第 14 卷

可灵作为短视频赛道的本土玩家，凭借其精准的运动控制能力、本土化适配和强大的生态协同，在市场中占据了一席之地。它的成功证明

了差异化竞争的重要性，也为本土AI视频模型的发展提供了借鉴。但在技术快速迭代、市场竞争日益激烈的背景下，可灵若想实现更大的

突破，还需要在技术深度和场景覆盖上持续发力，找到适合自身的发展路径。

未来趋势：技术融合是基础，商用落地才是核心竞争

力

AI视频赛道的竞争日趋白热化。曾备受瞩目的Sora已宣告关停， Seedance 2.0和可灵凭借各自独特的技术优势在市场中占据一席之

地。但从行业发展的长远视角来看，单一技术路线的局限性逐渐显现，技术融合将成为未来AI视频生成的必然趋势。然而，在技术融合

的大背景下，商用落地能力仍将是决定模型生死存亡的核心竞争力。

只有真正解决商业痛点、创造实际价值的产品，才能在激烈的市场竞争中笑到最后。

首先，技术融合的趋势体现在不同技术路线的相互借鉴上。目前，AI 视频生成领域主要分为“叙事音画派”、“物理模拟派”和“运动控制派”三

大技术路线，其各有优劣：Seedance 2.0的多模态精准控制和商用落地能力突出，但在物理模拟的深度上仍有提升空间；Sora在关停前，

其物理仿真能力达到行业天花板，但输入方式单一、商用成本过高；

可灵的运动控制精准，适配短视频场景，但技术深度和场景覆盖不足。未来，这些技术路线将不再是相互割裂的，而是相互借鉴、融合

发展的。例如，Seedance 2.0可能会引入更先进的物理模拟算法，提升复杂场景的真实感；可灵则可能加强长时叙事和多镜头协同能力，

拓展应用场景。这种技术融合将打破单一路线的局限性，推动AI视频生成技术向更全面、更先进的方向发展。

其次，跨模态融合的深度将进一步提升。目前，AI视频生成的多模态输入还处于相对基础的阶段，不同模态的素材之间缺乏深度协同。未

来，跨模态融合将实现从“简单叠加”到“深度融合”的跨越——文本、图片、视频、音频等不同模态的素材将被统一编码为通用特征，AI能够

更精准地理解不同模态素材之间的关联，实现更高效的协同生成。例如，创作者上传一段音频，AI不仅能根据音频的节奏生成画面，还能

根据音频的情绪调整画面的色彩、光影和运镜风格；创作者上传一张图片，AI能自动识别图片中的场景和人物，生成与之匹配的动态剧情

和音效。这种深度的跨模态融合，将极大地提升创作的效率和自由度，让AI视频生成更贴近人类的创作逻辑。

此外，技术标准化和行业规范将逐步完善。随着AI视频技术的快速发展，版权争议、伦理风险、技术标准不统一等问题日益凸显，这些问

题不仅制约着技术的商用落地，也影响着行业的健康发展。未来，行业将逐步建立统一的技术标准和规范，包括生成内容的版权归属、AI

生成内容的标注要求、数据训练的合规性等。例如，AI生成的视频可能会被强制添加数字水印，以便追溯来源；训练数据的使用将更加规

范，避免侵权问题；不同模型之间可能会形成统一的接口标准，实现素材的互通互用。技术标准化和行业规范的完善，将为AI视频技术的

商用落地扫清障碍，推动行业进入健康、可持续发展的轨道。

在技术融合的大趋势下，商用落地能力仍将是核心竞争力。无论技术如何先进，若不能转化为实际的商业价值，终将被市场淘汰。未来的

AI视频模型不仅要具备强大的技术实力，还要能精准把握商业需求，提供低成本、高可控、易操作的解决方案。从目前的市场格局来看，

Seedance 2.0已经凭借其出色的商用落地能力占据了领先地位，而可灵若想在未来的竞争中脱颖而出，也必须在商用方面有所突破，如拓

展应用场景，提升技术深度，形成多元化的商业化变现模式。

对企业和创作者而言，未来选择AI视频工具的核心标准将不再是单纯的技术参数，而是“能否为我创造价值”。无论是中小企业想降低视频

制作成本，还是个人创作者想提升创作效率，抑或是大型影视公司想探索新的创作模式，都需要使用有强大商用适配能力的工具。因此，

未来的AI视频模型将更加注重用户体验和商业价值的平衡，通过技术创新不断降低使用门槛、提升生成质量、拓展应用场景，成为真正赋

能商业创作的核心工具。