新質觀察｜AI能否助力國產動畫崛起？

谷歌Nano Banana掀起的文生圖風暴再次點燃了生成式AI賽道，它以工作流的形式重新定義了文生圖大模型，在圖像一致性和可控性上取得了令人驚嘆的提升，使用戶得以告別“拆盲盒”式的提示詞游戲。憑借Nano Banana更強大的功能和更便宜的價格，谷歌Gemini應用一舉超越ChatGPT成為美國iPhone應用總榜第一名，并躋身108個國家iPhone應用總榜前五名。

《靈籠》第二季劇照

而另一條新聞，雖沒有引起太大波瀾，卻預示著一個產業崛起的機會——藝畫開天制作的原創國產動畫《靈籠》第二季完結一個月后，在海外權威評分網站IMDB獲得9.5分的超高評價，一舉刷新國產動畫最高分紀錄。《靈籠》第二季是代表當前國產動畫工業化水平的標桿級作品，入選國家廣電總局“網絡視聽節目精品創作傳播工程”，同時也是國產動畫出海的重要名片。

試想，生成式AI與國產動畫這兩條快速上升的曲線，當它們交織疊加在一起，能否成就國產動畫的加速崛起？

事實上，Nano Banana以及與它類似的AI模型，已逐漸成為中小團隊和個人創作者的重要工具，隨著大模型能力越來越強，生成式AI正在向產業端步步逼近。

越來越多的動畫工作室嘗試借助AI模型批量生成角色關鍵幀，以大幅縮短制作周期，或者將寫實圖像轉換為指定風格的動畫圖像，比如之前爆火的吉卜力濾鏡。許多AI工具已能夠完成關鍵幀之間的補幀，而在傳統動畫行業，中間幀繪制這種枯燥繁瑣的工作一般由新手畫師完成。

今天我們就來分析一下，AI時代國產動畫面臨的機遇和挑戰。

 一、黃金年代：需求井噴VS產能瓶頸

以被譽為國內“移動互聯網元年”的2010年為標志，2010年之前是電視動畫時代，這個階段動畫產業的消費形態是時段化、頻道化的，邊吃晚飯邊看動畫，是80后、90后一代的共同記憶。

2010年開始，則是網絡動畫時代，不同于固定時段和頻道的電視動畫，這個階段的消費形態是開放式、點播式的，依托流量和IP迅速發展，但國內網絡動畫的消費習慣還沒養成，與歐美、日本等成熟市場還有很大差距。

在騰訊、B站為代表的國內平臺的持續深耕下，國產動畫的消費市場逐漸發展成熟，形成了“流量+IP+X”的消費形態，這個X包括游戲、潮玩、眾創、眾籌等大量的新消費形態，甚至可能是NFT、RWA。

正如藝畫開天創始人兼CEO、《靈籠》文學策劃阮瑞在接受訪談時講到的：“作為動畫劇，時至今日，在各大平臺的影響力、播放量，包括商業收入，和真人劇平齊了，甚至可能有一些超越。這在十年前是不太敢想的一件事情?！?/p>

從核心消費群體的構成看，國產動畫正在迎來屬于自己的黃金年代。

80后、90后看著動畫成長的一代人已經成為消費主流，而Z世代(1995—2009年出生)和α世代（2010年后出生）更是與生俱來的動畫消費群體。根據中研普華《2025—2030年中國動漫產業深度調研及未來發展現狀趨勢預測報告》的分析，2025年，中國動漫產業總產值預計將達4500億元，較2019年增長457%。二次元用戶規模突破5億人，付費用戶占比超45%，人均年消費達800元。

然而，一半是海水一半是火焰，能阻止動畫產業快速發展的因素可能只有一個，那就是產能。

動畫行業的產能瓶頸集中體現于普遍存在排期現象。業界看來，IP觸達核心消費群體最有效的形式是動畫劇集，所以優質動畫劇集基本處在供不應求的狀態，而歐美日，甚至包括中國的產能也都嚴重供不應求。

如果要新開一部動畫劇集，等工作室排期就需要兩到三年。超出外界想象的是，在數字化高度發達的今天，傳統的動畫劇集制作仍舊是一個手工行業，40%左右的工作量是在紙上進行的，一部12—24集的動畫劇集，制作周期往往需要2—3年，加上等排期就是4—5年。就拿《靈籠》系列來說，觀眾在第一季完結后，就經歷了長達4年的等待。

面對困擾已久的產能瓶頸，生成式AI帶來了破局希望。

二、批量制造“新海誠”

8月23日，國內上線了一部以《山海經》為藍本的AI原生動畫劇集《有山靈》，實現了從角色設計到成片輸出的全鏈路AI制作。它的核心制作團隊只有5個人加上1個大模型（即夢AI），制作周期僅用了6個月。

這種“5人團隊+AI大模型”的協作模式，使長篇動畫制作成本降低至傳統模式的十分之一。據悉，浙江大學已將《有山靈》納入“AI 敘事”課程案例，并開設“Prompt美學”專業方向。

動畫強國日本也早已開始擁抱AI，并且是中國AI。

在日本，眾多創作者利用某知名國產大模型完成從劇本到成片的“端到端”生產。柔樹特效制作的動畫《觀察者悖論》，全網播放量突破300萬，角色設計、分鏡繪制、特效生成均由AI完成，每周更新一集的效率更是遠超傳統團隊?！耙蝗斯ぷ魇摇蹦Ｊ皆谌毡狙杆倭餍校蔀樾乱淮鷥热輨摌I者的主要選擇。因而有動畫創作者感嘆：“只要掌握了方法，誰都可以使用它。即使是那些過去放棄夢想的人，也有可能成為頂尖的創作者。”

相信基于國產大模型對東方美學精準深刻的理解，國產動畫行業將涌現出一大批像新海誠一樣的頂尖創作者，以個人的才華創造出驚艷世界的表達。

但即便天賦如新海誠，也會從早期“一人扛下全流程”的獨立創作，過渡到與工業化團隊的完美融合。因為，動畫行業產能爬坡的關鍵必須是工業化，今后則是AI加持的工業化。

三、產能飛升靠AI

就目前AI模型的能力來說，《有山靈》《觀察者悖論》以及隨后的AI原生作品，在精細程度和制作規模上，與《靈籠》這樣的大型項目還難以相提并論。

項目越大，管理和成本控制越難。《靈籠》第二季在作品之外的重要意義是——在制作技術與工業化流程上完成了系統性突破，為國產動畫工業化樹立了新標桿。

制作團隊通過技術迭代與流程重構，實現了生產效率與畫面質量的雙重提升，單集渲染成本降低40%，制作周期縮短30%。

一方面得益于Unreal Engine 5（UE5）引擎的應用——使場景搭建效率成倍提升，燈光調試時間減少70%，大幅壓減了傳統流程中的重復勞動。畫面精細度大幅提質，實現單幀毛發渲染量超過200萬根，角色建模達到“毛孔可見”級別。制作規模上，支撐了全季超過1.7萬個獨立鏡頭，鏡頭復用率低于10%，特效鏡頭難度較第一季翻倍。

另一方面，構建了“人機協同”的工業化流程——通過十余個軟件平臺的數據互通，實現項目全程“無紙化”開發。通過AI完成生物設計初稿（如噬極獸形態的基礎輪廓生成）、分鏡草稿的快速迭代，以及重復性資產的批量處理，使美術團隊得以將精力集中于角色情感刻畫與場景氛圍營造。

2025年8月，藝畫開天官宣《靈籠》第三季定檔2026年上線，這份及時交付的底氣，與其沉淀的工業化產能不無關系。

但AI對動畫工業的革命不會就此止步。

一是工業級大模型。生成式AI能力會越來越強，操作難度、使用成本會越來越低。比如國內某些圖生視頻模型，已能夠支持"演技生成"，精準表現復雜細微表情，并支持復雜運鏡切換和精準提示詞遵從，提升創作可控性。而混元、即夢、可靈等模型也在持續進化出新的能力，同時還有通義萬象等模型陸續加入競爭，不斷把模型能力卷出新高度。創新的飛輪正在加速運轉，一旦突破創作可控性和精細度的天花板，極有可能跑出工業級的大模型，徹底顛覆傳統創作模式。

二是智能化創作引擎。UE5等創作引擎或將進一步降低AI工具的集成門檻，內置更多生成式AI插件，形成全流程AI工具鏈，或者與創作Agent協同工作，持續簡化復雜內容的生產流程。同時，會誕生一批AI原生創作引擎，比如谷歌剛剛發布的由Nano Banana提供支持的AI畫板工具Mixboard，支持用自然語言編輯圖板，并使任何想法即時可視化，可以看作是AI版的Photoshop。而目前主流的動畫制作軟件平臺，均有被AI重鑄的可能。

三是分布式生產模式。隨著技術成熟，未來的動畫制作模式很有可能演變為“智能驅動的以導演為中心的分布式生產”。在這個生產系統里，導演是核心，發布生產指令，系統內的人工節點和智能節點（Agent）通過智能化協作平臺完成各環節制作任務，快速完成從創意到產品的生產。系統內的每一個節點同時又可能是另一個動畫項目的導演，組織生產系統的資源并行實施其他項目的生產。所有的節點，在時空上可以是異步異地的，他們自由組織，按需執行生產任務，他們是無數個宮崎駿、新海誠和餃子，是人類，或者不是人類。而未來的動畫行業，一定是混合型人才的時代。

四是眾創型IP孵化。原創動畫IP的產生動能不再只靠個體或制作團隊的創意爆炸，更有可能是數據驅動的循環增益。比如騰訊動漫在《時光代理人》第二季通過彈幕投票決定劇情走向。《靈籠》第二季更新期間，制作團隊與觀眾建立了緊密的互動關系，實現了數據驅動的創作調整和敘事優化，最終達成從“作者敘事”到“共創敘事”，B站也誕生出一批頗受觀眾歡迎的“靈學家”。

動畫藝術的獨特魅力在于，優秀作品的每一幀都藏著畫師的美學思考。即使在AI高度發達的未來，人類藝術家的獨特創造力和手工技藝仍然具有不可替代的價值。AI加入的意義，不只是把已有的動畫藝術表現形式用智能化手段來代替，更在于通過“人機協同”的創作方式，創造光憑人力難以企及的藝術表現形式——把不可能變成可能。期待國產動畫加快駛向智能時代的星辰大海。

（作者陶鶴山為數字經濟工作者，從事數字化領域政策規劃）