“以前二三十人做一款產(chǎn)品，以后是二三十人做三四十款產(chǎn)品?！?/p>

作為前字節(jié)跳動剪映早期團隊成員，關(guān)夢龍在聊起 AI 帶來的生產(chǎn)力變革時，拋出了這個近乎直白的結(jié)論。

在他看來，AI 讓代碼生產(chǎn)力實現(xiàn)飛躍，但這并不意味著創(chuàng)業(yè)變?nèi)菀琢恕Ｏ喾?，當市面上的產(chǎn)品供給開始成倍“卷”起來的時候，真正的廝殺才剛剛開始。

關(guān)夢龍正在做的是一款定位為“表達助手”的 AI 編導(dǎo)產(chǎn)品“ Cutto ”。與直接“卷”視頻生成的產(chǎn)品不同，這類產(chǎn)品不再只是提升效率，而是試圖讓 AI 直接參與甚至主導(dǎo)內(nèi)容生成過程，人更多承擔牽引和控制的角色。將小白用戶的創(chuàng)作流程用Agent方式重新做一遍，提供創(chuàng)作者和自己Agent一個視頻的個性化對齊工作臺。

具體看 “Cutto” 的工作流程，就是通過復(fù)雜的 Agent 架構(gòu)，小白用戶只需像做選擇題一樣回答 4 到 5 個關(guān)于受眾和調(diào)性的問題，系統(tǒng)就能在 3 到 5 分鐘內(nèi)，代寫出一份精確到文案、音樂和景別的完整分鏡腳本。

他選擇跳出剪映這種偏向“提供高階畫筆”的純工具邏輯，試圖把創(chuàng)意和決策權(quán)真正交給 AI 。目前這款web產(chǎn)品研發(fā)接近尾聲，預(yù)研版本的iOS產(chǎn)品已經(jīng)上線App Store

就像我們能很多時候想表達豐富的情緒和想法，卻無從下筆，Cutto像一個訓(xùn)練有素的寫手，能夠幫忙把這篇文章完整地代寫出來還能抓住讀者的興趣。

聊到做這款產(chǎn)品的動機的初心時，關(guān)夢龍?zhí)岬揭粍t往事。很多年前，家中長兄準備出國，關(guān)夢龍曾剪過一支家庭寄語視頻。后來全家人重新翻看這段影像，當屏幕里出現(xiàn)二十年前的面孔，那種被時間重新喚起的情緒，依然很直接。

因此，他一直想為普通人做一本能運行在 AI 時代的“回憶相冊”和“表達手冊”。

讀研時期，關(guān)夢龍的研究方向是“計算機記憶系統(tǒng)”。他很清楚，設(shè)備里的數(shù)據(jù)只是被存儲的信息，而人的記憶是立體的，往往帶著具體的情緒。比如現(xiàn)實里大多數(shù)人的手機里堆滿了升學(xué)、旅行、聚會的碎片化素材，但如何將它們縫合成一個動人的故事，仍然需要很高的創(chuàng)意門檻。

所以關(guān)夢龍更關(guān)心的是，能否把這些技術(shù)用在另一件事上——把表達門檻降下來，讓更多普通人也能輕松整理并保存自己的記憶，將每一份情緒表達出來。

見面的那幾天，他正在密集地見投資人。

在一個下午的時間里，我們聊了 AI 編導(dǎo)產(chǎn)品、字節(jié)剪映，以及當下的創(chuàng)業(yè)與資本市場。能感覺到關(guān)夢龍作為創(chuàng)業(yè)者的熱情和坦誠，談到當下的AI 創(chuàng)業(yè)火熱期，關(guān)夢龍非常冷靜：在他看來，很多人拿出一個功能就認為是在創(chuàng)業(yè)，但這其實離真正的創(chuàng)業(yè)還有一段距離，他認為創(chuàng)業(yè)是一段修行的道路，一個為世界持續(xù)創(chuàng)造價值的過程。

對于（PMF）的標準判斷，關(guān)夢龍也保持著這份清醒的認知——產(chǎn)品是否跑通，不再取決于短期的數(shù)據(jù)，而是用戶能否持續(xù)地使用。

在這之前，關(guān)夢龍的路徑更偏向“標準技術(shù)人”，計算機工程出身，且有 10 年工作經(jīng)驗，本科畢業(yè)后，他在美國攻讀研究生和工作一共八年，其間曾在Apple做軟件工程師。

2020 年回國后，他加入字節(jié)參與剪映相關(guān)業(yè)務(wù)，這四年時間，也幫他完成了從純粹的程序員向“技術(shù)產(chǎn)品”角色的過度，一手搭建起產(chǎn)品體驗團隊，通過技術(shù)手段優(yōu)化剪映的留存與導(dǎo)出等核心指標，將體驗做到了競品第一。

目前，他的創(chuàng)業(yè)項目Cutto正在全力開發(fā)中，并上線了早期的預(yù)研版本。值得關(guān)注的是，現(xiàn)在已經(jīng)有相關(guān)漫劇公司與關(guān)夢龍聯(lián)系，并且融資方面也進展順利。聊到最后，這位久經(jīng)沙場的創(chuàng)業(yè)老兵也提到，“卷”是注定的，但自己在做的，是憑借技術(shù)和大模型時代的知識，幫大眾展現(xiàn)自身的表達欲，這件事本身就值得他傾注全部心力。

以下是 AI 科技評論與 Cutto創(chuàng)業(yè)者關(guān)夢龍 的對話實錄：

AI 科技評論：比起其他視頻類 AI 應(yīng)用，你們現(xiàn)在項目有什么差異化痛點？

關(guān)夢龍：從我的觀察來看，現(xiàn)在視頻賽道變寬，內(nèi)容分類更廣。觀眾偏好更細分，用戶能力分層更明顯。剪映立足的依然是偏專業(yè)的人群，雖然推出了“剪同款”給小白用，但本質(zhì)上一個視頻的好壞非常依賴人的判斷，但是對于一個小白用戶想把中長視頻做得有趣有故事性讓觀眾愛看，還有一定門檻。我們想做的是把優(yōu)秀創(chuàng)作者的方法論在AI的幫助下賦能給小白用戶，人在其中只需要提供idea和選擇方向。所以我們做了創(chuàng)作風格層面的克隆，根據(jù)用戶的素材理解之后結(jié)合靈感，把素材變成有結(jié)構(gòu)、有節(jié)奏、有個人風格的視頻故事。每個人都有表達欲，但很難把想法敘事成完整的創(chuàng)意。就像幼兒園小朋友有豐富的情緒但不會寫作文，我們希望有一個類似老師的AI，能理解他的情緒并幫他寫出來。我們的目標是讓這種表達能力平權(quán)。

AI 科技評論：具體到產(chǎn)品落地上，交互流程是怎樣的？大概耗時多久？

關(guān)夢龍：我們長遠是做一個表達助手，現(xiàn)階段切入的是“編導(dǎo)/編劇”功能。用戶提供簡單的想法（比如用影視颶風的創(chuàng)作手法去寫pocket4的有趣評測），Cutto 會像編導(dǎo)一樣從各個角度反問用戶（比如受眾是誰、想要什么調(diào)性），讓小白用戶只做選擇題。我們爭取在4到5個問題之內(nèi)，讓用戶就能生成滿意的腳本。整個流程大約在3到5分鐘左右，最后會輸出一個包含文案、臺詞、音樂、運鏡和景別在內(nèi)的精確腳本。如果你是先拍后剪的用戶，Cutto也會先理解你的素材再結(jié)合編導(dǎo)的知識幫你編排。如果你有喜歡的up主風格，我們也會基于你喜歡的風格去編導(dǎo)做到風格的克隆。Cutto web產(chǎn)品正在研發(fā)過程中，當前上線了核心編導(dǎo)能力內(nèi)部預(yù)研的iOS版。

AI 科技評論：目前調(diào)用的底層大模型是哪家？有包含視頻生成功能嗎？

關(guān)夢龍：暫時用比較擅長寫作的模型，比如海外的Claude和Gemini。除了大模型，我們用了非常復(fù)雜的Agent架構(gòu)來保障生成質(zhì)量。視頻生成會接入，但不是我們主打的能力，現(xiàn)在Seedance已經(jīng)很好的幫助我們的腳本進行可控鏡頭的落地，我們希望用戶在使用腳本時就有對齊預(yù)期的結(jié)果，從而減少視頻的抽卡，進而減少小白用戶的付費門檻。最終希望Cutto可以幫助每個人可以在互聯(lián)網(wǎng)上有自己風格的IP，所以我們認為實拍內(nèi)容是表達的核心，AI生成會成為輔助。

AI 科技評論：產(chǎn)品的目標受眾畫像是怎樣的？商業(yè)化對象有哪些？

關(guān)夢龍：我們核心還是做To C的產(chǎn)品，希望解決普通人記錄生活的痛點。 我們把C端用戶分為三類：第一類，想做視頻號、愿意投時間但不會做的人，比較典型的有剛起步的創(chuàng)作者，以及小品牌方運營自己的視頻賬號；第二類，沒有變現(xiàn)預(yù)期，只想忠誠記錄自己生活（如旅拍vlog）的人。我們能前置幫他們解決“去哪拍、拍什么、說什么”的問題，以及回來以后理解他的素材根據(jù)idea重新編排；第三類，完全的一鍵成片用戶，對視頻表達質(zhì)量不敏感但是需要視頻創(chuàng)作效率足夠高、成本足夠低。

目前我們主要服務(wù)前兩類用戶，第三類用戶依賴端上模型能力變強，我們認為技術(shù)拐點還未到，所以我們先做好編導(dǎo)能力的打磨。To B方面，我們在奇績路演完后，有一半找來的都是做AI漫劇的工作室。因為漫劇的寫劇本（文案）和視頻生成目前是兩個割裂的環(huán)節(jié)，生成公司極度依賴精確的分鏡腳本，這個痛點非常契合我們。此外，我們也在讓MCN公司試用，幫助解決甲乙外加KOC三方需要用腳本溝通的需求。

AI 科技評論：現(xiàn)在很多AI創(chuàng)業(yè)者都在往 Agent 方向轉(zhuǎn)型，您怎么看這個趨勢？

關(guān)夢龍：其實這個關(guān)鍵節(jié)點其實發(fā)生得蠻早，在24年底。當時我看了Anthropic寫的一篇關(guān)于Agent的論文，簡單寫了個Demo后發(fā)現(xiàn)，剪輯確實可以Agent化 。這其實是一個必然會發(fā)生的階段，就像培養(yǎng)一個同事合作，早期需要更可控對齊預(yù)期，后期大家互相信任必然會放手讓他自己決策一樣。以前做AI，核心還是Workflow（工作流），決策權(quán)依然在人手里；但現(xiàn)在模型的智力夠了，可以放手讓agent來決策，而人需要不斷牽引agent跟自己的風格對齊。這就是我們做Cutto的原因，是給人跟自己的agent對齊的工作臺。

AI 科技評論：AI時代的產(chǎn)品經(jīng)理和過去有什么不同？從技術(shù)轉(zhuǎn)產(chǎn)品您遇到過困難嗎？

關(guān)夢龍：差異還挺大的，或者可以說是完全洗牌了。以前產(chǎn)品經(jīng)理一大部分工作是圍繞需求文檔和調(diào)研進行，但現(xiàn)在寫代碼能力極大普及，產(chǎn)品經(jīng)理不再只是定義需求的人，而是必須“證明你的需求有價值”。甚至要在開發(fā)前，自己把Demo寫出來去做用戶測試。研發(fā)的快感來自于把東西實現(xiàn)，所以角色轉(zhuǎn)變成產(chǎn)品經(jīng)理后必須克制自己享受實現(xiàn)的沖動，轉(zhuǎn)向純粹的結(jié)果導(dǎo)向——關(guān)注這東西是否真正給用戶交付了價值。幸好這個時代的技術(shù)人在使用AI和理解AI邊界上還是有優(yōu)勢。能動性也是現(xiàn)在創(chuàng)業(yè)最大的優(yōu)勢。

AI 科技評論：聽說您24年初剛出來創(chuàng)業(yè)時，做的第一個項目并不是現(xiàn)在的AI編導(dǎo)？

關(guān)夢龍：對，24年初做的第一個項目是做直播電商切片，底層解決的是素材挑選的問題，也就是剪輯賽道里的“粗剪” 。當時的問題是從眾多素材里挑出視頻要用的片段是很費勁的，而且那時（22、23年）還沒有語義化搜索 。比如你想搜“藍色的小狗”或者“書架上擺了一只毛絨玩具的書”，根本搜不出來 。當時想用技術(shù)解決素材整理和搜索的問題，后來海外直播電商并沒有跑起來，在我們做了初步的用戶調(diào)研之后發(fā)現(xiàn)我們這個需求做早了，就不做了。但是為我們在素材挑選的技術(shù)沉淀上做了很大貢獻。

AI 科技評論：在字節(jié)剪映團隊做的怎么樣？

關(guān)夢龍：加入剪映前我在美國工作了四年。2020年回國加入剪映做了三年半，在字節(jié)一共待了4年。我算剪映早期的團隊成員，我做的工作叫“技術(shù)產(chǎn)品”，這個崗位的好處是，只要是剪映的功能我都會涉獵，而不是單點在某個功能模塊里，又因為技術(shù)出身所以可以挖掘出很多問題，像是產(chǎn)品和技術(shù)的翻譯官。我自己負責搭建了“產(chǎn)品體驗團隊”，核心目標是在不增加產(chǎn)品功能的情況下，靠技術(shù)手段和用戶行為挖掘來優(yōu)化留存和導(dǎo)出等核心指標。比如我們優(yōu)化了導(dǎo)出時長、APP打開時長，并且通過競品評測，把產(chǎn)品體驗指標從行業(yè)第三、第四優(yōu)化到了行業(yè)競品里的第一。

AI 科技評論：聽說很多新的創(chuàng)業(yè)者第一天就把目標用戶放在全球，這是現(xiàn)在的趨勢嗎？

關(guān)夢龍：對，這是最近創(chuàng)業(yè)的一個趨勢。比如現(xiàn)在很多智能硬件都會選在海外作為先發(fā)市場，不僅能賣上價錢還可以印證是世界可接受的品質(zhì)，然后再回到國內(nèi)賣的策略。我們做 AI 產(chǎn)品也類似，海外用戶的付費意愿相對會高一些。我們目標是海外用戶所以會先用海外場景落地，搭建我們的編導(dǎo)系統(tǒng)。系統(tǒng)完備后會支持中國用戶愛看的自媒體up主的編導(dǎo)思維。

AI 科技評論：最近很流行“一人公司”的概念，你怎么看？

關(guān)夢龍：這是我個人感覺，我認為“一人公司”暫就目前來看是個偽命題。雖然個人借助AI的形式和能力沒問題，但在市場上依然勢單力薄。一個人的精力有限，未來的組織肯定是“小而美”的。團隊應(yīng)該互相配合，每個人有自己的agent并且可以讓團隊其他成員使用。把每個人類似于“一人公司”的綜合能力往外擴大，去觸達更多需求，而不是真的只靠一個人單打獨斗。

AI 科技評論：現(xiàn)在這個時代創(chuàng)業(yè)最大的難點是什么？對于AI時代的創(chuàng)業(yè)者素質(zhì)，您有什么感悟？

關(guān)夢龍：曾經(jīng)創(chuàng)業(yè)做產(chǎn)品都需要一個技術(shù)負責人或者CTO。但是我們現(xiàn)在看到的是很多非技術(shù)的人在AI的幫助下做出了非常棒的產(chǎn)品。所以我認為現(xiàn)在最大的難題是對用戶需求的把握，以及如何讓目標用戶看到你的產(chǎn)品。其實就是增長和冷啟動相關(guān)的命題，所以我們也一直在找增長負責人。

就我體驗來說，在AI這個堪比工業(yè)革命的時代，以前的大廠經(jīng)驗或研發(fā)經(jīng)驗價值縮水很大，最重要的是這兩年的學(xué)習(xí)增速和構(gòu)建東西的速度。比如我現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品bug，可以直接用手機描述問題發(fā)給“小龍蝦”幫我修并提合并，研發(fā)效率是以前的10倍。AI的技術(shù)日新月異，只有親手去體驗和實踐之后才會有新的認知。這種被驚訝到的感覺越來越頻繁，就需要不斷思考跟自己創(chuàng)業(yè)業(yè)務(wù)的聯(lián)系和關(guān)聯(lián)度，然后進行知識的遷移。所以學(xué)習(xí)速度成為了必備的素質(zhì)。海外AI的先驅(qū)者不管是不是CEO都會開始用AI構(gòu)建東西就是一個真實的寫照。（雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))）

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