1条视频涨粉40万，科普圈“掌管AI的神”首次公开幕后制作全流程 | AI新榜独家|动画|圆镜|影调|科普圈|镜头

作者 | 石濑

编辑 | 张洁

半年全网涨粉超200万、作品总播放量达3.5亿，凭借一系列还原科学史的AI科普视频，“大圆镜科普”（下称大圆镜）以一己之力带火了一个赛道。

所谓“AI科普”，是指利用AIGC技术将硬核晦涩的科学原理转化为叙事紧凑、视听生动的影像内容。去年7月，大圆镜以一期解读人体免疫系统的AI视频登顶B站全站榜首，与何同学等顶流真人博主同榜亮相。

截至目前，这条视频播放量已突破900万，并在登顶期间创下了“万人同时观看”的高光纪录。

命运的齿轮开始转动。这不仅让大圆镜一跃成为知识科普圈最火的AI博主，也让“AI+科普”成了自媒体内容创业的热门赛道。

从《生命科学简史》《大脑简史》到最新的《宇宙简史》系列，大圆镜的内容多从历史脉络切入，系统呈现某一科学领域的演进逻辑。其中《生命科学简史》与《大脑简史》作为播放量最高、影响力最突出的两个系列，直接带动账号粉丝实现爆发式增长。

仅去年6月到11月，大圆镜全网粉丝增长突破200万。在B站、抖音、视频号等平台，其作品凭借动辄千万级播放、数十万点赞的亮眼表现频频破圈，堪称过去一年“AI+科普”赛道的现象级账号。

据新榜旗下抖音数据工具新抖，大圆镜从去年8月中旬开始迅速涨粉，粉丝量一个月内从20万跃升至100万。期间发布的爆款《死亡边界》几天内就在抖音拿下3600万播放、单条视频全网带来40万涨粉。

与其他类型的AI账号相比，AI科普的独特之处在于，它很大程度上会让观众更关注内容本身，评论区也更聚焦于知识讨论。同时，AI能够实现传统实拍难以完成的镜头，拓展知识科普内容的视觉表达边界，有网友甚至盛赞大圆镜制作的AI视频“比部分百大UP的视频质量好”。

随着AI生成与真人创作的界限逐渐模糊，未来AI将成为内容创作不可或缺的一环。带着对大圆镜团队的好奇，最近我们和大圆镜工作室负责人/总导演郑明键聊了聊，试图拆解他们持续产出优质AI科普内容的方法论。这也是他们首次对外公开完整的幕后工作流。

半年涨粉超200万，

揭秘大圆镜团队的爆款工作流

大圆镜诞生之初，逻辑和大多数入局者无异，想借助AI极致的生产效率，实现一人团队架构下的“降本增效”。

作为天桥脑科学研究院（TCCI）孵化项目，大圆镜工作室的成立，与创始人陈天桥对AI及脑科学领域的持续关注密不可分。项目的启动，一方面源于陈天桥要求公司所有业务线“All in AI”的战略；另一方面也源自他本人对这一交叉领域前沿的长期兴趣和探索。

2024年10月，团队初始成员是郑明键。他是一名刚刚硕士毕业的年轻导演，本硕学的都是电影专业。当时账号以日更短视频为主，探索的方向不止AI科普。

仅仅几个月后，大圆镜团队就开始扩张，至今已有20位成员，并计划在2026年2月扩充至30人左右，团队职能覆盖编导、剪辑、文案、音频和运营。郑明键则作为大圆镜工作室负责人/总导演，把控账号整体内容、AIGC工作流及团队管理。

大圆镜内容团队

前排左起第三位为郑明键

据他介绍，其中由编导和剪辑组成的视频组，承担了大圆镜内容制作流程中最为复杂、也是最耗费时间和人力的环节。

从整体制作流程来看，大圆镜已经建立起一套从文案到配音的全AI工作流。大致可以分成以下环节：

图片由Gemini生成

首先，团队确定选题后，文案组会基于教材与权威文献梳理科学史脉络，并通过ChatGPT、DeepSeek、Gemini等大语言模型辅助撰写内容，同时交叉验证信息的准确性；

随后，定稿的文案会交给音频组使用ElevenLabs生成旁白配音、视频组则根据文案构建分镜脚本。以一个7至8分钟、约200个镜头的大圆镜视频为例，脚本会先由人工撰写出40至50个核心镜头，确立影片节奏、影调和叙事逻辑，再通过ChatGPT或Gemini生成其余约160个镜头，最后由编导统一筛选、修改与优化；

来到最核心的生图环节。视频组会用Midjourney生成这200个镜头。整个制作过程70%的时间都花在这里，因为画面构图、人物关系、影调决定着全片质感。“生图报废率约10:1，即一个镜头平均生成10次才能定稿，我们会生成2-3次确定大致效果，再利用Nano Banana Pro或即梦进行细节修改，通常修改10轮才能定下一张图”；

大圆镜团队的Midjourney跑图页面

接着进入图生视频环节，动态镜头主要使用即梦生成，静态写实类镜头则通过可灵生成。最后生成好的视频片段，会在剪映中完成剪辑与合成。

基于这套工作流，大圆镜团队在实践中获得了一个反直觉的发现：AI的“缺陷”应用到知识科普上反而形成了优势。

对于追求视觉表现力的影视创作而言，AI生成的镜头有时会过于“四平八稳”甚至呆板，但在面向大众的知识传播中，这恰恰成了优点。“过于强烈的导演思维镜头容易干扰知识传达，所以我们的编导会修改其中约50%到80%的AI镜头，融入作者表达，同时保留部分AI镜头。”

大圆镜视频组用Nano Banana Pro修改图片

配音方面，团队也曾尝试使用真人配音，却意外遭到用户反对。

郑明键分享了这样一个插曲：“早期我们使用一个自训练的AI配音，后来觉得粉丝支持度这么高，应该改用真人配音来增强互动感。结果在B站和抖音上，80%的评论都在说‘求求了，换回原来的AI配音吧’，甚至有人问‘你们是欠费了吗？我可以帮你们续费’，我们很听劝，在宇宙系列中又重新用回了AI配音。”

虽然AI配音目前还做不到完全摆脱“机械感”，但大圆镜得到的用户反馈却是“AI冷静、客观的语调”让他们更容易听进去，相反真人配音难免会带入个人情感，不利于传递高密度信息。

后期剪辑根据AI生成的旁白配音匹配画面

对知识科普来说，如何平衡内容的严谨性和AI想象力是最大的难题。为此，大圆镜的文案和画面都会交由专家进行最终审核。郑明键坦言，目前的技术痛点在于：以往传统手段制作可以非常精确呈现分子结构、原子结构，但现在的AI哪怕尽了全力，在微观精确度上还是会出问题。

这也引出了一个核心矛盾：如何既保证科普内容的严谨，又发挥AI的视觉创造力？大圆镜采取的策略是“用抽象表达规避误导”，例如像细胞吞噬这类微观科学内容，他们首先会尝试1:1还原真实科学过程，如果目前的AI技术做不到精确还原，就会改用高度艺术化、完全抽离的方式去表达。

“在早期AI技术不够完善时，这样做是为了避免模棱两可。如果你在尝试还原真实场景时出错了，会给观众带来错误的知识普及；但如果我们足够写意表达，比如直接把细胞处理成一个‘动画卫士’去吞并敌人，观众就能立刻明白这是一种艺术化的表现方式。”郑明键说。

从模拟实拍到“上天入地”，

大圆镜如何打造AI时代的科普内容？

在形成如今相对成熟的内容模式之前，大圆镜实际上经过了多次试错和方向调整。

郑明键认为，无论是早前追求日更的短视频尝试，还是近期的科学家系列，核心都是陷入了“用新工具模仿旧范式”的陷阱。

“我们尝试过用AI尽可能地还原历史场景，但结果却并不理想。”他以一期从爱因斯坦生平为主线串联科学史的内容为例，指出那是一期投入巨大却反响平平的视频，关键问题在于用的是传统线性叙事和实拍逻辑来做AI内容。

“AIGC时代的视听语言，不应该是对摄影机语言的拙劣模仿。如果只是把AIGC当作实拍的平替或降本增效的工具，那么做出来的东西在观众眼里就是偷懒、不真诚的内容。”

这次挫败让团队意识到，AIGC的核心优势在于为观众提供一种全新的、更具沉浸感的科普内容。正如爆火的《免疫的阴影》所呈现的，AI能瞬间带观众回到19世纪，也能让创作者在7分钟内横跨多个时代、对话数位科学家。这在传统影视工业中需要天价预算和漫长周期，而AI却能以低成本高效实现同等质量的内容。

正是这一认识，成为大圆镜从科普红海杀出的差异化优势。在郑明键看来，放弃模仿实拍，去探索一套属于AIGC原生的、能够上天入地、穿越时空、无缝连接宏观与微观世界的视听语言，为大圆镜在知识科普赛道积累了先发优势。

他进一步解释说，很多头部博主的科普视频会用到三维动画来解释抽象概念，但传统方式的问题在于，当画面从这些精美的动画切换回实拍镜头时，会产生明显的割裂感。

而AI解决了这个问题，它能在微观和宏观画面之间保持完全一致的质感与影调。观众可以跟随镜头潜入身体，探索RNA、DNA的微观景象，下一秒又从眼球中穿梭而出，拉回现实时空，旋即滑入另一个时代。这种流畅的、超越物理限制的叙事，是传统制作无法实现的。

“如果我们今年（2026年）才起步，大圆镜能不能被看到，其实是个问号。”郑明键坦言，“我们占据了先机。早期90%的关注者是因为‘AI竟然能做成这样’而来。大家最初甚至不太关心内容本身，只是好奇AI所能达到的画面上限。会用AI，在当时就是一种标签。”

在视觉呈现上，很多网友会在评论区感叹大圆镜“调教”AI的功力，甚至调侃“博主的提示词可能和作文一样长”。

但在郑明键看来，和AI沟通的本质，其实和在片场跟摄影师沟通一样。只需把Midjourney想象成摄影师，用结构化的文字详细告诉它，你要什么样的影调、构图是怎样的、画面角度如何、人物性别和动作是什么。

比文字指令更直接、更有效的是参考图。早期团队尝试过欧洲电影的高对比风格，如塔可夫斯基和伯格曼的作品。在Midjourney中将参考图丢给AI，AI学习完并生成满意的样片后，把样片保存下来即可成为后续镜头的参考底图，从而形成属于自己的风格种子。

“在我们整个生图环节里，参考图是第一要素，权重最高，所以我们会把导演风格、电影参考放在提示词的第一行，构图和内容放在后面。”

应用Midjourney风格参考和人物参考功能界面

文生图环节主要聚焦画面内容、人物和影调，剔除所有动态信息。“整个过程已经形成规范，我们会进行10轮筛选：第一轮保构图，第二轮调影调，第三轮修正人物结构，以此往下推，直到成片符合要求。Midjourney无法处理的图片，就丢给图片编辑能力更强的Nano Banana。”

图生视频阶段则提示词越简单越好。在文生图阶段，郑明键表示“团队恨不得跟Midjourney聊上一天一夜”，但一旦进入图生视频，他们会更注重遵循电影叙事逻辑，用具体动作来代替抽象的情感描述。

比如表达“悲伤”，悲伤不一定要流眼泪，可能是一个克制的低头动作。至于镜头运动，只需简单的推、拉、摇、移，越简单越好。镜头运动如果太花哨，形式就会大于内容，让观众感到困惑。

与其说大圆镜团队是“擅长写提示词”，不如说他们真正走通的，是一条将传统影视经验融入AI制作的新路子。对话过程中，郑明键反复强调“生图先行”原则，他认为必须在静态图像阶段锁定构图、影调和表达意图，再进入动态生成，这样才能最大程度保留作者表达。

并且为了适应AI生成的特点，大圆镜团队目前主要采用竖屏格式。郑明键指出，去年爆火后他们曾尝试制作横屏视频，但实际测试发现了两个问题：一是竖屏在手机端观看时沉浸感更强；二是横屏信息量更大、背景更复杂，容易暴露画面缺陷和“穿帮”，而竖屏则能有效规避这类细节问题。

AI时代的科普长跑，

纯AI制作反而更“费人”

尽管靠着AI在科普赛道上杀出重围，但大圆镜今年却将目光放在了扩充团队规模、打造内容护城河上。

随着AI工具日益普及，郑明键认为AI创作的学习成本正在迅速降低。一方面，AI创作Agent的涌现，让工具使用越来越简单；另一方面，大圆镜账号目前缺乏鲜明的IP属性，也没有实拍内容。在他看来，这种模式很容易被复制，无法在技术上形成壁垒。

与此同时，赛道格局也有了新变量。郑明键注意到，芳斯塔芙等头部科普博主，已经开始尝试应用AI。虽然大圆镜建立起了一定的先发优势，但随着AI内容常态化、粉丝接受度提高，头部博主的转型和入局，势必会让市场竞争更加激烈。

为应对这一变化，大圆镜计划今年将团队规模扩大至30人，并进行更多的内容尝试和迭代，目标是从单一账号发展成内容矩阵，覆盖大众科普、深度解析、人文故事及创始人IP等多个维度。制作上也不局限于AI制作，会尝试“传统实拍+AI”结合的形式进行内容创新。

从最初以“降本增效”为目标的AI视频尝试，到如今大圆镜成为知识科普界“最会用AI的博主”，过去一年AI生成图像与视频能力的提升，观众对AI内容的品质要求也在水涨船高，最终推动制作标准不断抬升，人力和算力都在加大投入。

“我们不会因为内容是AI生成的就降低标准。”据郑明键透露，目前大圆镜每分钟视频的制作成本约为800元，一条8分钟的视频仅算力成本就达6000元左右。

为拓宽选题来源，他们还面向粉丝开发了一款名为“大圆镜”的App，目前日活跃用户数（DAU）稳定在2500左右。大圆镜App旨在提供优质、前沿的科普文章，与侧重于“科学史”的视频账号形成互补关系。

在App中，粉丝可通过点赞参与“冲榜”，每周榜首话题将被制作成视频。例如子账号“大圆镜新知”聚焦的就是此类前沿科学内容。如果某一话题长期位居榜单第一，大圆镜团队就会考虑将其开发成长线系列，如《宇宙简史》正是源于宇宙话题在应用上的持续热度。通过这种机制，粉丝直接参与到大圆镜的选题环节，实现了“内容共创”。