最近 AI 圈最明显的一个变化是：
• 过去大家聊“文生文”“文生图”，更多是效率工具； • 现在越来越多人把注意力转回 视频 ——因为它才是 AIGC 真正的“天花板关卡”。
这份中邮证券的《AI视频行业深度报告》，核心想讲的不是某个模型多炫，而是一个更实在的判断：
视频生成的技术路线正在收敛，短视频质量已逼近专业制作；而“长视频/一致性/物理逻辑”将决定下一轮产业格局，世界模型可能是关键变量。
先给你 3 个结论（TL;DR）
1. 路线收敛：行业从 GAN/多路线分歧走向 Diffusion+Transformer 融合，并在 Sora 之后全面加速向 DiT 靠拢。 2. 短片段基本可用：6-15 秒竖屏广告、素材级内容生成，已经进入“能规模化用”的阶段。 3. 下一战场是长时序与一致性：真正的壁垒不再是“能不能生成”，而是 能不能持续一致、可控、符合物理与因果；世界模型被认为可能带来突破。
为什么“视频”决定 AIGC 上限？
如果把 AIGC 比作游戏闯关：
• 文本是新手村 • 图片是进阶副本 • 视频是最终 Boss
原因很简单：视频不仅是多模态（文字/图像/音频），还引入了 时间维度。模型要同时处理：
• 空间：物体形状、遮挡、深度关系 • 时间：连续帧状态演化要一致 • 因果与交互：事件链条、角色行为与反应
所以一旦视频生成补齐短板，产业应用的“上限”会被整体抬高。
技术路线：从 GAN 走到 DiT，为啥这次更像“共识”而不是“潮流”？
研报梳理了一个行业共识形成的过程：
• 早期尝试过 GAN、Transformer 等多种架构，路线曾经分歧明显； • 2022 年后，Diffusion 与 Transformer 的融合思路逐步成型； • 2024 年 Sora 的发布，相当于把 DiT 在视频生成上的可行性与效果“打了个样”。
结果就是：
主流厂商开始集体向 DiT 路径演进，行业进入快速发展阶段。
这类“路线收敛”非常重要，因为它意味着：
• 上下游工具链会围绕同一套能力快速补齐 • 生态（插件、工作流、素材、分发）会更快成熟
能力现状：短视频越来越像“视听内容引擎”
研报的判断很明确：短片段生成已经接近专业制作水准，尤其是在“文本提示→生成包含人物动作与复杂背景的画面”这类任务上。
更关键的是音画一体化模型出现后，AI 视频不再只是“画面生成工具”，而是开始像一个 视听内容引擎。
这直接对应到现实里最赚钱、最刚需的场景：
• 广告素材（6-15 秒竖屏） • 电商展示 • 轻量短剧/漫剧
但真正的瓶颈在哪？一句话：长时序的一致性 + 物理合理性
你会发现很多 AI 视频“看着很惊艳”，但越看越不对劲：
• 人物脸型/衣服细节在镜头切换中漂移 • 物体在长镜头中出现不符合物理的跳变 • 叙事很难真正连贯
研报认为这属于结构性限制：
现有架构在生成时长、物理合理性等维度仍存在瓶颈，难以支撑更复杂的长视频构建。
这也解释了为什么很多公司短期先切广告素材：因为它恰好卡在“当前能力边界内”。
世界模型：可能是长视频的“新变量”
研报把世界模型当成一个值得重点跟踪的方向：
• 世界模型强调对环境、状态、因果与物理逻辑的建模 • 目标更像是“生成一个可持续、可交互的世界”，而不是单次生成片段
它和现有视频模型的技术路径存在差异，可能在 空间一致性与物理逻辑 等关键维度上迭代更快。
把话说透：
如果视频生成是世界模型的雏形，那么下一轮突破可能不是“更清晰”，而是“更真实、更稳定、更可控”。
研报甚至给出了时间判断：2026 年或为实现跃迁的关键节点。
商业化怎么走？C 端订阅 + B 端 API，两条路都在加速
研报把商业模式拆得很清楚：
1）C 端：订阅为主，用户量决定阶段性胜负
• 订阅仍是主要收入来源 • 体量与留存是核心指标 • 同时探索社交化创作平台、广告、电商等新增路径
2）B 端：API 为主，评价标准是“质量+效率+成本”
• 电商展示、广告等应用相对成熟 • 但多数仍停留在“素材级生成” • 影视级项目正在试水，且开始出现商业验证案例
研报的潜台词是：
当工具链从“生成”走向“制作流程”，AI 影视才会真正进入商业元年。
谁最先吃到红利？广告 / 影视 / 游戏三条线
研报认为 AI 视频对传媒行业的影响会率先体现在三个方向：
• 广告：短视频平台崛起推动广告素材视频化，竖屏短片段正好匹配现阶段模型能力边界；视频创作渗透率仍低，空间大。 • 影视：AI 漫剧与短剧更容易闭环；长剧/电影则可能先从 CG 特效等高价值环节切入，中小团队更可能先受益。 • 游戏：与 3D 生成底层技术路径相近，未来与世界模型/交互融合，可能打开更长期的想象空间。
我给读者的“跟踪框架”（拿来就能用）
1. 看指标：一致性、可控性、物理逻辑、时长扩展能力。 2. 看产品形态：是否形成“脚本→分镜→生成→剪辑→投放测试”的闭环工具链。 3. 看交付层级：从素材级（片段）到项目级（流程）是否发生跃迁。 4. 看合规能力：版权、溯源、水印、内容安全能力能否跟上。
一句话收尾
短视频时代，AI 视频先吃掉的是“素材生产”；长视频时代，AI 视频要吃掉的是“制作流程”。
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