麦芽传媒亮相腾讯全球数字生态大会 携跳跃视界分享AI短剧工业化实践
  • cici
  • 2026年10月30日 16:39
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10月29日至30日,2026腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行。本届大会以“群智协同 数动飞轮:激发全场景生产力”为主题,围绕云与AI技术应用、产业智能化及企业出海等议题,交流技术进展与行业实践。

大会期间,麦芽传媒生态合作总监翁成波以《AIGC生态工具赋能短剧制作,助力产业数字化升级》为题展开分享,结合麦芽的内容生产实践,介绍跳跃视界与腾讯云如何协同打通剧本开发、AI制作、内容译制与海外发行,推动AI短剧从单点生成走向工业化生产。

“AI视频的竞争,正在从‘会生成’走向‘会生产’。”翁成波在分享中提出,模型能力逐渐普及之后,真正拉开差距的是完整内容生产能力。对于制作方和品牌方而言,技术的价值最终要落到作品能否稳定交付、成本能否有效控制,以及内容能否进入市场。

麦芽传媒亮相腾讯全球数字生态大会 携跳跃视界分享AI短剧工业化实践

内容经验如何变成生产能力

从真人短剧到AI内容,麦芽已累计制作2000余部微短剧。持续生产让团队更清楚,创作者遇到的难题往往发生在模型生成之外:剧本如何拆解、人物如何保持一致、镜头如何衔接,以及修改后怎样同步版本。

翁成波在分享中强调:“模型提供能力,平台负责把能力组织成稳定的生产结果。”

这也是跳跃视界的产品思路。上传剧本后,创作者可以在同一工作台完成智能分集、资产生成、分镜创作与成片制作,并通过无限画布管理剧本、素材、镜头和版本,减少工具切换与重复返工。

更关键的是,麦芽的剧本理解、人物关系、节奏判断和导演经验,被逐步融入Agent与生产流程。平台沉淀的10万余套角色、场景和道具资产,也能在后续项目中持续复用。

“内容不是跳跃视界的展示层,而是它持续进化的数据源。”翁成波在分享中指出,真实作品不断暴露生产问题,团队再将解决方法沉淀回系统,使项目经验成为更多创作者可以使用的能力。

麦芽传媒亮相腾讯全球数字生态大会 携跳跃视界分享AI短剧工业化实践

腾讯云提供底座 跳跃视界组织生产

在这条生产线上,腾讯云提供大模型调用、媒体处理、AI画质增强、无痕擦除及全球分发等技术能力;跳跃视界将其衔接为适合短剧制作的工作流;麦芽则负责内容开发、制作与商业化运营,让技术最终接受作品和市场的检验。

据翁成波分享,相关工作流投入应用后,单部短剧制作周期由约1个月缩短至1至2周,算力成本降低40%至60%,资产环节成本降低50%至70%。

画质提升也有了更经济的实现路径。通过腾讯云MPS AI画质增强,团队可以先生成基础画面,再进行细节增强、超分和插帧。分享展示的案例中,清晰度提升300%、细节保留提升200%;在所列同等上屏画质的成本对比中,“先生成、再增强”比原生高清直生成降低约50%。

这些变化对应着制作方和品牌方的实际需求:缩短交付周期,降低试错与版本调整成本,同时让画面达到可用标准。

不过,翁成波也给出了一个明确前提:“质量成立之后,效率和成本才有意义。”工业化生产最终仍要服务于作品,让创作者将更多精力放在故事表达和审美判断上。

从成片交付延伸到海外发行

在海外业务中,生产线还要继续向后延伸。

翁成波在分享中谈到,短剧出海需要先完成画面净版,再结合目标市场调整声音与节奏,最后进入发行。字幕、水印、多语配音和画面比例适配,都是影响交付效率的具体环节。

借助腾讯云EraseVibe+无痕擦除等能力,这些工作可以衔接成连续流程:去除原有字幕与水印,提取台词和时间轴,完成多语翻译、AI配音及音乐替换,再通过横竖屏适配、转码和分发进入海外市场。分享也展示了通过NetShort开展发行的路径。

其中,腾讯云相关无痕擦除技术已具备规模化应用基础。据分享披露,其覆盖80%以上的头部短剧客户,日均处理视频超过5万分钟,短剧行业应用规模位居第一,并获得NAB 2026年度产品奖智能技术类别奖项。分享同时展示了相关海外AI剧累计投放素材13.2万组的运营成果。

云端技术与实际内容业务的衔接,让这套方案能够在持续生产和市场投放中得到验证,也为行业提供了可借鉴的协作方式。

用真实作品检验工具价值

翁成波还以“旧梦留声机”为例,展示了跳跃视界对内容创作的支持:《早餐奶奶》约2天成片,播放量达到3.1亿次;《宝贝回家》用1.5天完成制作,获得800万余次点赞,并被人民日报、央视新闻、中国新闻网等媒体转发报道。

这些案例说明,制作效率提升之后,作品仍然需要靠故事与情感连接观众。对品牌和制作团队而言,工具的长期价值,也要体现在持续产出和商业回报中。

从2000余部微短剧的生产积累,到跳跃视界的工作流建设,再到腾讯云技术能力与海外发行的衔接,麦芽正在将内容经验转化为可复用的生产体系,为制作方、品牌方和IP合作伙伴提供从创意到市场的服务支持。

正如翁成波此次分享提出的方向:从“调用模型”走向“组织生产”,是AI工具真正拉开差距的地方。

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