主持人（赵瑜）：感谢各位嘉宾参与到我们的圆桌论坛，我个人对此非常期待。首先第一轮问题，请各位介绍一下你们的工作和AIGC的关联是什么？
朱成卓：我是来自长三角国际影视中心的朱成卓，我们在上海打造了一个虚拟拍摄基地，运用了国内最好的、指标最高的虚拟拍摄技术，可以说是AIGC最前沿的技术阵地。
华策集团上海事业群副总裁李训愚
李训愚：大家好，我是华策集团上海事业群的李训愚。我们不仅是一家拍电视剧的影视公司，其实我们还是一家科技企业，我们有上海软件企业的认证。我们是行业内最早把大数据应用到内容开发的公司，我们在内容开发的过程中会运用数据分析的结果，这些分析也帮助我们出产一系列的行业头部作品，比如《三生三世十里桃花》。
耿卫东：我是浙江大学计算机学院的教授，目前双聘在之江实验室科艺融合研究中心，负责的研发工作主要有两个方面，第一是智能内容生成，包含了视觉、听觉以及视听联觉内容生成；第二是演员的数字化和智能化，希望为演员的采集、建模、驱动和呈现等提供一体化的解决方案，以及相应的影视工业软件。
浙江大学传媒与国际文化学院教授范志忠
范志忠：我来自浙江大学，跟主持人赵教授是同事。我负责国际影视发展研究院，主要承担了国家社科基金的重大项目——新时代中国电影工业体系的发展研究。很自然，人工智能时代电影工业的发展和前沿问题就是我们关注的焦点。
时光坐标创始人陈奕
陈奕：很高兴今天能够来到论坛。我有两个身份，一个是时光坐标这家企业的创始人，这家公司是国内领先的电影数字视觉效果的制作公司，今年春节档的《流浪地球2》，五一档刚刚上映的《长空之王》，都应用了我们的数字视觉效果和虚拟拍摄技术。另外一个身份是浙江传媒学院华策电影学院的专业老师，我从事专业教学和科研已经有20多年了，是产业和教学两条腿在跑。
陈左乐：大家好，我是来自当虹科技的陈左乐。当虹是一家深耕于传媒领域比较垂直的偏向技术型的公司，从90年代VCD、DVD到蓝光，从2D到3D，我们提供后面的技术解决方案。我主要在当虹科技的传媒版块里负责AI与媒体融合方向的规划。
主持人：非常感谢。接下来我首先想请教一下耿卫东老师，我跟耿老师约了半年，一定要参观他的科艺融合实验室，因为技术和艺术的融合是非常重要的，耿卫东老师做了非常多的系统研发。我想问一下，您实验室创制的这么多工具中，哪一款是最适合我们的？
之江实验室科艺融合研究中心主任耿卫东
耿卫东：我们研究中心创建不到两年时间，很多工作在起步阶段，目前有一些阶段性成果和关键技术突破。举两个例子，第一，在声音内容生成方面，比如说主持人或者演员，我们通过他的语音语料可以定制他的声音，进行电影对白的自动配音。第二，我们其实一直在探索高逼真的生成式数字人的采集、建模、驱动、呈现解决方案。我看陈总这边有虚拟拍摄，本质上虚拟拍摄是“换场景”，我们做的高逼真数字人相关装置和相应的解决方案、软件工具等，希望能够“换演员”。比如我们为演员建立一个高逼真的数字人孪生模型，下次创作出新的剧本，就可以一起连着场景和人物做自动化影视创作。将来可进一步把前期的预演和后期的创作逐步融为一体，形成一个新的影视创作流程。
主持人：我想问一下大概多久可以取代我的功能？
耿卫东：如果说我们要做的话，第一个阶段要建立您的数字孪生模型，第二个阶段是驱动和呈现。当模型训练好后，比如说今天赵老师要主持了，选哪一个孪生形象，包括您的动作、表情、形态，我们提供一体化的流程方案，不用您亲自到场，只用几十秒，都可以做到。但前期的时候需要很多工作，首先要在全光谱光场下用多台相机拍摄各个角度的照片，把整个外表，情绪的变化，情感的表达，全都学习建立起规律性的模型，这个训练过程可能需要大概几个星期的时间。这个训练学习过程完成之后，后续在使用的时候，只是几十秒的推理生成时间。
主持人：可不可以这么理解，它代替我的血肉之躯不那么现实，但是在屏幕上大家看不出我在现场还是数字人在现场？
耿卫东：是的，非常准确。
主持人：这样我就放心了，作为同事我希望耿卫东老师的研究一日千里，不断攀登科技的高峰，但是从一个行业从业人员来说，希望有些技术环节，你们能慢一些。非常感谢耿卫东老师。
李训愚总也谈到在华策的创新过程中非常关心数据及相关的科技产品，而且您的同事偷偷告诉我，说您最近在大量研究ChatGPT。我想请教一下，作为我们的影视行业为什么要如此关注这些科技的发展？我们又要从哪些维度去关照和欢迎这样的一些产业和技术呢？
李训愚：其实面对像ChatGPT这样一个AI领域的突破，我们是非常兴奋的，我觉得在两个层面上对我们有巨大的启发。第一，我觉得它能给我们更多商业模式上的想象空间。因为我们目前做内容产业，更多是拍一个剧、电影卖掉，但是AIGC技术的出现，基于作品可以拓展很多商业模式，如果我们做了一个成功的电视作品，可以跟观众建立非常亲密的情感上的联系。传统上做一个电视剧，我辛辛苦苦做很久，播两个月就结束了，我们没有办法跟观众建立连接，但是AI技术给我们一个想象的空间。
第二，AI对我们整个生产过程，带来一种未来的革命性转变，在文本、音频、视频领域都有非常广泛的应用。比如说做一个电视剧项目，通常这个项目周期是两年或者是更长，两年的周期当中，我们花一年半的时间写剧本，从项目一开始立项到这个项目跟观众见面就有两到三年的间隔，这意味着我的项目立项那一刻开始就过时了。如果说我们有了大语言模型的帮助，就可以帮助我们快速开发剧本，比如电视剧一集的剧本是1.2万到1.5万字，80%是人物对白，这正好对应了大语言模型的能力，如果我们可以运用好这些能力，帮助我们快速生成更生动的剧本，将会引起我们这个行业翻天覆地的变化。
主持人：其实对于自动生成剧本我也看了几个案例，您感觉现在的效能怎样？多久可能真正替代80%的编剧工作？
李训愚：我们对一个工具的应用，需要了解它擅长什么，不擅长什么。我打个比方，就好比我要从上海来杭州，我可以坐车、开车，甚至是走过来。ChatGPT可以给我们提供更多的工具的可能性，让我从上海到杭州。但工具不能解决的问题是什么？去杭州做什么，为什么要去杭州，这件事情是人必须去想清楚的，去做设计的。但有了清晰的目标之后，就可以比较各种交通工具，这个时候是ChatGPT或者大语言模型可以发挥最大优势的地方。
主持人：人工智能在这个层面上能够想到很多，我们选择最符合我们需求的，这的确是技术对于我们生产效能的一个很大的想象空间的突破。
接下来有请范志忠老师，刚刚两位畅想了AIGC发展的空间，从影视教育角度我们的机遇是什么，危机是什么？
范志忠：最大的机遇是重新定义了人才培养的路径以及我们对艺术创作，或者说影视创作中艺术和科技的边界，以及科艺融合的可能性。福楼拜有一句很有名的话，艺术和科技在山脚下分手，然后在山顶上汇合。科技从许许多多个别的事物中发现普遍的规律，艺术从共性中发现个性。一个是从个性中找到共性，一个从共性中发现个性。艺术家的眼光要发现众多树叶中不一样的东西，但是任何的个性本身都可能是一种共性，都有一种深层的结构是可以共通的；而任何共性发现，比如说牛顿发现万有定力，都是个性的感悟。在这个意义下，科艺是有可能融合的。
如何融合？我们常常抗拒，比如说ChatGPT出来之后，我们会去抗拒它，说它不能替代艺术创作，因为艺术有人类的直觉，有人类的梦想，有人类非理性的东西。这些东西我们常常认为是不可解析的，是不可以被逻辑替代的，真正能够打动人心的就在于艺术对个性的表达。从语言学的角度，语言有一个深层的结构，人类的语法是有限的，我们可以从语法的发展中生成无数不一样的语言。大家遵循的是共同的语言的规则，但是每个人的语言表达都是有个性的。所以如何在个性和共性中找到共通点，如何在ChatGPT中去解决共性的一部分，但是在解决的同时，也要保留或者我们认为应该保留的，就是人类的个性的创作和个性的梦想。
这也是现在大家谈论很多的一点，碳基生命跟硅基生命相比，如果硅基也有生命的话，或者人跟人工智能相比，人还有什么值得骄傲的地方？也许我们的生存能力，我们的寿命，我们未来对宇宙太空的探索，跟硅基生命比，都是有限的，或者说都处于弱势。特别是在ChatGPT出现之后，我们对算力、逻辑的掌控还是处于弱势。人还有什么可以处于优势的？我们只能说我们的梦想，我们的情怀，我们的个性化的表达。在这样一个意义上，可能如何找到艺术跟科技的共性以及艺术的个性，会成为我们未来的电影教育或者说未来的艺术教育很重要的一点。
主持人：非常感谢范老师，您也谈到了乔姆斯基，其实他的研究是自然语言处理领域一个非常重要的智力资源，但是他最近对ChatGPT发表了非常负面的评价，他认为这种基于理论的系统，进入到人类的精神活动是解构作用更大。在这个过程中间，您觉得人类精神领域，或者是艺术领域哪些领域不该开放？
范志忠：就是刚才讲的生命独特的体验，比如刚刚播出的《漫长的季节》，它为什么这么打动人心？电视剧一直被认为是大众艺术，所谓的大众艺术是一个类型化的制作。《漫长的季节》中个性化的表达，是对时间的打破，一种电影中才有的交叉组合，一种长时空的平行蒙太奇的处理，以及每一个人在漫长的季节、不同的时间中，对生命的独特感悟跟发现。这种感悟，这种发现，每个人的生命的历程，它都是机器无法取代的。也恰巧是这一点，使得看上去很文艺的，甚至冗长的电视剧，非常奇怪地成为当下大家关注的话题。这个话题的走红，也预示着网络电视剧的一种新的发展轨迹和新的动向，因为在视听话语的熏陶下，越来越多的年轻人已经不再满足于在客厅文化中，在主流媒体中播放的常态的肥皂剧的叙事模式和公式化表达的情感，而更注重个性化的传达跟表达。这种个性化的表达和传达，也是我们想从ChatGPT的语境中去凸现人的创造力跟创造性的方面。
主持人：非常感谢范老师，耿卫东老师可以在实验室里创造出许许多多的人的形象，但是无法复刻我们的情感。
时光坐标做了很多大的影视项目，陈奕总能不能结合您做的项目，具体谈谈人工智能的应用现象？
陈奕：作为一线的从业者，包括作为一个老师，每次思考问题首先从关键词入手。AIGC从字面上理解是人工智能生成内容。我在一线创作过程中，任何一个技术单向奔赴都没有办法完成最终的结果，比如说从IT技术、计算机往艺术方向奔赴是完成不了的。反之，如果我们仅仅从艺术的维度理解、了解计算机的技术也是成功不了的。最终的结果是双向奔赴，科学技术往艺术领域跑，艺术的需求往研发跑。
我过去在行业这么多年的经历中，视效先天就是用数字化的内容去生成现实当中不存在的东西。所以我认为对于AI生成，不论是内容也好，数字影像也好，我个人是非常熟悉的，我说的熟悉是过去的熟悉。在这个过程当中，往往行业会出现一个情况，当一个新技术出现的时候，要不就是无限拥抱，要不就是无限否定。我觉得这样的方式都是不对的，我再稍微庖丁解牛一下，我自己认为AIGC在影视和内容创作当中的第一个问题，目标是什么，受众是谁。第二个问题，谁来发起这个疑问，或者说，谁来发起这个命题。第三个问题，谁来判断。
过去的创作过程中，我的团队开始尝试文字类的AI工具进行艺术创作，在创作的过程中我们又发现了一个问题，如何和模型引擎相处。我们和编剧相处，了解他的过往和经历，我们面对AI的时候，你和它的沟通之间需要有一个学习的过程。我们最终要做什么，是做一个长篇剧本还是短篇剧本，它是一个什么类型，它最核心的内容和故事到底是什么，这些东西我们要用简单文字描述、情感性的描述等等，才能使它真正成为我们认为OK的剧本。所以这是我认为还需要假以时日的一个点。从影像创作的角度来讲，有太多的维度，我认为在这个过程当中也需要一定的时间。这是第一个观点。
我目前认可AIGC是效率工具，这个效率工具能做什么？也许我们的工作人员，或者我们的创作团队能够想出5种、或者是8种创意方向，但是也许使用这样的工具以后，一下子出现了20种，甚至30种创意方向，它丰富了维度，我认为这是最有价值的地方。但是要警惕掉入大数据的陷阱，我发现我们的创作团队在面对30种甚至50种以上可能性的时候反而懵了，反而不知道最终要什么了。那就回到第三个问题，谁来判断。当我们做任何东西的时候，不论是逻辑思维还是感性思维，我们最后一定有一个结果，它到底要一个什么样的内容。在这个过程当中，大家都处在一个探索期。
最后从产业的角度来讲，我分为三个层次，一个层次是生产端的高效化，第二个是观众端体验化，第三个是内容端创作化。生产端的高效化，如果是谈数字资产，我愿意分为通用型的数字资产和定制化的数字资产。我们能看到的世界万物当中的大量影像，目前用AI是一个非常好的呈现方式。但如果是定制化的数字资产，或者说定制化的数字影像，我觉得艺术家的介入是必要的。第二个是体验端，AIGC可以极大丰富我们体验的过程，如果刚才情境下它是一种生产效率的工具，现在在受众端瞬间会发现改变的是体验的方式。最难的是内容创作端，在这个过程当中还需要花一定的时间，尤其几位专家提到了理性和感性的问题，我们认为影视作品不论长短，最受大家欢迎的是出其不意，是感性化，这样的剧情才会有冲击力。在这个过程中逻辑思维和感性思维如何融合，这个我没搞明白，我也没有在技术上了解到AIGC内部底层的算法，是基于怎样的数据模型，我认为这样的内容才是文艺创作中最核心的最打动观众的，这是由人来介入的。这是我的感悟，有我个人的思考在里面，谢谢。
主持人：非常感谢陈奕老师，陈奕老师的发言让我回想起，其实我参加了很多艺术高峰的论坛，每次都在拷问一线的编剧、制片人，能不能把自己成功作品的密码，或者是配方详细给我们讲。后来有一位非常知名的制片人被我逼急了，他就说了一句，他说实际上影视创作本身是人的精神的灵韵，它其实并没有完全一致的配方，否则它就变成工业体系中毫无情感价值的产品了。但是一个成功的产业往往有一些规律可寻，所以在我们谈论影视产业的生态构成过程中，可以跟科技非常好地对话。
我知道朱成卓总跟陈奕老师也交流非常多，您能不能从更宏观的角度谈一下AIGC对整个行业的影响在哪些环节？
长三角国际影视中心COO朱成卓
朱成卓：我们跟陈奕老师的团队合作非常紧密，从我们目前整个长三角国际影视中心，我们自己在一线的亲身感受来说，以虚拟拍摄为代表的AIGC技术对整个行业带来很大的变化。有两个方面，第一，对很多个人来讲需要主动学习。为什么这么说，对于很多剧组的人员，从导演到摄像、灯光师、美术，运用拍摄的技术跟以往工作的思路和方式都不同了。比如说灯光考虑到明暗的配合，考虑视效，要在棚内实现最优成本化。在影视拍摄的每个工种之中，他们都要有自己主动学习的意愿。
另外一个，要主动融合。我们虚拟拍摄的技术驱动整个拍摄过程中行业流程的变化。导演跟编剧磨合剧本，我们的团队要很早开始介入，对于很多的创作者来说他们不太习惯。我们也知道很多内容公司，他们开始筹建自己数字资产扫描的布局，对于创作的内容利用数字资产成果固定下来，在剧组中有越来越多的技术人员，有很多专门做数字扫码、后期渲染的人员，我们深刻感受到融合这一点。
主持人：我想请问陈左乐总，我们已经看到了AIGC有非常多的关键词，当虹科技切入这个领域的时候，你们牢牢掌握的是什么？
杭州当虹科技股份有限公司传媒产品总经理陈左乐
陈左乐：我们更多关注整个行业在AIGC下的生态，这是我们的比较看重的一个关键词。第二个方面，每一个行业有不同的赛道，当虹作为一家企业，基于AI的工具，它的生产能够帮用户提升生产效率，能够帮用户把版权作品进一步提升，这也是一个关键词。
主持人：能不能举个具体例子，比如当虹的产品是如何赋能用户，提升生产效率和用户体验的？
陈左乐：当虹科技比较注重行业的发展，尤其像AIGC，确实已经非常成熟了，而且实话说，大部分工作人员已经在使用这些工具，所以毋庸置疑，它对于我们的生产其实还是有非常便利的地方的。当然它确实没有办法取代人类，因为它在人类情感方面，甚至在创造力方面是匮乏的。因为它的数据是非常僵硬的数据，它对历史数据进行一个汇聚，形成不同的结论。当虹服务用户，包括我们在做内容提升和内容生产，我们也是首先根据用户的需求，只是把AI能力作为一个赋能，很长的视频可以通过AI剪辑成多个花絮和精彩集锦，让存量的内容自动化做一个二次创作以及版权价值的提升。这是一个方面。
第二个方面，刚刚也提到当虹在1994年就已经开始在大视频行业扎根了，当时我们还是围绕着平面的视频，现在基于AIGC，当虹已经逐步开始研究三维视频，跟耿卫东教授也有一些共通的地方。三维视频，尤其是超高清的沉浸式的体验，传统的制作方案需要投入大量的人力、物力，需要摄像机拍摄，后期的制作，需要花上几个月甚至大半年时间。当虹在深入研究基于AIGC的算法，我们可以通过一个物体6至10张的照片生成视频，甚至加上时间的维度，这个视频可以短时间内完成，也增强用户使用过程中的互动性。
主持人：非常感谢。我今天听下来脑子里还有十万个为什么，AIGC是我自己关心和研究的一个领域，与此同时，它的确是代表了行业发展的某一个非常重要的维度，也可能会切中我们在这个行业中的很多痛点。包括刚刚大家提到的技术与艺术的关系，未来人在艺术行业中的功能和作用，虚拟完全可以替代实拍等等。也许它现在是一种想象，或者实验室中的一个计划。作为一个艺术行业的从业者，整个行业一方面肯定对相应的技术保持开放和关切，这是我们很重要的未来创作的平台。与此同时，还是要坚持自己作为创作主体的位置，让技术为人的精神和主体性的表达服务。
非常感谢各位嘉宾，接下来我们台下继续交流，我们也希望线下的交流更活跃。
