香港大学推出AI电影制作与媒体硕士：当生成式技术遇见影视创作
随着生成式人工智能技术在视听领域的深度渗透，影视行业正经历着创作流程的系统性变革。从剧本构思到视觉特效，从角色塑造到后期剪辑，AI工具已不再是简单的辅助手段，而是逐渐成为影像叙事的重要组成部分。面对这一技术浪潮，
香港大学未来媒体学院（School of Future Media）于2026学年正式开设人工智能电影制作与媒体文学硕士课程（Master of Arts in AI Filmmaking and Media，简称MA-AIFM），尝试在技术与艺术的交叉地带搭建新的教育框架。
项目定位与基本架构
该课程为期一年，采用全日制授课模式，共60学分，学费为港币336,000元。授课语言以英语为主，部分环节辅以中文。项目由香港大学未来媒体学院承办，该学院前身为1999年成立的新闻与传媒研究中心（JMSC），于2025年10月正式升格为学院，下设新闻与媒体研究、纪录片与AI电影制作、全球创意产业三个学部。
值得关注的是，该项目并非孤立存在，而是依托于港大在AI技术研发与影视教育领域的双重积累。此前，港大团队已开源ViMax框架——一个多智能体协同的自动化影视制作系统，能够在剧本生成、分镜设计、视觉资产创建等环节实现全流程AI辅助。这一技术背景为课程提供了实质性的底层支撑。
课程设计的三个维度
课程体系围绕技术掌握、创作基础与跨界实践三个层面展开，试图平衡工具理性与艺术表达。
技术核心模块聚焦生成式AI在影视全流程中的应用。课程内容涵盖多智能体协同架构、递归式叙事分解、RAG增强技术以及视觉一致性控制方案。学生将系统学习如何将文本到视频模型（如Sora、Runway等）整合进实际工作流，同时理解这些工具的底层逻辑与局限性，而非仅仅停留在操作层面。
影视基础模块则强调传统叙事能力的培养。包括电影摄影基础、剧本创作、视听语言、纪录片与虚构片制作等核心课程。与传统影视教育的区别在于，这些课程均融入AI思维——例如探讨如何根据生成式模型的特性调整剧本结构，或如何利用算法辅助把控影片节奏。
实践与跨界模块设置多个工作坊与实战项目。学生可选择AI与广告、创意制片与创业等选修方向，并在毕业设计中完成一部不少于20分钟的AI生成影片，同时提交2,000至3,000字的英文学术论文，阐述技术应用与艺术思考。课程项目成果有机会被推送到国际电影节展映。
师资构成与教学模式
教学团队由影视行业资深从业者与AI技术研究者共同组成。其中，纪录片导演Ruby Yang（杨紫烨）——其作品曾获奥斯卡金像奖纪录短片奖——担任未来媒体学院总监，参与课程设计与教学；AI视频生成领域研究者黄超教授负责技术模块的授课。此外，还有来自TVB、寰亚传媒等机构的行业人士参与实践指导。
该项目每年招生规模约为20人，采用小班制教学。考核方式以作品集和面试为主，不设笔试，强调对创作能力的直接评估。
申请要求与评估标准
申请者需满足以下条件之一：持有电影研究、媒体制作等相关专业的学士学位；或在电影电视领域具备专业经验。对于无学士学位但拥有显著创作履历的申请者——如曾执导1-2部获得重要奖项的影片，或作为制片人参与多部受认可作品——项目也设有特殊的评估通道。
语言要求方面，非英语授课背景的申请者需提供雅思6.5分（单项不低于6.0）或托福iBT 80分以上的成绩。
申请材料包括：
shortlisted candidates将接受学院组织的面试，重点考察技术理解力与叙事能力的结合潜力。
适合人群与职业路径
该课程主要面向两类人群：一是具备影视专业背景，希望借助AI技术拓展创作边界、提升制作效率的从业者；二是计算机或AI技术背景，但希望将技术能力转化为影视语言的技术人才。项目为此设置了衔接课程，帮助不同背景的学生补齐短板——技术背景学生需补充媒体传播基础，而影视背景学生则需掌握数据科学编程入门。
从职业发展方向看，毕业生可能进入以下领域：
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AI影视创作：担任能够运用生成式工具进行短片、剧集或广告创作的导演、制片人；
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技术美术与流程设计：在特效工作室或流媒体平台负责AI视觉开发、工作流搭建与技术美术指导；
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跨媒体内容策划：在游戏、虚拟现实、元宇宙内容或品牌营销领域，从事融合叙事与技术的创意策划；
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学术与研发：继续深造或进入研究机构，从事AI与影视交叉领域的技术开发或理论研究工作。
行业背景与教育反思
该课程的设立，某种程度上回应了影视行业对"一人剧组"趋势的焦虑与期待。当ViMax这类框架能够实现从剧本到成片的全流程自动化，当Sora等模型可以生成电影级画面，传统分工体系下的影视教育面临重构压力。港大的这一尝试，并非要取代传统电影教育，而是探索一种"双轨并行"的模式——既保留对叙事本质、视听美学的训练，又正视技术工具的革新力量。
对于申请者而言，选择这一项目意味着接受一种不确定性：AI技术迭代速度远超课程体系更新周期，今天学习的具体工具可能在明天就被取代。因此，课程更强调元能力的培养——如何评估与整合不断演进的工具链，如何在人机协作中保持对故事内核的掌控，以及如何应对版权、真实性、伦理偏见等伴随AI而生的新挑战。
申请截止日期为2026年4月20日。对于站在影视与AI交叉路口的创作者来说，这一项目提供了一个结构化的探索空间，但其最终价值仍取决于个体能否在技术狂欢中坚守叙事的初心。
