这时甲方爸爸突然要把耳机改成黑色的，广告比例还得是9:16的竖屏，怎么办？

不要慌，你只需要在京东灵境AIGC的无限画布里，再丢进去一张黑色头戴耳机的图片资产，把它和之前四个视频节点连上，把提示词里原先白色耳机替换成新的就好了：

然后视频的比例，也从16:9改成9:16；4个视频都做这样小小的修改之后，你只需要稍等片刻，整部片子就改好了：

而且啊，上一轮需求中生成出来的视频资产，在无限画布里还是有的！

对于个人用户来说，这样的一次需求修改或许不算太麻烦；但当规模上去了，尤其是对于企业来说，这就是另一笔不小的开销账单了。

而京东灵境AIGC恰好支持按组织、成员、团队／应用及模型查看消耗，并能按空间、子用户、应用、Key等维度设置预算和预警。API开放平台还提供在线调试，可以方便企业将相关能力接入自己的业务流程。

这些能力的意义，在大规模且连续改稿的过程中，就不言而喻了。

AI创作平台，开始长成三种样子

现在国内的AI创作平台，乍一看或多或少会有一种越来越像的感觉。

接入的模型越来越多，无限画布越来越常见，Agent、素材库、工作流也逐渐成为高频功能。打开几个产品的功能列表，很容易产生一种大家是不是都在做同一个东西的错觉。

但功能逐渐补齐以后，各家的方向反而开始分开了。

其中一条路，是继续把边界往外扩。

图片、视频、音频、广告、3D、社交媒体内容都装进一个创作空间里，用户给出Brief，Agent负责理解任务、拆流程、找模型，再调用相应能力把内容做出来。

这类平台更像一个AI创意操作系统。

用户今天可以在里面做一支广告，明天可以继续做社交媒体配图，后天又能切到品牌视频。它解决的核心问题，是一个创作者怎么更顺畅地驾驭越来越多的模型和工具。

还有一条路，则继续往专业影视里面钻。

剧本、角色设定、世界观、场景、分镜、动作、镜头、灯光、声音、剪辑，一个环节一个环节拆下去，再逐个交给AI参与。

到了这里，无限画布越来越像传统影视制作里的工作台，Agent承担的角色也更接近导演助理或者制片助理。

它们面对的是另一类问题。

比如同一个角色拍几十个镜头能不能一直长一个样；同一个房间换个机位以后会不会突然变了；导演要求人物先跑两步再回头，镜头同时从左向右环绕，这种明确的调度到底能不能执行。短剧、漫剧、MV和TVC，都天然适合沿着这条路线继续往下做。

第三条路，则开始往企业内部走。

当一家企业只需要偶尔做一张宣传图时，大家当然首先比谁生成得漂亮。但如果每天要服务几百个SKU、十几个渠道和不同营销节点，问题马上变了。

企业会开始关心，多个团队多个项目如何高效的管理起来，一个项目究竟花了多少钱，之前验证过的素材能不能继续利用，不同部门有没有重复造轮子，一条内容从创建到修改到底经历过谁，最后又有没有带来真实的点击和转化。

于是组织、权限、预算、审核、资产管理、API以及业务系统接入，也逐渐进入AIGC创作平台的能力范围。

从这次京东灵境AIGC展示出来的形态来看，它明显更靠近这第三条线。当然，前面的“懂片”也不能少。毕竟内容质量不过关，后面的管理都无从谈起。

但它继续往后多走了一步，希望把已经生成出来的内容、生产过程中留下来的资产，以及企业内部的协同和成本，都装进同一个系统里。

那么接下来的一个问题是，为什么平台会在这个阶段，把目光投向持续生产？

AI视频，该卷“生产线”了

我们再回到前面的漫剧榜单。

DataEye列出的8月红果榜单前三名，它们有一个共同点：都是系列内容。

对于这样的项目，一张确认过的人物设定，后面可能还要反复使用；一个已经建立的场景，也可能需要承接更多对话、动作和机位。

随着内容越做越多，角色一致性、素材复用和团队协作，就会逐渐成为制作成本的一部分。前一部留下了多少东西，下一部能接着用多少，直接影响生产能否继续。

商品内容同样如此。

一款新品上线，需要白底图、场景图、卖点图和视频。等到大促、换色或者调整人群，这些内容又要更新。不同渠道对构图和节奏的要求，还会进一步增加版本数量。

京东云做这件事的业务基础，也在这里。

一边是电商和零售里的商品、品类及营销经验，另一边是企业使用云服务时面对的权限、预算和系统接入需求。灵境把两端放到一起，目标是让内容制作能够跟着经营节奏持续运转。

它的“电商大师”围绕一款商品生成白底图、场景图、卖点图和详情页素材；围绕营销内容的复用与批量生成，则为不同构图、文案和人群方向的测试提供素材。

那内容做得更多之后，有没有带来业务收益呢？有的，包有的。

例如根据一个商超案例显示，使用京东灵境AIGC优化商品主图后，参与优化商品的转化率同比平均提升31.8%，对应商品的GMV同比平均提升36%。

再如科沃斯把自制的视频用京东灵境AIGC优化后，商详PV提升20.10%，提袋率提升110.66%，订单转化率提升44.45%，GMV增长43.96%。

而这些例子其实也呈现出企业评价内容的一套实际标准，即图片和视频有没有吸引用户，用户有没有继续了解商品，最终有没有转化为交易。

沿着这套标准往前推，平台既要支持持续生成，也要让团队能比较不同版本，并将验证过的素材和方法保存下来。

这时，再看模型接入数量，就只是整套能力中的一部分了。模型影响单次生成的上限，围绕模型建立的工作流程，则影响好结果能否被反复使用、交给更多人继续完成。

我们前面的两组测试，一组把问题推进到“这几个镜头怎样组成一部片”，另一组继续追问“需求改了，这个项目怎样接着做”。

企业长期面对的，恰恰就是这样一轮又一轮的继续。

最后，我们再回到徐威和他的《ARCADIA》。

一个学生用4天完成短片，已经让人直观地看到了创作门槛的变化。而那张密密麻麻的无限画布，也记录了成片之外的另一部分工作：人物怎么确定，场景怎么搭建，镜头又怎样一步步连起来。

等到下一部作品开始制作，这些已经积累下来的东西，还能发挥多大作用？

对个人创作者，这是经验能否继续积累；对企业，则是第20部、第200部内容能否持续交付。

AI创作平台接下来要争的，也就在这一次次“继续做”里。