AI视频生成革命：通义万相2.6推动内容产业升级

01. 技术革新直面产业痛点

在2025年下半年，AI视频生成技术崛起为人工智能领域最受关注的焦点之一。随着OpenAI发布Sora 2并上线应用程序，AI视频的热度如病毒般在全球扩散，引发广泛讨论。

然而，这并非偶然爆红，而是产业长期积累的结果。过去两年，视频生成技术在画质、时序建模和可用性上持续进步，从Sora、Veo到通义万相，各大公司和创业团队的技术贡献加速了全球AI视频能力的迭代。

更深层的影响正在产业内部显现：当模型进步不再局限于画面质量，而是扩展到叙事能力、角色与风格一致性、音画同步、跨镜头逻辑等工业化生产关键要素，生成效果从“能看”迈向“可用”和“好用”，AI视频才真正进入大众视野，成为极具想象空间的赛道。

同时，视频行业面临结构性难题。过去十余年，视频产业是全球增长最快、资本最密集的领域之一，从影视娱乐到电商内容，视频成为信息与商业的核心形态。但随着行业成熟，内容生产被推向极限——短剧、电商与广告进入“更快、更细、更大量”阶段，更新周期压缩到小时级，而传统制作链路的人力与周期与此形成错位。

这种压力在不同领域显现：传统影视与广告依赖经验密集型人力，成本高昂；MCN与电商需求高频碎片化，超出传统拍摄剪辑承载能力；短剧与AI漫剧对角色、场景一致性要求更高；出海内容则面临速度与跨文化适配的双重挑战。

随着内容需求放大、AI视频能力成熟，内容生态结构开始变化。一方面，创作门槛显著降低，个人创作者与小团队接近工业化生产能力；另一方面，新中间层涌现——从创作工具、工作流平台到垂直解决方案，公司以AI视频为底层能力重塑产品形态。

这带来连锁反应：平台与创作者关系重塑，内容成为可生成、验证、优化的过程性资产，视频生产从一次性创作转向可规模化系统工程。因此，国内外涌现大量AI视频创业公司，从生成能力、工作流到行业场景，各寻突破口。

当技术突破与国内规模化需求汇合，行业形成清晰判断：AI视频生成已成为下一代内容基础设施的重要组成部分，仅靠稳定技术和快速工具不够，创作者需要更底层、可扩展的生产力方案。

02. 技术拓展创作边界

各公司以不同方式响应趋势。OpenAI的Sora展示通用能力，以高质量视频打开公众认知；Google的Veo强调长时序理解与复杂场景表达，探索技术前沿。

国内公司更多从平台生态出发：有的将视频生成与内容分发、创作者体系结合，纳入创作-传播闭环；有的赋能视频生产全流程，提升供给效率。路径差异源于对好用与好玩、B端与C端的认知不同——C端场景中，AI视频注重娱乐与表达，用户容忍度高；B端场景如广告、电商、短剧，则需要稳定性、可控性与规模化输出。

阿里选择了一条更艰难但具行业价值的路径：将AI视频生成做成行业级基础设施。12月17日，阿里云飞天发布时刻商业化发布通义万相2.6（Wan2.6），旨在推动AI视频从尝鲜使用迈向规模化落地。

通义实验室产品负责人金璐瑶拆解了创作者关切的多镜头叙事、视频参考生成与稳定长时序输出等能力，以及需求如何反向塑造模型演进。

要让AI视频进入生产流程，多镜头叙事是关键。早期模型擅长生成孤立片段，但多机位、多景别下易出现人物漂移、动作断裂等问题。Wan2.6将多镜头能力提升为核心，强化整体时序建模与主体一致性，支持自然语言分镜指令，使镜头切换可控，接近工业化生产连续性。

通义万相生成

另一个真实需求是保留真实人物或物体的外观、动作与声音，并融入新虚拟场景。过去这依赖复杂后期，成本极高。Wan2.6支持输入约5秒参考视频，复刻主体形象、动作模式与音色特征，实现声画一致生成，显著降低商业场景制作门槛。

通义万相生成

通义万相生成

金璐瑶指出，视频生成中时长需谨慎权衡。Wan2.6将可控生成时长稳定在约15秒，支持1080P输出与声画同步，这段“刚好可用”的长度适合广告、电商展示等商业场景。

文生图能力也同步升级，引入叙事结构理解，支持图文混排输入，从提示自动拆解故事生成分镜，结合多图参考与一致性控制，从“灵感草图”转向直接可用的生产工具。

通义万相生成

通义万相还探索通过模型演进拓展创作边界。中式美学是坚持理念，通过与美院等机构合作，在预训练与评测中引入中式审美素材，使人物气质、风格表达更贴近本土需求，并通过评测体系与强化学习持续迭代。

通义万相生成

真实需求抬高技术能力，技术突破释放生产效率，通义万相在此反馈循环中演进。正如金璐瑶所说：“我们一直坚持一件事情，就是效果好大于一切。”

03. 效率提升与周期缩减

不久之前，视频行业从业者难以想象效率成倍提升。效率提升是内容生产方式重构的直接结果：传统制作中创意、执行与后期为线性环节，顺序推进导致周期长、人力冗余。

AI视频生成介入创作前端，将跨岗位工作压缩进同一界面，编剧、导演、剪辑等岗位边界模糊，交接成本降低，创作者更聚焦最终效果。效率提升首先影响高频产出、成本敏感的场景，如短剧、电商、出海工具。

在广告和电商中，AI视频加速创意验证——过去需脚本、分镜、拍摄、后期，现在可早期可视化用于讨论或测试，压缩从想法到内容的距离。

通义万相生成

当稳定、可规模化的视频生成能力开放，新工具平台、创作社区与内容服务生长，创作者置身于不断扩展的AI创作生态。

在AI漫剧与短剧领域，巨日禄是代表性实践者。通过场景化调用通义万相模型，巨日禄将生成能力嵌入工具链，降低使用门槛。创始人杰夫表示，Wan2.6在主体一致性、指令遵循上的稳定性，“让我们可以全天候、规模化使用”。巨日禄agent从实验转为投产爆款剧创作智能体，效率提升5-8倍。

乐我无限以出海为核心，将业务延伸至AI视频工具。万相的多模态生成能力支持旗下Ima Studio平台让海外创作者快速生成高质量内容，提升社区密度，并通过线下Workshop、高校合作构建“技术—内容—社区”循环。

通义万相生成

这些实践表明，以通义万相为代表的稳定AI视频基础设施，显著降低小团队与个体创作者门槛，使有限人力下维持叙事质量，持续输出体系化内容。只有当底层效果可靠，AI视频生成才能从“好玩”走向“好用”，为创作自由与产业创新留出空间。

04. 人人可导演的时代来临

从好玩到好用的分水岭，在于能否进入稳定、可重复的生产流程。企业与创作者关心生成结果是否可控、稳定、减少抽卡与返工成本。相比速度或单次惊艳，稳定性是进入生产的前提。

创作者还需要更完整服务体系。依托阿里云大模型服务与应用开发平台百炼，万相可嵌入企业既有内容生产与业务流程，而非孤立工具。

这些能力的稳定可用，得益于阿里云作为产业级基础设施的工程积累——算力供给、数据治理、模型服务与大规模并发调度成熟，使视频生成模型在真实生产环境持续运行。

从更长尺度看，阿里对AI的系统性投入可追溯至十多年前，从搜索、推荐、语音与计算机视觉布局，到2016年后成立实验室专注机器学习、多模态等方向，逐步构建从训练、部署到服务化的完整链路。

长期专注、产业服务与稳定基础设施的组合，使通义万相沿技术路线持续演进，在稳定性、可控性与规模化上逼近真实需求，提升创作者生产力效率。

过去，镜头语言、叙事节奏、美术风格等专业能力高度集中；当这些能力编码进模型，创作者所需掌握从具体技法转向判断、创意与取舍。这意味着，任何有创意者都可通过AI视频生成实现创作，不再由“是否会用专业工具”决定。

这种变化类似历史拐点——如数码相机取代胶片、智能手机取代专业相机，AI视频生成将专业制作能力压缩为可调用的基础设施。降低门槛的同时，创作具备更大规模与更长生命力。

或许，视频生成的终点不是替代创作者，而是让创作者聚焦真正有价值的部分：创意、叙事与判断本身。