人工智能驅動的電影算法工業美學理論機制與實現路徑研究

【關鍵詞】人工智能；電影算法工業美學；機制和路徑【中圖分類號】J01 【文獻標識碼】A【D0I】10.20133/j.cnki.CN42-1932/G1.2025.09.013【文章編號】2097-2261（2025）09-0046-04

【基金項目】山東省藝術教育專項課題“數字技術驅動下國風文化與文旅融合創新發展路徑研究”（項目編號：L2024Y10250165）。

目前，人工智能技術越來越多地應用于電影工業的全過程，使電影的制作、傳播和消費都發生了新的變革。2022年全球電影市場規模就已達千億級別以上，其中AI電影技術在電影產業的應用比例呈逐年遞增趨勢，預估到2025年人工智能電影制作工具市場規模將達到15億美金。例如人工智能的算法對電影劇本生產的參與（如OpenAI的GPT系列）能輸出高效的創意劇本；人工智能技術對電影視覺特效方面的提升（如DeepMind和NVIDIA的軟件）能極大地提高電影視覺特效制作效率；人工智能（如Netflix/愛奇藝推薦算法）對電影推薦方面的貢獻能提高電影消費的視聽體驗，進而提升用戶黏著度等。此外，人工智能技術的介入還體現在電影的剪輯、音響、角色等方面的創作中。盡管人工智能技術為電影工業產業進行了創造性的補充和拓展，但是人工智能算法與電影美學的融合缺乏科學化的理論基礎和方法指導，因此探索人工智能驅動下電影算法的工業美學理論基礎與實現機制則既是電影美學理論的一個拓展與補充，更是電影工業智能化轉型的迫切需求。

一、電影算法工業美學創新方向

（一）數據理性代替主觀經驗

經典電影制作依賴導演、編劇、剪輯師等的個人經驗和感性藝術直覺，其雖有很高的藝術觀賞性，卻具有制作周期長、個人主觀性強、可量化的主觀指標無法通過人為制訂標準等缺陷，而數據理性則可通過AI大數據分析、機器算法與深度學習生成規訓、內容、決策等實現電影制作、生產的理性化科學化[2。如在電影劇本創作上，AI可根據大量電影的電影結構、故事、人物以及觀眾喜好曲線等生成劇本，可以不斷細化劇本的結構框架，根據制作方欲制作品類與內容設置優化劇本及未來影片目標觀眾群的文化與情感訴求。以OpenAI的GPT-3為例，它可生成內容飽滿、邏輯嚴謹的劇本，隨著受眾人群的消費文化以及對劇本主題感情色彩的變化生成差異性的劇本內容。在電影剪輯制作中，通過機器剪輯算法（例如Adobe的Sensei）可智能分析電影的鏡頭剪輯語言、鏡頭剪輯節奏、鏡頭剪輯情感等生成符合影片敘事結構的電影剪輯方案，快速降低影視創作的人力成本。而在電影角色與視效創造中，AI也可根據影片剪輯實現相對主體理性主義的視聽畫面構形，并通過大量電影觀眾的個人電影角色藝術表現品鑒習慣，如眼睛大小、頭發長短、臉型、身材等可量化數據化分析，AI可在觀眾對藝術的角色美學效果偏好進行個性化角色創造。以數據理性為導向的工作模式不僅有助于提升電影工業化生產效率，還可以量化的結果減少主觀因素的干擾，使電影工業化生產具備新的美學依據。

（二）需求導向代替創作主導

一般而言，電影制作中都是先按照創作者自己的意愿與藝術思想進行創作，或者將觀眾的需求與喜好放在次要位置，導致許多影片都是創作者在導演，而觀眾不過只是觀影而已。而AI技術則能通過研究分析觀眾的審美喜好、心理感受與文化背景，以觀眾的需求為主要電影創作的目標，一定程度上解決了傳統創作忽視電影受眾所導致的觀眾與影片的脫節狀況。在電影劇本創作上，AI可以分析互聯網上的影視受眾數據，如微博、影評網站的評論，觀影平臺中的用戶數據，辨別出影視受眾對劇本的創作類型、敘事方式和人物形象的偏好。Netflix就通過AI數據分析了用戶的觀影數據，創造出諸如《紙牌屋》等高收視率的原創影視劇作，此類影視作品的敘事、人物形象均符合影視受眾的觀影要求以及心理感受。AI技術（如Watson）也能夠直接對觀眾的情緒進行深度挖掘，從而迅速獲取觀眾在某一部影視劇中特定內容的正向或負向情緒，也可以幫助影視創作者進行更優、更精準的內容編排與調度。如Watson通過分析影劇《摩根》前貼片廣告（在播放影片或影片預告片之前放映的較短影劇預告短片）的觀眾反饋，幫助影院調整影片的鏡頭及情緒，影片票房有顯著增長。除了在電影剪輯過程中的利用外，在角色設定及畫面特效中，也可借助數據采集與分析獲取到更加符合大眾審美的電影視覺特效圖和角色形象。在電影營銷消費階段，AI推薦技術以用戶的觀影史、評分數和社交關系為依據，預測影片用戶的審美需求，有針對性地推薦，在滿足審美主體的需要方面，既提升了電影的受眾率和收益，也以數據為導向不斷推進電影創作的完善。

（三）文本呈現代替價值判斷

人工智能將自然語言、計算機視覺和深度學習結合，借助影片文本數據的海量化研究來提取客觀規律，形成廣泛兼容的美學標準和創作規則。例如在電影劇本創作環節，可以基于“分析和比對”數量龐大的經典電影中普遍適用的影視結構（故事架構）、演員（人物角色）及情感線，生成符合一般化審美規律的劇本結構；也可借助智能寫作機器人，如OpenAI的GPT-3，在自然語言生成工具中生成符合規則的具有自動對齊功能的文本劇本，不僅保證文本的邏輯嚴謹性，而且還可以采用對自然文本進行情緒計算的技術工具對文本的情感強度、文本的情感接受度進行預處理，避免AI獨立認知活動中由于價值判斷造成的主客觀存在偏差。在電影評價環節，采用谷歌的BERT等AI算法，通過影評網站、互聯網社交平臺及觀眾打分信息，提供客觀化的電影評價報告。爛番茄（RottenTomatoes）會收集專業影評和觀眾評分，對某一影片提供一套全面的評價標準，以替代和規避因主觀價值判斷而設定的標準，減少審美的偏頗。另外，還有Adobe的Sensei，運用AI技術實現計算機根據對情感的理解，自動對文本和文本語言的使用進行矯正，在電影剪接方面可自動挑選出最好的鏡頭，從而調整電影情節發展節奏和動作時機（依據文本對事件的描述），自動獲得具有內在結構邏輯的文本樣式，避免過度依賴個人的審美經驗在剪輯上的運用（由于文本中已經預設了結構并經語言描寫進行了確認，因而避免了剪輯在實踐層面的價值判斷）。在觀影階段與傳播階段，AI推薦器（例如Netflix對不同顧客的個性化算法）能夠通過對用戶觀看、點評以及點贊的數據，進行基于大數據的分析，進行電影推介與播放，從而使得電影制作更加契合顧客，同時借助于數據，更具有理性客觀，不摻雜個人的主觀藝術觀。

二、電影算法工業美學理論機制

面向大規模電影生產的算法文藝工業美學遵循的是“一般美”的方法原則[3，即數據驅動的算法模型和智能化技術在電影生產、生產和服務消費環節，化解傳統美學的主觀性與局限性，實現電影生產標準化、規模化和動態優化。傳統意義上的美學遵循創作者的經驗與文化，而電影工業算法的文藝美學借助深度學習、大數據技術和自然語義結構通過文本閱讀海量電影文本，萃取普遍規律，生成內容以滿足大量廣泛審美需求。例如AI工具（如OpenAI的GPT-3）能創作出具有普適吸引力的電影故事模式，而算法推薦（如Netflix的個性化算法）基于全球用戶海量的視頻電影需求及觀影行為來確定個性化的觀影推薦。算法的文藝美學兼具跨文化、跨地域的一般意義與算法自身動態適應觀眾需要和技術發展趨向的持續完善能力，體現出一個一般性意義的美學方案。

（一）普遍的能動性

電影AI算法工業美學的普遍能動性表現為借助數據和算法的強運算能力，對電影的創作、制作及放映各個環節形成全面的適應和驅動。傳統的電影美學充滿人的藝術創造力和審美力，但是依托算法和大數據技術的AI在電影作品內容策劃、創作、剪輯、推薦等方面能夠自動生成符合人群口味、滿足市場需要的電影內容。電影劇本創作方面的AI應用可以通過搜索和學習成干上萬部電影中的敘事邏輯和情感序列等，主動幫助劇本創作人員自動生成故事大綱。在電影剪輯環節，人工智能剪輯可以學習和分析一部電影的鏡頭語言、情感表達等敘事和美學內容，自動生成符合電影邏輯和情緒引導需求的剪輯方案，從而大幅提升電影剪輯的質量。

推薦系統為每一位用戶甄選出個性化偏好的電影作品是數據積累優勢下的電影AI工業美學的典型應用，人工智能能夠不斷學習用戶的偏好、瀏覽和觀看歷史等行為數據，主動為用戶推薦更具傾向性、激發用戶好奇心的觀影方案，并不斷優化內容推薦與分發，實現一個更加動態的電影人工智能美學的創作與優化。

（二）普遍的互操作性

AI電影算法工業美學能夠實現普遍互操作，即通過標準接口與算法模型實現不同技術平臺、創作與制作工具、內容與設備/平臺、文化產品間實現有效對接。傳統電影創作與制作中往往會被平臺和技術工具的互操作性所制約，而AI技術則通過通用算法和算法模型在不同技術平臺、工具的跨平臺、跨工具互操作成為可能。例如視覺特效的制作可以借助AI實現與多種3D建模和渲染軟件的有效對接，大幅度提升視覺特效制作效率。在電影產品的傳播中，AI的推薦系統能夠借助標準化的接口與不同的內容分發平臺對接，實現電影內容的精準分發，助力跨平臺傳播。在數據分析中，借助通用算法模型實現了多源數據的整合以支持電影的內容創作和制作。普遍互操作既提高了電影工業技術互操作性，又通過共同算法模型實現了電影互操作性美學的跨平臺對接與共享。

（三）普遍的可擴展性

基于人工智能的電影算法工業美學的普遍可擴展性，具體表現為它的模塊化算法設計和可擴展算法能力可以被用于不同類型、不同規模、不同需求的電影項目的不同電影和傳播設計任務。電影低成本制作與AI算法工具設計可以構建各種高質量的電影模塊化的“預訓練模型”，并使其服務可以進行有效擴展，從而解決了在各類制作成本低廉的電影工業與電影機制的商業化標準中，觀眾的電影經驗無法正常展開的問題。反之，大型電影項目的復雜制作也會受到限制與壓縮，但基于人工智能的可擴展算法架構解決了在分布式計算中，視覺效果和電影敘事結構的技術障礙。與前兩個方面有所不同的是，AI電影數據分析擴展了觀眾和市場數據的有效性，基于人工智能的可擴展算法設計利用不同形式的機器學習方法（比如生成對抗網絡GANs等），進而提供了不同方面觀眾反饋、市場數據等方面的“決策支持”。

三、電影算法工業美學實現路徑

電影算法工業美學的傳播途徑在于工業化。電影算法工業美學可以通過工業化生產獲得標準化、規模化、智能化的技術路徑來解決傳統電影創作和制作生產效率不高、資源浪費和主觀意識過強等缺陷問題④4，其工業化模式可以在人工智能技術和電影產業之間架設橋梁，從而通過數據驅動的算法模型來優化電影生產、制作、發行、放映的過程，在很大程度上提升電影的生產效率和制作質量。AI寫作、AI剪輯、AI特效制作等AI技術應用可以縮減電影制作的時間和成本投入；在電影的傳播和放映環節，電影算法工業美學借助電影算法實現AI的精準推薦及智能排片可以有效地根據觀眾需求調節電影市場；同時，電影算法還可以推動電影生產的標準化和協同化的進行，優化電影資源的合理配置，通過技術在不同平臺的整合將傳統的孤立性產業整合為統一性協同性的產業，使得電影產業可以在滿足全球化的市場需求基礎上，通過電影算法工業美學來發展電影產業，促進電影創作技術的革新，使得電影制作的自動化和電影藝術和人工智能的結合成為可能。

（一）放映端的工業化

在放映端，電影算法工業美學的工業化路徑的實現主要表現在運用智能化技術提升觀影效果和影院經營的效率。傳統的影院放映往往依賴于人工的排片和影院設備的維護，然而AI技術能夠通過大數據與算法模型為放映過程提供智能化的排片、維護以及受眾管理等。例如運用AI算法根據以往的歷史票房、受眾喜好的數據、影院的實時上座率等實現對電影排片的自動生成，能夠提升影院的經營收入。以中國電影算法發展較為活躍的貓眼電影為例，其開發的電影的AI排片系統可依據不同的區域位置、時間段以及不同的影片類型進行動態化的調整，從而有助于影院放映獲得更大的票房收益。AI技術在維護影院放映設備的日常運轉中可以通過相關設備傳感器和算法模型實現對于影片放映設備的維修的預測，可以及時地進行設備維護而不會影響到放映；在與觀眾觀影的體驗過程中的融入亦能夠借助于在影院中設立的麥克風等設備的音響進行噪聲等參數的AI收集和處理，在觀影過程中智能自適應地調節音效來提高觀眾觀影的現場沉浸感。在放映的端口，影院借助于AI技術實現經營過程的智能化是電影算法工業美學實現智能化的關鍵環節，同時也是電影算法進一步實現工業化的實踐起點[5]。

（二）文本端的工業化

四、結語

文本端的電影算法工業美學實現路徑主要是借助人工智能技術，從劇本生產、角色設計以及敘事結構優化3個方面實現高度工業化路徑。劇本的生產一直以來依靠電影劇本創作人員的主觀經驗，或是其藝術性直覺，而人工智能可借助于大數據與自然語言處理技術，生產符合受眾心理和消費預測的劇本框架；至于角色設計方面，人工智能可通過受眾心理上角色圖像偏好，生產更加符合市場需求的虛擬化角色；至于敘事結構優化環節，人工智能可借助于情感分析工具來判斷受眾當下對于情節的選擇，以此實現敘事結構的優化調整。

（三）產業端的工業化

電影算法工業美學工業化路徑主要發生在產業端，AI將電影制作、發行、管理等多環節進行產業工業化的路徑拓展，主要表現為人工智能技術通過對數據的分析和利用AI算法的模型，優化資源配置和電影工業生產流程。如在電影制作中利用算法工具分析電影中的鏡頭和情感剪輯，可以為電影制作自動生成符合電影敘事邏輯的剪輯方案，極大地優化了電影生產效率；AI技術可以將人工智能技術優化資源，在電影發行環節通過對用戶的觀影歷史和行為數據的算法進行分析，預測和優化電影需求和發行方案；在電影產業管理上，利用人工智能大數據對預算費用和進度進行優化和把控，也是AI在電影產業端進行的智能化管理，電影產業端將電影生產和管理通過智能技術加以有效管理，實現了電影產業的工業化生產與規模化建設，優化了資源的配置與使用。

（四）傳播端的工業化

電影算法工業美學工業化路徑，具體表現在電影算法對電影傳播的智能化。傳統的電影傳播依賴于人的策劃與傳播，而電影算法工具能結合人工策劃和算法工具，借助人工智能實現對電影的精確傳播。電影內容借助AI實現智能化傳播。電影算法的AI推薦基于人的信息內容和服務理解與傳播方面的專家經驗，通過對用戶的觀影行為、喜好、社交行為等數據及歷史評分數據信息來預測用戶對于視頻電影的傾向性，實現精準的內容推薦，并優化內容推送算法，形成自身獨有的人工智能內容分發推薦系統。電影的推廣算法借助機器的力量實現對數據的精準預測分析，進而形成影片推廣的最優傳播方案。AI在傳播中增強觀眾交互，基于對觀眾評論反饋進行傳播策略優化，并結合電影營銷熱點進行“人工+機器”的多維數據挖掘，實現雙向精準傳播，為影片營銷保駕護航。

作為數據理性代替主觀經驗、文本呈現代替價值判斷、需求導向代替創作主導的工業美學。以算法模型為代表的智能化技術，符合“普遍美學”理論，具有普遍能動性、互操作性和可拓展性特征，可以實現電影制作全流程的算法標準化、規模化和動態優化。從電影放映端、電影文本端、電影產業端和電影傳播端的智能化路徑探索電影算法工業美學的工業化路徑。電影放映端的算法化排片與設備管理提高觀影舒適感和影劇院運營效率；電影文本端的AI創作技術和角色設計方案實現電影劇本智能化創作和角色優化設計；電影產業端的AI技術應用在電影產業制作、發行、管理全流程智能化；電影傳播端推薦系統和傳播手段智能決策算法推薦和個性化選擇。綜合來看，以上電影算法工業美學的工業化路徑的形成有效提高了電影產業運作效率與質量，并通過數據驅動的高效能優化與人工智能計算的智能優化實現了電影藝術與科技的智能融合。總而言之，人工智能驅動的電影算法工業美學為電影產業的智能化轉型、智能化賦能提供了理論引導與實施路徑。在未來隨著人工智能的發展，電影算法工業美學的工業化路徑為全球電影產業的智能化、可持續發展提供了路徑指引。

參考文獻：

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[5]王晉寧，黃心淵，趙偉然.人工智能數字影像的電影化之路——未來影像奇觀構建[J].北京電影學院學報，2023（11）：71-79.

作者簡介：

陳嘉蔚（1999.9-），男，漢族，山東人，碩士研究生，教師、助教，研究方向：數字媒體藝術、戲劇影視導演與制作。