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title: "非凡挚友 | 小影科技创始人：AI驱动创新，影伙引擎让商业内容生产更高效"
id: "20250327A0555900"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2025-03-27T13:36:49+08:00"
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source: "https://view.inews.qq.com/a/20250327A0555900"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["内容创作","全球化出海","模型与基础设施","智能硬件","短剧与漫剧","营销增长","电商零售","工作流"]
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# 非凡挚友 | 小影科技创始人：AI驱动创新，影伙引擎让商业内容生产更高效

文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。

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##    **嘉宾介绍**

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##    **快问快答**

****一、产品与技术****

**Q：请提供一段对于公司、产品和创始人的简要介绍。**

影伙引擎由创立十余年、业务覆盖全球200 多个国家和地区的出海互联网科技企业小影科技孵化，集成了小影科技在智能音视频、图像算法技术，生成式人工智能算法技术，服务全球的本地化运营等综合能力。

影伙引擎下设智慧视频创作服务、AI短剧创作服务、AI营销视频创作服务三大业务板块，致力于帮助智能硬件、短剧出海、内容电商领域的出海企业，更高效生产商业创意内容，更快速触达全球目标用户。

影伙引擎的创始人韩晟先生，深耕出海领域近 20 年，历经大公司全球化业务与连续创业实践。2012 年创办出海 ToC 公司小影科技，产品矩阵覆盖全球 200 多个国家和地区，累计用户超20亿；2024 年创立影伙引擎，聚焦为中国出海企业提供 AI 驱动的出海商业内容解决方案。

**Q：如何定义产品的核心价值定位？与通用大模型（如ChatGPT）相比，您的AI应用在垂直场景中解决了哪些独特痛点？**

**举例：**

**影伙引擎-AI短剧创作服务：**基于影伙引擎自研的AI 短剧翻译模型、短剧术语词库、语音合成模型等技术，面向短剧出海平台，提供一站式 AI 翻译解决方案、一站式 AI 配音解决方案、批量生成 AI 解说素材工具三大类服务，帮助客户节省 90% 以上人力。

**背景和解决的痛点：**目前短剧出海行业，译制剧仍然占大头，原创剧造价太高即使是头部平台一年的产量也很有限，非常依赖国产短剧的丰富库存，译制出海。在此背景下，翻译和投流是译制剧的两大核心成本。过去翻译依赖于自建团队、外包、机翻三种形式，前两种贵，机翻即使是结合大模型，也解决不了短剧作为高台词密度竖屏剧场景下，翻译结果的统一性、翻译内容的信达雅、翻译字幕的时间轴对齐三大难题，因此影伙引擎自研了AI短剧垂类翻译模型+短剧术语词库，帮助出海短剧平台重塑翻译工作流。在投流方面，批量生成AI解说素材工具，依托 AI 台词解析与画面理解技术，智能拆解短剧内容，并自动生成多样化解说文案，一键匹配画面，高效批量生成适用于社媒传播与广告投放的优质素材。

**合作客户：**九州文化、枫叶互动（reelshort）、剧点短剧、麦芽传媒、杭州快玩等。

**Q：在数据整合与应用中，如何应对企业数据孤岛、格式差异及实时性要求等挑战？**

在数据整合与应用中，影伙引擎的核心能力建立在小影科技 13 年 C 端视频创作软件业务的深厚技术基础上。我们自成立以来，就具备多模态数据处理和移动端实时处理的工程能力。

从业务视角来说，影伙引擎核心业务涵盖智慧视频创作、AI短剧翻译及配音、AI营销素材生成，面向出海企业场景，天然需要处理来自不同平台、不同格式、不同语言的大量数据。针对企业数据孤岛、格式差异及实时性挑战，**我们建立了三套核心能力：**

首先，在数据整合层面，影伙引擎自研了“多源数据智能解析与标准化框架”，支持文本、音频、视频字幕等多格式数据的自动化处理，统一进入模型训练与推理流程。针对短剧场景，我们建立了专用字幕格式提取、解析和时间轴自动对齐模块，确保不同来源字幕文件能够标准化为统一格式。另外，我们基于Embedding 技术，能够在一个统一的模型上把语音、文本等内容token化。对于避免数据孤岛的问题，我们遵循了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）。

其次，在模型能力提升方面，我们自研短剧行业垂类模型和术语词库，保持高频更新与自动同步，确保与最新行业表达和用户用语习惯对齐。

最后，在隐私计算和合规方面，影伙引擎严格遵循数据隔离原则，模型训练仅使用公开或授权语料，不触碰客户私有数据。

**Q：如何平衡生成式AI的创新能力与输出可靠性？在降低“幻觉”风险方面有哪些技术或流程保障？**

影伙引擎旗下的三大服务，本质上都需要基于AI能力在创新性和可靠性之间取得平衡。我们的策略是“技术架构 + 流程设计”双重保障。

在技术层面，影伙引擎采用垂直场景专用模型+规则引擎混合架构。以短剧业务为例：

首先，结合短剧行业的高台词密度场景，我们自研了专用短剧翻译模型、配音模型和短剧术语词库来提升输出内容的准确性、信达雅。

其次，为降低大模型“幻觉”风险，我们在生成流程前，会先通过画面解析与台词分析模块，向模型输入场景描述和内容逻辑提示，避免模型自行“编造”。

生成结果输出后，我们会结合传统的AI算法，把语音和文本融合处理来做验证校准。当然在最终交付前，我们设置了人工复审和客户反馈机制，确保高质量的交付内容。

**二、市场与商业化**

**Q：面对通用大模型厂商的竞争，如何构建差异化护城河？是否考虑与基础模型厂商形****成生态合作？**

影伙引擎的差异化护城河来自于对出海内容创作场景的深度理解、垂直模型体系建设以及多模态复合能力集成。

在模型侧，我们不追求“通用”，而是围绕短剧翻译、营销视频生成等具体场景自研垂类模型，解决通用大模型难以覆盖的细节性问题。

在产品能力上，影伙引擎具备文字、音频、视频内容的多模态处理能力，并形成标准化 API 接口，支持 B 端客户灵活集成。此外，我们已经开放 AI 翻译、AI 人脸融合、AI 语音克隆等服务接口，帮助客户在自身产品体系中直接调用影伙引擎的能力。

生态合作方面，我们始终保持开放态度。影伙引擎与多家基础模型厂商及底层大模型生态建立了合作关系，在生成式模型底座上进行二次微调和工程化适配。在应用层面，我们开拓智能硬件、短剧出海、内容营销等之外的更多场景。

**Q：AI应用的定价策略如何设计？是否存在从“按调用量付费”向“价值导向定价”转型的趋势？**

影伙引擎的定价策略坚持“以调用量和使用规模为主，结合场景提供差异化报价”。对于短剧翻译、配音、AI 素材批量生成等标准化服务，我们采用 API 按调用量计费的方式，方便平台级客户按需集成。针对定制化需求，可以采取一定程度的项目制和服务溢价模式。

关于“价值导向定价”，对我们目前的业务形态并不适用。举例我们短剧出海和内容电商相关的客户需求来说，他们将影伙引擎作为AI 能力集成在自身产品和业务中，最终面向他们自身的用户端产生的效果，取决于本身的内容质量、平台策略、预算等多重因素影响，而非我们的技术服务。

我们更强调“接入即评估”，在服务接入阶段就由客户对我们的技术效果进行充分验证和测试，确保质量符合预期，而不是通过最终用户端效果来反推定价。

**三、伦理与社会影响**

**Q：在AI产品开发中，如何应对伦理风险（如数据偏见、深度伪造）与监管合规要求？**

影伙引擎作为面向出海企业的 B 端 AI 技术服务解决方案提供商，业务本质上是帮助企业客户在已有内容基础上实现本地化处理和高效内容创作，而非直接面向 C 端用户进行原创内容生产。因此，我们在内容输出端天然具备一定的伦理风险隔离性。

在产品研发和交付过程中，我们严格关注算法的可控性和可解释性，确保基于API输出内容不涉及敏感、歧义或误导性信息。此外，我们对深度伪造技术（如 AI 人脸融合、语音克隆等）采取“授权可用、留痕审计、结果可溯”的机制，确保客户知情和使用行为可追踪。

合规方面，小影科技及影伙引擎团队有多年 ToC 出海业务经验，熟悉中国及全球多地区的数据安全和监管环境，具备前置性的合规预判能力。

**Q：如何看待AI技术对就业市场的影响？您的产品是否设计了对“人机协作”模式的优化支持？**

我们认为，AI 技术的本质是提升效率、解放重复性劳动，让人力资源可以集中投入到更高阶、更创造性的工作中。以影伙引擎的 AI 短剧创作服务和AI营销视频创作服务为例，这两项服务都旨在帮助企业客户大幅度降低出海内容本地化时间成本和人力投入，让客户的人力能够聚焦在商业策略和创新。

同时，影伙引擎的解决方案也支持人工交付的形式，并不是所有处于API可以随时接入的阶段，因此我们也支持成果的批量人工交付，尽可能帮助客户解决场景中面临的困难。

******四、未来趋势******

**Q：未来3年，哪些技术趋势将深刻影响AI应用层的发展？您认为“AI管人”与“人管AI”哪种模式更具商业潜力？**

首先AI应用层的发展，的确如题问中示例，朝着几大技术趋势演进。

**1\. 多模态与多智能体协作。**这方面会向“理解+生成+执行”的智能体系统演进，系统能够基于语言理解指令，自动完成跨模态任务。   

**2\. AI计算能力也大概率逐步从云端走向边缘，**尤其是在出海企业所面向的多国家、多市场环境中，低延迟和本地化处理能力会成为大规模商用落地的重要技术支撑。芯片能力越来越强，隐私方面也可以更好地服务用户

**3\. AI应用工具化与可控化设计。**真正有商业价值的应用一定不是“黑盒输出”，而是支持人工干预、有提示系统、可追溯、可解释，甚至能够根据用户操作持续微调的工具型 AI，而非全自动“端到端”的内容生成机器。

**4\. AIGC 与传统工作流深度融合。**AIGC不能够只是生成内容，而是嵌入到企业原有的内容生产、创意、分发、投放等全链路工作流中。AI 会帮助企业重塑原有的工作流，就像我们现在AI短剧创作服务在做的事情一样，之后这部分就会变成客户企业的“默认能力”，而不是外部插件。

回到问题本身，关于“AI管人”与“人管AI”，**我认为“人管AI”模式才更具商业潜力。**

AI 技术本质是效率工具和生产力工具，而非决策者或权威。商业落地场景需要安全、可控和可解释性，如果出现“AI管人”的情况，首先是伦理风险，其次是失控风险，反而会制约大模型和 AI 应用的发展空间。

**而“人管AI”代表了工具属性、可配置能力和人机协作关系。**影伙引擎也正是沿着这个方向在建设：我们的解决方案和服务不会直接替代人的创造力，而是通过智能化底座让客户可以“管理”AI 结果。这样的模式不仅更安全，更能持续创造商业价值。

**\- END -**

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