当下，AI创作工具已经从单纯的“卷技术、堆参数”，进入到了“拼实战、讲流程”的下半场。

一方面，随着主流大模型API接口的全面下放，各家AI创作工具之间的功能差异被拉平，“卷技术、堆参数”带来的优势逐渐式微。另一方面，AI短剧创作的门槛降低之后，内容的精品化发展风向，让各路团队在创作上开始有了内容生产稳定、创意执行精准等更多细节要求，实用且协同效率高的工作流逐渐成为刚需。

应对行业的需求变化，多模态生成式人工智能企业智象未来，也顺势推出了AI影视创作协作智能体——帧赞AI。

今年3月，帧赞AI（AiDrama)正式启动公测。它被官方定义为“全球首个专业级AI影视创作与协作智能体”，以“专业创作、全链闭环、团队协同、精细管理”为核心，旨在改变影视行业长期以来高成本、长周期、高度依赖人力密集型劳动的现状，为影视工业化、规模化生产提供一种全新的范式。

从当下的视角去看帧赞AI，可能会觉得这款产品做的很简约。但藏在简约之下的，是智象未来在AI创作工具上选择布局的一条硬核赛道：流程化协同。他们把传统影视工业的导演控镜、分镜派单、实时审阅等逻辑，还原到了线上画布中。这意味着，哪怕一线执行人员是跨行小白，也能在导演的专业框架下，实现电影级的画面稳定输出。

智象未来通过自研的百亿级多模态大模型，让文字、声效、画面在底层彻底打通，彻底解决了角色换个镜头就“变脸”的行业痛点。

同样是基于技术底色，帧赞AI也被训练成了一个懂业务且一直紧跟团队的“数字场记”，能随时为团队项目调用过往的数字资源和内容。对于想要实现精品化量产的中小团队来说，这或许就是那把通往短剧工业化大门的钥匙。

帧赞AI的产品操作逻辑里，进行创作之前需要有清晰的目标、意图和流程设计。

因为帧赞AI服务的的是AI漫剧/影视创作团队，考虑一部剧会有多集内容。所以，创作开始前必须先建立一个「项目」（一部剧），在确定好优先级、完成时间的“新建项目”中，依次建立好剧集、设置好分镜后，才能在「创作」界面看到可操作的内容。

这种流程设计，核心目的是要在AI内容创作的工作流中实现导演级控镜。

现阶段，帧赞AI内的剧集和分镜设置均不能一键生成，尤其是分镜中所涉及到的景别、镜头动作、画面内容和参考素材等核心关键信息，都需要由项目的导演来把控。只有导演在新建的分镜中，同步好自己对剧集画面的预期要求，并指派每个分镜对应的执行人后，整个项目才真正开始进入到执行阶段。

而不论是团队的创建者，还是团队其他的成员，也均需要进入「团队」界面，将团队积分分配给对应的个人账号之后，对应的个人账号才可以在画布中调用AI来进行创作。比起目前市面上诸多“一站式”的AI创作工具，帧赞AI虽然在项目开始阶段还在坚持“手搓”，但好在它的操作界面简洁易懂，对于传统影视创作者和小白也都十分容易上手。

到项目执行阶段，帧赞AI设计的工作流也始终遵守着可控、可预期、可标准化的三大原则。

当项目进入执行的创作阶段，分镜的每一个画面、剧集中的每一个分镜、项目中的每一个剧集，都留有审阅、批注的界面，方便项目导演或其他负责人对执行环节中的任何一个片段给出意见，团队成员也能同步实时反馈。最后，帧赞AI内置的审核功能会对所有完成的镜头进行自动归集，团队再借助内置的剪辑功能，完成最终成片的处理、送审与交付。

整个团队只用一套AI工具就能实现项目协调、创意执行、内容创作、团队沟通、意见反馈等所有操作。

从产品的基础功能设计和操作逻辑上来看，帧赞AI遵循着项目立项、创意确立、创意执行、创意审核、内容同步、内容确认等一系列工作。与传统影视软件的操作逻辑和流程不同，它并不是一款针对个人的AI创作工具，而是一款帮助AI影视内容创作团队，来实现AI内容的流程化协同生产的AI创作与内容资产管理平台。

帧赞AI不仅在工作流上力保创意的一致性，它还依靠自身在AIGC技术上的积淀，帮助团队努力实现AI内容上的原生协同。

就现阶段而言，市面上的大部分AI影视创作工具，多数情况下只是把不同开源或闭源的单模态模型通过API硬凑在一起。所以很多团队在实际使用中会发现，不同模型之间的AI生成内容很难实现协同，甚至会相斥。

一家头部AI短剧的制片人就抱怨过：“我们试图用目前最火的几款海外大模型来做一部漫剧，结果发现，单张图确实绝美，但动起来之后，角色的发型、光影在每一帧都在发生难以预料的形变。为了修这些AI的‘幻觉’，后期团队花的时间比传统手绘还要长。”

帧赞AI的背后，则是智象未来自研的HiDream系列原生多模态大模型底座，包括开源图像生成模型HiDream-I1、图像编辑模型HiDream-E1.1、全球首个开放使用的视频生成DiT（Diffusion Transformer） 架构模型等在国际主流评测体系中获得权威验证的大模型，通过构建1个Token Hub平台提供标准化模型能力输出，从底层架构开始深度适配影视创作全链路需求，实现了文本、图像、音频、视频在系统内部的无缝打通，深度适配影视创作全链路需求。

不仅如此，帧赞AI内还聚合了市面所有顶级AI大模型，将生图、生视频、配音模型一站式集成在画布内，让团队在创作过程中，轻松简单地实现自由切换。

公开资料显示，智象未来由梅涛博士于2023年创立，核心成员在AIGC领域研发超过10年经验，是国内最早布局多模态大模型的团队之一。围绕商业化落地构建模型与应用的双轮驱动模式，智象未来持续推动多模态模型能力向实际业务场景转化。截至2026年第一季度，旗下产品已覆盖全球超3000万专业用户及4万余家企业客户，形成了从技术研发到产品商业化的闭环。

这一过程中，智象未来也将AIGC技术投入到了影视领域。

2024年，智象未来与北京市亦庄经济开发区合作完成了行业首部AI仿真人剧《亦幻未来》。2025年，智象未来又和安徽电视台合作完成了12集AIGC微短剧《量子湖传说》。2026年春节期间，智象未来作为春晚合肥分会场的AI协作者，为晚会内容供了长达7分钟的虚实结合视觉效果AI视频生成支持。

在AI短剧市场迎来全面爆发后，智象未来也迅速切入。

今年2月，在红果上线播出的68集AI漫剧《魔道奶爸，小少主马甲掉地上了》，就是由智象未来承制。这部剧仅用了40天就全部杀青，同时单集制作成本被压到了行业平均水平的40%以下。智象未来也正是借这部作品，不仅从0到1跑通了AI短剧制作的全流程，也摸清楚了AI短剧创作的真实需求与痛点。据不完全统计，智象未来目前已经协助完成超过5000分钟的AI短剧创作。

基于以上的技术积淀与市场需求洞察，智象未来才在2026年3月借公测正式上线了帧赞AI。

因为淋过雨，所以才想给别人撑把伞。正是因为有了创作AI短剧的一线经验，帧赞团队才对AI短剧、漫剧团队创作的痛点有了深刻理解。而这种理解，落地到产品上就是一处处细节的差异。

例如，帧赞AI从降低上手难度和实现创作协同的目的出发，选择了画布布局，将创作入口与数字资产管理集成在一起。

在画布上，帧赞AI力求实用的同时，也强调创作效率。帧赞AI整个画布可以分为左、中、右三个区域。左侧区域可以打开查看分镜的详细信息、导演的批注和分镜的历史版本，中间的区域是分镜的素材和成片存放区，右侧区域则是AI创作入口与画布资产。这样的布局里，创作者一方面可以对照导演的意图做执行，另一方面也可以检索已有图片、视频、提示词等数字资产来协助进行创意创作，便捷且高效。

与此同时，多个分镜的内容都会按照时间线由上至下排列在画布里，无限排列的设计保证了创作者在创作过程中可以不转场、不丢文件，提升了单人的创作效率。帧赞AI还允许团队任何成员都能进入画布，只需项目导演或负责人，在分镜表中设置好执行人，来限制团队不同角色的剧集操作范围，大家就可以同时进行在线编辑、多集同步开工。而全员都具备可查阅的权限，能让团队创作者之间共享创意、同步创作进度。

如此明确的内容分工与全流程透明的设计，不仅实现了内容创意的流水式生产，也让创作团队的生产力提质、提效。

在AI降低了影视的单镜头成本，剧集创作一跃成为市场主流需求后，AI创作工具的竞争早已进入到白热化阶段。

可以看到的是，接入各类“满血版”大模型、拿到首批API接口等技术配置，早已成为各大AI创作工具的标配。大家开始卷价格、堆功能，或者强调自家AI在内容创作上的一站式解决方案，再或者接入AI剧本创作功能、释放版权IP库、接入内容发行渠道等。

“各家之间的竞争，已经卷到帧的层面了”，智象未来形容当前的AI创作工具市场竞争格局时如是说。

一方面，AI短剧精品化已经成为市场主流风向，更精致、稳定的画面效果确实受到不少头部创作团队的追捧。另一方面，在产品功能越来越趋同的态势下，各家AI创作工具都在努力寻找新的破局点。对此，智象未来的竞争策略是，利用自身技术积淀和影视内容生产经验，聚焦于产品创作功能之外的运营赋能。

首先，是在团队管理协作上的赋能。

帧赞AI不是一款单一的内容生成工具，而一个支持AI内容创作团队在线协作的项目管理平台。智象未来依据传统影视创作的流程，在帧赞AI内为内容项目设计了高效的AI工作流，用线上协同执行的创作模式，解决了传统AI工具生成的素材难以融入现有工作流、团队成员之间协作困难的问题。不仅如此，帧赞AI还可以直接接入内容团队过往的分镜表、素材库和审批链路，能做到与团队已有的体系无缝适配。

其次，是在内容生产上的“工业化”赋能。

智象未来自带技术底色，帧赞AI追求高品质、高可控性和高精度的输出，在底层的模型配置上投入了足够的成本和精力。智象未来自主研发的“智象多模态大模型”，其系统的参数规模达到了超百亿级别。再配合平台接入的市面TOP级大模型API，整体的生成能力和生产效率足以满足市面上绝大多数专业制作团队的需求。从效果、效率和效能上，能够让中小团队实现精品内容的高效生产，提升其核心竞争力。

最后，是数字资产的沉淀和复用。

依托自身的大模型技术能力，帧赞AI实现了将AI能力贯穿项目创建、创建分镜、音视频制作、后期剪辑、成片导出的全环节，减少工具切换带来的效率损耗。同时在帧赞AI的工作流里，AI成为了一个拥有全局记忆的数字场记。当你创建了一个项目，角色设定、美术风格就会被锁定在底层，精准匹配从分镜绘制到音视频制作的全环节。单个项目结束后，这位数字场记依旧能被调用，团队用AI生成的图片、视频和提示词等能被它应用到后续所有项目中，实现数字创意资产的沉淀和复用，进一步助力团队在精品化内容创作上实现工业化生产。

从追求AI内容的新鲜感，到强调AI内容的效率致胜，再到大家卷向AI内容稳定性、一致性，整个AI内容产业迭代迅速。但整体的核心业务逻辑始终是，以AIGC为技术基底的内容创作，正努力迈进 “工业化”时代。

一个完美的单镜头固然惊艳，但能让宝妈、快递员、传统影视人员等身份各异的AI创作者，能在专业导演的指挥下，像流水线一样稳定产出精品，才是AI短剧生意经里的真本事 。

也正是如此，在AI短剧迈进的“工业化”战场里，决定最终结果的胜负手或许不在于谁的算力更强，而在于谁能让团队在每一个分镜、每一帧的颗粒度上，都能实现成本与质量的最优解，而帧赞AI为这一最优解的竞争策略提供了一套“确定性”。

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