引言：技术与艺术交汇，影视制作迈入AI时代

近年来，随着数字化转型的加速，人工智能进入了影视行业的每个角落。特别是基于生成式人工智能（AIGC）的技术在影视制作过程中的介入，为这个传统上依赖大量人力和创意的领域注入了全新的活力。影视制作中的“预制部”作为一个前期规划及资源配置的关键部门，其高效运作关系着整个项目的成败——但这正是一个长期面临创意与效率冲突、沟通耗时且资源统筹复杂化的环节。

因此，AIGC 的到来为影视制作预制部带来了变革性的机遇。从创意生成到资源配置，再到协作优化，人工智能的力量正在重塑这一流程。本文将聚焦于 AIGC 在预制部中的应用场景，探讨它如何解决目前痛点，同时提出未来发展的方向。

1. 预制部面临的核心挑战：效率与创造力的难平衡

影视预制部的主要职责是为项目的拍摄与后期制作提供最有序的前期准备。这包括剧本的分镜设计、拍摄计划的排定、道具与布景的规划，甚至拍摄预算的估算。换句话说，这是影视作品从创意到落地的“桥梁”。

然而，当前预制部面临以下几大难题：

• 信息不对称：导演、编剧与制作团队之间的信息交流往往不够充分，导致资源浪费或计划延误。
• 重复性劳动高：剧本分镜、场景设计需要手动完成大量枯燥的重复工作，极大消耗人力时间。
• 应变能力不足：动态变化的拍摄需求难以快速调整，影响整体流程的灵活性和效率。
• 成本控制困难：大量人工介入的环节使得预算超支风险增加，同时缺乏有效的数据分析手段来辅助决策。

AIGC 的引入，正是要从根源上解决这些核心痛点，用数据驱动决策，用技术提升创作表现。

2. AIGC 在预制部的实际应用场景解析

在影视预制环节中，AIGC 的应用主要体现在剧本分镜生成、场景设计、资源规划以及智能沟通等几个方面。以下逐一展开分析：

2.1 剧本分镜智能生成

传统分镜设计需要美术人员根据剧本及导演意图手工绘制草图，这一过程极其耗时。然而借助 AIGC 模型，可以快速生成符合剧本需求的分镜画面，包括人物动作、镜头角度、场景光影等细节设定，且生成结果能够在几分钟内完成。

举例来说，当输入一段剧本描述，AI 能自动识别其中的场景背景与人物互动逻辑，输出高质量分镜稿，降低劳动强度且提高初始设计的完成度。

2.2 场景设计与道具搭建推荐

在场景设计环节，AIGC 可基于剧本内容生成虚拟场景蓝图，从而为布景部门提供灵感与指导。与此同时，AI 还能够根据预算限制与美学需求，推荐高性价比的道具搭建方案。例如，结合智能推荐系统，AIGC 可以输出多种可行方案供制片方选择，从而实现成本与创意的双赢。

2.3 拍摄方案优化与资源规划

在拍摄环节前期，AIGC 能够结合海量案例和行业经验，快速制定拍摄计划，例如智能规划每个场景所需的时间、灯光布置和人员分配，甚至优化拍摄日程以最大程度减少场地切换成本。此外，通过整合集成的 BI 数据分析平台，团队能够实时监控资源使用情况，避免资源分配失误。

2.4 沟通协作的智能化升级

AIGC 的另一个优势在于能够作为一个“智能助手”，协助团队内部沟通。例如，某些生成式 AI 工具可结合剧本关键处自动生成身临其境的影像化场景，并快速分享给导演或团队成员，让创意实时可视化，大幅减少来回修改的沟通成本。

3. 打破传统思维，AIGC 如何与数据分析协作创新？

除了在创意和流程优化中的应用，AIGC 的价值还在于与数据分析和 BI 平台的有机结合。Smartbi 推出的 “AIChat 智能问数平台” 就是一个典范，它能够为数据丰富的影视制作公司提供全方位的智能分析能力。

基于 RAG 技术与大模型的结合，AIChat 不仅可以根据影视数据中积累的预算参考、制作周期、票房走势等维度进行数据分析，还能通过语义化搜索功能实现“智能问数”。比如：“本次电影场景布置预算与历史场景对比如何？”这些问题可以快速得到可视化报表的反馈，帮助制片方快速判断决策是否高效。

影视制作预制部最大的痛点在于大量数据无法有效利用，而 AIChat 智能问数平台通过挖掘和分析数据价值，让决策建立在可靠的基础之上，避免拍摄资源的浪费并提高收入预测的准确率。

4. 未来展望：AIGC 如何引领影视制作全面升级？

尽管 AIGC 已在影视预制环节初显成效，但未来还有更广阔的成长空间。以下是可能的方向：

• 更深度的个性化创意生成：未来的 AIGC 技术或将结合更多个性化需求，帮助导演与编剧创建更加独特的作品风格。
• 全流程智能化协作：随着更多大模型技术的加入，预制部、拍摄现场和后期制作之间的智能协作将更加紧密，数据流动更高效。
• 生态系统构建：通过与 BI 平台、云端工具的深度集成，形成完整的影视制作协同生态，提升整体产业效率。

可以预见，在 AIGC 与先进 BI 平台的共同加持下，影视制作行业将在效率与创造力之间找到前所未有的平衡点。