影视飓风最近更新了一期视频，专门聊他们团队怎么在日常工作中使用 AI。看完之后你会发现，最值得学习的地方在于，他们把 AI 的边界划得特别清楚，什么地方该用、什么地方不该用，心里非常有数。

比如在选题阶段，他们会用 OpenClaw 这个工具来做素材收集和信息整理，效率确实高了不少。但选题的方向、最终拍什么内容，这些决策还是团队自己来拍板，AI 只是帮忙干了前期跑腿的活。

再说后期制作，他们用 AI 视频生成来补一些特效画面。举个例子，之前有一期需要呈现同事的梦境场景，那种超现实的画面，放在以前，特效师可能渲染好几周都未必能做到满意。现在 AI 几下就搞定了，效果还挺好。但换个场景，比如拍大白鲨那期，需要真实的水下画面，他们还是坚持让人真的下水去拍，因为这种真实感是 AI 给不了的。

还有一个很有意思的细节是录音环节。团队自己训练了一个 Tim 的语音模型，听起来跟本人很像。但他们给自己定了一条铁规矩：这个模型绝对不能出现在最终成片里。它只用在内部流程中，比如剪辑师需要一个参考节奏的临时配音，或者给甲方看样片的时候用一下，仅此而已。

你会发现，他们每一个环节都有一个共同点：AI 始终是辅助，人始终在关键节点上做判断。这其实也在提醒我们一件事，不要企图用 AI 去搞全自动化。很多人一聊到 AI 就想着「能不能从头到尾全让 AI 干了」，但现实是，全自动化的东西往往质量不可控，细节经不起推敲。真正聪明的用法，是把 AI 放在它擅长的环节里提速，然后在需要审美、判断和真实感的地方，自己牢牢把住。

这套工作流给我们最大的启发其实就一句话：AI 确实很强，但它并不是在所有场景下都是最优解。我们真正应该做的，是多去玩、多去体验各种 AI 工具，目的是搞清楚 AI 的能力边界到底在哪里，然后找到它在你自己工作里最合适的位置。

就像 Tim 在视频里说的那句话，「对抗 AI 焦虑的唯一办法，就是多去试、多去了解」。与其焦虑，不如动手，找到属于你的场景，让 AI 在对的地方帮你加速。

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