All in Agent实战练兵：为什么360纳米AI率先跑通漫剧流水线？｜甲子光年

1小时出片背后，是360纳米AI一贯的技术叙事。

2026年初，AIGC生态陷入一场华丽的陷阱。

过去三年，大模型技术经历了狂飙突进，视频生成能力从几秒的模糊片段进化至4K长镜头，技术供给空前繁荣。然而在产业一线，产能瓶颈与品质焦虑，正像两座大山一样折磨着每一个团队。

市场的真实数据，揭示了同一困境。据DataEye报告，2025年漫剧播放量突破700亿，2026年市场规模预计将提升45%至240亿元。然而，由于缺乏稳定、可预期、规模化的交付标准，市场分化极端：绝大多数内容播放量不足百万，海量生成成果因质量低劣，沦为一次性数字消耗品。

漫剧创作者，卡在同一个死结里：想快，就做得糙；想好，就一定慢。

在黎明前的混沌时刻，360于2026年2月上线纳米漫剧流水线，实现了低成本、高效率和高品质的工业级输出，同时也印证了360AI战略的核心主张——在随机性弥漫的AIGC时代，为产业锚定稀缺的确定性。

1.终结漫剧“抽卡”，

打造工业级生产逻辑

对于AI漫剧创作而言，高质量与高效率似乎总是不可兼顾。

当下漫剧工具主要分为三类：全手动模式可控却无法规模化；半自动流水线工具流程僵硬，出错需整体重来；全自动一句话生成模式则将质量交给概率，成片效果全靠运气。

行业始终在全手动与全自动之间摇摆，工具看似不断升级，实则未跳出两者对立的困境。核心问题并非创作者不够努力，而是漫剧生产的底层逻辑，始终未完成工业化准备。

作为国内首个工业级 AI 漫剧智能体生产平台，纳米漫剧流水线的价值，在于它绕开了这道选择题。这套以智能体协同为核心的操作系统，用完全可控的流程实现高效生产，再在高度一致性的基础上稳定输出电影级质感，让高品质第一次具备了规模化成立的条件。

高效是其最直观的优势。在相同剧本和清晰度要求下，纳米漫剧流水线通过智能体协同，能在更短时间内生成更多可用分镜。生成前，系统会将剧本拆解为可管理的生产单元，统一约束人物、场景、道具等核心要素与剧情逻辑，从源头提升分镜通过率。

90%的分镜图一次通过

这种高效的背后，是100%可控的非线性编辑。平台不要求创作者一次性做对所有决定，可在任何阶段回退、跳转和修改，分镜阶段即可预览整体视频效果，视频阶段发现问题也能直接回溯修正。同时，纳米漫剧流水线整合了碎片化工具，打造一站式工作环境，自动调用最优生成路径，让创作者能专注于作品本身。

当效率被真正释放，电影级质感也有了稳定成立的基础。

纳米漫剧流水线对质感的理解，并不止于运镜或光效，而是以一致性作为前提条件，并且把一致性明确拆解为可量化、可进阶的技术指标。

二维层面的一致性，解决的是“长得像不像”。角色、场景与道具在外观层面必须稳定，人物不换脸，画风不漂移，道具不变形。但目前多数 AI 工具只能做到约30%–40%可用率，一旦失败就会一眼假。通过角色资产库与强一致性锁定机制，纳米漫剧流水线为每个角色建立空间级三视图参考，使人物在跨镜头、跨剧集中保持统一形象，让一致性稳定度提升至92%。

三维一致性，不仅要求长得像，还要在空间中符合真实物理逻辑，包括透视关系、轴线方向和构图一致性。这一层直接决定画面是否具备沉浸感，也是成为精品漫乃至爆款的关键一步，但行业平均成功率普遍低于20%，而纳米漫剧流水线在这一维度可实现约75%的画面一次通过。

四维一致性，解决的是“是否发生在同一个时空里”。它要求同一场景下，不同机位、多角度画面中，主演、群演、道具与场景结构在站位、遮挡关系和空间透视上保持统一，以及多分镜运镜之间存在连续性。这类问题在传统流程中几乎只能依靠极低概率抽卡完成。但依三维场景与状态管理机制，纳米漫剧流水线可以实现约70%的画面一次准确，95%的分镜在三轮以内干预后达到可用水准。

归根结底，纳米漫剧流水线所做的，是把原本高度随机的生成过程，收拢进一套可管理的工业系统之中。在真人漫剧中，该产品可实现90%的分镜自动化直出。视频直出成功率比市面主流产品高2-3倍。

据已经采用的公司反馈，纳米漫剧流水线可以让一个5人组（AI导演、AI抽卡师、AI后期）的配置下，团队产量提升3倍，在3天时间内做完120分钟的漫剧。150人的团队产能，便可以媲美原先500人的团队。

当流程可控、一致性稳定、镜头语言可复现，效率和质感不再相互牺牲，漫剧生产才真正具备迈向量产精品阶段的现实条件。

2.纳米空间引擎：

在虚拟片场 “拍”漫剧

相较于2023年还在比拼画质提升的AIGC阶段，今天产业竞争的焦点已转向如何为影视创作提供精准、稳定、可反复调用的智能内核。

生成式AI的本质是基于概率预测下一个像素；而影视工业真正追求的，却是基于空间、时间与叙事逻辑的确定性交付。这组底层逻辑长期不匹配，让AI影像难以摆脱“看起来像，但拍不出来”的瓶颈。

为了弥合这一鸿沟，360纳米AI并没有选择训练一个参数更大的通用模型，而是从系统工程角度出发，用一套高度约束、可调度的智能体协作体系，来管束高度发散的生成式AI。这套体系，就是纳米漫剧流水线背后的技术核心——360纳米蜂群智能体，一套可以动态调度、协同上万智能体的操作系统。

在蜂群智能体的协同框架下，纳米AI自研出更贴近影视工业本质的技术底座——纳米空间引擎，一个为漫剧生产构建的四维视频世界模型。

它不再把画面理解为一张张彼此孤立的二维图像，而是先建立一个完整、可持续存在的片场：人物在其中活动，事件在其中发生，光线、空间与物理关系始终保持自洽。

更重要的是，这个空间是“活的”。创作者可以像导演一样，用自然语言不断调整细节，要求布景、镜头和演员各就各位，自由分配光影关系，改变材质质感，也实现了摄影机位的随意调度。

从技术架构上看，纳米漫剧流水线并非单一模型或功能的堆叠，而是一套围绕漫剧工业化生产设计的完整系统。整体架构由用户层、智能体层、资产层与生成层四部分组成，形成从创作意图到成片输出的闭环流程。

用户层被设计为连续而统一的创作入口。剧本编辑、分镜编辑、非线性编辑工作台与视频编辑并不是彼此割裂的工具，而是同一工作流中的不同视图，确保创作意图在流程中不被反复拆解和丢失。

真正的技术核心在智能体层。系统通过剧本理解智能体对文本进行情绪、节奏与信息密度拆解，再由分镜生成智能体结合影视工业知识库，将其转化为镜头设计、构图规划与运镜逻辑，提示词优化智能体则负责语义增强与风格统一，使生成前的决策过程被显性结构化。

资产层解决了生成式AI缺乏长期记忆的问题。角色、场景与道具被资产化管理，角色以三视图和状态记录持续识别，场景以四视图和空间结构长期维护，道具绑定材质、功能与使用条件，为后续生成提供稳定的视觉锚点。

生成层通过多模型调度机制统一调用图像与视频生成能力，并由后期处理引擎完成自动调色与画面一致性收敛。

整体来看，通过四层协同，纳米漫剧流水线实现了高可用分镜输出率、显著的效率提升以及低返工率，为漫剧生产提供了一套可持续运转的工业级技术基座。

3.从“缸中大脑”到“有手有脚”：

纳米AI能力进化论

纳米漫剧流水线的诞生，其实是360纳米AI在过去数年里，沿着同一条技术路径持续演进的自然结果。

当行业还在为大模型的参数军备竞赛狂热时，360创始人、董事长周鸿祎却泼了冷水。他曾在和罗永浩的对谈中指出：“如果人类真造出AGI，相当于给自己造了一个上帝……但我对这个深表怀疑。”

基于这种去神话的判断，纳米AI没有造一个全知全能的科幻AI，而是选择了务实的智能体路线。

2023年是纳米AI的起点，它从AI搜索切入，核心使命是解决数字时代的信息过载难题。彼时市场上的搜索工具多停留在信息罗列层面，纳米AI凭借精准提取技术，从海量噪音中筛选有效信息、提炼核心答案，迅速跻身市场头部。

但在后续运营中，纳米AI团队发现单纯的答案供给难以形成用户粘性，用户真正需要的不是碎片化的信息，而是能直接落地的结果。

周鸿祎在与罗永浩的对谈中打了个比方：“大模型就像‘缸中大脑’，它能推理、能说会道，但没手没脚。”这一洞察与纳米AI的战略转型相呼应，从提供答案转向提供行动。

纳米团队后续推出一句话生成报告、视频等功能，将AI能力与办公、创作等具体场景深度绑定。这一调整摒弃了对泛化生成效果的追逐，转而聚焦场景化需求的精准满足，让AI技术真正转化为可落地的生产力。

到了2025年，360正式发布All in Agent战略。纳米AI完成了从单一工具到多智能体蜂群的范式升级，实现了对人类协作模式的仿生。周鸿祎认为：“人类的价值在于合作，合作的基础是人类专业化技能的存在；所以单智能体是进化（方向），但单智能体不够，一定要变成多智能体协同工作。”

通过L1到L4的分级体系，纳米AI为不同复杂度的智能体协作规划了明确的进化路径，其目标是让AI能够像一支训练有素的人类团队一样，进行规划、分工、执行与校验。至此，其技术哲学完全显形：打造一个能够管理不确定性、调度专业化能力、从而确保复杂目标可靠达成的协同操作系统。

于是，纳米漫剧流水线诞生。不只是一个孤独的AI在画画，而是编剧、导演、摄影师等数十个专业智能体在协作。正如周鸿祎所言：“不能给智能体赋予两个不同的专业角色……让它只扮演某一个领域的专家，越窄，智能体的能力就越强。”

贯穿这一演进过程的，还有360公司深植于基因的安全理念。在谈及AI幻觉与失控风险时，周鸿祎提出了以模治模的核心理念：“我们用以模治模，就是用模型来对付模型……要解决幻觉，解决其它模型的失控问题。”

这种思维也注入了纳米漫剧流水线。系统中的流程调度智能体，本质就是一位安全员，它时刻监控着生成式AI的发挥，一旦发现角色变脸或逻辑崩坏，便可立刻进行修正。

周鸿祎强调：“不能让真理变成一个黑盒子……每一步思考都要对人类透明、可追溯。”这一原则，成为纳米AI区别于竞品的最大特征，既利用AI的创造力，又保留人类的控制权，才能更好地将随机生成的概率事件，化作有确定性的工业级生产创作。

4.智能体下半场：

从模型竞赛到基建之争

如果只把纳米漫剧流水线视作一款普通内容生产工具，无疑低估了它的价值与360的整体布局。

这款产品，是360在智能体方向上首批以产业真实需求为起点、以商业闭环为目标打造的AI产品，并非在既有业务形态中叠加AI能力，而是基于对漫剧行业的深度调研，用智能体技术从零构建的一套全新生产体系。

它既是360蜂群智能体系统在产业侧的重要落地载体，也标志着360正在通过智能体能力，开辟一条不同于传统安全与工具业务的全新行业路径。

这套基础设施的核心特征，是可靠、可控与可扩展。对于内容产业而言，它意味着从依赖灵感的创意手工作坊，转向基于IP资产和智能体协作的文化数字工厂。创作者和制片公司可以像运营数字资产一样，规划、生产和管理他们的故事宇宙，极大提升创意的实现效率和商业成功的确定性。

目前，纳米漫剧流水线已与保利影业、九紫源AI等多家头部影视及漫剧公司达成合作，共同探索基于工业化流程的漫剧生产新模式。

对内容创作者而言，它是可随时调用的好莱坞级漫剧工厂；对企业主来说，它更是可延伸的自动化办公与决策系统雏形。倘若AI能攻克连人类导演都棘手的漫剧镜头连续性与叙事逻辑难题，那么处理其他行业的复杂任务也不在话下。

事实上，支撑漫剧流水线的这套任务拆解、状态同步与多端协同的产品理念和360的智能体系统，已经悄然在更广阔的领域落地。在能源领域，它化身为澜沧江水电站的运维管家，协调着无数传感器的数据一致性；在政务领域，它变成了深圳“深治慧”平台的调度员，打通了跨部门的信息孤岛；在金融领域，它是东吴证券的风控专家，在毫秒间完成风险的发现与处置。

周鸿祎曾预言：“智能体将带来个人角色和组织形态的重塑。”纳米漫剧流水线证明了，这套蜂群架构具备一种可迁移的元能力，它能将任何一个复杂、模糊的宏观目标，比如创作一部剧集或者治理一座城市，都拆解为成千上万个可执行、可度量的原子任务。

「甲子光年」认为，衡量一家AI公司产业深度的关键指标，已不是其模型的参数规模，而是智能体系统所能支撑的流程复杂度和任务确定性，以及跨行业解决方案的复用广度。

通过漫剧这一高难度场景的验证，360的蜂群智能体系统已初步证明了其作为下一代产业智能化“操作系统”雏形的潜力。其最终目标，或许是为智能体时代的数字生产力，提供一套可靠、可控的协作基座。

这一定位，不仅打开了远比单一内容工具更为广阔的市场空间，也使其在中国AI应用从模型竞赛迈向产业深耕的关键转折点上，占据了极具前瞻性的生态位。

（封面图和文中图片来源：纳米AI）