---
title: "非凡挚友｜中文在线周立强：从超 560 万部作品到一条 AI 动漫流水线"
id: "20251117A04NIB00"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2025-11-17T16:00:48+08:00"
canonical: "https://ffcap.cn/research/20251117a04nib00"
source: "https://view.inews.qq.com/a/20251117A04NIB00"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["IP 与版权","短剧与漫剧","影视动画","游戏","全球化出海"]
---

# 非凡挚友｜中文在线周立强：从超 560 万部作品到一条 AI 动漫流水线

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。

作为中文在线 AI 动漫部的总经理，周立强面对的是一个很硬的数字：中文在线有超560万种数字内容，累计签约作者超450万名，以旗下17K小说网为代表的原创内容平台源源不断生产优质内容，是国内最大的正版内容库之一。这些作品里，有很多已经被证明很受欢迎，也有一些评分不高但各有特色的题材。

长期以来，大部分作品的呈现方式只有一种：文字阅读。

只有极少数头部 IP，有机会被改编成影视剧、动漫或游戏。这背后是一个产业共识：传统改编的成本和周期太高，中腰部甚至长尾 IP 很难排上队。

在 AI 出现之前，这个现实几乎没有解法。现在，AI 生成技术让这件事情重新可以讨论：是不是可以用更短的周期、更低的成本，把更多作品做成看得见的内容？

是不是可以让能不能被改编这件事，尽量从少数头部，扩展到更大范围的作品？

中文在线在做的，就是沿着这个问题往下拆。

**一、AI 动漫短剧：让更多 IP 有机会被验证**

目前，他们重点发力的是小说 IP 生成 AI 动漫短剧。

如果用一句话概括，就是：把一部长篇小说，通过一条自动化程度很高的生产线，变成可以在长短视频平台上连载的动漫短剧。

这套方案主要解决两个老问题：

第一，制作成本和周期的问题。

传统动漫或影视动辄几个月甚至几年，预算从几十万到上千万。

在这样的模式下，只能承接极少数头部项目。

引入 AI 后，一部作品从脚本、分镜、美术到成片，可以在天为单位推进，成本也压下来了。

这意味着，过去根本轮不到改编机会的那一批作品，开始有机会。

第二，内容供给跟不上消费速度的问题。

短视频时代，用户每天刷掉的内容量非常惊人，而传统制作的产能很难满足这种节奏。

AI 动漫短剧的优势，是可以把做一部的思路，变成先做一批、再看数据。

一部 IP 不一定要直接押注几十集，而是先做几集试水，根据实际数据再决定是否投入更多资源。

在这个模式下，IP 的开发顺序被重排了：过去改编一个 IP，是一次重决策；现在更像是先小规模上线，用数据说话。

有些作品可能在几集之内就验证了潜力，有些在数据上表现一般，就及时止损。

这对平台、作者和团队而言，都比拖上几年才发现不行要实际得多。

同时，动漫短剧本身也在反哺原著。

很多用户先刷到短剧，再回去找原书看。

原来只有愿意静下心读长文的人才会遇到的故事，现在可以通过短剧先触达更大范围的用户。

**二、一条AI 制片工作流，而不是一个单一模型**

如果只看技术名词，很容易把这类项目理解成接了好几个大模型。

但中文在线做的，其实是一套更偏生产管理的思路：用 AI 去重构整个制片流程。

他们把这套东西称为AI 制片人工作流，大致包含几个关键角色：

第一，AI 编剧。

用自研的大模型去阅读长篇小说，理解人物关系和故事结构，再跟人类编辑合作，把小说拆成剧集、节奏分布和分镜。

AI 负责粗加工，人负责判断和微调，确保故事改编后仍然顺畅、核心冲突清晰。

第二，AI 美术。

针对不同题材训练垂直风格模型。玄幻修仙是一种审美，都市甜宠是另一种，悬疑、科幻又是不同体系。AI 在这里的任务，是生成风格统一、人物形象稳定的角色立绘和场景原画。

每一集主角的脸、每一处重要场景，要做到观众一看就知道是谁、在哪。

第三，AI 动画生成。

把脚本 + 角色 + 场景作为输入，由视频生成模型去完成运镜、表演和时长控制。

中文在线看重的不是尽量像真人拍的那种真实，而是动漫语境下的连贯性和情绪表达。人物的动作、表情能不能配得上台词和剧情推进。

在这条链路里，人并没有被挤出去，而是站在一个新的位置上：

更多时间花在审美判断、改动要点和整体节奏控制上，而不是在每一帧画面上反复打磨。

AI 做大量重复性工作，人决定什么能用、什么要重做、什么需要人工精修。

这种分工的变化，其实比模型参数更值得注意。

它说明，AI 真正落地时，改变的不是一个技术点，而是整个团队的工作方式。

**三、从工作流到 Agent：应用将变成自动协作的系统**

再往后看一步，就是 Agentic AI 的问题。

现在的流程，依然需要人来当调度员：

编剧处理完，人检查一下再给美术；

美术产出后，人再确认是否符合题材和市场定位，再交给视频；

一环一环靠人串起来。

如果引入 Agentic AI，这个过程会进一步自动化。

未来更理想的状态是：

团队只需要下一个相对完整的任务指令，比如：

把这本小说改成 100 集的动漫短剧，主要投放到北美市场，风格类似某部作品。

接下来，一个制片 Agent会启动整个流程：

自动调用编剧 Agent 做多轮改编，

调用美术 Agent 完成角色和场景设定，

调用动画 Agent 完成分集生成，

调用配音 Agent 完成本地化语音，

甚至调用投放 Agent 在目标平台创建账号、完成发布与数据分析。

整个过程可以不断自检、自我修正。

人主要关注两件事：

给清晰的目标，和审视最终结果是否值得放大。

这样一来，应用的形态会发生明显变化：

不再只是一个工具，而是一套自动协作的系统。

企业之间的差别，也会从接了什么模型转向如何组织和管理一整套数字化工作流。

对于中文在线来说，这样的演进，很自然地会落在 IP 全生命周期的管理上。

从内容筛选，到自动孵化，再到多市场、多渠道的分发。

**四、AI+IP 出海：多语言、多地区，不是一套模版走天下**

谈到全球化，中文在线的优势在于两个字：内容。

中国网文这些年在海外发展得不错，玄幻、修仙、甜宠等题材在很多地区都有固定的受众群体。

AI 动漫短剧在这里扮演的角色，是进一步降低理解门槛，让对中文阅读有门槛的用户，通过画面和情节快速进入故事。

通过 AI 配音，多语言版本可以同时生成，英语、西语、阿语等语种的同步发行成本，跟过去不可同日而语。

在技术上，内容的传播范围被显著放大。

但全球化并不只是翻译 + 多语种发布，还涉及三个棘手的问题：文化差异、合规标准和价值观。

很多在国内很受欢迎的情节，在其他地区未必能被理解；

仙侠题材的设定复杂度、某些情感表达习惯，在不同文化里接受度都不一样。

再往深一点，是各地区对暴力、性别议题、宗教相关内容的尺度要求。

中文在线的做法，是把 AI 和本地团队结合起来：

AI 负责高效率生产，本地团队负责判断是否合适、该怎么微调。

在北美、东南亚、中东等重点市场，会有当地的内容运营或顾问团队。

他们的工作，是替内容最后把关：检查台词是否顺畅、人物设定是否容易产生误解、节点是否踩线。

另一方面，中文在线主要处理的是自有版权 IP，而不是用户上传内容，在数据隐私和合规上压力相对可控。

但在全球范围内，随着各国对 AI 内容监管的不断加强，这一块仍然是一个必须长期投入的方向。

**五、中国 AI 企业：从应用创新走向内容品牌**

如果把全球 AI 产业拉成一张地图，中国企业的位置比较清晰：

在基础模型上还在追赶，但在应用层和商业化速度上非常突出。

中国市场的特点是：用户多、反应快、竞争激烈。

任何一个新玩法一旦被验证有效，很快会被放大，也会迅速迎来新的竞争者。

在这样的环境下，怎么用 AI 把某个生意做起来，往往比单纯技术指标领先更重要。

周立强的判断是，中国 AI 企业未来要补的课有两个：

第一，从单点应用走向长期生态。

不能只停在做出一个火一阵子的 App，或者抢到一波流量。

要思考自己真正的长期优势是什么。

对中文在线来说，这个优势在IP + AI。既有内容库，又有能力用 AI 提升孵化效率。

围绕这两点去构建完整的内容生态，才能形成比较稳固的护城河。

第二，从产品出海走向品牌出海。

过去，很多公司重点在于把某个产品推到海外榜单上，就算完成任务。

未来，更重要的是：

当海外用户想到某类 AI 内容时，会不会自然想到某个中国品牌？

比如，中国团队做的 AI 动漫短剧，就是故事密度高、世界观鲜明、节奏快，

这类心智一旦建立，对后续所有产品都有帮助。

这一步很难，周期也长，但如果不做，优势会一直停留在成本和速度上，很难往更高层走。

**六、个体和小团队：工具越来越多，责任也更多**

开创智能｜个体时代这个主题，之所以被反复提起，是因为它直指一个很现实的变化：

AI 工具的普及，确实让一个人做过去需要一个团队才能完成的事成为可能。

但这并不意味着门槛真的消失了，而是门槛换了位置。

过去的门槛在于：会不会画、会不会剪、会不会做三维。

现在的门槛，更多在于三个方面：

第一，和 AI 协同的能力。

不再是自己亲自把所有活儿做完，而是学会用合适的方式提要求、筛选结果、不断迭代。

AI 可以一次性给你很多方案，但最终选哪一个、往哪个方向调整，需要清晰的判断。

第二，对工作流的理解和掌控。

不要把全部赌注压在某一个工具上。

工具会换代，接口会变化，但从想法到成品的路径是相对稳定的。

个体和小团队更应该投入精力的是：自己那套从灵感到发布再到复盘的流程是否通顺，而不是死记某个软件的操作细节。

第三，角色上的转变。

很多创作者习惯的是我有一个想表达的东西。

但在 AI 加持的内容环境里，创作者同时也要承担一部分产品经理、制片人的角色：

理解目标用户是谁，他们在意什么；

这个内容的节奏、题材、长度如何设计更容易被看完；

用多大成本去做第一次尝试，什么情况下值得进一步投入。

AI 把执行层面的门槛压低了，让更多人有条件开始；

但真正决定能否走下去的，还是这些看起来不那么炫的能力。

从中文在线的实践可以看到：

AI 可以帮一个拥有超 560 万部作品的内容库提高效率，让更多故事有机会被改编、被看到；

同样的逻辑，在个体和小团队身上也成立。

你有多少想法，并不是最关键的，关键在于：

你是否愿意把它们拆成可以被 AI 执行的步骤，

是否愿意用数据和反馈来决定该停在哪一版。

工具会越变越多，接口会越来越方便。

最终被长期记住的，还是那些被认真打磨过的作品，以及背后那些愿意持续调整方法的人。

* * *

  

**访谈精选Q&A**

**Q1：先简单介绍下你和中文在线？**

**周立强**：我是周立强，现在负责中文在线的 AI 动漫部。中文在线从 2000 年成立到现在，一直围绕两个关键词做事：内容和 IP。我们有超 560 万种正版数字内容，是国内体量非常大的内容库之一，过去从 PC 阅读到移动阅读、听书、影视、游戏、动漫，都是在想一件事——怎么让一个好故事，被更多人看到。

**Q2：你们现在 AI 这块，最核心在做什么？**

**周立强**：我们现在主打的是“小说 IP 生成 AI 动漫短剧”。简单理解，就是搭一条从文字到画面的自动化生产线，让一部长篇小说可以在长短视频平台上以动漫短剧的形式被看到。目标不是做一个炫技的 demo，而是让更多 IP 有机会被改编、被验证。

**Q3：这个产品主要解决了行业里的哪些痛点？**

**周立强**：两个最现实的点：一是传统动漫、影视周期太长、成本太高，导致大量中腰部 IP 根本没有改编机会；二是短视频时代内容消耗太快，传统产能跟不上。AI 把制作周期从“按月算”压到“按天算”，成本也显著下降，我们可以先小规模试水，看数据再决定要不要加大投入。

**Q4：如果用一句话说你的初心，会是什么？**

**周立强**：让好故事不要沉在库里。

我们有太多好作品，只停留在文字层面，是有点可惜的。生成式 AI 给了我们一个机会：把想象力里那些场景，比较高效、比较大规模地呈现出来，让更多人、更多国家的用户看得见。这就是我们“AI for IP”的出发点。

**Q5：你觉得现在生成式 AI 里，跟你们业务最重要的技术突破是什么？**

**周立强**：是视频生成和多模态理解、可控性结合在一起。

新一代模型不仅能出片段，还能理解物理规律、镜头语言，保证人物、场景在时间维度上的一致性。对我们做漫剧来说，这决定了画面能不能连得起来、人物会不会不停“变脸”。

**Q6：你们怎么把这些前沿技术落在产品里？**

**周立强**：我们是用“AI 制片人”的思路来做。上面有 AI 编剧读小说、改剧本，有 AI 美术做风格统一的人物和场景，有 AI 动画师负责运镜和表演。AI 负责把大部分活干完，人类更多做判断和微调，保证节奏、审美和情绪是在线的。

**Q7：在技术飞快演进的情况下，怎么平衡“创新”和“落地”？**

**周立强**：我们的原则挺简单：应用为王，技术为辅，IP 为核心。

底层大模型不一定要自己造，但我们必须有驾驭模型的能力；技术团队更聚焦在微调、工作流和效率上。商业上我们坚持 MVP：先用 AI 快速做出能上架的版本，用数据说话，再决定是精修放大，还是及时止损。

**Q8：你怎么理解 Agentic AI？你们会用吗？**

**周立强**：我们非常关注，也在内部做探索。对我们来说，Agentic AI 就是“AI 制片人”的终极形态。现在工作流中间还需要人来串流程，未来理想状态是：我只下一个任务，制片 Agent 会自己去调编剧 Agent、美术 Agent、动画 Agent、配音 Agent、投放 Agent 自动协同，最后把结果和数据给我。这会改变应用形态——从单一工具，变成一支数字团队。

**Q9：中国内容出海这块，AI 动漫短剧带来了什么新机会？**

**周立强**：中国网文在海外已经有用户基础，像玄幻、修仙、霸总这些题材，其实在很多地区有粉丝。过去主要靠翻译，门槛比较高；现在用 AI 动漫短剧，可以用更直观的方式触达新用户，再配合多语言 AI 配音，内容可以英语、西语、阿语等多语种同时发，出海效率完全不一样。

**Q10：那全球化过程中，最难的部分在哪里？**

**周立强**：第一是文化折扣，国内观众觉得很爽的设定，海外用户不一定能 get 到；第二是各地的审查和伦理标准，宗教、暴力、性别议题的尺度都不一样。我们的做法是“AI + 本地人”：AI 负责产能，本地团队负责最后那 20% 的本地化，去改台词、调人设、避开红线。

**Q11：你觉得中国 AI 企业在全球舞台上的角色是什么？**

**周立强**：现在看，我们是最敏捷的应用创新者，也是最大的真实测试场。

在基础模型上可能还在追，但在“怎么用 AI 把生意做成”这件事上，中国团队的迭代速度是非常快的。下一步要做的，是从单一应用走向生态构建，比如我们就希望把“IP + AI”变成一个从内容发掘到全球分发的完整体系，同时从“产品出海”提升到“品牌出海”。

**Q12：你怎么理解“开创智能｜个体时代”这个主题？**

**周立强**：对我来说，它的核心是：AI 变成个体的放大器。

过去你要做一部动漫，需要公司、资金和时间，现在一个人加一套 AI 工作流，就有机会做出来。AI 让执行成本大幅降低，创意、审美和决策反而变得更重要——一人公司不再是口号，而是一个很现实的工作方式。

**Q13：对做 AI 动漫短剧的创作者来说，现在最大的机会和挑战分别是什么？**

**周立强**：最大的机会是范式红利，还没形成固定玩法，巨头也没完全垄断，谁的审美和网感好，谁就有可能凭一个工作流或者一个 prompt 做出爆款。最大的挑战是同质化和“工具陷阱”：大家都在用差不多的模型，很容易产出“一个味道”的内容；同时工具更新太快，一不小心就把精力都花在追工具，而不是打磨故事本身。

**Q14：那你会给个体或小团队什么建议？未来 1–3 年该怎么布局？**

**周立强**：三点：

第一，培养和 AI 协同的能力，把精力放在提问、筛选、审美判断上，而不是跟 AI 比“谁更会画”；

第二，搭自己的动态工作流，而不是押注某一个工具；

第三，从单纯创作者往“产品经理 + 制片人”的角色靠拢，学会从市场和受众出发来设计内容。个体时代，你既是创作者，也是自己的 CEO。

---

原始发布版本：https://view.inews.qq.com/a/20251117A04NIB00

本站阅读页：https://ffcap.cn/research/20251117a04nib00