这份文档是北京大学 AI 肖睿团队关于AI 视频生成技术原理与行业应用的深度研讨报告，全面覆盖了技术体系、能力发展、行业落地及工具选型，核心内容可总结为以下五方面：

AI 视频技术概览

明确 AI 视频的技术定位：属于狭义 AI 范畴内基于学习的生成式 AI，是 AIGC 的重要分支，其核心任务包括视频生成、编辑与理解，典型生成方式为文生视频、图生视频、视频到视频。

梳理技术演进历程：从 2016 年前的 GANs 探索阶段，到 2020-2024 年扩散模型实现商业化突破，再到 2024 年 Sora 发布开启 “AI 视频元年”，行业进入分钟级高清视频量产阶段。

列举主流工具：国内外代表平台包括 OpenAI Sora、快手可灵 AI、字节即梦 AI、Runway、Pika 等，各平台在时长、画质、风格上各具特色。

技术原理与架构

核心技术范式：扩散模型因训练稳定、生成多样性强成为主流，其架构分为 U-Net（易训练但一致性弱，代表模型 Pika、Gen-2）和 DiT（Transformer + 扩散，成本高但长视频一致性强，代表模型 Sora、可灵 AI）两类。

关键技术组件：Transformer 的自注意力机制保障时空一致性，VAE 实现像素空间与潜空间的压缩转换，CLIP 完成文本与视觉的语义对齐，时空补丁统一数据格式降低计算成本。

训练数据价值：数据的规模、质量和多样性决定模型上限，主流数据集包括 WebVid-10M 等文本 - 视频对数据集，以及 UCF-101 等类别级数据集。

技术能力发展与突破

技术进展：主流模型已实现 1080p/4K 分辨率、最长 2 分钟时长的生成，部分模型（如谷歌 Veo 3）支持原生音画同步，国产模型在中文语义理解和可控性上优势显著。

现存瓶颈：时序一致性（长视频主体特征漂移）、物理逻辑合理性（复杂交互失真）、细节情感表达（面部纹理生硬）仍是核心难题，且算力成本制约技术普及。

评估体系：形成 VBench（多维度技术指标）、SuperCLUE（中文场景专项评测）等基准，VBench2.0 更聚焦 “内在真实性”（物理规律、常识推理等），谷歌 Veo 3、快手可灵 AI 等模型在榜单中表现突出。

行业应用案例与价值

影视娱乐：AI 实现全流程介入，从前期概念设计（AI 生成故事板）、中期虚拟制片，到后期智能剪辑，还催生了 AI 短剧（如《新世界加载中》）、AI 重制长片（如《Our T2 Remake》）等新业态，大幅降本增效。

短视频与营销：成为应用最广泛领域，可快速生成品牌广告、UGC 创意内容、虚拟主播带货视频，实现低成本规模化内容量产，典型案例如小米 AI 眼镜广告、义乌摊主 AI 多语种营销视频。

文旅行业：用于制作城市宣传片（如《脉承淮水》）、打造 AI 文旅推荐官、结合 VR/AR 实现沉浸式体验，助力文化 IP 传播与旅游营销。

教育培训：批量生成微课视频、打造 AI 虚拟教师（如香港科大 AI 讲师）、定制个性化学习内容，解决教育资源不均问题。

新闻媒体：AI 虚拟主播实现 24 小时播报，AI 生成沉浸式新闻叙事（如《追光之旅》），但面临内容真实性、版权合规等伦理挑战。

工具选用建议

场景化选型：专业影视选 Runway / 可灵 AI，短视频运营选即梦 AI/Pika，动漫动态化选海螺 AI/Pixverse，国风内容选 Vidu 等国产工具。

门槛分级：国内工具（可灵、即梦）零门槛直连，海外工具（Runway、Pika）需科学上网和外币支付，Sora/Veo 等生态绑定工具门槛最高。

核心原则：建议采用多工具协作工作流，以 “导演思维”（镜头语言、分镜设计）驾驭工具，而非依赖单一平台。

报告最后指出，AI 视频最终将走向 “人机共创” 范式，成为像互联网一样的基础设施，人类需聚焦创意与判断力，实现与 AI 的协同进化。