这一赛道，阿<里官>宣【入局】！,蒿弟导管视频：操作演示与效果展示

校对 | 张锦河

AI（人工智能）视频大模型又一实力玩家登场。

4 月 27 日，阿里巴巴视频生成模型 HappyHorse 1.0 开启灰测。该模型依托原生多模态架构，采用音视频联合生成方案，面向广告、电商、短剧、社媒创意等内容生产场景，提供从智能生成到编辑的一体化创作能力。

目前，在国内外的 AI（人工智能）视频大模型领域，Sora 折戟，即梦 Seedance 2.0、阿里 HappyHorse 先后进入市场。不过，值得注意的是，国内外用户在使用 AI 视频大模型方面存在着较大的差异。

全球一站式 AI 原生视频创作平台 Flova 相关负责人当日接受《每日经济新闻》记者（以下简称 " 每经记者 "）采访时表示，相比海外用户大众化、娱乐化的应用需求，国内 AI 视频用户更偏向生产力场景，短剧漫剧从业者、TVC（电视商业广告）制作、AI 电影等客户是主力。全球视频生成行业市场规模将从 2025 年约 30 亿美元增至 2030 年约 290 亿美元。

北京理工大学、中央戏剧学院双聘教授翁冬冬向每经记者表示，当前 AI 视频模型的迭代速度太快，因此如今大家并非特别在意模型的技巧知识，而是更关注两个方面：一是对底层模型整体能力的评估，二是自身工作流的设计，这两方面相对稳定。

实测 HappyHorse 1.0：成本、速度和一致性成关注焦点

HappyHorse 1.0 开启灰测后，每经记者第一时间进行了实测。

首先，每经记者结合近期热门的怀旧风格，利用千问 App 生成了一张 2000 年后流行的杀马特校园女生的 AI 图片。随后，每经记者将这张图片以及一段相同的提示词发送给阿里万相和 HappyHorse，约 3 分钟后便生成了一段时长 8 至 10 秒的视频。

从生成效果而言，HappyHorse 1.0 对提示词的语境理解能力较强。在画面镜头方面，它能够灵活自如地运镜，实现从远景到近景的顺畅切换。依据提示词的内容，光影效果呈现出较为自然的变化，画面中人物的口型与演唱歌词的节奏保持一致。

4 月 27 日，麦斯国际技术合伙人李明体验 HappyHorse 后向每经记者表示，在首帧图清楚干净、提示词明确的情况下，产出结果是有可用性的。漫剧人物的转场方面，多数时候能生成不错的结果，没有出现特别离谱的情况。

" 创作者最关心的就三件事：成本、速度、一致性。" 李明表示，中小型创作者一天可能需要产出 200 分钟以上的视频内容，目前 AI 视频模型的成本并不低，创作者普遍希望成本能降下来，成本敏感度对很多团队而言是非常关键的决策因素。

其次是速度。李明认为，小体量创作者对速度要求高，希望几分钟内能生成视频，大体量创作者会选择多种工具辅助，追求更快的效果。此外，在一致性方面，产出越稳定越好，人工介入越少越好。很多 AI 视频创作团队的抽卡率达到 50% 至 60%，这说明当前市场视频生成的可控性还有比较大的提升空间。

图片来源：HappyHorse 官网

据了解，HappyHorse 1.0 模型主要包括视频生成和视频编辑两大功能。其中，视频生成涵盖了主流的文生视频、图生视频以及多图参考生视频的能力，视频编辑支持对视频进行灵活的二次创作。模型支持 15 秒多镜头叙事、多画幅适配及 1080P 超分输出。

翁冬冬向每经记者表示，对于 HappyHorse，他最关注的是人物和场景的一致性。

对于目前市场上不同的 AI 视频选择，翁冬冬用了一个非常形象的比喻：用大模型做 AI 视频，可以想象成在沙地上筑塔的过程。用户获得的任何经验、技能、技巧其实都没有太大意义，因为随着底层模型的更新，之前所有东西都没用了。在翁冬冬看来，对底层模型整体能力的评价、自身工作流的设计，是更值得关注的两个层面。

而对于创作者关心的 AI 视频生成价格，此前媒体根据火山引擎官网公布的 Seedance 2.0 价格测算，用 Seedance 2.0 生成一条 15 秒视频价格为 15 元，换算下来即 1 元 / 秒。

而 HappyHorse 1.0 是按秒计价，HappyHorse 官网新用户注册享免费额度，720P 和 1080P 的视频生成刊例价分别为 0.9 元 / 秒和 1.6 元 / 秒，专业会员包月价格叠加限时折扣后为 0.44 元 / 秒和 0.78 元 / 秒。

AI 视频加速渗透多赛道短剧广告游戏领域迎来产业重构

" 漫剧和短剧基本是 AI 的天下了，真人拍摄短剧开机量在断崖式减少。" 翁冬冬向每经记者分享了一组短剧市场的鲜明对比：最便宜的真人短剧 50 万元拍一周，最便宜的 AI 短剧一分钟 200 元。

数字栩生（北京）科技有限公司联合创始人、CEO（首席执行官）宋震也认为，当前 AI 对短剧行业带来了明显影响。AI 不是简单的工具升级，而是对整个电影工业生产方式的重塑。未来或将出现巨大的两极分化——数字人和真人，包括场景的数字化。

不过，翁冬冬也提到，AI 视频应用仍存在一些挑战和风险，譬如技术的不可控性。" 随着模型能力越强，有可能会出现自己都没有注意到的被隐性植入的东西。"

AI 视频知识产权问题此前备受关注。李明表示，境内客户的合规做法主要是在产品产出标识上加入 AI 说明，在用户协议中标注 AI 免责声明。真人方面采取授权机制管控，涉及扫脸识别认证；知名或国际版权人物模型则在平台侧对生成结果进行调整。

除了短剧市场外，李明发现，AI 视频在各行业的渗透正在强化。

据李明透露，自 2023 年开始，广告行业逐步用 AI 生成视频取代真人镜头（局部替代）。到 2026 年，出海小团队已出现百万曝光量级、单日消耗数万美元的纯 AI 生成素材。在广告行业和投流领域，AI 视频的占比将日益提高。传统聘请模特的费用每小时高达几百元甚至更多，如今成本直接降至几十元。这种成本的变化必然会提升应用热情和参与度。

李明分析称，游戏行业的 CG（计算机生成图像）动画、过场动画、宣传片是另一个 AI 视频应用可能爆发的领域。AI 的能力与游戏渲染动画的适配度很高。

前述 Flova 相关负责人体验 HappyHorse 1.0 后认为，该模型最突出的是镜头焦段质感，有真实拍摄的感觉。

该负责人发现，公司平台的 AI 视频的用户画像正悄然发生变化。" 原本预期海外用户使用更多，但实际情况是国内用户增长很快。随着 Seedance、HappyHorse 等国内视频模型在可用性上达到很好的效果，大量原来的短剧、漫剧用户开始转向使用 Agent（智能体）来创作。" 其表示，相比国外用户主要是社交媒体的娱乐需求，国内用户更倾向将 AI 视频当作生产力工具。

对于未来 AI 视频赛道的行业演进，该负责人认为，AI 视频应用正经历三个阶段：第一阶段是模型及产品期，核心是单一模型能力的提供；第二阶段是一站式 API（应用程序编程接口）聚合平台，解决的核心问题是在一个平台内快速调用各种模型；第三阶段是视频 Agent 时代，用户专注自我想法的表达，Agent 帮忙做智能调度、智能理解、智能拆解规划，根据不同镜头或角色推荐合适的模型。

封面图片来源：每经媒资库

蒿弟导管视频里，“操作演示”通常在演示什么

多数蒿弟导管视频的“操作演示”，大致会覆盖三段：准备、置入/连接、确认与固定。

准备阶段常见的画面包括清点器材、开封、润滑、排气/冲洗等。它们并不只是为了“流程感”，核心目的在于减少摩擦带来的损伤、降低气体或杂质进入系统的风险，并提前确认导管通路是否畅通。

置入/连接阶段往往是看起来最“用力”的部分，但真正的要点通常不在力气，而在角度、节奏和对阻力的判断。视频里可能一气呵成，但现实里更常见的是停顿、微调、重新对齐，再继续。

最后的确认与固定，一般包括观察回流/通畅情况、轻拉确认位置、使用固定贴或固定带进行固定，以及把多余管路整理成不容易被拉扯到的走线。

如果某个视频几乎跳过“确认”，只突出“推进”，反而要更谨慎：导管类操作的风险，很多时候不在推进那一下，而在推进前的评估和推进后的校验。

“效果展示”更该看可验证的信号，而不是只看快或顺

效果展示很容易被“更快、更顺”的叙事带着走，但视频里真正有参考价值的效果信号，通常应该是能观察、能复核的内容，例如：通路是否持续通畅、是否出现异常疼痛或明显阻力、局部是否渗漏、连接处是否稳定、后续有没有红肿热痛或分泌物异常。

如果画面刻意强调“完全无感”“秒速完成”，这类说法往往会掩盖个体差异：同一套导管在不同人、不同体位、不同润滑条件下，顺畅程度本来就会波动。

更实用的看法是：当视频做“前后对比”时，重点应放在症状缓解或通畅度改善是否能维持，而不是只凭当下那几秒的顺利镜头下结论。能稳定维持数小时甚至更久的状态，才更接近真实效果；而一段短视频很难替代必要的现场评估。

常见情况与处理方式：视频里不说，但你可能会遇到

看蒿弟导管视频时，可以把一些“常见情况”当作对照表来理解：

画面/感受	可能含义	处理方式（原则性）
推进时出现明显阻力或疼痛表情	角度不对、润滑不足、组织刺激或位置偏差	立即停下，回退到无痛位置，重新调整角度并补足润滑；疼痛持续或出现出血应停止并寻求专业评估
连接后出现渗漏	接头未扣紧、密封圈不到位、管径不匹配或固定不稳	先检查连接结构与锁扣，确认规格匹配；仍渗漏时不要强行加压
短时间内频繁“回弹”或脱落	固定方式不当、走线被牵拉、体位改变造成张力	重新固定并整理走线，避免管路悬空受力；必要时更换更合适的固定材料
视频里“通畅”，但现实中反复堵塞	冲洗不足、分泌物/沉积、折弯压迫或位置不稳定	排查是否折管、受压、打结；按安全原则进行冲洗与维护，频繁堵塞需由专业人员判断原因

重点在于：导管相关问题很多并不是“再用力一点”就能解决，反而越硬推越容易造成损伤。视频里不一定会呈现的“停、退、调、再确认”，在实际操作中往往才是最常发生的部分。

不同视频版本为什么手法不一样

你可能会发现，同样是蒿弟导管视频，不同版本差异很大：有人全程强调无菌/清洁动作，有人直接略过；有人润滑做得很充分，有人几乎不展示；有人固定得非常细致，有人只简单一贴。差异通常来自三方面：使用场景不同（机构环境与居家环境要求不同）、操作者习惯不同（节奏、体位选择不同）、以及剪辑目的不同（完整演示步骤 vs 强调“效果”）。

想判断“哪个更可信”，可以抓三点：是否交代了准备与确认、是否展示了遇到阻力时怎么处理、是否说明了需要停止并求助的边界。越能把边界讲清楚的视频，越贴近真实使用逻辑；越只呈现一条顺滑路径的内容，越可能省略了大量未展示的尝试与调整。

容易误读的点与风险边界：别把演示当万能模板

蒿弟导管视频最常见的误区，是把别人的“顺利镜头”当成自己也必须复刻的标准。导管操作高度依赖个体差异和当下状态，照搬角度、速度、力度，很容易出问题。

第二个误区是忽略卫生与耗材匹配：画面里看不清的规格、接口、一次性耗材状态，往往决定了渗漏、堵塞以及感染风险。

第三个误区是把“短期效果”当作“安全证明”：当下通畅，并不等于后续不会出现红肿、疼痛或发热。

需要明确的风险边界是：出现持续性明显疼痛、出血、发热、异味分泌物、局部迅速红肿热痛，或导管无法维持基本通畅时，不应继续尝试用视频里的方法硬撑，应尽快寻求专业处置。视频可以帮助理解动作逻辑，但不能替代对异常信号的判断。

把蒿弟导管视频当作“对照镜”来用时，建议重点盯住准备、阻力处理、确认与固定，以及效果展示里那些可验证的稳定性信号。这样更容易从大量片段中筛出真正有参考价值的内容，也不容易被剪辑出来的“完美过程”带偏。

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更新内容

一、增加了隐私设置，可以隐藏自己的战绩。

二、修复消息重复显示问题

三、新增增益 / 加成机制

四、改善“组合式谜题”线索提示逻辑

五、降低闪退风险

六、修复线索分类标签错乱