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因logo形状而有了“龙虾”昵称，是GitHub历史上星标数增长最快的开源项目，光安装和卸载就占据了多日新闻头条。

仅3月9日一天，字节跳动、腾讯、月之暗面三家连发针对OpenClaw的全新产品与功能；随后，阿里云、火山引擎、百度智能云、联想、美团、京东、智谱、MiniMax等也先后加入混战，多家公司迎来股价大涨。

热潮之下，短剧自习室进一步了解到，部分AI短剧生成工具也开始允许接入OpenClaw，更有甚者， Zopia完成了OpenClaw的原生适配，已经用龙虾自动化制作出了不少短剧片段，让人隐约感受到一个更具想象力的变革正在发生。

OpenClaw的闯入，无疑是AI短剧行业的一个新变量——去年开卷“短剧Agent”，今年是否将迎来人均养殖“短剧龙虾”的新阶段？我们从Zopia的相关负责人那里了解到更多的行业变化。

  从手搓到“龙虾”接管，短剧量产逻辑将重构？ 

之前是AI社交，如今的AI已经能用AI工具做出人类能看的内容，无不说着：大人，时代变了。

回顾AI短剧制作的发展历程，其实就是一部不断“解放双手”的效率进化史：

第一阶段，通过模型手搓，创作者在切换各个平台的过程中完成制作，产能较低；

第二阶段，工作流成型，一站式AI工具涌现，为创作者节省部分时间；

第三阶段，Agent智能化生产，AI开始具备一定的任务拆解能力，能完成简单的全流程制作；

“第四阶段或许就是AI接管，人只需要关注故事和把控。”Zopia如此预判。

显然，OpenClaw的爆火，正在加速第四阶段的到来。

OpenClaw之所以能在开源后迅速引发狂热追逐，是因为其能真正落地干活，只要下达明确指令，它就能不眠不休地执行。

（“龙虾”网站首页）

那么，把这样一个“全能执行者”放到AI短剧行业意味着什么？

答案很简单：它有可能重新定义「量产」，把产能放大到极致。

以Zopia为例，平台已经支持接入OpenClaw，只需要在首页点击龙虾logo，身份选择“我是智能体”，让本地的龙虾进入并学习Zopia的Skills，后续即可由龙虾自动执行制作任务。

训练龙虾的操作更是一步到位，只需要把给龙虾发一句指令：学习某网址，然后遵循skill，做一个XX题材爆款短剧。

Zopia告诉短剧自习室，结合飞书等应用，OpenClaw还可以定制专属运营机器人，全网抓取短剧赛道热点，制作AI广告、自媒体内容、MV等定制化视频等。

（截图自Zopia平台）

也就是说，人类提供创意之后，龙虾就可以在Zopia上实现AI短剧制作的全链路。

从剧本开始，龙虾会自己根据Zopia的工作流来规划任务——先和编剧Agent对话，写好剧本，选择自己认为合适的风格进行制作。

（Zopia供图）

自行设定符合剧本题材风格的人物和场景等资产：

（Zopia供图）

生成分镜后，龙虾会利用Zopia内置的Timeline，将生成好的素材排列并成片。

Zopia告诉短剧自习室，制作过程中可以随时手动接管，“只需要在飞书和龙虾说要它暂停就OK了。”

（Zopia供图）

拉满，无疑会对AI短剧行业带来新一轮冲击。

最直接的影响就是，得益于OpenClaw这样不知疲倦的，内容产能将指数级提升，并由点及面地加速整个行业的发展进程。

同时，OpenClaw加上诸如Zopia一类的AI工具，快上加快，内容产出效率会迎来飞跃，各种量级的创作者都有机会实现稳定更新，甚至更高频地测试内容，满足制作团队快速验证市场反馈的需求。

更重要的是，技术门槛被再一次拉低，这是最核心的转变——意味着只要有好的创意，更多普通人也能开启创作，AI短剧的竞争进一步转向纯粹的创意决策。

  AI短剧下半场：精品化命题下的人机协同  

如果所有创作者都能轻松实现批量产出，内容质量如何保障？行业的竞争力又将集中在何处？

“（我们认为未来是）人机协同进化创作流程。”Zopia表示。

实际上，AI短剧的质量从来不是由AI单方面决定的，其在受AI工具生成能力影响的同时，也取决于创作者本身，AI短剧生产线上的“把关人”不可或缺。

在短剧自习室曾采访过的多位头部从业者口中，人的价值是能够得到印证的，精品内容制作的“人含量”相当高，不少AI生成的细节仍然需要人来抠。

所以，不难理解Zopia给出的答案。

一方面，AI还没有到能够完全替代人力的阶段，其不可控性依然是制约精品化发展的核心瓶颈。

最典型的场景就是需要赌运气的抽卡式生产，很难满足精品规模化生产的专业需求。

部分AI工具厂商会分成两个路线去解决问题：一边接入持续更新的大模型，一边迭代编辑功能。但要把这事做好，其实相当考验团队对内容、模型、应用的综合理解。

以Zopia为例，平台选择接入并适配Kling O3 + Vidu Q3，通过双旗舰驱动，来提供更好的AI真人影视表现力质感。

团队透露，要让AI真人的表现力更自然，不能只是单纯接入模型，还需要根据模型能力，针对AI真人视频的动作、表情及镜头语言进行专项升级，才可以真正具备“直接可用成片感”。

“后续还会解锁更多更新的模型，包括Seedance 2.0自动化生产模式，Zopia也已经做好了全面适配，会第一时间上线。”

而在编辑功能层面，Zopia支持“分镜连贯性控制”和“独立镜头修改”，大大增加了专业创作的发挥空间，有利于让作品都保持在一定水平。

相当于实拍过程中NG调整，但更加简便，演员、灯光、摄影的重新调度只需要动动手指，这正是精品规模化生产的一个基础。

（截图自Zopia平台）

AI短剧的另一瓶颈是一致性不稳定，镜头一切，人脸和场景就跟着变。

Zopia的解法是从生成根源和分镜逻辑去做优化。

比如，其新增的两大生成模式——N-Grid（多宫格分镜生视频）、Multi-Ref（多参直出视频），正是当前成功率较高的两种自动化生成思路，追求连贯性可以用多参顺序生成，追求可控性可以用多宫格先确认分镜图。

（相关动图）

是Zopia非常看重的一点。

随着AI技术发展，视频生成几乎已经没有门槛，但导演的分镜逻辑却依然是新手创作的卡点，是镜头连贯剧集和PPT剧的分水岭，也是能否真正投入市场拿到回报的重要因素。

就拿Codeart团队出品的AI漫剧《天界代购店》《最强作死系统》来说，两部都是用Zopia制作，红果热度均超过1500万。

其中部分分镜就有导演逻辑那味儿了。

比如《最强作死系统》男主角魏辰濒死时听完故人语音的表现，镜头从魏辰的脸移动到捏紧手机的动作，再到他抬头独白，回忆与现实分占镜头两边，最后一个旋转回到现实绝境，情绪无需多言，连贯的几秒很好地完成了表达。

（相关动图）

另一方面，现阶段的AI并非替代所有人力，这正是各家修筑护城河的窗口期。

AI可以拟合出符合戏剧结构的起承转合，却没办法完全替代人的感性理解，依然需要人参与到创作中。

所以值得关注的是，为了应对可预见的技术平权未来，业内玩家已经开始的布局：

头部玩家酱油文化聚焦IP储备，不仅和阅文建立了深度合作，不久前又与知音动漫达成战略合作，将依托《知音漫客》的经典IP ，共同启动“100部漫剧改编计划”；

九紫源AI是创意开发的代表，创始人之一的丁宽致力于用AI技术打磨类型内容的差异化，如用中国本土故事内核，去表达欧美、日本成熟的怪兽、机甲等类内容；

点众科技则瞄准了人才培养，不仅联合中央戏剧学院、中国传媒大学等50余所院校成立“微短剧学研基地”，还利用“河马杯”比赛吸引优秀人才加入从业队伍……

落到工具层面，定位为“对话式导演工作站”的Zopia，思路也是如此：

给人力提供更大的发挥空间，让人回归擅长的事——创意构思、审美把控、情感表达，将不可控的“艺术抽卡”转化为可控、可迭代的“标准化生产”，从而达到精品质量的可规模化复现。

而这正是“人机协同”的核心内涵：创作者升维，专注创意；执行者下沉，交给AI。

（Zopia Agent制作的AI短剧片段）

  站在变革的前夜，先跳出“替代焦虑”  

如AI技术的浪潮不会停下脚步，时代一直在变，更重要的是看清它会如何变，往何处变。

社媒上，“AI替代真人演员”的相关话题频频登上热搜，近来又有高校砍掉多个专业的新闻在发酵：

去年，中国传媒大学砍掉16个本科专业和方向，包括摄影、视觉传达设计、艺术管理以及全国排名前列的漫画专业；南昌大学拟撤销戏剧影视文学、广播电视编导、动画等8个专业；今年，吉林大学有19个专业停招，其中6个属于艺术学类专业……

显然，随着AI真人短剧爆发，2026年的第一波焦虑开始蔓延，其本质是对“被替代”的恐惧。

但如果我们跳出“替代与否”的二元对立，站在行业发展的宏观视角审视，AI短剧和人都有更多相辅相成的可能性。

在Zopia构建的全自动Agent导演管线中，我们看到了一种可能的未来：

传统真人实拍剧组，人与人之间的沟通往往费劲儿，导演要的A，演员理解的B，NG再来还得缓冲；

AI短剧剧组里，“人与人”变成了“人与AI”，同样只需要自然语言对话，但指令一下，多个专业Agent——编剧Agent、分镜Agent、角色设计Agent——各司其职，7x24小时待命，永无怨言。

这种模式让人类的工作变成了给出创意指令，审阅AI交上来的作业，提出修改意见，AI解放了沟通压力，让创意落地的效率飞跃。

（相关动图）

再结合当前的AI技术水平来延展想象：如果同样可以7x24小时工作的OpenClaw加入战局，那么AI短剧的第四阶段正在逐步变成现实。

这种生产力进化将带来生产关系的重构。

创作者通过管理AI来实现——像指挥真实团队一样，与AI进行多轮对话，精细打磨每一个镜头，产出叙事连贯、镜头语言专业的完整作品。

而生产关系的变革将催生更多“”。

传统影视，哪怕是短剧，相比AI短剧来说，制作都是重资产模式。当AI加入生产，10人团队已经能够实现高效率产出，Agent出现后又进一步提效，并持续进化。

Zopia透露，使用多Agent系统，4-5个人两周可以制作一部剧情类AI短剧，更新模型后，搭配多宫格、多参等生成生成模式，能够达到1-3个人一周一部的生产速率，“后续甚至一个人控制龙虾就可以完成。”

这个新模式中，创作者是指挥，提供叙事审美和判断力；OpenClaw一类的数字员工是执行制片，工作不知疲倦；Zopia等AI工具是摄影指导，懂导演逻辑，单分钟百元级的成本——一套组合下来，有机会让专业制作触手可及。

市场格局也将随之改变。

当量产成为常态，头部玩家开始拼创意护城河，腰尾部创作者有机会与巨头同台竞技，行业加速从“产量竞争”转向“质量竞争”。

Zopia认为，2024年是AI视频的技术爆发年，2026年将是AI影像真正走向内容落地的一年，行业的目光从“能生成”转向“能叙事”。

正是基于此，其还发起了「Zopia 100 · AI 影像武林大会」，正是想找到这样的创意作品和新一代人才，皱皮鸭门、多参宗、WaytoAGI宗、Nexus宗等生成流派，言川、程亮、添锦等创作者均参与其中。

（相关截图）

当创作者重新拿回对故事的掌控力，当人机协同带来创作流程的真正进化，当好的创意能够高效落地——那一刻，焦虑自然消散。

毕竟，在AI接管繁琐执行的未来，创作的灵魂依然属于人。