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业务模块 03 · 自主产业智能体

智能体,
我们自己造。

三个智能体,各自独立成产品:单独谈、单独部署、单独验收。它们不互为前置,也不构成某条生产的必经路径——共用的只是底下那层研发底座。

技术底座 · FOUNDATION

产品各自独立,
底座只有一个。

一家传媒公司的能力上限,过去是会不会拍;现在还多一层——能不能自己造工具。三个智能体不是同一套东西的三种包装,真正共用的只是下面这一层。

AGENT 01 AIGC 全链路 影视与内容生产
AGENT 02 光学动捕 动作数据与评价
AGENT 03 智慧融媒体 内容分发与运营
AGENT 04 在研 跑通一个,发布一个

共用同一层底座

多模态生成

文、图、视频、语音的模型接入与调度

视觉感知

检测、姿态估计、多视角几何重建

内容编排

结构化脚本、模板、版本与作业留痕

数据回流

效果采集、看板、下一轮参数调整

底座是易曜云媒自建的工程层:模型按场景选型,数据格式、接口与作业流程自持,不把任一能力锁死在单一供应商上。三个产品都落在这层之上,所以新智能体不必从零起步。

AGENT 01 · AIGC PIPELINE AGENT

AIGC 全链路制作智能平台

它不是一套生成工具,是一个作业系统:把「一部片子从选题到交付」写进同一套流程,每个环节有输入、有产出、有留痕。人负责判断,系统负责不让任何一步悬空。

技术内核 · KERNEL

01

叙事结构化

原著或脚本拆成镜头表,每个镜头带参数,可直接投喂生成。

02

视觉一致性

角色、场景与色彩基线锁定,几十个镜头看上去像同一部片。

03

生成与筛选

批量出图、判可用性、人工精修——废片不进下一步。

04

资产与版本

素材、参数与版本归档,任意一帧可回溯到当时的设置。

7 内建作业环节 从选题评估到资产归档,平台内建而非外挂
01:58 验证片长 《圈马谷》全片跑通该平台
2026 一等奖 朝阳 AIGC 创新专场赛

该平台由易曜云媒 AIGC 团队在《圈马谷》等自有项目中实际使用;对外可提供的功能范围与交付形式按项目评估,以合同约定为准。

AGENT 02 · MOTION CAPTURE AGENT

光学动捕智能体

把人的身体采成可信的数据。多机位全局快门相机阵列同步拍摄,无需穿戴、不贴标记点——人走进去就能演,演完就有骨骼。

  • 影视动画
  • 舞蹈教学
  • 非遗留存
  • 体育训练
  • 虚拟制片

上面是它能进的方向,不是能力边界。下面两个案例只挑了两件事说明做法——采集与解算的内核不变,换一套行业标注,判断的就是另一套动作。

技术构成 · ARCHITECTURE

应用层

  • 动作比对
  • 教学与训练看板
  • 数据导出与重定向

算法层

  • 姿态估计
  • 多机位融合
  • 动作识别
  • 评价与对齐

数据层

  • 行业动作数据集(舞种 · 特技 · 体育)
  • 优秀范例库
  • 术语—动作—语境知识库

硬件层

  • 多机位全局快门相机阵列
  • 边缘计算终端
  • GPU 服务器与存储备份
  • 场地环境改造

四层同属一套部署,可本地化运行:数据不出场,远程访问经专网与统一身份认证。

自研模型 · MODEL

不是直接调用现成模型,而是按行业自研专属模型——民族舞蹈与影视特技各有自己的标注体系,这一层是拿现成方案替代不了的。

01

数据闭环

与行业专家实采:舞蹈请师生与非遗传承人,影视请武行与动作指导。四重标注:骨骼关键点 · 动作类别 · 节奏 · 语境。

02

模型架构

HRNet / RTMPose 姿态骨干,ST-GCN / ST-TR 识别动作,LoRA 微调适配行业节奏。

03

训练策略

公开数据集预训练 → 行业数据微调;主动学习挑难例,专家补标再回训。

04

评测闭环

自建行业测试集 + 第三方测评;月度回归评测,防止模型退化。

选型依据 · TECHNOLOGY CHOICE

同为光学采集,差别只在贴不贴标记点。这道选择决定了它能不能天天用——教室和片场都耗不起每次 20 分钟的准备。

技术路线 精度 穿戴与准备 常态化使用
无标记点光学(本方案) 毫米—厘米级 无需穿戴,零准备 可以
标记点光学 亚毫米—毫米级,最高 贴点穿服,每次 20—30 分钟 难
惯性 IMU 厘米级,长期漂移 传感套装,每次约 10 分钟 较难

第一需求不是实验室级精度,是「随时能采」。代价是必须正视遮挡、服装与光照的局限:镜面反射会产生重影、导致多视角匹配错位,已按可开合遮挡或防反光处理列入场地改造。

应用案例 · CASES

两个案例,
不是能力清单。

下面这两件事是做过和正在做的,不是它只能做这两件。案例只负责说明「怎么用」,能力边界在上面那四层里。

CASE 01 技术链路演示

影视制作:从一段表演到一套角色骨骼

动画和视效最贵的是「人怎么动」。把演员的表演直接解成骨架动画,逐帧调关键帧的活就省下来了,动作还带着真人的重量与节奏——这是纯手 K 做不到的。

01

采集

多机位同步,演员不穿动捕服、不贴反光球,一条表演完整保留。

02

解算

骨架重建与时序平滑,去掉抖动与跳变,输出干净的关节轨迹。

03

重定向

BVH / FBX 输出,映射到目标角色骨架,比例差异自动补偿。

04

驱动

引擎实时预览或离线渲染,直接进动画流水线,不必二次修型。

输入演员现场表演,无需穿戴与贴点 输出BVH / FBX 骨骼动画,可进 Maya · Blender · Unreal
CASE 02 院校立项方案

舞蹈教学:把「老师的感觉」变成可复核的分数

西北民族舞蹈靠口传心授,好坏很难说清。这个案例里为民族舞蹈单独训练了模型:走进练功房不打断正常上课,跳完就有逐帧偏差和班级学情。

01

课堂采集

走进练功房即可,不穿设备、不改课堂流程,采集藏在日常教学里。

02

动作对齐

学生动作与教师示范逐帧比对,偏差落在哪个关节、差多少,看得见。

03

学情看板

教师看到全班进度与共性错误,不必只靠记忆和印象打分。

04

剧目创排

群舞的队形、节奏与整齐度可校核,非遗动作采下来即入库留存。

输入课堂与排练现场的实采数据 输出动作偏差报告 · 班级学情看板 · 民族舞蹈动作库

AGENT 03 · CONVERGENT MEDIA AGENT

智慧融媒体平台

面向机构的宣传阵地:内容生产、多端发布、效果复盘在同一套系统里跑完,不必在几个工具之间来回倒腾。

屏上呈现 · CONTENT

数智屏内容:中央要闻、政策解读与读书卡两类版面
时政与党建中央要闻 · 政策解读 · 学习卡
数智屏内容:学院动态专题,同心石榴籽宣讲团
学院动态同心石榴籽宣讲团 · 师生典型
数智屏内容:文化宣传专题,多彩中华文艺演出
文化宣传多彩中华文艺演出 · 节日节气

技术内核 · KERNEL

01

内容编排

主题排播表先行,党建、要闻、教学、文化分栏到位。

02

多形态生成

图文、海报、短视频与 AI 数字人,同一套视觉规范。

03

多端分发

线下数智屏与线上公众号同步,一处发布、全域可见。

04

效果回流

播放与互动回到看板,下一轮排播按数据调整。

部署实景 · DEPLOYMENT

高校行政楼内的横向大屏,屏上播放专题图文内容
高校 · 行政楼横向大屏 · 专题图文
省级厅局电梯口的两块竖向屏,屏上为传统文化与文明宣传海报
省级厅局 · 电梯口双竖屏 · 文明宣传
机关走廊的竖屏与文化墙,墙面挂有荣誉牌匾
省级机关 · 走廊竖屏 + 文化墙
科研院所大厅的落地大屏,屏上播放政策解读图文
科研院所 · 大厅落地大屏 · 利旧改造

部署场景已覆盖高校、省级机关、厅局单位与科研院所;按客户约定,单位名称不对外披露。

研发序列 · R&D SEQUENCE

这一页会长。

三个智能体不是终点,是研发序列的前三个。做法是固定的:先在一个真实的文化场景里跑通,再抽象成产品——跑通一个,发布一个。

01

AIGC 全链路

已发布 · 由《圈马谷》的生产过程抽象而来

02

光学动捕智能体

已发布 · 由真实动作采集场景的需求抽象而来

03

智慧融媒体

已发布 · 由高校宣传阵地的真实排播需求抽象而来

04

在研

不对外宣称。跑通一个,发布一个。

STATUS

三个都已上线。

不是规划稿,也不是演示版。

已上线启用

三个智能体均可对外提供平台服务,按项目评估范围与部署方式。

已在真实场景验证

《圈马谷》的生产过程、院校的动捕试点方案、高校的宣传阵地排播——都不是实验室里的样机。

对外以合同为准

功能范围、交付形式与服务周期按项目评估,以合同约定为准。

平台已上线启用;具体功能范围、交付形式与服务周期以合同约定为准。