这届影像节，美图用AI培养“新的手感”
AI应用进入淘汰赛，美图选择交付结果。
👦🏻 作者: 壹小姐
🥷 编辑: Koji
🧑🎨 排版: NCon
6月17日，福建厦门，第四届美图影像节开幕。
过去一年，AI行业最热闹的关键词，从大模型变成了Agent。从生成图片、生成视频，到编程、设计、营销，AI正在接管越来越多的工作流程。但与此同时，一个现实问题也越来越明显：模型越来越强，工具越来越多，普通用户却越来越累。
对于大多数人而言，学习提示词、研究工作流、追赶模型迭代，本身已经成为一种负担。
美图公司创始人吴欣鸿，开场便亮明态度："上届影像节我们聊的是AI工作流，本质还是围绕功能本身。今年我们想再往前走一步，直接为用户交付结果。"
这句话背后，其实对应着AI应用层发生的变化。当越来越多基础能力趋于普及，用户开始不再关心用了哪个模型、哪个工具，而是关心最终能获得什么结果。
用户需求的变化，也在重塑应用层的竞争逻辑。过去半年，AI应用行业正在经历一轮加速洗牌。一批曾被资本追捧的产品逐渐退场——Cursor卖身，Sora关停，行业讨论的重点也从"应用层有没有价值"，转向"什么样的应用能够持续创造价值"。
某种程度上，AI应用正在从"卖工具"走向"卖结果"。
从这个角度再看影像节，美图的变化就显得更加值得关注。它不做大模型的军备竞赛，而是选择扎进垂直场景，把复杂的创作过程折叠起来，直接向用户交付结果。
那么，吴欣鸿提出的"交付结果"指的到底是什么？这家修图软件起家的公司，它凭什么能做成这件事？如果更多的普通用户连AI都不愿意去学，他们真的会愿意去为"结果"买单吗？
餐厅老板只想把面卖好，没空研究提示词
在影像节开场，吴欣鸿分享了一个很关键的调研结果：
学习AI应用不是大多数人的本职工作；AI迭代速度远超个人学习速度；部分用户宁愿花钱买结果，也不愿自己成为专家。
"有些用户说，听说AI很好，但我学不过来。"吴欣鸿说，"这句话特别朴实，但戳到我们了。"
这让美图意识到我们可能陷入了一种"信息茧房"之中——默认人人都该追得上AI。但事实是，餐厅老板只想把面卖好，音乐人只想把歌写好。他们没有时间，也没有兴趣研究提示词工程。
事实上，这种判断并非美图独有。
不久前，硅谷风投a16z合伙人Joe Schmidt把大模型的主攻方向——代码生成、通用写作、图像创作——称为"黄砖路"。他认为这些通用任务天然属于模型公司，创业公司几乎没有胜算。
而真正的机会，就在于垂直行业，任何需要AI输出可信结果、绑定业务成果、深耕工作流的地方。"模型可以替换，但行业Know-how和工作系统很难被替换。"
而这恰恰也是美图本次释放出的核心信号。
本届影像节上，美图发布了8款AI产品：四款新品——Picchi、Artflo、MVLAND、MeituHub；四款升级——站酷、美图设计室、开拍、RoboNeo。8款产品覆盖从人像修图到AI短剧到音乐MV的多个创作场景。
需要注意的是，这8款产品背后的一个共同逻辑是——Agent Teams。
Agent Teams 能做什么？
吴欣鸿用自动驾驶打比方：传统工具是手动挡，Copilot是辅助驾驶，Agent能拆解单项任务，Agent Teams是多Agent自动分工、直接交付成品——全自动驾驶。
换句话说，用户不需要知道修图分几步、剪辑怎么卡点、设计怎么排版，只需要说出"我要什么"，剩下的拆解、分工、执行，全部交给Agent Teams自动化跑完。
以Picchi为例，它内置了调色大师、百万改妆师、形象设计师、场景打光师、体态管理师五个专业Agent。修图博主哦基儿是Picchi的模型合伙人。
她说，一套照片从挑到修完，三四个小时就没了——"我经常在想，我到底是在创作，还是在当一台修图机器？"现场，她拆解了自己的修图方法论：肤色冷暖的平衡、眼妆层次的叠加、轮廓线的柔化节奏。她说修图是"经验、感觉，也是长期积累形成的判断力"。
这些判断力如今被注入Picchi的专属模型，它可以帮你实现，把90%的时间还给你。
类似的逻辑也出现在其他产品中。美图设计室的AI团队包含市场洞察、内容策划、视觉创作、数据分析四个专业Agent及几十个专业Skills。开拍组建了包含营销、拍摄、剪辑等Agent的口播视频团队。RoboNeo模拟真实短剧剧组——策划、编剧、导演、美术、执行、运营协同工作。
在采访中，美图首席产品官陈剑毅拆解了Agent Teams的逻辑：
"我们把一套物料拆成很多环节，从策划到选题到制作，在每一个Agent里都植入了对行业的深度理解。"
Agent Teams最大的优势，"是每一个Agent能够成为资深的行业专家，帮用户找到对行业的深度认知、形成核心竞争力。"
他在发布会上还说了一段话，像是在提醒自己，但也在提醒所有人：
"AI时代有个陷阱——'做'比'想'容易太多了。 很多人忍不住用AI疯狂产出，产生一种'我在创造价值'的幻觉。但我们心里清楚，交付给用户好的成果，帮用户赚到钱，才是真正的价值。"
从目前的数据来看，市场正在为这种逻辑买单。
2026年3月，美图AI算力点消费总额较2025年12月增长59%。开拍增长360%，RoboNeo增长316%，美图设计室增长107%。截至5月，开拍算力点消费增长超7倍，美图设计室过去8个月增长8倍。
这些数字背后，是用户真的正在为"结果"付费，而且愿意为好的结果付更多。
传统订阅制按时间付费，算力点消费按实际消耗付费——用得多、产出好，付得多。而美图的收入，也正在从依赖用户数量的线性增长，转向与用户获得的实际价值正相关。
在采访中，美图首席财务官颜劲良表示：美图设计室已有用户的算力值消费一个月可达上万元；MVLAND月ARPPU为三四百元，约为美图秀秀的20倍。20倍，这意味着，美图的估值逻辑正在从订阅的线性增长，走向按效果付费的更广阔空间。
如果说这些数字说明用户正在为结果买单，那么美图推出的另一项服务，则进一步揭示了"交付成果"的本质。
值得注意的是，针对"不想学AI"的用户，美图推出了一项看似"反效率"的服务——真人创作。设计师在线接单，提供"帮我设计""帮我做视频"。
AI本来就是为了替代人力而存在，为什么还要让真人介入？
看起来，这似乎与AI追求效率的方向背道而驰。
事实上，这背后是美图对商业场景中"确定性"的回应：AI出错只是一段报错代码，而真人出错可以追责、可以沟通、可以返工。
美图在用"AI+真人"的组合，降低客户对"交付成果"的信任门槛，让那些连AI都不想学的人，也能拿到结果。
AI 时代，美图凭什么跑通"最后一公里"？
如果说Agent Teams解决的是"如何交付成果"的问题，那么另一个更关键的问题是：
为什么是美图？
有行业人士称，直接交付结果的系列产品背后，美图在赌的是下一个爆款。
那么，这家从PC时代走过移动互联网、来到AI时代的老牌公司，可能创造出下一个爆款产品的理由是什么？
吴欣鸿曾说过一句话："如果不上场做，自己是没有手感的。"
某种程度上，这家把"审美"当成核心资产经营了18年的公司，它对"美"的理解和手感，也成为了独特的资产。
2008年成立至今，数亿用户用每一次修图、每一次调色、每一次对"好看"的点击，教会了美图什么是"美"。
这个过程没有捷径。
在AI时代，人人都能产出设计，但好设计的判断标准仍然掌握在那些把设计当职业、当热爱的人手里。
陈剑毅在采访中强调：美图的优势是影像技术积累和对垂直场景的深度理解，深耕垂直领域，把"小而美"做到极致。而且，美图的壁垒并非代码量，而在于十多年的审美Know-how以及对用户真正影像需求的理解。
这些能力最终都沉淀在美图奇想大模型中。
本届影像节上，奇想大模型V6发布，相较于通用大模型能生成漂亮的图片，美图奇想大模型有亚洲用户十几年的审美经验，它会更懂"骨相美"和"氛围感"细致入微的差别。
数据显示，2026年1-5月，美图产品的生成式AI功能调用中，平均96.3%来自美图奇想大模型。
更重要的是，美图并没有把模型训练完全交给工程师。
当大多数AI公司的设计团队负责产品UI，美图的设计师已经率先参与到模型效果的打磨中。设计师会先给AI打样，把审美标准教给AI，然后再把用户反馈反哺回来。
需要注意的是，本届影像节发布会的二三十条视频中，超过九成全是设计师用美图自己的产品产出。对于美图而言，这不仅是产品展示，也是一种内部验证机制——设计师既是产品创造者，也是产品使用者。
与此同时，美图采取了一种相对务实的模型策略。
美图公司高级技术副总裁、美图数据智能研究院负责人杨明花在采访中谈到了模型策略：
"模型容器策略是指，外部好的模型我们可以快速地接入，但也会根据我们业务的特点去进行微调。" 美图技术副总裁、美图影像研究院（MT Lab）负责人刘洛麒进一步说明："自研大模型会更结合我们业务产品，去服务好我们自己的用户，服务深度定制化的场景。在一些相对比较固定的场景，我们可能会采用第三方大模型。"
这意味着，美图真正竞争的并非基础模型能力，而是如何把模型能力转化为符合用户需求的影像效果。
除了经验和模型，美图还有第三层资产——设计师生态。
陪伴1800万设计师20年的社区站酷，成了美图更上游的创意资源池。按照陈剑毅的说法，站酷"处在内容链路的更上游"。在这里，品牌做的可能不是"找人做设计"，而是如何去激活一支"随时待命的视觉创意外脑团队"。
从审美数据，到垂直模型，再到设计师生态，美图正在构建一套围绕"视觉表达"的完整能力体系。
而这也正是它能够把抽象的审美偏好转化为具体成果，并最终完成"最后一公里交付"的原因。
而且美图，没有止步于此。
再拿1个亿，把潜在颠覆者变成生态伙伴
但AI时代有一个有趣的现象：一家公司的优势越明显，它的能力边界也越明显。
美图擅长影像，却无法覆盖所有影像场景；拥有模型和用户，却很难同时深入每一个细分需求。
当机会开始指数级增长，真正的问题不再是谁拥有最多资源，而是谁能够吸纳更多创新。
当AI时代的影像机会越来越多，美图自己做得完吗？
答案显然是否定的。
美图最直接的威胁，来自那些在垂直场景里专注做一件事的小型创业团队——跨境电商商品图、医美机构口播视频、健身博主AI短剧、音乐人MV制作……每一个细分场景都可能被一个专注的团队吃掉。
在发布会后的采访中，面对媒体的提问——美图是否担心来自创业公司的竞争？
吴欣鸿坦言："在影像赛道，并不是大厂有流量就可以。从全球看，大部分增长快的产品，确实都是创业公司。"
这并不是美图一家的处境，而是所有垂类公司共同面对的商业处境。大公司有规模，有资源，有完整的生态，但代价是动作不够快。而那些在细分场景里专注深耕的创业团队，正在用敏捷性寻找自己的机会。
对此，美图的选择是：与其在各个细分领域正面竞争，不如用资金、流量、模型能力、渠道资源，把潜在的颠覆者变成生态的一部分。
本届影像节上，美图宣布拿出1亿元，面向全行业AI开发者发起"美图产品挑战赛"（Meitu Hatch Catch）。
参赛条件有三个：面向全球的AI原生应用；与美图影像赛道相关；已上线且有初步种子用户。
评选标准有三条：产品创新性与赛道潜力、商业模式与增长空间，以及团队成员的"第二属性"。
什么是团队的"第二属性"？
吴欣鸿解释："我因为热爱摄影而创办了美图，摄影和设计是我的第二属性。**我们看重团队的特长爱好和所做产品的契合度。**唯有这样，才会对产品有近乎偏执的热爱，以及原生的用户同理心。"
也就是说，美图在寻找的并不单纯是技术最强的团队，而是最热爱这个场景的人。
这个标准看上去主观，但这背后是一个真实的规律：在垂直场景里，真正能做出好产品的，往往是那些自己就在这个场景里、热爱这件事的人。
陈剑毅也在采访中进一步补充说："影像产品的机会很多，但真正懂影像的人还很少。所有失败的项目，大部分源于项目的一号位，不懂影像，没有很强的视觉感知和效果追求。"
他认为，做影像产品的第一性原理是把效果做到极致，无论是图片效果或者视频效果，效果一定是满足真实用户需求。
在美图看来，热爱影像，就是能做好影像产品的人最关键的"第二属性"。
按照美图官方介绍，入围团队最高可以获得500万元的投资，同时也可以选择加入美图内部的AI创新工作室。美图会提供12周孵化支持，从产品打磨，到用户验证、增长资源、技术交流，全程陪跑。
另外，在最终的Demo Day上，项目还有机会获得来自美图的追投及外部机构的注资。
事实上，这场挑战赛并非一次临时起意。
在今年4月的内部产品挑战赛中，美图已有207支队伍参赛，开发出136个AI产品Demo。内部验证了可行性之后，美图把这场实验搬到了外部。
正如吴欣鸿在发布会上所说："基于美图奇想大模型思考影像产品时，发现可做的机会实在太多了，自己压根做不完。"
从内部创新工作室到外部黑客松，美图正在把自己从一个封闭的产品公司，变成一个开放的美学创作生态。
而这个转变的意义，可能比发布几款新产品更大。因为它意味着，美图很清楚自己能力的边界，并且试图用生态的方式去覆盖它。
结语
时间拉回2010年。美图成立影像研究院，迈出AI探索的第一步。
时隔16年之后，这家公司交出了一份新的答卷：
它在构建一套完整的系统——底层是18年积累的审美数据和奇想大模型，中间是Agent Teams对专业工作流的解构与重组，上层是覆盖多个场景的众多AI产品和正在扩张的开放生态。
2025年全年，美图总收入38.6亿元，同比增长28.8%；经调整归母净利润9.65亿元，同比增长64.7%。2026年Q1，影像与设计产品收入8.52亿元，同比增长34.3%。
这是一组可观的增长数字。然而，比数字更值得关注的，是吴欣鸿在影像节结尾说的一段话：
"美图过去或许取得了一点成功，但我们不想让这些成功变成手感、变成惯性。"
进入AI时代，美图没有躺在旧功劳簿上。它选择重新下场，直面竞争，去培养"新的手感"。
今天，这个手感已经清晰——"直接交付结果"，让用户不必成为专家，因为好的工具会帮你完成专业的事。
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