公开数据显示，2025年全球AI视频生成市场规模已突破300亿美元，年复合增长率维持在40%以上的高 位水平，并呈现出短视频厂商和通用大模型厂商分而治之的局面。 而短视频平台（如快手可灵、抖音即梦）凭借其庞大的流量基础，加之模板化创作+社区分发的使用闭 环，在全球市场占有率上甚至超过了以Sora、Google Veo为首的技术领跑者。而这一趋势也使得全球的 主流AI视频模型都在追求短片中的极致细节，以此来最大程度吸引C端用户的付费。 这种现状也使得市场上主流的视频模型在面对"长片"，尤其是电影这种工业级需求时体现出的种种"力 不从心"。 首先是一致性的问题，主流视频模型在处理短视频、，少人物、，简单场景的镜头转换时还能勉强保持 一致性。而一旦涉及到长程视频、多人物、复杂场景，就会很难维持角色外貌、服装和场景元素的稳 定。其次是模型叙事能力的缺失，视频模型难以理解剧本中的因果链条和叙事手法，更无法匹配与之相 符的镜头语言，导致生成的内容常常与导演意图天差地别。另外，主流模型的物理规则认知水平不足。 对于短视频这种"浅内容"来说，些许的物理"幻觉"是可以容忍的，模型靠对2D像素统计规律理解的物理 规则已经足够。但 ...