第五日
计划
不是设计一个产品是养活一个生命
PROJECT FIFTH DAY / 北京墨旬科技
01 / OBSERVE
观测采集引擎
02 / EVOLVE
符号演化引擎
03 / OUTPUT
叙事输出引擎
02
从工具，到生命体
IP 不再是一次性内容，而是会持续生长的资产。
PAST
产品型 IP
设计、投放、消耗，然后重做。
- 设计
- 投放
- 消耗
- 重做
数据
世界观
内容
反馈
第五日计划
生命体资产
数据、世界观、内容和反馈不断闭环。
第五日计划
物种型 IP
符号种子持续进化，反复产出角色、世界观和内容。
- 符号种子
- 生命体
- 反馈进化
- 持续产出
输入受众数据
引擎符号演化
资产世界观库
输出内容生产
03
AIGC 的三道墙
问题一
情感困境
人格标签解释不了角色冲突。
- 只会贴标签
- 难读潜在动机
问题二
同质化困境
模型越对齐，内容越像平均值。
- 表达过于平滑
- 缺少命运张力
问题三
工具化困境
Prompt 只能放大输入，难生成新母题。
- 依赖人工灵感
- 资产沉淀不足
情感标签解释不了冲突
表达正确但没有灵魂
生产上限仍靠输入
结果难稳定生成新母题
04
读群体 → 情感符号耦合 → 出成品
第一步
观测采集
从语料中读出欲望、焦虑、共鸣和母题。
- 群体情绪
- 文化母题
- 时代症候
第二步
情感符号耦合
让情绪、符号、世界观彼此键合，形成故事核。
- 情绪化学
- 符号反应
- 故事母题
第三步
叙事输出
输出角色、剧情、分镜和设计方向，人来定调。
- 角色设定
- 剧本分镜
- 设计接口
群体情绪采集真实共鸣与隐性冲突
符号反应在情感库与世界观库里耦合
结构生成生成可生产的叙事骨架
交付校准项目反馈继续回到系统
05
符号培养皿
全自动化生产 · 符号宇宙演化可视化
采集端
幻想主题分析 + 计算精神分析
把语料转成群体情绪、冲突和文化母题。
演化端
情绪化学计算 + VSA
符号向量化，在库中成键、漂移、重组。
输出端
VSM 语法 + 逻辑算法
输出角色、剧情、分镜和设计方向。
采集输入公开语料 · 授权数据 · 群体情绪 · 文化母题
演化计算情绪化学 · VSA 向量 · 符号键合 · 灵感生成
交付接口VSM 语法 · 角色设定 · 剧本分镜 · 设计方向
06
不拼产能，做上游 IP 开发引擎
CAPACITY LAYER
产能平台
把已有灵感更快做成内容。
生成效率成本下降镜头产能
VALUE CHAIN
上游资产层
先定义受众共鸣，再调用工具生产。
FIFTH DAY
受众情感引擎
沉淀人群情绪、母题和反馈，形成 IP 资产。
情感库世界观库反馈回流
| 类别 / 代表 | 价值链位置 | 买方买什么 | 强项 | 第五日的位置 |
|---|---|---|---|---|
| AI 漫剧产能平台 灵境AI |
分镜 / 画面 / 渲染 | 更快更便宜出内容 | 工业化、成本、效率 | 上游情感与世界观引擎，可竞合 |
| AI 剧集平台 Showrunner |
Prompt 到剧集 | 让用户生成剧集 | 传播性、互动性 | 不做 C 端玩具，做 B 端资产底座 |
| 传统 IP 前期服务 | 世界观 / 角色 / 洞察 | 人工创意与判断 | 经验、审美、信任 | 用数据与符号计算工程化 |
别人提速内容生产，我们沉淀受众共鸣。
07
把受众情感，转化为跨场景传播资产
全自动化生产样片
影视
文旅
品牌
游戏
引擎一
受众情感计算
读出欲望、焦虑、共鸣和文化母题。
引擎二
情感符号耦合
让符号键合出更有情感连接的故事、角色和世界观。
引擎三
全自动化量产
自动出样片，也可中途交付设定、剧本和分镜。
08
AI 长剧：一个母体，长出多条剧
全自动化生产样片
底座
数亿字编年史母体世界观
沉淀设定、历史、事件、地点和规则。
角色
复杂深度角色
提取角色动机、冲突和关系张力。
叙事
涌现性叙事
角色内心足够复杂，故事会自然长出来。
09
院线动画：把角色做深
全自动化生产样片
受众
受众情感坐标
让群体动机先进入角色判断。
角色
角色命运线
让角色有来路、有挣扎，也有传播记忆点。
交付
幻想世界设计法
从幻想世界提取视觉、空间、道具和氛围。
10
设计 × AI × 心理 × 符号学
Founder
代尚
清华大学博士
Research
吴春灵
伦敦大学博士
Design
窦健颖
皇家艺术学院硕士
FLOW
把情感引擎跑成商业底座
方向一
数据扩容
扩充群体情绪、母题、世界观和商业样本。
- 群体情绪
- 文化母题
- 场景样本
方向二
算法校准
校准 VSA、VSM 和情绪化学，让结果更准。
- 符号计算
- 情绪键合
- 叙事生成
方向三
B 端样板
交付文旅、影视、品牌、游戏样板，反馈沉淀为资产。
- 项目制交付
- 客户反馈
- 资产复用
群体数据更多样本与情绪语料
向量库世界观、角色、叙事结构化
算法实验持续校准生成质量
项目反馈交付经验回流成底座
ASK
把底座做厚，把算法跑准
需求一
数据购买与清洗
购买情绪语料、行业案例和世界观文本，做清洗标注。
- 受众情绪语料
- 行业案例
- 世界观文本
需求二
数据库建设
建设世界观库、受众情感库、行业案例库。
- 世界观向量库
- 受众情感库
- 行业案例库
需求三
算法优化与商业化扩展
优化符号计算、情绪键合和叙事生成，扩展 B 端方向。
- 文旅 / 影视
- 品牌 / 游戏
- 教育 / 消费内容
投前估值 2000 万种子轮可聊
数据购买买语料、案例和世界观文本
算法优化改符号计算与叙事生成
商业扩展复制到更多 B 端方向