明略科技(2718.HK)以“AI统筹”切入院线电影，Agentic AI商业化落地再进一城

2026.07.07 7月3日，中国首批AI原生动画院线电影《神话事故应急处理办公室》在浙江温州开机。在一众影视出品方名单里，出现了一个"非典型"角色——明略科技（2718.HK）以"AI统筹"身份进组，基于自研人机协同平台Octo，为剧组搭建了一套多智能体与人类协作的工作平台。 对影视行业，这是一次AI走向工业化应用的探索。对于资本市场而言，这件事更值得拆解的信号是：它把明略一直讲的"可信AI生产力"，第一次落进了一部真实开机、面向院线的商业电影里，并且可被第三方验证。 AI不缺能力，缺的是"敢用" 过去一年，资本市场给AI公司的估值锚点正在迁移。当基础模型能力快速趋同，市场越来越不为"谁的模型更强"付费，而是追问两个更现实的问题：AI能不能稳定交付结果？企业敢不敢把核心业务交给它？ 前者关乎生产力，后者关乎可信。而在真实的企业场景里，这两件事其实是一件事——不可信的AI，不可能成为可持续的生产力。 一个会泄露创作机密、产出不可控、还可能侵权的AI，再高效也没人敢真正委以重任。这正是很多AI应用停在"演示很惊艳、落地不敢上"的根本原因。 明略这次进组做的事，恰恰是在回答"可信"这个前置问题。 把"可信"拆开：三层技术，落进一部电影 明略对外一直讲一个词——"数据驱动的可信生产力"。这不是一句愿景口号，而是一套可拆解的技术架构。在《神话事故》这个项目里，它具体落成了三层： 数据不出门。 一部院线电影的剧本、人设、分镜、未公开剧情，都是最敏感的核心资产。明略的协作平台Octo支持私有化部署（并已开源，Apache 2.0），意味着剧组所有讨论、创意、素材始终跑在自己的数据环境和权限体系里——AI是"进组来干活"，而不是"把剧本搬去别人的模型里训练"。对内容行业，这一条几乎是能不能用AI的生死线。 结果不失控。 明略走的是"Scaling Out"的技术路线——不追求单一超大模型包打天下，而是让多个各司其职的智能体分工协作、彼此接力、并接受人类创作者的审核与纠偏。在这部电影里，编剧Agent梳理剧情、美术Agent理解风格、分镜Agent辅助镜头，导演通过AI原生录音硬件Octic把创意实时同步进Octo，由不同Agent持续理解、整理、协作。整个过程对人是白盒、可追溯、可干预的——出了偏差能看见、能改，而不是黑箱里蹦出一个不可控的结果。这是"可靠"的技术底座。 AI不抢功。 明略在Octo里为剧组训练了一位负责"讲戏"的Agent，团队叫它"讲戏虾"。它学习的是整个团队的创作风格与品味（Taste），沉淀的是团队自己的know-how——知识产权始终归创作团队所有。AI在这里承担的是重复、繁琐的协作与整理工作，把创作者解放出来专注于真正需要人来做的判断与表达。这与明略一贯主张的技术伦理一致：AI的价值是放大人的创造力，而不是替代人、更不是窃取人的成果。 三层叠加，"可信"就从一个形容词，变成了一套可以交付、可以复用的能力。 客户认的不仅是"好用"，还有"敢交给它" 商业化能否成立，客户怎么说最关键。而明略科技在公号发布的两则客户证言，恰好分别印证了"可靠"与"沉淀"这两层价值。 影片联合出品方阅合科技创始人张潇，提到的是协同的可靠性："过去剧本围读产生的大量信息很难真正沉淀，团队也用过不少AI工具，但彼此之间很难协同。现在编剧、美术指导、AI生成师拥有了共同的创作空间，讨论内容能实时沉淀，不同智能体之间可以接力完成任务。"——单点AI工具与可信协作平台的分野，正在这里。 影片导演王丹的评价，则指向Taste的沉淀："现在智能体已经能承担很多副导演的工作，讲戏、设计分镜、人物表演状态，都越来越符合我的创作体系，经常给我新的启发。"——这句话对投资者的含金量在于：Agent不是完成一次性任务，而是在持续学习团队的创作经验与偏好。用得越久越懂你、越难被替换——这正是可信AI生产力的复购逻辑与护城河所在。 对投资者，这是一份"可信度证明" 第一，它证明了模式的可复制性。动画电影是制作周期最长（传统2-3年）、协作最复杂、对创作机密最敏感的内容形态之一。如果一套"可信AI生产力"能在这里跑通"多人+多Agent协同交付"，它向短剧、游戏、广告、企业知识管理等更多高价值场景迁移，就有了现实依据——项目本身也已同步规划剧集、动画、游戏及IP衍生开发，指向的是长周期IP运营的持续合作入口，而非一次性项目收入。 第二，它落在一个AI渗透率正在陡升、且对"可信"要求极高的内容赛道。影视与短剧是当下AI应用最密集的战场，明略以"统筹者"而非"工具商"的身份切入，卡的是离业务成果最近、也最难被基础模型公司替代的那一层。 第三，它与明略的核心技术叙事同源。数据主权、Scaling Out、白盒可审计、Taste沉淀——这些不是为电影临时拼的方案，而是明略在企业级场景里反复验证过的同一套技术底座在内容行业的一次落地。技术的可迁移性，正是投资者判断一家AI公司天花板的关键。