AI批量生成视频，而不是继续雇佣剪辑团队

依靠人工智能技术而实现的批量制作视频，在商业内容的制作当中起到主要的作用。传统的视频创作依靠人工来完成拍摄、剪辑、配音和后期调色这些过程，它所耗费的时间以及费用都是很高的，而且还存在很大的限制性，就是时间上的束缚。由于人工智能对视频进行自动生成、自动剪辑以及智能音频处理等方面不断的取得新的发展，企业可借助于降低人力资本而得以扩大规模，并产生出高质量的大量内容类视频产品。

传统剪辑团队为什么越来越难满足企业需求

现代企业对于视频的应用已经不再局限于传统的宣传片范围之内了，它逐渐发展到了以短视频平台的运营、直播片段的制作、产品推广、营销内容的策划、知识性视频的创作、私域流量的生态建设等诸多方面为目标应用的技术体系中去。

这说明内容的量变是呈指数型增长的，更新的速度是以前所未有的快，内容的质变是前所未有的，即从数量上、更新频率和质变三个方面呈现出一种不可预知的变化趋势。即使拥有一支专业的技术队伍，也不能使“高效性”和“稳定性”、“多样性”和“经济性”达到最优的结合。

电子商务、在线教育和软件即服务(SaaS)等不断更新的行业，内容更新频率一般是每日或者每隔一个小时。传统的剪辑工作团队模式由于排班方式的设置、工作效率低、频繁修改等情况不能满足需求。

企业转向AI批量生成视频的核心原因

1. 成本更可控

传统的视频制作是人力、设备、场地、后期制作等很多方面共同完成的过程。对于需要不断产出视频内容的企业来说，聘请全职剪辑师所造成的固定成本负担越来越大，已经成了企业的经济运营中重要的支出。

用人工智能技术进行大规模的视频生产的时候，可以把字幕制作、初剪编辑、素材拼接、封面设计以及音视频同步这些标准化的流程交给智能化系统来完成。在这种情况下只需要少量的人工对内容进行审核和策略的调整就可以大大降低运营成本，提高资源的利用率。

2. 速度更快

虽然许多企业视频制作时有着很强的创新意识，但是都存在内容很快就会被使用到的问题。在一项特定的活动刚开始的时候，一般会产出很多不同的版本的素材来适应各种各样的需求，但是由于时间非常紧张，使得传统的制作小组难以承受这么大的压力。

此类人工智能视频生成工具有较强的批量化性质，可以用来进行A/B测试、平台之间的内容同步更新等等工作来提高内容更新的速度。对主要进行媒介传播工作的人来说，他们的时间节约效应尤为突出。

3. 适合规模化运营

企业在进行内容生态系统建设的时候，要重点加强规模化的推进及可持续性运营这两个方面的关键部分。借助人工智能技术的支持，传统的视频制作依靠人工来完成的瓶颈变成了依靠模板来实现高效批量生产的途径。

同一种内容资源，在这个平台上可以产生出具有不同卖点的多种形式；对于课程来说可以分解成几个知识模块的短视频片段；对于直播来说可以快速筛选出多组精华片段。由于大规模运转所带来的打破传统人工剪辑效率和一致性的一种优势，在未来发展上具有很大的潜力。

4. 更容易标准化品牌表达

即便是剪辑队伍有很高超的技艺，如果他们的个人审美取向、创作理念存在差别，也会造成内容表现形式以及讲述的节奏不一样。但是用AI技术制作出来的视频内容，在节奏控制、字幕创作、封面制作和语音合成方面有更加一致的特点，并且在这些操作上更具规律。

从品牌角度来看，设计出清晰的品牌视觉传播形式，并形成一个统一的内容体系后，在用户的认知过程中不仅可以加深品牌的印象，还可以使用户不断产生对品牌的认同感，进而使得品牌的价值资产得到不断的提升和发展，从而形成有价无市无形资产。

AI不是替代创意，而是替代重复劳动

一些群体对于人工智能生成的视频有片面的认识，认为它会导致内容同质化的情况出现。通过实验可以得出结论，人工智能虽然能做数据整理、模式识别这些可以规范的加工，但是不能取代原创策划、创造性思维的决定因素。

最根本的是主题思想、剧本创作、转换方式、受众对象的分析等四个方面。利用人工智能技术大量制作视频的内容目的主要就是，用自动化的方式来代替以往手工完成的繁琐工作，提高企业战略规划、流程再造等工作所拥有的支持效率。

由此可以看出，部分企业已经摒弃了原来只缩减或砍掉剪辑组的做法，转而把剪辑组成员的专业技能当作一种多能型复合人才来看待，其承担的工作不仅有组织和安排，而且还有创意构思与把控，甚至是内容监督之类的工作。

一个更现实的企业案例

该地区缘性家居装饰企业原来的每周视频生产数量少于5条，所有制作工作都是由人工来完成的。在采用基于人工智能的视频生成技术之后，该企业就克服了产能方面的制约，在依靠设计图纸、案例图片和口播脚本来制作出短视频的同时，也达到了规模上的飞跃。

经过调整之后，视频的发布频率一般都处在每周30条以上的水平上。它所包含的内容有装修陷阱的识别、装修案例分析、装修材料特性比较、装修政策等内容。两个月后，此账号的自然流量下的订单转化率有所提高，客户的获取成本也变低了。

这就说明使用人工智能技术处理视频，并不是简单的为了提升视觉表现而做出的创新举动，更主要的是从提高工作效率来实现的目标。

企业想用好AI视频，关键看这3步

第一步：先把内容模板化

对于系统架构过分复杂的问题应该慎之又慎的对待。按照常用的视频内容类型将视频内容划分成若干基本单位，也就是商品展示类、解答问题类、案例剖析类、教育培课程内容、广告类等，逐个进行设计和实施数字化建设。

模板越清晰，AI越容易批量产出稳定内容。

第二步：建立素材库

为了改善人工智能视频的生成效果，应该事先把企业有关的图文资料、音频视频片段、营销文案和品牌语言规范这些资源统一起来加以整理。系统大量的素材储备既能够使作品有较强的视觉效果，也使得后期处理工作变少，降低错误发生率。

面对大量繁杂的资料，借助“媒小助”等专业的工具来提高资料的整理和批量化处理的效率是可行的。最值得提出的一点就是字幕统一处理、视频片段划分、资源系统化管理等人力节约的效果。

第三步：保留人工审核环节

提高运营效率的时候要保证质量管理的严格性。对品牌语言规范、营销行为准则、法律合规审查、产品数据检验这些重要的环节执行科学的考评办法及审批手续。

这样既能发挥AI的规模化优势，又能避免内容失真。

企业的评价体系已经从以前只重视裁剪质量的好坏，到现在更加重视生产效率水平的评价方式。

以前，视频质量的评价主要是从摄影、剪辑、后期制作这些方面入手。目前，企业在企业视角下所看重的视频价值在于它的规模化生产能力、快速迭代能力和可以促进线索转化、业务发展的效果。

由于内容生态的竞争越来越激烈，在人工智能技术大规模生产视频的时候，就不仅仅是停留在降低生产成本这样一个方面，而已经发展成为一种高频次发布、稳定高产、适配度高的内容创作体系了。

在搜索引擎优化、个性化内容推荐和精准营销等方面，有好质量内容创作的人通常会取得更好的效果。