第二属性大于 AI 能力,像编剧一样做产品 |对话美图AKA小白

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第二属性大于 AI 能力,像编剧一样做产品 |对话美图AKA小白
AI资讯 2026-06-23 15:02
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聊了一个小时,美图CPO——首席产品官陈剑毅(花名小白)几乎没提过「参数」两个字。


这有点反常,要知道 2026 美图影像节这天,美图一口气发完 8 款 AI 产品和一款奇想大模型 V6,好几款产品背后都站着一支多 Agent 团队。


第二属性大于 AI 能力,像编剧一样做产品 |对话美图AKA小白


换作其他AI公司,在这种场合大概会跟你聊模型多强、Agent有多少、Token涨了几倍,小白聊的是却另一套东西。


怎么挑产品,怎么选人,怎么判断一个需求该不该做。大多数人对美图的理解还是一款P图工具,但听着听着你会发现,美图这波 AI 产品的底色并非效率,是另外三个字:非理性


小白选择产品负责人,最看重的是这个人到底热不热爱这件事,AI 能力反倒是其次;面试产品经理,他会谨慎看待「AI 狂热者」,理由是他们容易「误把产出当创造价值」;他说做影像产品和做游戏一样,是制作人驱动的,「当所有游戏都在追求低门槛,魂类偏偏要虐死玩家,反而更令人上瘾」。


在一个张口闭口数据驱动的行业里,这些话不太像一个上市公司高管会讲的,这似乎不是资本和投资人青睐的AI叙事,更像是一位创作者在替另一群创作者着想。


最后我让他用一个词定义自己。他想了想,给出的答案是:编剧。


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美图 CPO 陈剑毅(花名小白)


以下是 APPSO 与小白的对话。


给每一种内容格式做一个产品


APPSO:这次美图一次发布了 8 款 AI 产品,除了设计,还有口播、短剧、MV ……方向这么多,你们的战略优先级到底放在哪?


小白:真要选,其实就两个方向——设计和视频。再往下是具体的内容格式:设计是电商套图、社媒图文这些;视频就是口播、AI 短剧、MV等,内部还在孵化类似动画短片的产品。我们的判断是,每一种内容格式,都值得有一款产品专门去做


APPSO:很多产品大厂也在做。


小白:对。


APPSO:那你们的机会在哪?


小白 : 我觉得做 AI 产品,思路可以参考传统行业比如消费品,每个非常细分的场景或者一个需求里,都藏着一个头部产品的机会。大厂的通用型工具能覆盖很多场景,但大多数细分场景只能做到五六十分,我们要的是把一个细分场景做到100 分。


APPSO:但视频赛道现在也很挤,很多模型厂商也在做工具,人群也跟你们重叠——电商、短剧用户,你们怎么应对?


小白 : 原地缩成一团。


APPSO:正经点。


小白:我觉得他们还是太通用了,做一个内容容器,这跟我们不太一样。就拿我们的 MVLAND 来说,它能更好地把音乐和画面的情绪关联起来,怎么突出主角,怎么对口型,歌词字幕怎么匹配音乐风格。这些深度的东西,通用大模型的工具很难做到。它或许能给你一个开放式编辑器,让懂的人自己创作,但效率一定比我们低。同样做一支 MV,用通用工具光调参数就要三小时,用我们的十分钟,效果还更好,那有什么理由用通用工具?所以要原地缩成一团,聚焦在一个点上。


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MVLAND 工作流界面.


APPSO:这都能圆回来……那为什么你们能让这个交付成果更快更好?


小白:还是对特定内容的关键构成元素的理解。举个口播视频的例子,它跟很多通用剪辑工具不一样,口播视频一定有人在说话,有人说话就一定有字幕,有字幕你就能通过编辑文字来驱动剪辑(文字快剪)。我们是把通用工具里 80% 的共性功能保留下来,再把那 20% 跟口播最相关的——花式字幕、黄金三秒、口播脚本、综艺元素等,做深度定制。这就是垂直工具相比通用工具最大的价值。


APPSO:所以你们是主动去做得很垂直。


小白:就是做小众刚需,不和大厂硬碰硬。


APPSO:那美图的核心用户是专业创作者,还是大众用户?


小白:垂直场景的产品,一定是先搞定专业创作者,再做创作者的泛化。这有点像脱口秀类综艺——第一季上的都是行业里很资深的人。但做了几年之后,明星、素人都能上去讲了。他们不是脱口秀专业的,有专业的人帮他写稿,稍加练习,用演绎的方式表达,也能像半个脱口秀演员。


所以一开始你面向的,一定是这个领域里最资深的那批人,跟他们共创产品,他们帮你沉淀出配方、模板,再给没那么资深的人复用,最后才是泛化。


APPSO:开拍也是这么起来的?


小白 : 对。三年前我们做开拍的时候,口播还是个很小众的品类,只有知识博主、带货博主会去做。现在呢?各行各业的人都在做口播了,房产中介,路边小摊贩都在拍。它花了好几年,才走完从小众到泛化这个过程。我们就是在它还小众的时候进去,先跟最专业的那批人共创,再让更多人涌进来。这个世界就是各种小众文化不断走向大众化,你去看所有成功的东西都是这样的


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AI 时代,验证大于规划


APPSO:你在美图很多年了,AI 出现之后,你做产品的方法论,最大的变化是什么?


小白:是在「深度思考」和「动手」之间的取舍。过去我们这批人,比较推崇张小龙这类产品经理,有个想法然后推敲一千遍再去做。但在 AI 时代,深度思考半天,往往不如先做个 demo 上线看一下对不对。当然也得平衡,不能狂推一大堆 feature 去试,还是得有基础判断。但总体上,现在验证大于规划


APPSO:有没有一个大方针,是内部团队都要遵守的?


小白:先做用户调研,辨别需求真实性和它能创造的价值。但我个人非常不喜欢一点:团队做市场研究时,第一反应是去找战略分析团队出一份行业分析报告,写什么行业增速多少、市场规模几百亿——这没有错,但太套路化了


分析团队给你的往往是二手信息,你没有真实体感。所以我总跟大家说:你得真的自己去找用户聊,去做社媒观察,再做判断。对于初创产品来说,一个犀利的,亲身经历的用户洞察,比几百页别人做的行业报告有用多了。


APPSO:可用户的声音也很杂,张小龙说每天有一亿人教他做产品。你们怎么从里面筛出真正能做的需求?


小白:说实话,这件事还是比较依赖主观判断。比如调研 30 个用户,20 多个都指向同一个需求,按常理这需求一定对。但很多时候不是这样。我常拿乔布斯举例:他做 iPhone 之前如果去调研,问你想要什么键盘,用户只会说「我想打字更快」,他不会告诉你「我要一台触屏手机」。


做影像产品大多时候是件很主观的事,跟做游戏很像——游戏是制作人驱动的。我有个 idea,把它做成游戏,并且我就是不迎合当下主流玩家的需求。比如当所有游戏都追求低门槛时,魂类偏偏要虐死玩家,这种反主流的游戏模式,反而让玩家被越虐越上瘾,但如果你用互联网那套看次留周留的方法论去看,就没有魂类游戏了。所以 1 号位的影像 Sense 很关键,选对了人,后面很多事就顺了。


APPSO:那这种判断,很难沉淀成一个 Skill?


小白:有点难。本身是个博弈的过程,你做一个 Skill 说「这件事可以做」,再做另一个 Skill 说「不行」,两个不停打架,最终也很难出结果。


APPSO:这次发布的产品里,哪个是最靠这种直觉做出来的?


小白:Artflo。因为欣鸿(美图创始人)是美术生,对艺术和厉害的视觉有天然的兴奋感,也特别喜欢概念短片,就会想把这种表达形式产品化。但在很多非视觉驱动的人眼里,它可能没什么看头,喜欢视觉的人会兴奋,纯理科背景的人会觉得奇怪。


APPSO:那这种还没被主流验证的产品,你们怎么判断商业价值?还是先跑出来看看?


小白:还是要做调研,不能全靠直觉。像 MVLAND,我们就去跟音乐工作室聊:你们一年在 MV 上花多少钱?有多少歌没有 MV?很多工作室有上万首歌,99% 没有 MV。假设每首配上 MV 后在 YouTube 有一千播放量,换算成广告收入,这个价值是能算出来的。包括概念短片,我们以前找外部团队做,一支动不动五十万、一百万,现在用 AI 一条五百块就出来了,这就是实实在在的商业价值。


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招人先看「第二属性」,然后才是AI 能力


APPSO:组织上你们也做了变化,开设了很多 AI 工作室,铺很多产品线,有点像赛马机制,你们不担心资源分散吗?


小白:现在AI让新产品的开发门槛变得很低,比如公司有2000 人,投入到AI工作室100来人,它占整体公司资源不到 10%,对主业务没多大影响。但如果占到 30% 到50%,那确实就得掂量了。


APPSO:你提过设计师未来会承担一部分产品经理的工作。那你们现在对这些岗位的要求,跟以前有什么不一样?


小白 : 很多影像产品经理都是设计师出身,比如我。公司里有不少设计师兼任产品经理的工作,美图的设计师还是很全能的,除了做视觉也会深度参与产品定义。


对岗位的要求跟过去还是挺不一样的。除了基础能力外,更多看他有没有「第二属性」。


这概念是我和欣鸿讨论出来的。他因为热爱摄影创办了美图,摄影就是他的第二属性。后来成立 AI 创新工作室,跑了一段时间后,我俩发现一个规律:1 号位的第二属性,如果和产品方向契合,项目成功率高不少;不契合的,做起来就比较吃力。


第一属性是你的本职工作,比如产品经理,运营,设计。第二属性是对某件事的热爱和精通。你做 MVLAND,要是个音乐发烧友或重度视频创作者;做 Artflo,是个有艺术追求的设计师;做开拍,自己也要是个口播创作者。


第二属性是为了拥有原生体感自己就是产品最挑剔苛刻的用户。对于初创产品来说,如果 1 号位没有原生体感,需要通过用户调研或招人来获得间接体感,那转化到产品上的理解,就永远隔着一层,少了那种发自内心的挑剔与共情


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APPSO:所以你们反而对 AI 能力没那么强的要求?


小白:AI能力当然要考察,但说实话,AI能力只要读过大学的人都能学会。我面产品经理时,反而会对那些 AI 狂热者比较谨慎,尤其是离用户很远的。有些人整天用 AI 做这做那,却从不去找用户聊,不懂如何辨别伪需求,就有点被 AI 魔化了——他误把用AI来产出当成了创造价值。


有点像当年玩塞班破解,苹果安卓越狱root,我们现在回头看,这些技术基本消失了;而十几年前踏实去观察用户场景做App的那批人,很多到现在都还在做。


APPSO:所以洞察用户需求,始终是最重要的。


小白:不管有没有AI都是。产品经理要有敏感度,但主次不能乱——用户需求是主要的,AI 工具是次要的。现在很多人把次要的当成主要了。


APPSO:有了AI,产品的开发周期、团队配置会变吗?


小白:周期缩短非常多。以前做一个效果要半年一年,现在三天就出来,团队也小很多。不过它对从零到一的项目更友好,没有历史代码包袱;老项目反而麻烦,过去的代码太多,一改就一堆 bug。


APPSO:现在很多公司会对「AI 提效」提硬性要求,你们呢?


小白:我们是鼓励,订阅最新 AI 工具,公司都报销,也暂时没设上限让大家去抠成本。但我们不太希望强制去推去考核大家的token消耗,一强制就变味了,大家盯的就不是「我能产出什么好东西」,而是去应付那个指标了。


把决定权,交还给创作者和用户


APPSO:听完今天的分享我有个感觉,你们更像用创作者的角色在做产品。


小白::=影像产品经理和游戏策划很像,是创意驱动的。他们其实不好管理,都很有个性,想法很多,有自己的追求。一旦强迫他们去执行你的想法,容易把人逼走。所以很多时候是平等探讨,创意被尊重,才能留住那些敢于独立思考,不唯上的人。未来,我们想把公司搭成一个影像产品的创新平台:沉淀好规则和避坑指南等,把大家做产品的下限拉高,少出错,前人踩过的坑就别再踩了;但上限,得靠各位制作人自己去探索。


APPSO:美图还推出了一个挺有意思的服务,让专业的人代替用户来操作 AI。Agent再发展下去,这两个模式会冲突吗?真人加 AI 是过渡,还是会一直并存?


小白:我觉得会永远存在。这世界的信息差还是太大,我们理解的世界跟真实的,完全是两个世界。拼多多之前我们都用淘宝,快手之前大家都不知道有这么多小镇青年,谁能想到有那么下沉的消费需求?我们这群互联网从业者看到的世界,估计只占整个世界 10%,剩下 90% 的人非常不懂这些最新AI技术,但他们有很强烈的内容制作需求。


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APPSO:那真人加 AI 的占比会到多少?是终极形态,还是五年内的过渡?


小白:不说具体产品,就说需求量,至少 80% 的用户,是想直接花钱解决问题的。


APPSO:花钱解决问题,是不是意味着现在的产品没法直接解决他的问题?


小白:不是不能解决,可以解决,只是他们不想。


APPSO:这个「不想」,能不能理解成一种学习成本?


小白:你平时会做饭吗?我是不做饭的。网上做饭教程那么多,为什么我自己不做、要去餐厅吃?因为我不擅长,或者有更低成本的方式能解决它。一个卖烧烤的老板,他的职业是烤串,不是做短视频。现在很多人是硬撑着为了流量做内容营销,因为同行们都在做。


但如果你给他一个选择,他更愿意让别人帮他去做,自己专注去做擅长、也感兴趣的事——做菜。这就是学习能力强的精英们容易对真实用户造成的误判:我们总默认这东西「应该」是用户去学的,可人家就是不想学


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模型趋同之后,拼的是对用户的理解


APPSO:多 Agent 协作是这次产品更新的重点。但对用户来说,打开都是Agent,根本看不出来。


小白:对。


APPSO:你是怎么考虑的?


小白 : 用户确实不在乎你是单 Agent 还是多 Agent,他要的是效果好。有用户跟我说,你们搞多Agent就是脱裤子放屁,就跟厨师一样,给我做个菜我吃就好,我管它厨房里有几个分工的小弟?这是客观事实。多 Agent 更像用户端的一个传播点:我们效果比别人好,是因为背后有几个 Agent在配合,这就占住了心智。


但从技术实现来说,多Agent 真正的价值,在于把行业独特认知做输出,让每个 Agent 有自己独立的行业认知。比如同样做 logo,奶茶店和食品行业的技法、风格完全不同,我们会让设计师把每一道工艺植入到对应 Agent 里。通用模型训练的是互联网上的共识,而多 Agent 的本质,是我们把「非共识」植入每个 Agent 角色,再让这些带着非共识的 Agent 互相协作


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美图创始人吴欣鸿.


APPSO:Notion 的 Ivan Zhao 有个观点:以后不能被 Agent 调用的产品是没有未来的。你认同吗?


小白:这个观点太极端了。Agent 哪怕做成一个生态,有各种 CLI、Skill接入,它满足的也只是那20% 的浅度内容创作需求。


因为它最基础的形态还是对话式交互。但内容创作除了对话,你还要二次编辑、要剪辑模板、要调用过去沉淀的内容资产和效果配方,这后面的链路还很长。你用大模型简单出一条片可以,但真要把这件事做好,还得有地方让你去调整。所以我理解的Agent 调用是:用户说「这条视频我想改」,Agent 吐出一个url,点进去是一个画布或编辑器——但这个画布还得在原生产品里面,在Agent里做不了这事。


APPSO:如果每个人都能调用最强的模型,你觉得以后最核心的竞争力是什么?


小白对用户的理解,这会是(产品)最大的差距。大模型就像一片汪洋大海,什么鱼都有;我们做应用的,是去做不同尺寸的渔网,把不同的鱼捞上来。你只玩一玩,我给你一张通用的渔网,捞到什么算什么;但你在这行待久了,我肯定给你各种大小的渔网,让你捞到对应的鱼。产品和技术都能用时间追上来,真正追不上的,是对用户心智的抢占。


一个把自己当编剧的产品经理


APPSO:如果用一句话总结你现在做的事,你会怎么说?


小白:如果是对内心最深处那个点……我觉得,还是一个小小的编剧吧


APPSO:编剧?


小白:对。因为我做的很多东西,本身都是内容创作的属性。比如这次美图影像节,也是跟很多同事一起创作出来的——怎么策划内容、视频、设计叙事、哪里埋梗。如果你只是把产品当成一个「产品」来做,你会失去很多从外部视角看它的能力


做内容很关键的一点,是会站在受众的视角:受众看到之后会有什么反应。这世界上大部分成功的 IP、漫画、游戏,背后都是很伟大的编剧。好的产品,其实都在讲一个好故事,让用户更好地走进来。


当然,如果面对投资人或市场,我可能会说自己是个「翻译官」,把用户需求翻译成技术能实现的东西,把技术翻译成用户能用的产品。但我内心还是觉得自己更像个内容编剧。


APPSO:所以「编剧」,其实也是你对「产品经理」的一种定义?


小白:我会说自己是内容型产品经理,或创作型产品经理,所以在公司里比起开会,我更喜欢在电脑前沉浸式的创作。比如一份产品需求文档,如果写得特别理性,它就是一份公文,很枯燥。但你用编剧的视角去写,就会这样考虑问题:我要怎么打动看这份文档的人,让他们更愿意、更好地把我这个产品做出来。也会构想这个文档实现成产品后,用户们会怎么传播这个产品,就像你写个电影剧本前,会做上映后的影评推演一样。


这时候你的产品才是有温度的,是在创作一个作品,而非交个作业。


APPSO:很有意思。「非理性」在你们整个产品角色里,好像是个挺关键的东西。它是不是某种程度上成了让美图走到今天的底色?


小白:我觉得一定是的。互联网从业者大多背景很好,擅长用理性思维做决策。但影像产品本质上是由「审美和流行」驱动的,这种非理性的判断,在行业里是一种稀缺特质。早期我们做让女生变美的产品,也算是进入了一个竞争真空地带,它有点像「角落里的生意」,看似小众,但背后的潜在市场其实并不小


所以我们也常常感慨自己是幸运的,从最初帮女生修好图,到今天做商业设计、口播、AI短剧等等垂直场景的生产力工具,我们走出了一条属于自己的路。


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写在最后


采访快结束时,小白跟我分享了一件「吃过亏」的事。过去他们也找过那种极其理性的、数据驱动的人来做影像产品的 1 号位,结果很可怕——「他不管视觉效果,给你讲一堆策略,看一堆数据」。


后来他们才想明白,做影像产品,一份好的 BP 不是精确计算市场规模有几百亿,要直接把效果摆出来。虽然投资人看不懂效果,他只看你能带来多少回报;可影像产品偏偏就是效果驱动,不是数据驱动。


这大概能解释,为什么这次美图 8 款产品,每一款发布的落点都是具体的人:一位被重复手搓几十张照片,「熬」得怀疑自己是不是一台修图机器的修图博主。一位会员过期三次还没剪明白一条视频的新手妈妈。还有那位亏了将近一千万、最后靠开拍把店做到排队的牛肉面馆老板娘……


AI 能多快、能多强、能替代多少人?今天所有人都在算这笔账。美图却在考虑另外一件事:怎么把那 90% 的时间,还给那个只想去旅行、想带娃逛公园、想专心做菜的人。


文章来自于"APPSO",作者 "李超凡"。

1
AI漫画

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2
AI工作流

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项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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