AI 视频创作进入"平台化"时代——Seko 深度拆解与实操指南

本文由 辛梓煜@词元二号站（www.ciyuanerhao.com）撰写，转载请注明出处。

快速摘要

如果你对 AI 视频创作的印象还停留在"输入一句话，等几分钟，碰运气抽一张能看的图"，那 2026 年的现实已经完全不同了。AI 视频工具正在从"单次生成"走向"连续生产"，从"个人玩具"走向"创作基础设施"。商汤科技旗下的 Seko 是这一轮变化中值得关注的一个样本——它不只是一款视频生成器，而是一个集成了 Agent 智能体、Skill 技能社区、无限画布和线下 OPC 产业基地的"创作平台"。本文基于我近期的深度体验和行业调研，把 Seko 的 Agent 模式怎么用、Skill 怎么复用前人经验、无限画布如何管理复杂项目、底层技术靠什么保证角色一致性，以及 OPC 线下基地到底是什么，都拆了一遍。适合对 AI 视频创作感兴趣但还没上手的朋友，也适合已经在用其他工具、想了解 Seko 有什么不同的创作者。

这篇文章不是官方功能介绍的翻译，也不是软文——是我自己折腾下来、查阅大量资料之后的实操复盘。里面有不少我踩过的坑，希望能帮你少走一点弯路。想看完整拆解，往下翻。

一、站在 2026 年看 AI 视频：工具已经够用了

聊 Seko 之前，得先看清楚 2026 年 AI 视频这个赛道处在什么阶段。因为只有理解了行业水位，才能判断一款工具到底是在"锦上添花"还是"雪中送炭"。

先说几个关键数据，帮你在脑子里搭一个坐标系。

根据人民网 2026 年 5 月的报道，2026 年第一季度全国上线微短剧约 12.8 万部，其中 AI 微短剧约 12.2 万部——AI 微短剧占全部微短剧供给的 95% 以上。这个数字放在两年前简直不敢想。2024 年的时候大家还在讨论"AI 能不能做视频"，到 2025 年话题变成了"AI 做的视频能不能看"，而到了 2026 年，问题已经变成"AI 产能这么高，到底有多少能成作品"。

市场规模方面，DataEye 发布的《2026 上半年 AI 剧漫剧数据报告》显示，2026 年前 5 个月国内 AI 剧漫剧市场规模已达 220 亿元，全年预计突破 400 亿元，同比增长 138%。Omdia 的报告更是指出，中国头部微短剧 APP 在美国、英国、墨西哥等多个市场的每日用户收看时长已经超过了 Netflix 等传统流媒体平台。

再看 AI 漫剧这个细分品类。2025 年漫剧市场规模约 168 亿元，占整体微短剧市场的 15%-17%，同比增长超过 80%。到了 2026 年第一季度，在播漫剧数量从 5.8 万部增长至约 18 万部，复合增长率达到惊人的 83%。

这些数字背后，是 AI 视频生成模型在过去一年半里的疯狂进化。字节跳动的 Seedance 从 1.0 迭代到了 2.5，快手的可灵进入了 3.0 阶段，阿里推出了 HappyHorse——头部模型在画面质量、动作流畅度、多镜头叙事、音画同步等方面的能力，已经完全可以支撑一部连续短剧的制作需求。

但这里有一个容易被忽视的转折。

当单个镜头的生成质量不再是瓶颈，"能不能生成"这个问题被解决之后，新的瓶颈出现了：创作者能不能把成百上千个镜头组织成一部完整的、可连续观看的作品？ 一个十几秒的单镜头视频，和一部包含几十集、每集 2-3 分钟的连续短剧之间，隔着的不是模型能力，而是一整套生产系统。

我自己的感受是，2026 年的 AI 视频工具已经"够用了"——不是说它们完美了，而是说对于大部分创作场景，画质、一致性、动作流畅度这些基础指标已经跨过了及格线。接下来真正的分水岭，在于谁能把"生成能力"变成"生产能力"，谁能让创作者从"抽卡式的单次生成"切换到"项目级的连续创作"。

这也是为什么我花了不少时间研究 Seko。它选择的路线和其他工具不太一样——不是单纯卷模型性能，而是在模型之上搭了一层生产系统。这一点后面会详细展开。

辛梓煜@词元二号站：以上数据是我在 2026 年 7 月整理的最新行业报告和公开报道，具体情况随时可能变化，仅供参考。

二、Seko 是什么：一次"平台型"的尝试

很多人第一次听到 Seko，会把它归类为"又一个 AI 视频生成工具"。这个归类本身没错，但不够准确。

Seko 是商汤科技推出的 AI 视频创作平台。2025 年 7 月上线，仅两个月用户量就突破 10 万，不到半年聚集超 30 万创作者。到 2026 年 6 月，平台连接的创作者已超过 100 万人，企业用户超过 1300 家。这个增长速度在 B 端 SaaS 产品里相当罕见。

但数字只是表面。更值得关注的，是 Seko 的产品定位跟市面上大多数 AI 视频工具有本质区别。

大多数 AI 视频工具是"生成器"——你给我提示词，我给你视频。 Seko 的定位是"创编一体 Agent"——你给我一个想法，我帮你走完从剧本到成片的全部流程，中间每一步你都可以插手修改。

这个区别听起来像是营销话术，但在实际使用中感受非常明显。我们来看一下它的架构设计：

Seko 的产品形态经历了几个关键节点：2025 年上线初期主要解决单次视频生成；同年 12 月增加了多剧集生产能力；2026 年 6 月推出的 Seko Space，把 Agent 流程和无限画布（Canvas）结合起来，形成了目前我们看到的核心产品形态。

我在看 Seko 的产品路线图时，有一个很强烈的感受：它从一开始就没打算只做"工具"，而是想做"操作系统"。 工具解决的是单点问题——比如把文字变成图片、把图片变成视频；操作系统解决的是流程问题——剧本怎么拆、角色怎么管、分镜怎么排、多人怎么协作、成品怎么发行。

打个比方可能更好理解。传统 AI 视频工具像是一台单反相机，画质很好，但你需要自己调光圈、快门、ISO、构图。Seko 更像是一个摄影棚——灯光、背景、化妆、后期都给你配好了，你带着想法进去就行。当然，你仍然可以手动调整每一个参数，但平台已经帮你把大部分重复劳动干掉了。

这个定位差异，直接决定了 Seko 的目标用户群和竞争策略。它不是在和某一个视频生成模型竞争画面质量——虽然它也集成了业界最好的几款模型——它是在和"创作者的生产效率瓶颈"竞争。

商汤科技数字空间事业群副总裁、Seko 总负责人王子彬在 2026 年 7 月的一次采访中提到，Seko 的核心思路是把处理单位从"一个生成任务"提升为"一个内容项目"。这个表述精准地概括了 Seko 和其他工具的区别。

当然，说得好听不如用起来顺手。接下来我会逐个拆解 Seko 的三个核心能力——Agent 模式、Skill 技能社区和无限画布——看看这些设计在实际创作中到底好不好用。

辛梓煜@词元二号站提醒：Seko 目前主要通过网页端使用，注册需要手机号。新注册用户会赠送一定额度，可以先体验再决定要不要长期使用。

三、Agent 模式深入拆解：AI 导演是怎么工作的

如果说 Seko 有一个功能让我愿意花时间写这篇文章，那一定是 Agent 模式。不是因为它是 Seko 独有的——实际上 2026 年不少 AI 视频工具都在往 Agent 方向走——而是因为 Seko 的 Agent 设计在"自动化"和"人控"之间找到了一个比较舒服的平衡点。

3.1 Agent 模式的全流程

先完整走一遍 Agent 模式的实际流程，让你对"它能做什么、不能做什么"有一个直观认识。

我把整个流程拆成七个阶段，用一张表来呈现：

这里有一个关键设计，我在实际使用中觉得特别重要：Agent 每完成一个阶段，都会停下来等创作者确认，确认通过才进入下一步。 它不是"一次性灌进去、一次性吐出来"的黑盒，而是一个需要你参与的协作过程。

这听起来似乎降低了效率——本来可以全自动的，为什么要停下来等我确认？但真正做过 AI 视频的人都知道，"全自动"往往意味着"全不可控"。一旦生成出来的成品方向偏了，你只能从头再来，浪费的不只是时间，还有积分和耐心。

用 Seko 官方的话说："Agent 只是工具，用户才是总监。" 这个定位蛮准确的。Agent 干的是执行层的苦活累活——拆剧本、写提示词、调模型参数；你干的是决策层的创意活——判断方向、调整风格、做出取舍。

3.2 实操示例：10 分钟做一部人物传记短片

为了让你更直观地感受 Agent 模式的实际体验，我用 Seko 做过一个具体的项目：制作一部 2 分钟左右的余华人物传记短片。整个过程没有手动输入一行提示词，完全靠 Agent 驱动。

操作步骤如下：

步骤 1：在 Seko 首页切换到 Agent 模式
步骤 2：打开技能列表，选择「名人传记短片」技能
步骤 3：在输入框输入：「创作一个余华的传记，时间在2分钟以内」
步骤 4：Agent 开始生成策划案
步骤 5：审核策划案：
       - 故事线是否合理？
       - 美术风格是否符合预期？
       - 是否需要补充关键人生节点？
步骤 6：确认后，Agent 自动提取余华的人物形象，生成角色设定图
步骤 7：审核角色设定——发型、面部特征、年代服装是否准确
步骤 8：确认后，Agent 生成分镜剧本和分镜图
步骤 9：逐镜审核，对不满意的分镜点击修改
步骤 10：确认全部分镜后，点击「一键转视频」
步骤 11：Agent 调用视频模型逐镜生成视频片段
步骤 12：添加配音（可选择系统提供的多种音色）
步骤 13：预览全片，导出 MP4

整个过程从输入创意到导出成片，大约用了 10-12 分钟。其中大部分时间不是在"等生成"，而是在"做判断"——这个分镜的角度对不对？这句旁白的语气合不合适？这个场景的光影够不够有氛围？

这个体验让我想起一个比喻：用传统 AI 视频工具像是在自学画画，用 Seko 的 Agent 模式则像是在和一位经验丰富的画师合作——画师负责执笔，你负责把关。

3.3 Agent 模式的核心价值：降低的不是技术门槛，是决策门槛

聊完流程和体验，我想稍微深入一点，探讨一下 Agent 模式到底解决了什么问题。

很多人以为 AI Agent 的价值在于"不用学提示词了"。这当然是一个好处，但不是最核心的。

真正核心的价值，我认为是降低了决策门槛。

一个新手面对空白的 AI 视频界面，最大的障碍不是"不知道怎么写提示词"，而是"不知道该做什么决策"——要用什么画风？分几个镜头？每个镜头多长？旁白什么时候出现？背景音乐选什么风格？

这些问题没有标准答案，但有经验积累。一个做过 50 部短剧的创作者和一个新手，面对同一个故事梗概，做出的决策质量天差地别。Agent 模式的价值在于，它把"常见场景下的常规决策"内置到了流程里——它知道做传记类视频通常用什么叙事结构、分几个篇章、每段旁白大概多少秒——创作者只需要在这些"默认选择"的基础上做调整，而不需要从零开始。

这也是为什么 Seko 的 Skill 技能社区很重要——它让有经验的创作者可以把自己的决策逻辑分享出来，变成可复用的模板。这个我们下一章详细说。

辛梓煜@词元二号站：我个人的使用习惯是，对于不太熟悉的视频类型（比如我第一次做人物传记视频），直接套用社区里的 Skill，让 Agent 带着走一遍流程，比自己瞎摸索高效太多了。

四、Skill 技能社区：创作经验的"开源运动"

Seko 的 Skill 技能社区，是一个我在深入使用之前没太在意、用完之后觉得"这个设计很聪明"的功能。

简单说，Skill 就是把一个完整的视频创作工作流打包成一个可复用、可分享的"技能包"。它包含了一套预设的提示词、模型组合策略、分镜模板、画风偏好和配音方案。创作者选择对应的 Skill 之后，Agent 就会按照这个技能包里定义好的逻辑来推进创作流程。

4.1 Skill 解决了什么问题

我们可以把 AI 视频创作想象成做菜。

没有 Skill 的时候，你面对的是一个设备齐全但空空如也的厨房。你知道冰箱里有食材，但不知道怎么做出一道像样的菜。你会尝试不同的食材组合、不同的火候、不同的调料，然后期待运气好能碰出一个不错的味道。大多数时候，你得到的是"还行"或者"翻车"。

有了 Skill，相当于你拿到了一份别人验证过的菜谱。菜谱上写清楚了食材配比、烹饪步骤、火候控制、摆盘建议。你照着做，大概率能做出 80 分以上的成品。等你熟练了，还可以在这份菜谱的基础上调整，做出自己的风格。

Seko 的 Skill 社区目前覆盖了多种常见的视频类型：

值得一提的是，这些 Skill 的来源不只 Seko 官方，更多来自社区中有经验的创作者。比如我前面提到做余华传记视频用到的"名人传记短片"技能，就是入驻 Seko OPC 基地的一位资深创作者总结出来的。他在人物传记类视频上积累了大量经验，把这些经验封装成 Skill 后，其他人可以直接使用，效果能接近他本人制作的 90% 以上。

4.2 Skill 的商业逻辑：让经验可以交易

Skill 的设计还有一个有趣的层面：它尝试让创作经验变成一种可交易的商品。

在传统内容行业，一个导演或编剧的经验存在于他的脑子里、他的个人文档里、他的团队默契里。这种经验很难被复制，也很难被定价。Skill 的机制试图改变这一点——经验被封装成标准化的技能包，创作者可以贡献 Skill 并获得收益（授权费或项目分成），使用者可以通过 Skill 快速获得接近专业水准的产出。

Seko 官方举了一个例子：平台与陈柯文化联合出品的《聚宝仙盆之杂灵根才是真 BOSS》（第二季截至 2026 年 6 月抖音原生播放量破亿），合作过程中积累的打斗场景处理、特定画风、模型调度等经验，可以整理为"陈柯工作室 Skills"，供其他创作者调用。

当然，这个机制目前还在早期阶段。Skills 的品质评价体系、版权归属、收益分配规则都还需要时间打磨。但方向是对的——当工具本身不再稀缺，稀缺的就是"怎么用好工具"的经验。 Skill 社区试图把这些经验从少数人的脑子里解放出来，变成可以流通的公共资源。

4.3 我自己的使用体会

Skill 社区对我来说最大的价值，不是"不用动脑子了"，而是"先看到天花板在哪里"。

当我尝试做一个自己不熟悉的视频类型时——比如知识科普类——我最大的困惑不是技术上的，而是"这个类型的视频，好的标准是什么样的？" Skill 给了我一个参照系。我先用社区里评分最高的知识科普 Skill 跑一遍流程，看看它设定的分镜节奏、旁白密度、画面风格是什么样的。然后在这个基础上，我才能判断哪些地方可以优化、哪些地方应该保留。

这就像学写作先读好文章，学摄影先看好照片。Skill 让你站在有经验的人的肩膀上起步，而不是从零开始自己摸索。

辛梓煜@词元二号站：我给新手的建议是，先用别人验证过的 Skill 做出 5-10 个作品，对流程有感觉了，再尝试自己从头搭建工作流。顺序不要反了。

五、无限画布：把创作变成可视化工程

如果 Agent 模式是 Seko 的"引擎"，Skill 社区是"燃料"，那无限画布就是"驾驶舱"。

在聊画布之前，先设想一个场景：你在做一部 10 集的连载漫剧。每一集有 20-30 个分镜，涉及 5 个主要角色、8 个场景、若干道具。第一集、第三集和第七集共用同一个山洞场景，但光线和角度不同；主角的服装在第五集之后换了一套；男二号的发型从第三集开始变了——你怎么记住这些信息？你怎么确保第三集的山洞和第七集的山洞看起来是同一个地方？

传统做法是开一个 Excel 表格或者 Notion 文档，手动记录每一个角色、每一个场景的参数和提示词。每次生成新镜头之前，把上次的参数翻出来，小心翼翼地复制粘贴。稍微走神，角色就"整容"了，场景就"搬家"了。

无限画布要解决的，正是这个"资产管理"的问题。

5.1 画布是什么：一个可视化的项目管理空间

Seko 的无限画布（Infinite Canvas）是一个可以无限延展的可视化工作区。在这个画布上，每一个创作元素——角色设定图、场景概念图、分镜脚本、视频片段——都变成一个"节点"，节点之间通过连线展示逻辑关系。

下面这张示意图展示了画布上的典型工作流：

graph LR
    A[📋 剧本/创意] --> B[🎭 角色提取]
    A --> C[🏞 场景提取]
    A --> D[📖 分镜拆解]
    B --> E[🖼 角色设定图]
    C --> F[🖼 场景概念图]
    D --> G[🎬 分镜描述]
    E --> H[🎥 视频生成]
    F --> H
    G --> H
    H --> I[🎵 配音配乐]
    I --> J[📦 成片导出]

    E -.-> K[💾 主体库存储]
    F -.-> K
    K -.-> H

画布的核心价值在于三点：

第一，可视化。你不需要在脑子里想象"第三集的分镜和第五集的关系"，画布上直接就能看到。所有节点一目了然，整个项目的结构清清楚楚。

第二，可编辑。画布上的每一个节点都可以单独打开、修改、重新生成。比如你对第 8 个分镜不满意，点开它，修改提示词或调整参考图，然后单独重新生成这一个镜头——不需要重跑整个项目。

第三，可沉淀。在第一集创建的角色设定图、场景美术方案，会自动进入项目的"主体库"。后续剧集可以直接调取，不用重新生成。这解决了 AI 创作里最让人头疼的"角色漂移"问题——同一个角色在不同镜头里看起来不是同一个人。

5.2 Agent 批量 + 画布精修：一个务实的二阶段策略

Seko 官方把画布和 Agent 的关系概括为"Agent 批量 + 画布精修"，我觉得这个概括非常准确。

第一阶段，Agent 跑"广度"——批量解析剧本、批量生成角色和场景、批量拆分分镜。目标是快速搭建出一个可工作的基础框架。根据 Seko 披露的数据，平台上的漫剧产出占比已超过 70%，在 2026 年第一季度在播漫剧从 5.8 万部增长到约 18 万部的背景下，Agent 的效率优势非常突出。

第二阶段，画布跑"深度"——创作者在自动生成的基础上，对每一个节点进行精细化调整。修改分镜角度、优化提示词、调整角色表情、微调场景光影，甚至可以在画布中直接预览调整后的效果。

这两阶段的配合，本质上是对"人机协作"的一种务实理解。AI 不试图取代创作者的判断力，而是承担最繁重的底层执行工作，把人的精力释放出来做更有价值的创意决策。 这个分工逻辑，我认为比追求"全自动一键成片"更加可持续。

5.3 使用画布的实际体验

我自己的感受是，画布对于"超过 3 集"的连载项目是必需品。做单集短片的时候，脑子里能记住所有信息，画布的优势不明显。但一旦进入多集连载——角色多了、场景多了、时间线长了——没有画布你会非常痛苦。

举一个具体的例子。我在尝试做一个 5 集的古风仙侠漫剧时，第一集有 18 个分镜，涉及 3 个主要角色和 4 个场景。第一集跑完，感觉还行。到了第二集，新增了一个角色和一个场景，同时第一集的两个场景需要复用但光线要做调整。如果没有画布，我需要在聊天记录里翻找第一集每个场景对应的提示词——这简直是灾难。

有了画布，每个场景节点都在画布上可视化地摆着，点击就能看到当初的提示词和生成参数，调整后直接生成新的变体。这个体验上的差异，用过一次就回不去了。

辛梓煜@词元二号站：画布功能目前在网页端使用，大屏体验更好。如果你主要用手机或者平板创作，建议还是用电脑——画布操作在触屏上的体验目前还比较受限。

下表总结了画布在不同项目规模下的适用建议：

六、技术底牌：一致性、对口型与多模型调度

前面几章聊的都是产品和体验层面的东西，这一章我们把镜头拉到技术底层，看看 Seko 靠什么解决 AI 视频创作中最棘手的几个技术难题。

6.1 SekoIDX：怎么让角色"不变脸"

如果你用过任何一款 AI 图片或视频生成工具，一定经历过"角色漂移"——同一个角色，第一张图是高鼻梁、双眼皮，第二张图变成了塌鼻梁、单眼皮，第三张图干脆连性别都变了。

对于单张图片来说，这个问题的解决办法是"多抽几次卡"——生成 20 张，挑一张满意的。但对于一部 50 集、每集 20 个分镜的连载短剧来说，你不可能每个镜头都抽 20 次——那是 20000 次操作。

Seko 的解决方案叫 SekoIDX。技术上它通过在扩散模型的高噪阶段引入"负参考图"（negative reference）来锁定角色特征。翻译成人话就是：它在生成新镜头的时候，不仅告诉模型"这个角色应该长这样"（正参考），还告诉模型"这个角色不能长这样"（负参考）。正参考保证角色像自己，负参考防止角色偏离——双重锁定。

根据 Seko 的官方数据，这个方案能在跨分镜、跨剧集的场景下保持较高的一致性。

当然，说"完美"是不诚实的。在实际使用中，极端角度（比如大仰角、大俯角）、特殊光影（比如背光剪影）、大幅度动作（比如快速转身）下，一致性还是会打折扣。但比起 2025 年初的水平——那时候跨镜头一致性基本靠运气——进步是巨大的。

6.2 SekoTalk：不止一个人能"说话"

AI 视频的另一个痛点是口型同步。2025 年的主流方案只能支持单人、正脸、中等距离的对口型——侧脸不行、多人不行、远景不行。

Seko 的 SekoTalk 技术在这个方向上做了突破，成为业内较早支持超过 2 人对口型的解决方案。具体来说：

多人同框对口型这个能力，对于做剧情类短剧来说非常关键。因为对话场景是剧情推进最常见的方式——两个人或者三个人在说话——如果口型对不上，观众的沉浸感瞬间就碎了。

6.3 多模型调度：不把鸡蛋放在一个篮子里

Seko 有一个和其他 AI 视频工具不太一样的策略：它不绑定某一个模型，而是集成了业界多个主流视频生成模型，包括字节跳动的 Seedance、快手的可灵、Vidu、Wan、Pixverse 等，同时保留了商汤自研的场景模型。

Agent 会根据创作需求自动选择最合适的模型——比如做写实风格的宣传片可能调用 Seedance，做二次元漫剧可能调用可灵，做对口型密集的剧情场景则使用 SekoTalk。

这个策略的好处很明显：

• 单一模型的能力有边界，多模型可以互补。有的模型擅长写实人像，有的擅长二次元画风，有的擅长动作流畅度。
• 模型迭代速度快，不绑定意味着可以随时接入最新的模型。比如 Seedance 从 2.0 迭代到 2.5 之后，Seko 可以及时集成，用户不需要切换平台。
• 降低单点故障风险，某个模型的服务出现问题，Agent 可以自动切换到备用模型。

商汤科技数字空间事业群副总裁王子彬在采访中提到，模型的领先周期大约在"半年左右"。也就是说，今天最先进的模型，半年后可能就是行业标配。因此 Seko 不把平台的长期价值押在某个模型上，而是在模型之上构建了调度层和资产管理层。

6.4 成本效率：制作费用降了多少

最后说一下成本，这是很多创作者最关心的问题。

根据商汤官方披露的数据，利用 Seko 制作单分钟动画的成本，比传统动画制作模式降低约 99.5%。这个数字听起来很夸张，但拆开来看是合理的——传统动画需要原画师逐帧绘制，一分钟动画可能需要十几个人工作数周；AI 生成只需要电费和算力成本。

对于 AI 短剧来说，Seko 在 Seedance 2.0 的极限效率下，视频生成成本可以做到约 0.42 元/秒。也就是说，一集 2-3 分钟的短剧，纯视频生成成本不到 30 元。10 集短剧（每集 2-3 分钟）的总制作成本约 300 元，比真人拍摄节省约 98%。

当然，这只是"生成成本"。实际制作一部短剧还有其他的投入——剧本创作、后期剪辑、推广投放——这些成本不体现在工具里，但在总账上不能忽略。初学者在做成本预估的时候，建议把这些隐性成本也考虑进去。

辛梓煜@词元二号站：成本低是好事，但别被"低成本"冲昏头脑。工具成本下来了，内容质量的要求反而更高了——因为大家都在用差不多的工具，拼的就是谁的创意更好、谁的叙事更抓人。

七、OPC 线下基地：当工具开始"组局"

2026 年 5 月，Seko 做了一件让我觉得特别有意思的事——在上海徐汇西岸落地了一个 OPC（One Person Company，一人公司）产业基地。这是国内少数真正把 AI 视频创作从线上工具推进到线下产业空间的案例。

7.1 OPC 基地到底是什么

简单说，这是一个"拎包入驻"的创作者空间。基地依托商汤科技的技术和产业生态，聚焦 AI 微短剧的内容创作、人才培育、项目孵化与产业协同。

根据公开报道，基地启动时已有 40 多家 AI 微短剧和 OPC 创业团队入驻，类型涵盖了大学生创业者、内容工作室、资深编剧以及海外创作者。全网播放量超过 4 亿的创作者团队（如 RANG 厂牌）也已入驻。

这跟 WeWork 或者联合办公空间不一样。普通的联合办公空间只提供工位和网络，OPC 基地提供的是一整套与 AI 视频创作直接相关的资源：

Seko OPC 基地资源图谱：

🎓 培训资源
  ├── AI 视频创作技能培训
  ├── 剧本与叙事课程
  └── 行业前沿分享

💻 算力支持
  ├── Seko 平台算力额度
  ├── 高性能 GPU 资源
  └── 模型优先调用权

📋 项目对接
  ├── 品牌商单撮合
  ├── IP 授权合作
  └── 联合出品机会

🚀 孵化加速
  ├── 创业辅导
  ├── 融资对接
  └── 政策申报支持

🌐 发行渠道
  ├── 抖音/快手/红果等平台对接
  ├── 海外发行资源
  └── 文旅/机构合作

7.2 不只是"工位"，是"生态位"

Seko OPC 基地的选址也很有讲究。它位于上海徐汇滨江，周边聚集了灿星、腾讯、芒果、央视等一批产业关联的平台和企业。徐汇区本身拥有 1700 多家 AI 企业，大模型备案总量占上海全市的六成以上。

徐汇区在 OPC 领域投入了真金白银。2026 年 4 月，徐汇区发布了全国首个聚焦"一人公司"的《OPC 企业知识产权全链条实操指引》，并在上海中心城区率先推出了打造超级创业者社区的计划——目标是 2026 年上半年建成 5 个 OPC 社区、开设 2500 个工位，招引和培育超过 200 家超级创业者企业。

Seko 还与上海戏剧学院共建了 AI 微短剧实习基地和大学生创新创业基地，徐汇区同期也发布了 AI+微短剧扶持举措。

把所有这些信息放在一起看，Seko OPC 基地的定位就很清楚了：它不是在卖工位，而是在"组局"——把创作者、技术平台、教育资源、政策支持和商业渠道拉到一个物理空间里，让它们自然发生化学反应。

7.3 对个人创作者意味着什么

如果你是一个在家用 Seko 做视频的个人创作者，OPC 基地对你来说可能有点遥远——至少目前来说，入驻基地需要团队、需要项目、需要一定的产出能力。

但 OPC 基地释放了一个信号：AI 视频创作正在被当成一个正经的产业来对待。 有地方政府出台政策扶持，有高校开设相关课程，有平台投入资源建设基础设施。这意味着，AI 视频创作不是一阵风，而是一条正在成型的新赛道。

对个人来说，更实际的价值可能在 Seko 设想的"成长路径"里：新用户先从积分支持、在线培训、创作指引起步；进入稳定生产阶段后，可以获得更多工作空间和算力支持；具备交付能力的个人或小团队，则可能进一步对接商单、联合出品和发行资源。OPC 基地是这个链条上最靠近"商业端"的一环。

我个人觉得这个路径设计是务实的。它承认了一个事实：大多数人不会一上来就是专业创作者，需要一个从"会用工具"到"能交作品"再到"能接项目"的成长过程。

辛梓煜@词元二号站：我暂时还没入驻 OPC 基地（我的创作量还没到那个级别），但我关注着它的动态。对于有团队、有稳定产出能力的创作者，线下基地提供的资源和连接确实是线上工具给不了的。

八、实战复盘：用 AI 做一部微短剧的全流程

前面几章把 Seko 的各个模块拆了一遍，这一章我把自己实际做一部微短剧的全流程完整记录下来——从有想法到导出成片，每一步具体做了什么、遇到了哪些问题、怎么解决的。

8.1 项目设定：先想清楚这五个问题

在打开 Seko 之前，我先花了 30 分钟把项目的"地基"打牢。我的经验是，AI 工具能帮你执行，但不能帮你想清楚——地基不牢，后面全是返工。

我用一个简单的模板来结构化我的创意：

【项目名称】：《剑影浮生》（暂定名）
【内容类型】：古风仙侠漫剧
【目标时长】：每集 2-3 分钟，先做 5 集试水
【核心故事线】：少年剑客为寻找失踪的师父，踏上修仙之路，逐渐发现师父失踪背后隐藏着仙门大派的阴谋
【主要角色】：
  - 主角·林逸：18 岁少年剑客，坚韧执着，外冷内热
  - 师父·苍玄真人：表面严厉内心慈爱的中年剑修
  - 反派·黑袍尊者：神秘莫测的魔道高手
  - 伙伴·苏晴：活泼灵动的女修，与主角不打不相识
【美术风格】：水墨古风 + 二次元人物，整体偏暗色调，有江湖的苍凉感
【叙事节奏】：前 30 秒建立悬念（师父失踪），中段展开世界观，结尾埋钩子

这个模板看起来简单，但它帮我澄清了几个最容易出问题的点：角色数量（4 个主要角色是 Agent 比较好管理的范围）、美术方向（水墨古风和二次元各占多少比例）、节奏控制（前 30 秒必须有钩子）。

8.2 第一步：剧本生成与拆解

我把上面