数字化浪潮下，短视频已成为品牌触达用户的重要入口，但“内容供给”长期存在两大矛盾：一是优质素材制作成本高、周期长，二是流量竞争激烈，爆款产出不确定性大；对不少企业，尤其是中小商家而言，营销内容既要“快”、又要“好”、还要“省”，现实中往往难以兼顾。 这个矛盾既有市场端的外部原因，也有生产端的结构性因素。市场端上，平台算法迭代频繁、用户偏好变化快，内容必须持续更新才能保持曝光；生产端方面，传统视频制作高度依赖人工经验与分工协作，创意、脚本、素材、剪辑、调优往往“串行推进”，任何一个环节都可能成为瓶颈。同时，数据沉淀不足导致经验难以复用，成功案例不易规模化复制，继续加剧了“成本高、波动大”的问题。 基于上述痛点，创研股份此次获奖的“营销视频智能生成解决方案”，尝试以“垂直大模型+智能体工作流”重塑生产链路。据介绍，该方案依托其自研“创影”垂直大模型，围绕特征解耦、数据标注、创意生成、内容优化、效果预测等关键环节组织多智能体协同，形成从创意到成品的闭环流程。与单点工具不同，这类全流程方案强调用数据驱动“流程再造”：让创意生成、素材组合、版本迭代更快形成反馈，从而规模化产出中提升稳定性与可控性。 从影响层面看，数字营销行业竞争正在从“拼人力、拼资源”转向“拼效率、拼体系”。创研股份披露的落地数据显示，该方案在已应用的业务场景中，爆款视频生成效率提升218%，综合素材生产成本降低58%。这意味着，内容生产的边际成本有望下降，企业可用更低成本获得更多可用素材，并通过更快迭代提高命中率。更重要的是，若效果预测等环节持续迭代完善，内容生产将从依赖经验的“试错式创作”，逐步转向“数据化决策+快速实验”，有助于缓解“投入大但回报不确定”的行业难题。 对策层面，行业要把技术红利转化为可持续的生产力，还需在三上发力：其一，完善数据治理与标注体系，确保训练与迭代的基础数据可靠、可追溯，减少“数据噪声”对输出质量的影响；其二，推动业务流程与组织模式适配新工具，明确人机协作边界，把人力从重复劳动转向策略制定、审美把关与品牌表达；其三，加强生态协同与合规治理，在平台、工具、品牌方之间建立更顺畅的接口与规范，兼顾效率提升与内容安全、版权合规等底线要求。 展望未来，随着涉及的应用从概念验证进入规模化落地阶段，垂直化、场景化将成为竞争关键。创研股份表示将继续聚焦“垂直深耕、技术驱动、生态共赢”，并计划于2026年把已验证的“素材智造”模式拓展至直播、即时创意、品牌互动等更广泛场景。业内人士认为，若能在不同场景中形成标准化能力并持续输出稳定效果，营销内容生产有望从“手工作坊式”走向“工业化流水线式”，并带动产业链上下游在效率、成本与内容质量上的系统性提升。
AI技术的价值不在于概念有多先进，而在于能否解决真实的产业问题。创研股份的案例表明，当垂直大模型与具体业务场景深度融合，AI才能从“概念”走向“生产力”。其在成本与效率上的量化成果，也为其他行业推进AI落地提供了参考。随着更多企业在垂直领域深化应用，产业智能化升级将深入提速，这也将成为AI释放价值的关键起点。