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      奧運百年來首次「開源」!阿里云 AI 讓 80 億人有了「參賽外卡」

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      你的朋友圈和社媒,過去一年里應該不止一次被圖片生成模型刷屏:AI 吉卜力畫風席卷社交平臺,神秘香蕉引發全網狂歡,并因此獲得了潑天且持久的流量。

      與圖片模型的勃勃生機形成鮮明對比的是,視頻模型雖然時不時會出現驚艷爆款,威爾史密斯吃面也真假難辨了,但依舊還是極客的玩具。

      a16z 合伙人 Olivia Moore 曬出的一組數據殘酷指出:Sora 2 的 30 天用戶留存率僅 1%,60 天留存率直接歸零。


      究其原因,大部分視頻生成產品都在把工具做強,然后等用戶自己探索用法。但生成一段炫酷視頻很簡單,但生成了之后呢?發給誰?為什么發?普通人什么時候會產生「我想生成一段視頻」的沖動?

      APPSO 觀察了大量關于 AI 視頻生成的比賽后也在想,除了用 AI 做影視或者廣告片,還有沒有更接地氣的方式,讓我們愿意像發朋友圈抖音一樣來創作 AI 視頻。

      你還別說,最近我還真看到一個有點不一樣的的 AI 創作比賽,國際奧委會聯合阿里云搞了一場「米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽」,用萬相大模型輸入一句話,生成 5 到 15 秒冬奧視頻即可參賽。不需要專業設備、不需要懂技術、甚至不需要會滑雪,只需要有個腦洞。




      ▲國際奧林匹克運動會官網截圖

      說實話我之前覺得體育和 AI 八竿子打不著,我要看的是真實的汗水和肌肉。但試玩之后我有了不一樣的感受。

      這事兒之所以有意思,不在于它是又一個 AI 比賽,而在于它提供了一個絕佳的觀察樣本:當最頂尖的生成式 AI,撞上對物理規則最較真、對視覺呈現最苛刻的百年奧運,會發生什么?

      這不再是在 AI 圈的自嗨,隨之而來的是一場面向全球數十億人的「公測」。

      冬奧會,一次對 AI 視頻的「地獄級壓測」

      你可能會說,這么多體育賽事,為什么要偏偏用冬奧會來做這個 AI 大賽?

      如果你深入了解過視頻生成技術的底層邏輯,就會發現這是一個極其「硬核」的選擇。因為相比于其他項目,冬奧會賽事天然是 AI 的克星。

      目前的視頻生成模型,最怕兩件事:高速運動的一致性和復雜的流體/粒子物理規律。

      2022 年北京冬奧會上,18 歲的谷愛凌在自由式滑雪女子大跳臺項目奪冠,那句「我不是想打敗誰,我是想做到最好的自己」,連同她奪冠的瞬間一起,成為奧運史上的經典記憶。


      短道速滑、雪車、空中技巧等項目,運動速度極快且動作幅度大,傳統 AI 模型處理此類場景時,極易出現肢體扭曲、穿模或瞬移等物理錯誤。

      而米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽將視頻時長限定在 15 秒以內,這其實也是也是對萬相大模型技術最苛刻的的「壓力測試」,較長的視頻時長可以通過敘事鋪墊掩蓋生成瑕疵,但在 15 秒的窗口內,幾乎不存在緩沖空間。每一幀都暴露在放大鏡下,容錯率極低。

      這意味著 AI 必須生成完全符合物理規律的視頻,不僅要保證高速運動的連貫性,無卡頓、撕裂、鬼影,就連運動模糊都要貼合真實光學效果——這些要求對模型性能的考驗,遠比生成一段靜態風景片段要殘酷得多。


      實際測試中,我讓 Wan2.6 生成一張「大灣雞滑雪」的圖,再用 Wan2.6 轉成視頻,雪花飛濺的軌跡、身體搖擺的姿態,動態感和細節都超出了我的預期,幾乎完全看不出是 AI 捏出來的。

      「大灣雞」能馳騁雪場,還有更多不同風格、不同主體的效果都能保持動作的連貫和一致性,梵高風、漫畫風、科幻風、油畫風,通通試了一下,全部都很驚艷!


      從動態效果來看,這只小貓無論是毛發的質感還是滑行的動態,整體表現力都相當好的。


      進一步拓寬風格邊界,嘗試更具張力的單板滑雪場景。看得出,畫面中這位多彩小人,滑行重心極穩,起承轉合間盡顯「雪場老手」的游刃有余,并沒有 AI 生成常見的漂浮感。


      更關鍵的技術突破在于多模態參考生成能力。

      萬相 2.6 可以進行鏡像級人物重建,能精準捕捉用戶上傳的形象特征。它能直接參考輸入視頻里的形象和聲音來做二次創作,不管是人還是擬人形象都能當主角,多人合拍、人與物同框都沒問題。


      而且它還自帶 AI 角色庫,大圣、關羽、貓貓狗狗、體育生、潮酷女……全是耳熟能詳的形象。我隨手輸了句「@ 大圣 從高空跳臺滑雪起跳」,它直接基于大圣的形象,生成了連貫又符合邏輯的滑雪視頻。

      與此同時,萬相 2.6 的智能多鏡能力,還解決了主流視頻生成模型的「單鏡頭限制」痛點,能夠在一個生成任務中輸出包含多個鏡頭的連貫視頻流,再搭配原生音畫同步能力,非專業用戶也能輕松產出視聽完整的作品。

      視頻

      再將難度升級到極具挑戰性的第一人稱視角,滑雪者手持運動相機高速俯沖,鏡頭在捕捉面部微表情的同時,還要兼顧右后方的伴滑者。在復雜的多主體動態場景下,畫面居然也沒崩。

      視頻

      當然,技術的成熟大幅降低了參賽門檻,但這絕不意味著競爭強度的削弱。

      傳統 AI 比賽往往需要編程基礎、專業設備和大量時間投入,而此次大賽只需一句話提示詞、一個瀏覽器和幾分鐘時間——當工具門檻被抹平,競爭的核心便從「技術能力」轉向了「創意表達」。

      當工具足夠強大,便能將競爭的主動權交還給人類的想象力——這正是米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽的核心邏輯,也呼應了本屆冬奧會「IT'S YOUR VIBE(意展你風采)」的核心主張。


      讓你的創意成為奧運故事,背后并不簡單

      AI 視頻生成模型發展到現在,技術已經不是最大的問題。萬相大模型能處理高速運動場景、能做多模態參考生成、能實現智能多鏡,這些能力已經足夠強大。

      但強大的技術需要配套的基礎設施才能真正落地。這是一個容易被忽視但至關重要的差異:純模型廠商只能提供生成能力,但從用戶輸入提示詞到最終作品展示,中間還有存儲、渲染、分發等一系列環節。

      阿里云將奧運級 AI 科技大規模應用于粉絲互動,本質上就是在建立一種全新的內容生產機制:打破專業與大眾的壁壘,讓每個普通人的腦洞,都有機會成為百年奧運故事的一部分。

      正如國際奧委會主席柯絲蒂·考文垂所說的:「請持續創造、持續分享,讓你的創意成為奧林匹克故事的一部分。」

      視頻

      而這場合作的價值,更在于提供了一個可復制的「高頻+剛需」場景樣本。

      如開頭所說,日常生活里,普通人鮮有必須生成視頻的強需求,但奧運會期間,全球關注度集中爆發,粉絲有強烈的表達熱情卻缺乏便捷工具——傳統應援方式要么成本高、要么門檻高,而 AI 生成的個性化內容不失為一個更好的選擇。


      而且用戶行為數據也在驗證這個方向。WSC Sports 發布的 2025-2026 世代粉絲研究報告顯示,Z 世代與千禧一代不再依賴線性電視直播,而是在社交媒體上消費短視頻、高光集錦與互動二創,忠誠度追隨「相關性」而非「內容可得性」。

      這意味著傳播邏輯結構正在改變:觀眾從內容消費的終點,變成內容生產的源頭。參賽作品可自由傳播,不受版權限制。你可以讓大灣雞成為主角,也能讓奶油蛋糕變成賽道。


      ▲比賽參加方式

      現在上奧林匹克官網(olympics.com)的「連結,競技,共慶」專區,或者直接從阿里云官網進賽事頁面就行。選花樣滑冰、短道速滑、高山滑雪、單板滑雪里任意一個經典動作當模板,輸一句帶自己創意的提示詞,就能完成專屬的奧運藝術作品。

      阿里的 AI 產品生態都為這次大賽留足空間,無論是開源開放的開發者社區 Modelscope、還是 AI 創作工具通義萬相、堆友,都參與到了這次大賽當中來。

      而且更令人我驚喜的是,這次比賽優秀作品還將被送進奧林匹克博物館,和奧運歷史藏品并排陳列,為百年奧運精神在 AI 時代添加新的注腳。


      比起教育用戶,當創作有了動機、作品有了去處,把合適的工具遞到用戶手里,視頻模型也距離它的「登月」時刻更近一步。

      AI 終于把百年奧運「開源」了,我們不再是觀眾

      回望過去,每一次媒介技術的變革,都會重塑我們參與世界的方式。

      如果說攝影技術讓我們擁有了記錄的權利,電視轉播讓我們擁有了在場的權利,那么 AI 帶來的,是「想象力的平權」。

      用 AI 圈的話來說,奧運會百年來首次「開源」了。

      米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽,實際上是給全球數十億人發了一張「全民外卡」,把「觀看」變成「創造」。它不再要求你有過人的體能,也不要求你有精湛的技藝。它只要求你有一顆不甘平庸的大腦,和一種想要表達的沖動。


      這是奧運史上第一次,用 AI 把「參與權」真正還給普通人。第一次,想象力和創造力獲得了與競技成績同等的文化地位;第一次,普通人的作品甚至有可能比運動員的比賽更出圈。

      它傳遞了一個非常隱晦但精準的信號:AI 不應該只是極客的玩具,它應該屬于每一個人(AI for all)。

      當技術足夠先進時,它就應該像自來水一樣,擰開龍頭就能用。我們不需要去崇拜技術本身,而是要利用技術去釋放內心的創造力。

      在這個賽場上,沒有裁判,沒有犯規,只有想象力的無盡馳騁。你可以讓長城變成滑雪道,你可以讓兵馬俑穿上冰刀,你可以和谷愛凌一樣在賽場滑翔。

      所以說,米蘭冬奧會 AIGC 全球大賽的價值不只在于產生了多少作品或有多少人參與,更在于它驗證了一個此前從未在頂級 IP 上被驗證過的商業假設。

      傳統體育 IP 的價值,依賴于稀缺性(四年一屆、頂級運動員有限)、不可預測性(比賽結果未知)與情感聯結(國家榮譽、偶像崇拜)三大支柱,但在互聯網時代,這三大支柱均遭侵蝕。

      現如今,AI 將有望成為體育 IP 的第四支柱。

      它的核心邏輯是把 IP 從看完即止的快消品,變成了可供二創的「生產資料」。與其花錢買流量,不如把創作權交出去,讓每一個用戶都變成自帶干糧的免費渠道。

      這種模式很可能將成為所有超級 IP 的標配。它將被無數次地復制、迭代,從體育賽事蔓延至人類文化的每一個角落,直到最終成為所有大型盛會擁抱 AI 時代的通用入場券。

      試想一下,世界杯球迷或許能一鍵生成自己捧杯的榮耀時刻,NBA 觀眾能讓自己「置身」賽場完成絕殺,甚至延伸到娛樂與文化領域——演唱會粉絲能生成與偶像同臺的片段,博物館游客能「穿越」到歷史場景,非遺傳承人可借助 AI 演示技藝。

      這或許才是在 AI 時代,對奧林匹克精神新的詮釋:不僅更快、更高、更強、更團結,還有「更敢想、更敢秀」。

      作者:李超凡、莫崇宇

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