AI视频生成进电商：通义万相2.6接入后，内容产能怎么翻倍

2025-12-19 09:12 的一条行业快讯很有信号：联想百应智能体宣布深度接入阿里通义万相2.6视频生成模型，并称其成为国内首个落地原生视频生成能力的 L3 级企业 AI 服务智能体，同时支持音画同步、多镜头生成、声音驱动。

我更关注的不是“谁接入谁”，而是它把一个过去在电商里反复卡住的难题，变成了可工程化解决的问题：短视频与商品视频的规模化生产。尤其在 12 月这个节点（大促刚过、年货季起势、品牌在为春节档内容备货），视频内容需求往往会出现“峰值堆叠”——新品上架、投放素材、直播切片、私域种草、门店屏幕素材都在抢同一批剪辑与拍摄资源。

这篇文章放在「人工智能在媒体与内容产业」系列里，我们不聊空泛概念，重点回答三个实操问题：视频生成模型到底能替电商做哪些内容？怎么接到业务流程里？落地时最容易踩哪些坑？

为什么电商最需要“原生视频生成”，而不是多一个剪辑工具

结论先说：电商内容的瓶颈不在“不会剪”，而在“素材供给与个性化分发跟不上”。

电商运营团队的真实日常是：同一款商品要做 10-50 条不同卖点、不同人群、不同渠道、不同节日语境的视频。你可以把它理解为“内容 SKU”。一旦进入多平台投放（站内信息流、短视频平台、直播间、私域、门店大屏），素材需求会呈指数上升。

传统流程通常是：拍摄—粗剪—精剪—审稿—改版—适配比例—上字幕—上链接—投放。这里最费时间的并不是“剪辑动作”，而是：

• 重新拍：缺某个角度、缺某个场景、缺一个节日氛围
• 反复改：领导要更“高级”、投放要更“抓人”、平台要更“原生”
• 适配成本：横竖版、1:1、不同平台时长与节奏

当“原生视频生成”能力进入企业智能体（而不是停留在个人工具），才会发生质变：从做一条视频，变成按规则与数据做一批视频。这也是为什么“L3 级企业 AI 服务智能体”这个表述值得关注——它暗示的方向是：AI 不仅能生成内容，还能理解业务意图、调用工具链、串起审批与投放。

通义万相2.6的三项能力，怎么映射到电商内容场景

一句话对应：音画同步解决“像不像”，多镜头生成解决“够不够”，声音驱动解决“快不快”。

音画同步：让口播、测评、讲解更像“真人拍的”

电商视频最怕“看着假”。一旦口型、节奏、情绪不对，用户会在 2 秒内划走。音画同步在以下场景特别关键：

• 口播讲解：卖点讲述与画面展示的同步（先讲后展示会掉留存）
• 直播切片二创：补录一句“活动价”、插入一段“使用前后对比”
• 多语言出海：同一画面，换不同语言配音仍保持自然

对运营来说，最实用的不是“生成一个主播”，而是：把既有口播脚本与产品画面重组为更高完播率的版本。

多镜头生成：把“素材不够”从常态变成例外

多数商品视频失败，原因很朴素：没有足够的镜头语言。你只有一个静态主图，怎么讲“质感、细节、使用场景、对比、售后承诺”？

多镜头生成能在电商里直接提高产能，尤其适合：

• 新品冷启动：没有真实拍摄素材，但必须上架并跑投放
• 长尾商品：销量不大，不值得专门拍，但仍需要基础视频
• 多场景适配：同一商品做“居家/通勤/送礼/年货/露营”等语境

更进一步，你可以把“镜头清单”标准化：

1. 3 秒钩子镜头（痛点或对比）
2. 5 秒核心卖点镜头（材质/工艺/功能）
3. 4 秒使用场景镜头（代入感）
4. 3 秒信任镜头（口碑/质检/保障）
5. 2 秒行动镜头（领券/加购/进店）

把镜头当成模块，生成模型就能按模块批量产出，再由智能体自动拼装成不同版本。

声音驱动：把“人设一致性”做成可复用资产

很多品牌做视频难在“统一的人设与语气”。换一个剪辑师、换一个主播，风格就漂了。声音驱动的价值是：

• 固定品牌声线与情绪（沉稳、活泼、专业、温暖）
• 固定节奏（快节奏适合信息流，慢节奏适合种草）
• 固定口头禅与表达（增强记忆点）

在新零售里，声音驱动还有一个很实际的用法：门店导购话术的规模化视频化。把导购 SOP 话术变成一套“能在屏幕上反复演示”的短视频资产，门店不依赖单个导购的表达能力，也能更一致地传递卖点。

“模型接入”不是落地：电商团队要的是一条可跑的内容流水线

关键判断标准：能不能把“从选品到投放”的链路跑通，并且可回溯、可优化。

我建议按“内容工厂”的方式设计：把视频生成放进一个可控的生产系统，而不是让运营同学各自用工具碰运气。

一套可复用的内容流水线（从0到1）

1. 定义内容 KPI：完播率、3 秒留存、CTR、加购率、投放 CPA、店铺停留时长
2. 建立素材资产库：商品图、参数、卖点、品牌规范、竞品对比点、历史爆款脚本
3. 脚本模板化：按品类沉淀 5-10 套可复用脚本（护肤、零食、家电、服饰不同）
4. 生成与编排：模型产出镜头 + 口播 + BGM 节奏，智能体按模板自动拼接
5. 自动质检与审核：敏感词、夸大宣传、价格合规、肖像/版权风险
6. 投放与回流：把投放数据回写到脚本与镜头标签，形成下一轮优化

这里的核心是：让生成内容“可被搜索、可被复用、可被评估”。否则视频越做越多，团队越乱。

个性化推荐的“内容侧升级”：一人一条视频不再夸张

电商个性化推荐过去主要做两件事：给不同人推不同商品、给同一商品配不同人群标签。但当视频生成成本下降后，会出现更细的颗粒度：

• 同一商品，对“成分党”强调配方；对“价格敏感”强调券后价；对“送礼”强调包装与仪式感
• 同一商品，对“南方冬季”强调防潮；对“北方供暖房”强调保湿
• 同一商品，对“新客”强调入门；对“复购客”强调升级与搭配

一句可引用的话：推荐系统推的是商品，视频生成系统推的是“更容易被你买单的表达方式”。

当智能体能根据用户画像和场景自动选择脚本模板、镜头组合与声线，电商的内容营销会从“做爆款”变成“做匹配”。

落地时最容易翻车的三件事（以及怎么避开）

最常见的失败不是模型不行，而是流程、合规与数据没打通。

1）内容合规：电商的红线比你想的更具体

生成式视频在电商里必须过三道关：

• 广告法与平台规则：极限词、虚假对比、疗效暗示
• 价格与活动口径：券后价、限时、库存等必须实时一致
• 版权与肖像：音乐、配音、形象、素材来源需可追溯

建议做法：把“禁用词库 + 品类合规模板 + 价格口径接口”写进智能体流程里，做到生成前约束、生成后质检、上线前抽检。

2）品牌一致性：别让“省成本”变成“掉质感”

很多团队一上来就追求日产 500 条，结果账号风格散、审美崩。正确顺序是：

• 先固化 2-3 套“品牌视频母版”（色调、节奏、镜头语言、声线）
• 再扩到多品类、多渠道
• 最后再做大规模 A/B

把“品牌资产”当作可继承的参数，而不是靠个人审美。

3）数据闭环：没有回流，生成就只是“热闹”

如果投放数据不回流到内容标签，你永远不知道：是脚本不行、镜头不行、还是开头 3 秒不行。

最低可行闭环（建议一周内搭起来）：

• 每条视频自动打标签：卖点、镜头类型、节奏、声线、时长、渠道
• 投放回传核心指标：3 秒留存、完播率、CTR、加购率、转化成本
• 每周输出“可行动结论”：比如“同品类里，先展示对比镜头的 CTR 高 0.4 个点”

给电商与新零售团队的三步行动清单（春节档也来得及）

如果你正在为年货季、春节档、开年上新做准备，按下面三步推进，基本不会走偏：

1. 选一个“高复用品类”试点：比如零食礼盒、个护套装、基础家电。特点是卖点清晰、素材好结构化。
2. 做 20 条可控的 A/B 组：同一商品只改一个变量（开头钩子/镜头数量/声线/节奏），两天就能看到差异。
3. 把合规与价格口径写进流程：把风险前置，比事后删视频省太多。

当“联想百应智能体 + 通义万相2.6”这类组合开始普及，我的判断是：电商内容竞争会更像供应链竞争——不是谁会做一条漂亮视频，而是谁能稳定地、低成本地、可合规地生产并迭代一套视频体系。

站在「人工智能在媒体与内容产业」的叙事里，这也是一个很现实的趋势：内容生产正在从“创作者手艺活”，变成“数据驱动的工程能力”。你准备把它当工具试试，还是把它当系统来建？