企业AI视频生成落地：联想百应接入通义万相2.6的电商新玩法

12月的电商战场，最贵的往往不是流量，而是“内容产能”。同一款羽绒服，你要给不同人群做不同卖点、不同场景、不同平台比例的视频——短视频、信息流、直播间暖场、门店大屏轮播，任何一个环节断供，转化就跟着掉。

2025-12-19 09:12 的消息提到：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，模型支持音画同步、多镜头生成、声音驱动等功能。这不是“又一个模型发布”，而是一个更现实的问题被正面回答：企业如何把视频生成从工具变成流程，让内容生产真正跑起来。

这篇文章会把这条快讯放到“人工智能在游戏与数字娱乐”系列的叙事里：同样是内容与体验驱动的行业，游戏的实时内容生成、资产生产流水线、角色驱动动画等能力，正在以更快速度外溢到电商与新零售。你会看到：为什么“智能体+视频模型”比“单点AIGC工具”更适合业务；电商团队能怎么用；以及落地时最容易踩的坑。

为什么说“智能体+视频模型”比单点工具更能带来转化

结论先放前面：视频生成的价值不在于“能生成”，而在于“能规模化稳定生成可投放素材”。而规模化的关键，是把生成动作嵌入业务链路，由智能体去编排。

传统AIGC视频工具常见痛点是三件事：

1. 需求到产出断层：运营写一句“做个冬季上新视频”，到可投放素材之间还有脚本、分镜、配音、字幕、比例适配、合规审核、素材入库一堆步骤。
2. 版本管理混乱：同一SKU要做20个版本，AB测试后要回收数据再迭代；靠人工命名和表格管理，迟早出事故。
3. 跨系统协同困难：内容生成要读商品库、读库存、读活动价、读人群标签，最终还要把素材回写到投放平台、直播中控、门店屏。

而“企业AI服务智能体”更像一个可执行的数字员工：它不只生成视频，还能把输入（商品/活动/人群）—生成—质检—分发—复盘串起来。你可以把它理解为游戏行业里“内容管线（Content Pipeline）”的企业版：资产自动化生产、自动打包、自动发布、自动回流数据。

一句话：视频模型解决“怎么生成”，智能体解决“生成什么、生成给谁、生成后怎么办”。

通义万相2.6的三个能力，怎么映射到电商内容场景

快讯里提到的能力点很关键：音画同步、多镜头、声音驱动。把它们翻译成电商可用语言，分别对应三类“最费钱也最费人”的内容需求。

1）音画同步：把“口播+卖点”做成可复用模板

音画同步的意义不只是“嘴型对上了”。更实用的是：当你把一套活动口播（例如双旦礼遇、年货节预热）做成音轨模板后，智能体可以按SKU自动改文案、改卖点顺序、改人群措辞，再生成对应画面节奏。

落地建议：

• 把卖点拆成模块：材质/工艺/场景/优惠/保障
• 给每个平台设定语速与时长：例如15秒、30秒、45秒
• 把高转化口播作为“金样本”，让智能体做同结构的批量扩写

这套打法和游戏里的“语音驱动剧情片段”很像：先有音频节奏，再匹配镜头与动作。

2）多镜头生成：解决“分镜成本”，让素材更像“拍出来的”

电商短视频最怕一镜到底：像PPT。多镜头生成可以让同一个商品在不同场景切换：开箱、上身、细节特写、对比、使用场景、参数展示。

更关键的是：多镜头让你能更自然地塞进“购买理由链”。我自己观察到不少团队做不起来短视频投放，不是不会写卖点，而是镜头语言太弱，导致卖点“说了但不信”。多镜头把“可信度”往前推了一步。

实操模板（适合服饰/美妆/小家电）：

1. 0-3秒：痛点场景（冬天出门风大、皮肤干、打扫麻烦）
2. 3-8秒：产品亮相+核心卖点
3. 8-18秒：细节特写（走线/质地/吸力/噪音）
4. 18-25秒：对比（旧方案 vs 新方案）
5. 25-30秒：权益（券/赠品/时效/售后）

3）声音驱动：把“直播间内容”变成“可批量复刻的短视频”

声音驱动特别适合新零售的“线上线下一体化”：门店导购的讲解、直播间主播的高转化话术，都能成为内容资产。

一个更大胆但很实用的方向是：

• 把直播间当作“脚本工厂”
• 把声音驱动当作“复刻引擎”
• 智能体负责把高转化段落切片、标签化（人群/品类/价格带/疑虑点），再生成适配不同渠道的视频

这其实是数字娱乐行业常用的“UGC二创机制”的商业版：把一次内容生产，变成多次分发与多版本变体。

从电商到新零售：三条最容易出结果的落地路径

结论：先从“高频、短链路、可量化”的场景切入。不要一上来就全链路自动化。

路径A：信息流投放素材的“日更工厂”

适合：投放预算稳定、SKU多、素材消耗快的团队。

做法：

1. 建立素材“配方库”：品类维度的脚本结构+分镜模板+品牌视觉规范
2. 智能体每天拉取：活动日历、爆品清单、库存告警（避免给缺货品做素材）
3. 批量生成：每个SKU 10-30条变体（人群/利益点/场景不同）
4. 自动质检：清晰度、禁用词、夸大宣传、敏感元素、品牌一致性
5. 投放回流：CTR/CVR/完播率/3秒留存，驱动下一轮生成

你追求的不是“一条神视频”，而是“稳定的素材供给+迭代速度”。

路径B：直播间“暖场+讲解补位”视频

适合：直播频次高、主播梯队不稳定或需要多账号矩阵的团队。

做法：

• 用声音驱动生成：开播前暖场、福利讲解、尺码/参数说明、售后保障说明
• 用多镜头生成：产品细节轮播、对比展示
• 智能体按直播排期自动生成并推送到中控素材库

好处是立竿见影：直播间停留时长、互动率、转化路径更顺。

路径C：门店屏与导购私域的“同款不同人”内容

适合：有线下门店、导购私域运营成熟的新零售品牌。

做法：

• 门店大屏：用“场景化多镜头”做品牌统一的循环视频
• 导购私域：用“人群话术+音画同步”生成更像真人讲解的短视频
• 智能体根据用户标签（年龄段、用途、价位敏感度）自动改卖点顺序

这里的核心是：同款商品，不同用户看到的“购买理由”不一样。个性化不是推荐位的事，也是内容的事。

把它放回“游戏与数字娱乐”系列：为什么两条路正在合流

电商和游戏看起来不搭，但底层逻辑越来越像：

• 游戏要解决“内容供给”与“玩家体验迭代”，电商要解决“素材供给”与“用户转化迭代”。
• 游戏行业早就把角色动画、镜头、配音、剧情切片做成流水线；电商正在补同一堂课。
• 互动叙事、实时生成、个性化体验在游戏里是标配，下一步会出现在“可交互商品视频”“导购智能体”“虚拟主播矩阵”里。

如果你做过游戏运营会很熟悉：你不可能靠人工去满足每个玩家的内容偏好。电商同理，靠人工也不可能为每个细分人群、每个渠道、每个活动日生成足够的优质视频素材。

落地最容易翻车的三件事（以及我建议的解法）

结论：AIGC视频失败通常不是模型不行，而是标准、数据、审核没跟上。

1）没有“品牌与合规标准”，产能越高风险越大

建议建立三层标准：

• 品牌层：色调、字体风格（可用画面风格描述替代）、logo露出规则、禁用画面
• 品类层：镜头模板、参数展示规则、典型卖点顺序
• 平台层：比例、时长、节奏、敏感词与夸大表述红线

2）商品数据不干净，生成内容就会“自信地胡说”

解决思路很朴素：

• 商品标题、卖点、参数、适用人群字段要结构化
• 把“不可编造字段”单独标记（例如材质成分、功率、认证、功效）
• 让智能体优先引用结构化字段，再做文案包装

3）只看“生成效果”，不看“投放指标”，很难持续

建议你至少把四个指标接入复盘：

• 3秒留存（开头是否抓人）
• 完播率（节奏与信息密度）
• CTR（封面与前5秒的组合）
• CVR（卖点是否打到人群、权益是否清晰）

AIGC的优势在于迭代速度快，别把它用成“省剪辑费”的工具，而要用成“AB测试机器”。

你现在就能做的下一步：从一个品类试点开始

如果你是电商/新零售负责人，我会这样排期：

1. 选一个高复购或高客单品类（例如护肤套装、小家电、羽绒服），SKU不要太散
2. 定两套模板：一套信息流投放30秒，一套直播讲解15秒
3. 设定一周目标：例如每天每SKU生成10条，累计500条素材，投放回流筛出Top 20
4. 把Top 20反向固化：沉淀成“模板+规则+禁用项”，让智能体越跑越稳

联想百应智能体深度接入通义万相2.6这件事，真正的信号是：企业开始用“智能体编排”把视频生成变成可运营、可管理、可复盘的能力。当它进入电商与新零售，内容不再只是创意部门的战斗，而是运营、投放、商品、门店协同的一套生产系统。

接下来更值得关注的是：当视频生成进一步与“用户行为分析”“个性化推荐”“实时互动”打通，电商会不会出现类似游戏里的“千人千面剧情”——同一款商品，不同用户看到的是不同叙事、不同镜头、不同话术。你更期待它发生在信息流里，还是直播间里？