当生成式 AI 成为内容团队的标配工具，产品经理却发现：它更像是“半成品制造机”，而非真正的生产力引擎。本文基于一线团队踩坑报告，拆解 AI 生图/视频的三大关键断层，提出从工具到系统的跃迁路径，帮助内容团队真正把 AI 用好、用对、用出价值。

大家有没有发现，很多时候我们都被 “技术参数炫技” 骗了。

作为一个 AI 产品经理，当我实际进行模型对接的时候，往往会发现生成结果不尽如人意的尴尬时刻，例如视频的整体风格 AI 不理解，主体前后不一致，主要角色的衣服造型在视频里出现了偏差，做得越久你越会在思考，这些上亿的参数，真的摸到了行业的真需求吗？

最近翻完华安证券 2025 年 7 月发布的《AI 系列专题跟踪：视频及图像生成模型》报告，我终于找到了解惑的方向——并非 AI 技术本身存在局限，我们常常陷入“堆砌功能、炫耀参数”的误区，忽略了从行业实际运作场景中挖掘真实需求。

今天就以产品经理的视角，拆解报告里那些贴近落地的案例，聊聊做 AI 产品时容易踩的坑，以及如何真正贴合行业需求。

一、别执着“生成时长”，行业更需要“效率提升”

前阵子我的朋友对接一位影视行业的客户，对方制片人跟他吐槽：“你们总说 AI 能生成 20 分钟动画，但我们实际工作中，改一版分镜要等 3 天，AI 生成的角色衣服颜色还总前后不一致，这样的‘长视频能力’对我们来说没用。” 当时他还不服气，直到看完报告里的案例，才意识到我们对“需求”的理解有多偏差。

报告显示，当前 AI 已能为《海上女王郑一嫂》这类院线电影提供“剧本生成→角色建模→动画生成→配音剪辑”全链路辅助，但最受剧组认可的，并非“生成超长视频”的能力，而是“快速试错”的价值。比如腾讯为《斗罗大陆》开发的 ZenRender 引擎，原画师只需绘制草图，AI 能在 10 分钟内完成上色与细节填充，效率比人工操作提升 3 倍；上海电影与即梦 AI 合作的“未来影像计划”，借助 AI 对《大闹天宫》中的孙悟空进行“数字重生”，无需依赖老艺术家手工修复细节，大幅缩短了制作周期。

这让我想起之前的一款 AI 影视工具，我们花费三个月时间优化“生成 1 小时长视频”的功能，结果客户反馈“还不如一款能快速调整分镜的工具实用”。如今才明白，影视行业的核心需求从来不是“延长生成影片时长”，而是“将 AI 嵌入现有制作流程，帮工作人员减少重复性劳动”。

游戏行业的需求逻辑也类似。上次与某游戏研发团队交流，美术设计师提到“修改一个角色的头发纹理需要 2 天时间”，但报告中提到的腾讯混元 3D 生成模型 2.0，能将角色建模时间压缩至分钟级，还能将“几何结构”与“细节纹理”拆分优化。此外，恺英网络的《EVE》AI 陪伴游戏，通过自研的记忆模型记录玩家偏好，当玩家提及喜欢古风服饰后，后续 NPC 会主动推荐相关装备——这才是玩家真正需要的“个性化互动”，而非单纯生成一个视觉华丽却缺乏交互的场景。

二、用户抱怨“AI 听不懂指令”，问题不在提示词，在输入方式

做 AI 产品时，几乎都听过用户的这类吐槽：“我想要‘温暖的阳光’，AI 却生成了‘刺眼的强光’！” 此前我们总认为是用户不擅长撰写提示词，直到看到报告中“多模态输入”的相关案例，才发现是我们提供的交互工具太过单一。

报告指出，快手可灵 2.1 推出的“MVL 交互理念”，允许用户上传一张“蓝色科技感 LOGO”图片，再补充一句“需要动态旋转效果”的文字描述，AI 就能精准生成符合预期的内容；阿里通义万相则针对广告行业需求，支持用户上传产品图片后，直接生成“360 度旋转展示视频”，无需文案人员反复调整提示词。

这让我联想到之前的踩坑经历：我们开发的第一款 AI 绘图工具，仅支持纯文字输入，用户改稿率高达 60%；后来增加了“上传参考图”的功能，改稿率直接下降一半。现在才意识到，并非用户表达能力不足，是我们没有提供“更符合人类直觉的交互方式”——多模态输入不是为了炫技，而是真实解决用户“指令传达不准”痛点的刚需功能。

还有一个常见的尴尬问题：AI 生成内容时常违背物理规律。之前看到同事用某工具生成“下雨场景”，结果雨滴呈现“向上飞溅”的状态；报告中也提到，这是 AI“局部合理、整体荒谬”的典型问题。不过 Runway Gen-4 的生成式视觉特效（GVFX）技术给出了较好的解决方案，其生成的特效能与实拍画面无缝融合，光影过渡自然；可灵 2.1 也通过优化物理模拟算法，让水流、布料的运动轨迹更符合现实规律——可见，解决这类基础 bug，比堆砌参数更能提升用户体验。