工具割裂
剧现、视频生成平台、剪辑工具各有一套项目和镜头编号。素材、版本、修改记录对不上，换一个项目就要重建一次。
捷成科技 技术规划
2026.10.29
研究院筹建与制作平台整合
2027 年
技术工作规划
一次关于组织、平台、能力与预算的年度安排
2,000万元年度预算
13人年末编制
2个主研究课题
6-10个真实项目
汇报人 周煜东
初次汇报
2,000 万元、13 人，用 6 至 10 个真实项目验证 AI 价值
2027 年不求全面铺开，主线只有一条：把 AI 装进真实制作流程，用项目结果验收。
组织
CTO 统筹研究院与 AI 应用开发两条线，共用一份需求队列、一套架构和一本成本账。
平台
接管剧现与视频平台，统一项目、镜头、版本和成本，打通创作准备与镜头交付。
能力
文本、项目记忆、检索与视频理解进入平台；模型服务统一入口、计量和结算。
结果
两个团队持续使用，6 至 10 个项目完成评价；周期降 20% 到 30%，合格镜头成本降 20%。
2027 五个重点
整合制作工具形成业务采用交付领域能力建立模型服务开展合作研究
投入已经发生，却没有留下可复用的资产
能力零散
模型调用没有统一入口，版本、配额和成本无法归集。研究做完的能力，进不了下一个项目的流程。
价值说不清
没有项目级基线，效率与成本改善无法证明。投入只能按感觉判断，也难决定下一年的取舍。
2027 年的问题只有一个：
怎样让每一次投入，都沉淀为下一个项目能直接使用的能力。
平台先于模型，真实项目是唯一标准，研究只做长板
01
平台先于模型
流程、数据和成本账都在平台上。平台不统一，模型再好也只停在演示里。先把容器做好，再往里装能力。
02
真实项目是唯一标准
演示、生成条数、自研调用比例都不算结果。制作团队持续使用、项目按时交付、成本真实下降，才算数。
03
研究只做长板
文本、检索、数据评测自己掌握；视频适配和更深的记忆方法借助外部合作，不铺全栈，也不做第三个主课题。
一个 CTO、两条线、三地一本账，技术责任收口到一个人
CTO 兼研究院负责人1 人
研究院及公共技术
6 至 8 人文本与后训练
检索与视频理解
推理平台
MLOps 与数据工程
2027 交付文本主版本、记忆模块
检索服务、模型网关、评测基线
应用开发
4 至 5 人平台接管
AI 工作流与集成
前端与制作交互
全栈、素材与测试交付
2027 交付统一工作台、任务与版本、评审与重做、素材与成本台账
| 角色 | 负责范围 |
|---|---|
| 业务负责人 | 内容方向、制作组织、发行投放、营收 |
| CTO | 技术路线、产品技术优先级、架构与质量、人员与研发预算 |
| 共同验收 | 采用率、交付周期、项目质量、成本改善 |
上海为 CTO 稳定基地，广州设业务共创与验收接口，北京承接现有研发；三地共用一份需求队列、一套架构、一本成本账。
2027 年只做五件事，每件都有交付物和主责团队
| 年度重点 | 计划交付 | 经营目的 | 主责 |
|---|---|---|---|
| 整合制作工具 | 统一项目、剧本、人物、素材、镜头、任务、评审和成本 | 打通创作准备与镜头交付两条流程 | 应用开发 |
| 形成业务采用 | 两个制作团队持续使用；全年 6 至 10 个真实项目完成评价 | 验证质量、效率和合格交付成本 | 应用开发 + 业务 |
| 交付领域能力 | 文本风格、项目记忆、检索与视频理解进入平台 | 能力进入生产，不只停在实验 | 研究院 |
| 建立模型服务 | 统一接入、部署、计量和成本归集 | 形成与算力运营方的结算接口 | 研究院 |
| 开展合作研究 | 1 至 2 个可独立复现的成果包 | 形成论文、技术报告或联合展示 | 研究院 |
一个项目空间、两条流程，每处修改都能追到镜头和成本
创作到制作准备
01选题或改编
02故事与剧本版本
03人物与场景设定
04分镜与镜头计划
05业务审核
镜头到剪辑交付
01参考检索
02生成
03审阅与失败定位
04局部修改
05可用镜头归档
06素材包与交接
统一编号
项目、镜头、素材来源、人物设定、模型版本、候选结果、人工修改、采纳原因、调用成本。
变更传导
改剧本或人设后，自动识别受影响的镜头和版本，由制作人员确认后局部重做。
首批场景
一个高频短剧场景、一个精品内容场景；发行按明确任务接入，影游互动只保留小试接口。
首年自研聚焦文本、检索和数据评测，视频适配交给合作
| 方向 | 2027 年产出 | 实现方式 |
|---|---|---|
| 文本创作 | 20 至 30B 级主底座 1 个，2 至 3 种风格适配，覆盖故事、剧本、台词与改编 | 内部 |
| 项目记忆 | 人物、设定、事件、时间线、决策和版本模块，接入剧现及视频项目 | 内部原型，深度方法合作 |
| 检索与理解 | 授权素材库、混合检索与重排、视频结构分析；首批约 1,000 小时，年度最高 5,000 小时 | 内部 |
| 视频适配 | 1 至 2 类高频镜头或一致性问题的候选适配，至少一项形成可复现试验 | 合作团队 |
| 推理优化 | 完整成本与性能基准，至少一项通过真实项目验收的优化方案 | 研究院 + 运营方 |
| 科研资产 | 1 至 2 个完整研究成果包，代码、配置、模型、评测与文档可交接 | 全部 |
方向全覆盖不等于每个方向都训独立模型。连续两轮独立验证没有实质改善，就暂停扩量，保留结果和原因。
不持有 GPU 资产，但要掌握模型入口、计量和结算
业务与应用
制作项目
通过统一接口调用模型能力，不直接绑定某个模型或某批资源。
CTO 与研究院
模型服务层
统一鉴权、路由、配额、部署、版本、日志和成本归集，为应用提供稳定接口。
运营主体
算力运营层
物理运行、资源交付、服务窗口与故障处理；研究院对接资源状态并监测模型层。
资产主体
算力资产层
设备采购、融资与持有；资产成本不进入本预算，研究院按约定取得可用资源。
400 万元研发算力，其中训练 350 万元、推理性能实验 50 万元；合作实验配额 120 万元已包含在内。计量口径：文本按 token，视频按任务、输出规格与生成时长；生产消耗另行结算。
350 + 50 = 400五个数字定义成功，其他指标不作为验收依据
6-10个真实项目完成评价全年累计
60%核心流程采用率Q4，试点范围
20-30%可比中位周期缩短同质量、同类型任务
20%必要返工次数下降区分主动修改与质量返工
20%合格镜头综合成本下降含生成、重试、筛选与人工
怎么验收
同质量、同类型任务对比；Q1 根据现有平台和真实项目校准基线；两个团队 Q2 连续使用 8 周，按真实流程记录核算。
不作为依据
演示与未采用产物不计入；生成条数、自研模型调用比例、自动化比例都不能替代质量、周期与成本结果。
外部合作只开两个主课题，150 万元，尾款留到接管完成
| 合作包 | 金额 | 交付内容 |
|---|---|---|
| 主课题 A：视频推理与生产优化 | 60 万 | 方法、基准、代码与真实项目评价；训练配额 40 万，未发生不支出 |
| 主课题 B：视频适配或叙事记忆 | 40 万 | 适配器或记忆模块、独立评测、消融实验和接口；Q1 按瓶颈二选一 |
| 应用算法短项 | 30 万 | 检索、理解或其他明确业务问题的可复现改进 |
| 复现与技术专家支持 | 20 万 | 诊断、复现、技术移交和必要评审 |
20%启动
30%中期
40%成果验收
10%完整移交
选题、业务数据、独立评测和工程接管留在内部。预付不超过 20%，至少 10% 留至接管完成；按约完成且有完整证据的负结果可以验收，但不自动进入下一阶段。
从 10 人扩到 13 人，7 月按业务验证结果决定是否扩编
年初10人
7 月13人，上限
年末13人
平均在岗 11.5 人 人员预算 900 万元 满编年化 941 万元
研究院及公共技术 6 至 8 人
- CTO 兼研究院负责人1 人，全年
- 现有算法与工程骨干2 人，全年
- 文本与后训练负责人1 人，全年
- 检索与视频理解工程师1 人，全年
- 推理平台工程师1 人，全年
- 推理优化及 MLOps 工程师1 人，7 月起
- 数据工程师1 人，7 月起
应用开发 4 至 5 人
- 应用技术负责人兼后端1 人，全年
- AI 工作流与模型集成1 人，全年
- 前端与制作交互1 人，全年
- 全栈与素材资产集成1 人，全年
- 测试与交付工程师1 人，7 月起
先盘点现有人岗的能力、意愿和可用工时，再补缺口。高校与顾问不计正式编制；CTO 薪资只计一次。
2,000 万元怎么分：人员 900、算力 400、数据评测 150
人员成本
900
模型训练算力
350
推理性能实验
50
数据与专家评测
150
研发设施与工具
70
业务试制与共创
90
模型服务平台
70
高校及研究合作
150
产品与交接顾问
30
设备、招聘、差旅
40
预备费
100
按用途
- 业务研发
- 1,400
- 战略科研
- 500
- 预备费
- 100
按审批
- 基础预算
- 1,600
- 条件科研
- 300
- 预备费
- 100
人员占 45%。应用侧其他开发、生产 token、GPU 资产与办公室租金不在本预算，评价项目收益时纳入完整成本。
钱按季度走，也按成果释放：上半年 750 万，下半年 1,150 万
Q1
370 万- 完成平台、人员、数据与部署接管
- 1 个真实项目贯通剧本到分镜到生成
- 统一模型入口初版，研究选题定稿
决策：确认质量、工时与成本基线
Q2
380 万- 两个制作团队连续使用 8 周
- 文本、检索、项目记忆进入流程
- 视频推理实验报告，项目级计量上线
决策：7 月是否扩编，主课题遴选
Q3
576 万- 按需求扩至最多 13 人
- 两个主课题中期复现
- 局部修改与反馈定位完善
决策：条件预算按成果释放
Q4
574 万- 累计 6 至 10 个真实项目评价
- 1 至 2 个研究成果包
- 年度模型服务收支与业务贡献报告
决策：2028 保留、扩大或停止
基础预算 1,600 万
按季度管理，按实际入职、项目和合同付款；未使用额度不要求花满，季度金额是支出计划，不是拨付承诺。
条件科研 300 万
经独立验证和季度评审释放，Q3 释放 50%；训练 170、推理实验 20、数据 30、设施 10、研究合作 70。
预备费 100 万
明确新增事项、责任人和验收条件后审批，不预分配到季度；经营变化时先调未承诺的实验规模。
四条边界，第一次汇报就说清楚哪些不做承诺
01
不承诺首年回本
业务研发 1,400 万元若全靠 20% 降本回收，需要约 7,000 万元可比成本基数并全年实际覆盖。这是回收条件的测算，不是首年收益承诺。
02
不预先锁定模型
按正式选型时的质量、部署成本、权重可用性和训练及商业许可决定，不押注单一型号，也不因某一家的报价改变技术路线。
03
不追单一利用率
算力混部是否有效，以端到端性能和成本判断，不看利用率一个指标。闲时资源撮合只作为独立机会验证。
04
不混淆研发与生产
生产 token、推理 GPU、办公室租金和行政费用不在本预算，由相应主体承担；项目收益评价时纳入完整成本。
本次请批准三件事，同步启动六项交接
请批准
- 01组织与授权确认职位、汇报关系、团队范围和批准预算内的岗位配置权。
- 02年度预算2,000 万元，基础 1,600、条件科研 300、预备 100。
- 03研究合作两个主课题合计 100 万元，按里程碑付款，尾款留到接管完成。
同步启动
| 任职和管理授权 | 公司管理层与 CTO |
| 人员与工作安排 | CTO 与 HR |
| 平台及运行交接 | 应用负责人及原团队 |
| 业务试点与预算 | 业务、财务与 CTO |
| 算力与模型服务 | 授权经营主体与 CTO |
| 既有合作切换 | 相关主体及财务 |
技术接管和小范围验证可在已有授权内推进；大额支出和跨主体长期服务，随相应授权及资源落实。
2027
让每个项目都比上一个
更快、更省、更可控
周煜东2026 年 10 月 29 日初次汇报