1條視頻漲粉40萬，科普圈“掌管AI的神”首次公開幕后制作全流程 | AI新榜獨家

作者 | 石瀨

編輯 | 張潔

半年全網(wǎng)漲粉超200萬、作品總播放量達3.5億，憑借一系列還原科學史的AI科普視頻，“大圓鏡科普”（下稱大圓鏡）以一己之力帶火了一個賽道。

所謂“AI科普”，是指利用AIGC技術(shù)將硬核晦澀的科學原理轉(zhuǎn)化為敘事緊湊、視聽生動的影像內(nèi)容。去年7月，大圓鏡以一期解讀人體免疫系統(tǒng)的AI視頻登頂B站全站榜首，與何同學等頂流真人博主同榜亮相。

截至目前，這條視頻播放量已突破900萬，并在登頂期間創(chuàng)下了“萬人同時觀看”的高光紀錄。

命運的齒輪開始轉(zhuǎn)動。這不僅讓大圓鏡一躍成為知識科普圈最火的AI博主，也讓“AI+科普”成了自媒體內(nèi)容創(chuàng)業(yè)的熱門賽道。

從《生命科學簡史》《大腦簡史》到最新的《宇宙簡史》系列，大圓鏡的內(nèi)容多從歷史脈絡(luò)切入，系統(tǒng)呈現(xiàn)某一科學領(lǐng)域的演進邏輯。其中《生命科學簡史》與《大腦簡史》作為播放量最高、影響力最突出的兩個系列，直接帶動賬號粉絲實現(xiàn)爆發(fā)式增長。

僅去年6月到11月，大圓鏡全網(wǎng)粉絲增長突破200萬。在B站、抖音、視頻號等平臺，其作品憑借動輒千萬級播放、數(shù)十萬點贊的亮眼表現(xiàn)頻頻破圈，堪稱過去一年“AI+科普”賽道的現(xiàn)象級賬號。

據(jù)新榜旗下抖音數(shù)據(jù)工具新抖，大圓鏡從去年8月中旬開始迅速漲粉，粉絲量一個月內(nèi)從20萬躍升至100萬。期間發(fā)布的爆款《死亡邊界》幾天內(nèi)就在抖音拿下3600萬播放、單條視頻全網(wǎng)帶來40萬漲粉。

與其他類型的AI賬號相比，AI科普的獨特之處在于，它很大程度上會讓觀眾更關(guān)注內(nèi)容本身，評論區(qū)也更聚焦于知識討論。同時，AI能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)實拍難以完成的鏡頭，拓展知識科普內(nèi)容的視覺表達邊界，有網(wǎng)友甚至盛贊大圓鏡制作的AI視頻“比部分百大UP的視頻質(zhì)量好”。

隨著AI生成與真人創(chuàng)作的界限逐漸模糊，未來AI將成為內(nèi)容創(chuàng)作不可或缺的一環(huán)。帶著對大圓鏡團隊的好奇，最近我們和大圓鏡工作室負責人/總導演鄭明鍵聊了聊，試圖拆解他們持續(xù)產(chǎn)出優(yōu)質(zhì)AI科普內(nèi)容的方法論。這也是他們首次對外公開完整的幕后工作流。

半年漲粉超200萬，

揭秘大圓鏡團隊的爆款工作流

大圓鏡誕生之初，邏輯和大多數(shù)入局者無異，想借助AI極致的生產(chǎn)效率，實現(xiàn)一人團隊架構(gòu)下的“降本增效”。

作為天橋腦科學研究院（TCCI）孵化項目，大圓鏡工作室的成立，與創(chuàng)始人陳天橋?qū)I及腦科學領(lǐng)域的持續(xù)關(guān)注密不可分。項目的啟動，一方面源于陳天橋要求公司所有業(yè)務(wù)線“All in AI”的戰(zhàn)略；另一方面也源自他本人對這一交叉領(lǐng)域前沿的長期興趣和探索。

2024年10月，團隊初始成員是鄭明鍵。他是一名剛剛碩士畢業(yè)的年輕導演，本碩學的都是電影專業(yè)。當時賬號以日更短視頻為主，探索的方向不止AI科普。

僅僅幾個月后，大圓鏡團隊就開始擴張，至今已有20位成員，并計劃在2026年2月擴充至30人左右，團隊職能覆蓋編導、剪輯、文案、音頻和運營。鄭明鍵則作為大圓鏡工作室負責人/總導演，把控賬號整體內(nèi)容、AIGC工作流及團隊管理。

大圓鏡內(nèi)容團隊

前排左起第三位為鄭明鍵

據(jù)他介紹，其中由編導和剪輯組成的視頻組，承擔了大圓鏡內(nèi)容制作流程中最為復雜、也是最耗費時間和人力的環(huán)節(jié)。

從整體制作流程來看，大圓鏡已經(jīng)建立起一套從文案到配音的全AI工作流。大致可以分成以下環(huán)節(jié)：

圖片由Gemini生成

首先，團隊確定選題后，文案組會基于教材與權(quán)威文獻梳理科學史脈絡(luò)，并通過ChatGPT、DeepSeek、Gemini等大語言模型輔助撰寫內(nèi)容，同時交叉驗證信息的準確性；

隨后，定稿的文案會交給音頻組使用ElevenLabs生成旁白配音、視頻組則根據(jù)文案構(gòu)建分鏡腳本。以一個7至8分鐘、約200個鏡頭的大圓鏡視頻為例，腳本會先由人工撰寫出40至50個核心鏡頭，確立影片節(jié)奏、影調(diào)和敘事邏輯，再通過ChatGPT或Gemini生成其余約160個鏡頭，最后由編導統(tǒng)一篩選、修改與優(yōu)化；

來到最核心的生圖環(huán)節(jié)。視頻組會用Midjourney生成這200個鏡頭。整個制作過程70%的時間都花在這里，因為畫面構(gòu)圖、人物關(guān)系、影調(diào)決定著全片質(zhì)感。“生圖報廢率約10:1，即一個鏡頭平均生成10次才能定稿，我們會生成2-3次確定大致效果，再利用Nano Banana Pro或即夢進行細節(jié)修改，通常修改10輪才能定下一張圖”；

大圓鏡團隊的Midjourney跑圖頁面

接著進入圖生視頻環(huán)節(jié)，動態(tài)鏡頭主要使用即夢生成，靜態(tài)寫實類鏡頭則通過可靈生成。最后生成好的視頻片段，會在剪映中完成剪輯與合成。

基于這套工作流，大圓鏡團隊在實踐中獲得了一個反直覺的發(fā)現(xiàn)：AI的“缺陷”應(yīng)用到知識科普上反而形成了優(yōu)勢。

對于追求視覺表現(xiàn)力的影視創(chuàng)作而言，AI生成的鏡頭有時會過于“四平八穩(wěn)”甚至呆板，但在面向大眾的知識傳播中，這恰恰成了優(yōu)點。“過于強烈的導演思維鏡頭容易干擾知識傳達，所以我們的編導會修改其中約50%到80%的AI鏡頭，融入作者表達，同時保留部分AI鏡頭。”

大圓鏡視頻組用Nano Banana Pro修改圖片

配音方面，團隊也曾嘗試使用真人配音，卻意外遭到用戶反對。

鄭明鍵分享了這樣一個插曲：“早期我們使用一個自訓練的AI配音，后來覺得粉絲支持度這么高，應(yīng)該改用真人配音來增強互動感。結(jié)果在B站和抖音上，80%的評論都在說‘求求了，換回原來的AI配音吧’，甚至有人問‘你們是欠費了嗎？我可以幫你們續(xù)費’，我們很聽勸，在宇宙系列中又重新用回了AI配音。”

雖然AI配音目前還做不到完全擺脫“機械感”，但大圓鏡得到的用戶反饋卻是“AI冷靜、客觀的語調(diào)”讓他們更容易聽進去，相反真人配音難免會帶入個人情感，不利于傳遞高密度信息。

后期剪輯根據(jù)AI生成的旁白配音匹配畫面

對知識科普來說，如何平衡內(nèi)容的嚴謹性和AI想象力是最大的難題。為此，大圓鏡的文案和畫面都會交由專家進行最終審核。鄭明鍵坦言，目前的技術(shù)痛點在于：以往傳統(tǒng)手段制作可以非常精確呈現(xiàn)分子結(jié)構(gòu)、原子結(jié)構(gòu)，但現(xiàn)在的AI哪怕盡了全力，在微觀精確度上還是會出問題。

這也引出了一個核心矛盾：如何既保證科普內(nèi)容的嚴謹，又發(fā)揮AI的視覺創(chuàng)造力？大圓鏡采取的策略是“用抽象表達規(guī)避誤導”，例如像細胞吞噬這類微觀科學內(nèi)容，他們首先會嘗試1:1還原真實科學過程，如果目前的AI技術(shù)做不到精確還原，就會改用高度藝術(shù)化、完全抽離的方式去表達。

“在早期AI技術(shù)不夠完善時，這樣做是為了避免模棱兩可。如果你在嘗試還原真實場景時出錯了，會給觀眾帶來錯誤的知識普及；但如果我們足夠?qū)懸獗磉_，比如直接把細胞處理成一個‘動畫衛(wèi)士’去吞并敵人，觀眾就能立刻明白這是一種藝術(shù)化的表現(xiàn)方式。”鄭明鍵說。

從模擬實拍到“上天入地”，

大圓鏡如何打造AI時代的科普內(nèi)容？

在形成如今相對成熟的內(nèi)容模式之前，大圓鏡實際上經(jīng)過了多次試錯和方向調(diào)整。

鄭明鍵認為，無論是早前追求日更的短視頻嘗試，還是近期的科學家系列，核心都是陷入了“用新工具模仿舊范式”的陷阱。

“我們嘗試過用AI盡可能地還原歷史場景，但結(jié)果卻并不理想。”他以一期從愛因斯坦生平為主線串聯(lián)科學史的內(nèi)容為例，指出那是一期投入巨大卻反響平平的視頻，關(guān)鍵問題在于用的是傳統(tǒng)線性敘事和實拍邏輯來做AI內(nèi)容。

“AIGC時代的視聽語言，不應(yīng)該是對攝影機語言的拙劣模仿。如果只是把AIGC當作實拍的平替或降本增效的工具，那么做出來的東西在觀眾眼里就是偷懶、不真誠的內(nèi)容。”

這次挫敗讓團隊意識到，AIGC的核心優(yōu)勢在于為觀眾提供一種全新的、更具沉浸感的科普內(nèi)容。正如爆火的《免疫的陰影》所呈現(xiàn)的，AI能瞬間帶觀眾回到19世紀，也能讓創(chuàng)作者在7分鐘內(nèi)橫跨多個時代、對話數(shù)位科學家。這在傳統(tǒng)影視工業(yè)中需要天價預算和漫長周期，而AI卻能以低成本高效實現(xiàn)同等質(zhì)量的內(nèi)容。

正是這一認識，成為大圓鏡從科普紅海殺出的差異化優(yōu)勢。在鄭明鍵看來，放棄模仿實拍，去探索一套屬于AIGC原生的、能夠上天入地、穿越時空、無縫連接宏觀與微觀世界的視聽語言，為大圓鏡在知識科普賽道積累了先發(fā)優(yōu)勢。

他進一步解釋說，很多頭部博主的科普視頻會用到三維動畫來解釋抽象概念，但傳統(tǒng)方式的問題在于，當畫面從這些精美的動畫切換回實拍鏡頭時，會產(chǎn)生明顯的割裂感。

而AI解決了這個問題，它能在微觀和宏觀畫面之間保持完全一致的質(zhì)感與影調(diào)。觀眾可以跟隨鏡頭潛入身體，探索RNA、DNA的微觀景象，下一秒又從眼球中穿梭而出，拉回現(xiàn)實時空，旋即滑入另一個時代。這種流暢的、超越物理限制的敘事，是傳統(tǒng)制作無法實現(xiàn)的。

“如果我們今年（2026年）才起步，大圓鏡能不能被看到，其實是個問號。”鄭明鍵坦言，“我們占據(jù)了先機。早期90%的關(guān)注者是因為‘AI竟然能做成這樣’而來。大家最初甚至不太關(guān)心內(nèi)容本身，只是好奇AI所能達到的畫面上限。會用AI，在當時就是一種標簽。”

在視覺呈現(xiàn)上，很多網(wǎng)友會在評論區(qū)感嘆大圓鏡“調(diào)教”AI的功力，甚至調(diào)侃“博主的提示詞可能和作文一樣長”。

但在鄭明鍵看來，和AI溝通的本質(zhì)，其實和在片場跟攝影師溝通一樣。只需把Midjourney想象成攝影師，用結(jié)構(gòu)化的文字詳細告訴它，你要什么樣的影調(diào)、構(gòu)圖是怎樣的、畫面角度如何、人物性別和動作是什么。

比文字指令更直接、更有效的是參考圖。早期團隊嘗試過歐洲電影的高對比風格，如塔可夫斯基和伯格曼的作品。在Midjourney中將參考圖丟給AI，AI學習完并生成滿意的樣片后，把樣片保存下來即可成為后續(xù)鏡頭的參考底圖，從而形成屬于自己的風格種子。

“在我們整個生圖環(huán)節(jié)里，參考圖是第一要素，權(quán)重最高，所以我們會把導演風格、電影參考放在提示詞的第一行，構(gòu)圖和內(nèi)容放在后面。”

應(yīng)用Midjourney風格參考和人物參考功能界面

文生圖環(huán)節(jié)主要聚焦畫面內(nèi)容、人物和影調(diào)，剔除所有動態(tài)信息。“整個過程已經(jīng)形成規(guī)范，我們會進行10輪篩選：第一輪保構(gòu)圖，第二輪調(diào)影調(diào)，第三輪修正人物結(jié)構(gòu)，以此往下推，直到成片符合要求。Midjourney無法處理的圖片，就丟給圖片編輯能力更強的Nano Banana。”

圖生視頻階段則提示詞越簡單越好。在文生圖階段，鄭明鍵表示“團隊恨不得跟Midjourney聊上一天一夜”，但一旦進入圖生視頻，他們會更注重遵循電影敘事邏輯，用具體動作來代替抽象的情感描述。

比如表達“悲傷”，悲傷不一定要流眼淚，可能是一個克制的低頭動作。至于鏡頭運動，只需簡單的推、拉、搖、移，越簡單越好。鏡頭運動如果太花哨，形式就會大于內(nèi)容，讓觀眾感到困惑。

與其說大圓鏡團隊是“擅長寫提示詞”，不如說他們真正走通的，是一條將傳統(tǒng)影視經(jīng)驗融入AI制作的新路子。對話過程中，鄭明鍵反復強調(diào)“生圖先行”原則，他認為必須在靜態(tài)圖像階段鎖定構(gòu)圖、影調(diào)和表達意圖，再進入動態(tài)生成，這樣才能最大程度保留作者表達。

并且為了適應(yīng)AI生成的特點，大圓鏡團隊目前主要采用豎屏格式。鄭明鍵指出，去年爆火后他們曾嘗試制作橫屏視頻，但實際測試發(fā)現(xiàn)了兩個問題：一是豎屏在手機端觀看時沉浸感更強；二是橫屏信息量更大、背景更復雜，容易暴露畫面缺陷和“穿幫”，而豎屏則能有效規(guī)避這類細節(jié)問題。

AI時代的科普長跑，

純AI制作反而更“費人”

盡管靠著AI在科普賽道上殺出重圍，但大圓鏡今年卻將目光放在了擴充團隊規(guī)模、打造內(nèi)容護城河上。

隨著AI工具日益普及，鄭明鍵認為AI創(chuàng)作的學習成本正在迅速降低。一方面，AI創(chuàng)作Agent的涌現(xiàn)，讓工具使用越來越簡單；另一方面，大圓鏡賬號目前缺乏鮮明的IP屬性，也沒有實拍內(nèi)容。在他看來，這種模式很容易被復制，無法在技術(shù)上形成壁壘。

與此同時，賽道格局也有了新變量。鄭明鍵注意到，芳斯塔芙等頭部科普博主，已經(jīng)開始嘗試應(yīng)用AI。雖然大圓鏡建立起了一定的先發(fā)優(yōu)勢，但隨著AI內(nèi)容常態(tài)化、粉絲接受度提高，頭部博主的轉(zhuǎn)型和入局，勢必會讓市場競爭更加激烈。

為應(yīng)對這一變化，大圓鏡計劃今年將團隊規(guī)模擴大至30人，并進行更多的內(nèi)容嘗試和迭代，目標是從單一賬號發(fā)展成內(nèi)容矩陣，覆蓋大眾科普、深度解析、人文故事及創(chuàng)始人IP等多個維度。制作上也不局限于AI制作，會嘗試“傳統(tǒng)實拍+AI”結(jié)合的形式進行內(nèi)容創(chuàng)新。

從最初以“降本增效”為目標的AI視頻嘗試，到如今大圓鏡成為知識科普界“最會用AI的博主”，過去一年AI生成圖像與視頻能力的提升，觀眾對AI內(nèi)容的品質(zhì)要求也在水漲船高，最終推動制作標準不斷抬升，人力和算力都在加大投入。

“我們不會因為內(nèi)容是AI生成的就降低標準。”據(jù)鄭明鍵透露，目前大圓鏡每分鐘視頻的制作成本約為800元，一條8分鐘的視頻僅算力成本就達6000元左右。

為拓寬選題來源，他們還面向粉絲開發(fā)了一款名為“大圓鏡”的App，目前日活躍用戶數(shù)（DAU）穩(wěn)定在2500左右。大圓鏡App旨在提供優(yōu)質(zhì)、前沿的科普文章，與側(cè)重于“科學史”的視頻賬號形成互補關(guān)系。

在App中，粉絲可通過點贊參與“沖榜”，每周榜首話題將被制作成視頻。例如子賬號“大圓鏡新知”聚焦的就是此類前沿科學內(nèi)容。如果某一話題長期位居榜單第一，大圓鏡團隊就會考慮將其開發(fā)成長線系列，如《宇宙簡史》正是源于宇宙話題在應(yīng)用上的持續(xù)熱度。通過這種機制，粉絲直接參與到大圓鏡的選題環(huán)節(jié)，實現(xiàn)了“內(nèi)容共創(chuàng)”。

提及未來商業(yè)化規(guī)劃，鄭明鍵表示團隊希望探索“大圓鏡”App的商業(yè)化路線，而大圓鏡科普主賬號仍然保持公益性，面向所有對泛科學知識感興趣的用戶群體，不以短期數(shù)據(jù)和變現(xiàn)為目標。

“如果說視頻賬號是為了放大品牌影響力，那么App則是為了沉淀對科學內(nèi)容有剛需的核心用戶。App里的文章風格延續(xù)了大圓鏡一貫的趣味性與專業(yè)性。大家在里面聊科學話題，既能給我們提供創(chuàng)作靈感，也形成了一個同頻交流的圈子。”

在鄭明鍵看來，AI時代最令人振奮的一點，是創(chuàng)作權(quán)不再專屬于擁有巨額預算和龐大團隊的機構(gòu)。如今人人都可以成為“導演”，AI則是隨時待命、為你服務(wù)的專業(yè)劇組。只要你有想法與內(nèi)容，就可以實現(xiàn)從0到1、從想法到成片的創(chuàng)作。

大圓鏡的走紅便是力證。“我們并沒有所謂的黑科技或私有模型，用的工具就是大家在網(wǎng)上能搜到的工具。對于新人創(chuàng)作者來說，與其用AI復刻傳統(tǒng)視聽語言，不如去挖掘只有AI時代才能實現(xiàn)的敘事與視覺。只有這樣，才能在內(nèi)容紅海中，開辟出真正屬于新技術(shù)的表達空間。”他說。

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