其核 心驱动力来自 AI 大模型的突破性进展。回顾技术演进路径，人工智能从最初的规则驱动，逐 步发展为以数据驱动的机器学习，再到以神经网络为基础的深度学习阶段，实现了特征学习的 自动化与性能的大幅提升。近年来，随着大语言模型的兴起，AI 在理解与生成方面实现了质 的飞跃，AIGC 应运而生。 其技术进步呈现出“两条主线”：一是大模型多模态融合趋势明显，语言、图像、音频、 视频等模态不断 常态化应用数字人播报的新闻机构。 在视觉生成领域，以可灵 AI 为代表的平台，正在重构影视制作流程。依托其在动态渲染、 语义匹配、风格建构等方面的技术优势，实现了从剧本预演、镜头生成到后期制作的全链条自 动化协同，大幅压缩制作周期和成本，赋能小团队以工业级内容输出能力。可灵生态化布局亦 日益完善，涵盖 AI 剧本生成、配音音效、数字人驱动等多个模块，推动 AIGC 能力全面嵌入 影视工业体系，极大提升叙事效率与创意表达自由度。AI 等工具的“辅助者”定位不同，Cursor 的优势在于试图成为编程 对话的“平等伙伴”，其独特功能是允许 AI 跨文件操作，当开发者修改函数命名时，AI 能自 动追溯所有关联文件，这种全局理解能力让代码维护效率大幅度提升。 除了提升开发效率外，这类 AI 编程软件更深层次的影响在于打破原有模式，重新优化了 开发流程。传统的软件开发流程一般是梳理需求、画原型、做 ui、写代码、测试，然后发布。 随着 AI