AI视频概览
一、AI核心概念谱系厘清
要理解AI视频，首先需梳理AI领域的关键概念，明确其技术定位：
（一）AI的核心分类维度
- 按智能水平划分：分为狭义AI（ANI）与通用AI（AGI）。狭义AI即当前主流的弱人工智能，专注特定任务，如AlphaGo、Midjourney等，核心价值在于提升效率、提高准确性、降低成本；通用AI是具备人类级认知能力的强人工智能，能解决各类未知任务，目前尚未实现。
- 按实现范式划分：早期为基于规则的AI（符号AI），依赖人类专家预设逻辑规则，如传统专家系统，虽易于控制但缺乏灵活性；现代主流是基于学习的AI，通过海量数据自主归纳模式，适用于图像识别、自然语言处理等复杂场景。
- 按学习方式划分：监督学习依赖带标签数据，学习输入输出映射关系，应用于分类、回归问题（如疾病诊断、垃圾邮件过滤）；无监督学习从无标签数据中发现内在结构，用于聚类、降维等场景（如客户细分、异常检测）。
- 按任务目标划分：决策式AI专注分析现有数据进行预测判断，广泛应用于金融、医疗等领域；生成式AI则创造全新原创内容，是AIGC（AI生成内容）的核心技术支撑。
（二）AIGC的多模态应用场景
AIGC涵盖文本、图像、视频、音频及跨模态生成，其中视频生成是技术最复杂、发展最迅速的分支：
- 文本生成：含内容创作、信息整合、辅助写作、智能对话、代码生成等场景；
- 图像生成：包括文生图、图像编辑修复、可控图像生成等功能；
- 视频生成：核心涵盖内容生成、智能剪辑、增强特效、数字人驱动等方向；
- 音频生成：涉及语音合成、声音克隆、音乐音效生成等应用；
- 跨模态生成：实现视觉内容理解、多模态交互、3D模型生成等跨领域能力。
二、AI视频：定义、分类与发展历程
（一）AI视频的核心定义
AI视频指利用人工智能（尤其是机器学习和计算机视觉技术）实现视频内容的生成、编辑、分析或增强，是生成式AI在动态影像领域的重要应用，代表了AI从"分析预测"到"创造生成"的关键跃迁。
（二）三大核心任务分类
- 视频生成：从零开始创造全新视频序列，包括文生视频、图生视频、音频生视频、3D/世界模型生成、数字人生成等，是本文重点讨论方向；
- 视频编辑：在现有视频基础上优化修改，涵盖内容修改、时序编辑、视觉属性编辑、视觉质量增强等功能；
- 视频理解：解析视频内容的语义与结构，包括高层语义分析、内容摘要交互、时空感知、多模态理解等能力。
（三）三种典型生成方式
- 文生视频：根据文本提示词生成符合描述的视频；
- 图生视频：将静态图像转换为动态视频（严格意义上属于视频编辑范畴）；
- 视频到视频：对已有视频进行增强或风格转换。
（四）技术发展历程
- 2016年前：早期发展阶段，GANs（生成对抗网络）理论提出，处于概念验证阶段，无大规模应用；
- 2016-2020年：GANs主导的探索期，实现像素级生成与操控，出现Deepfake技术，可完成短视频风格迁移，但存在时长短、分辨率低、逻辑不稳定等问题；
- 2020-2024年：扩散模型突破与商业化探索，Runway Gen-2、Pika等工具出现，文本驱动视频生成技术大幅提升，达到初步商用标准；
- 2024年至今：产品化与应用加速落地，以Sora模型为代表，DiT模型成为主流，实现分钟级时长、高保真视频生成，物理逻辑连贯性显著增强，行业进入爆发期。
三、主流AI视频工具与平台盘点
（一）垂直视频生成平台
| 厂商名称 | 工具名称 | 发布时间 | 核心特点 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | Sora | 2024年 | 2024年2月首次展示60秒演示视频，12月正式发布；对物理世界理解深刻，支持复杂场景、多角度镜头生成，已集成进ChatGPT，可生成20秒视频 |
| 快手 | 可灵AI | 2024年 | 支持2分钟、1080p、30fps视频生成；采用DiT架构，迭代迅速，2025年9月推出的Kling 2.5 Turbo成本降低30%，全球用户超4500万 |
| 字节跳动 | 即梦AI | 2024年 | 画面审美、光影质感及中文语义理解出色；背靠抖音与剪映生态，打通"生成-剪辑-发布"全链路，月活5400万 |
| Minimax | 海螺AI | 2024年 | 综合AI助手，视频生成是其多模态能力之一，侧重文本、语音、图像、视频等多能力融合体验 |
| 爱诗科技 | PixVerse | 2024年 | 2024年1月发布V1版本，免费额度高；动漫和艺术风格表现突出，靠特效模版在社交媒体破圈，APP月活2300万 |
| Runway | Runway | 2023年 | 早期AI视频商业化公司，提供运动笔刷、镜头控制等专业编辑功能，Gen-4模型在运动、物理真实感上表现突出 |
| Pika Labs | Pika | 2023年 | 创意社区热门工具，艺术感和电影感出色；支持文生视频、图生视频及局部修改等编辑功能，通过Discord积累大量用户 |
| 生数科技 | Vidu | 2024年 | 国内首个类Sora架构（U-ViT）模型；支持16秒1080p视频生成，时空连贯性好，对中国文化理解深入 |
| Luma Labs | Luma AI | 2024年 | Dream Machine模型生成速度快、质量高；以3D高斯溅射和NeRF技术闻名，2025年9月推出的Ray3号称"能思考和推理" |
| 阿里巴巴 | 通义万相 | 2024年 | WAN模型被誉为"开源界的Sora"；支持1080p高清视频生成，模型开源可本地部署，降低开发者使用门槛 |
（二）通用大模型平台的视频生成功能
| 平台/厂商 | 通用大模型产品 | 核心特点与策略 |
|---|---|---|
| OpenAI | ChatGPT | 集成Sora模型，支持"文本构思-图像生成-视频创作"全流程，打造全能创意与生产力平台 |
| Gemini（生态） | Veo为专属视频生成工具，植入YouTube、Google Photos及Vertex AI，Veo 3支持对话及环境音效 | |
| Meta | Meta AI | 集成于Facebook、Instagram等社交应用，通过Emu Video生成创意短视频，布局元宇宙/AR眼镜内容生成 |
| 阿里巴巴 | 通义千问 | 通义万相提供视频生成能力，面向普通用户及企业客户，通过阿里云提供API服务赋能产业 |
| 字节跳动 | 豆包 | 生成内容可无缝衔接剪映编辑功能，直接在抖音/TikTok分发，形成"生成-剪辑-分发"闭环 |
四、AI视频技术的核心价值与发展现状
AI视频技术已从实验性"技术炫技"阶段，迅速发展为影视预演、广告创意、短视频制作、在线教育等领域的实用工具。其核心价值在于重构视频内容创作范式，降低创作门槛、提升生产效率，同时拓展创意表达的边界。
当前，AI视频技术已实现从秒级到分钟级、从低分辨率到高清画质的跨越，物理逻辑连贯性与视觉真实感显著提升，但在可控性、逻辑一致性和成本控制方面仍面临挑战。随着头部科技公司的持续布局与技术迭代，行业变革的临界点已清晰可见，未来将在更多场景实现规模化应用。