12.8万部微短剧里超95%是AI做的，短剧公司先要重做的是制片流程

先说结论。这一轮被AI重做的，不是拍摄本身，是「排期—预算—素材—交片」这套制片流程。

2026年第一季度上线的微短剧里，超95%是AI做的。制作成本大约是真人实拍剧集的十分之一，周期从约两个月压到约两周。

流程被压成这样，靠人工排期、表格核算的那一层，最先撑不住。

这一轮AI短剧，最先被端掉的是哪段流程？

不是编剧，也不是导演。是中间那段标准化程度最高的活。

据新浪新闻报道，AI生成的微短剧制作成本仅为真人实拍剧集的十分之一，周期从约两个月缩短到约两周；2026年第一季度中国上线约12.8万部微短剧，其中超95%为AI微短剧。生成式AI已经深度用在剧本生成、分镜设计、虚拟建模、场景渲染、剪辑配乐这些环节。

这段流程以前是这么走的：一个人排期，一个人核预算，一个人管素材，交片前再对一遍账。活不难。但碎。碎到必须有人盯着。

现在不一样了。这些碎活变成了可脚本化的动作——素材按命名规则进库，分镜按模板出，渲染按任务排队。整条制片线上，最先松动的就是那个「盯」字。

零真人演员的《后西游记》拍完，靠的到底是什么？

靠的是把流程变成能被别人接手的工程文件。

国内首部AI长剧《后西游记》，零真人演员、全AI制作，验证了AI长剧工业化生产的可行性。更值得抄的一步是：《行镖》——国内首个AI影视开源项目——公开了全套制作流程，分镜脚本、AI提示词、角色场景素材等工程文件都在里面，中小团队可以直接拿来跑。

这一步比「AI能生成画面」重要得多。画面好看是能力。工程文件是秩序。它意味着这套东西可以被复现、被核算、被交接。没有秩序，AI只是帮你省了点画图的力气；有了秩序，一条产线才算成立。

制片岗真正该焦虑的是哪件事？

不是AI会不会写分镜。是你手上那套经验，能不能变成AI读得懂的东西。

科锐国际轮值CEO曾诚的判断是，这不是简单的「岗位被替代」，而是一种「岗位重构」：信息搜集、数据整理、基础分析、内容初稿这类标准化、重复性的工作，越来越多交给AI，人的重心转向判断问题、设计流程、做决策。

有意思的是，经验反而更值钱了。

《2026AI人才市场报告》显示，过去三年要求10年以上工作经验的AI岗位需求，达到三年前的2.32倍；明确要求行业经验的AI岗位占比，从4.7%升到7.2%。

翻译成一句人话：AI不缺干活的手，缺知道该干什么的脑子。而「知道」这件事，恰恰散在制片主任的排期表、财务的对账习惯、老剪辑师的素材分类里。如果这些只存在于某个人脑子里，AI接不上——这是企业AI应用最常见的卡点，也是信息孤岛最贵的地方。

另一头是代价。据新浪新闻援引日媒报道，AI短剧的爆发式增长对影视城生态造成明显冲击，真人短剧开机量同比下滑，部分群演面临通告锐减。

同一件事，一边是成本降到十分之一，一边是通告没了。AI转型这件事，从来不是均匀发生的。

一家小公司现在能抄哪几步作业？

按顺序抄三步，别跳。

第一步，先把一段流程写成文件。挑最碎的那段，写清输入、输出、命名规则、谁签字。像《行镖》那样，连提示词都留档。

第二步，把文件变成能查的东西。同一部戏的素材、预算、进度，放在一个能对上号的地方。这一步是数据中台思路，不必大，但要打通。

第三步，才让AI接手执行。

为什么强调顺序？Gartner预计到2026年底，40%的企业级应用会集成任务型AI智能体，2025年这个比例还不足5%；微软2025年工作趋势指数里，46%的受访领导者说，所在组织已经用智能体实现了工作流或业务流程的完全自动化。工具铺过来是很快的。你的流程没整理好，它就只停在演示层。

所谓AI落地路径，从来不是从买工具开始，而是从写下第一步开始。

挑工具时，怎么判断它是不是长在你的业务上？

四条自查，缺一条就先等等。

• 它是不是长在你的业务数据上，而不是一个通用聊天框？
• 它能不能直接执行，而不只是给你一堆建议？
• 出错的时候有人确认吗？可追溯、留痕吗？
• 底座稳不稳，断网不慌、数据不丢这两件事顶得住吗？

这也是舍予AI智能体把定位落在「老板的第一支AI战队」上的原因——给老板配的，不该是一个会聊天的助手，而是一支真能上手的AI生产力。

AI重做一个行业，往往不是从最难的环节开始，而是从最碎、最容易被写成规则的那一段开始。谁先把这段写下来，谁就先拿到下一轮的成本优势。

如果你正在想，自己公司里哪一段最该先写下来——不妨从这周被问得最多的那句话开始找。想聊聊怎么落到你自己身上，页面底部有入口。