在2025年，人工智能视频模型取得了重大进展，特别是在头像表现力方面，使我能够制作出远优于2024年的视频。尽管如此，2026年仍需进一步改进，才能让个人创作者充分发挥这项技术的潜力。以下是我基于观众点击和观看时间统计的2025年最受欢迎的十个视频。 我最初认为2024年是人工智能视频的元年，2025年将是人工智能代理的时代。虽然2025年人工智能代理显著增长，但仍未成熟，尚需时间普及，虽已有企业开始应用。2024年AI视频的进展较为有限，比如我的音乐视频《2024年十大UX文章》就是例子。然而，2025年能力迎来大飞跃，令早期视频在回顾时显得相当 primitive——例如“老工人用AI保持创造力”（2025年12月）。 为了展示2025年的进步，我制作了一个亮点集锦，精选了全年发布的最佳音乐视频片段，按时间顺序排列，展示改进过程。 关于具体AI视频的组成部分，改进程度不一： - 语音合成方面，自2024年底起已表现强劲，进步有限。最大突破来自如ElevenLabs v3这类模型，结合语言理解能力，赋予语音更多情感色彩，比如在我的解说视频《慢AI：长任务中的用户控制（5分钟解释）》中。 - 歌曲和音乐也有所改进。值得一提的是，我制作的首个听起来相当不错的歌剧咏叹调（《直接操作》），克服了之前类似糟糕百老汇音乐剧的失败。 - 头像动画取得了显著提升；如HeyGen Avatar IV模型，尤其在近景人头特写中表现出高保真，虽然全身动画仍有质量损失。音乐视频《通过发现创造：导航潜在设计空间》中的歌唱表现明显更佳。 - 舞蹈和动作动画虽然有所增强，但仍不够理想。例如《通过发现创造》中的K-pop风格舞蹈，动作单一尚佳，但缺乏连贯的编舞和与音乐的同步。歌手和乐手的动作与音频协调性不足，限制了真实感。 - 原生音视频生成方面，Veo 3和3. 1带来巨大飞跃，一段8秒的同步片段，非常适合制作素材（B-roll），但短暂难以制成完整视频。作为实验，我拼接了莎士比亚《提尔皮策王子》的AI戏码片段，传达了剧情的基本线索，但远未达到令人愉快的讲故事效果。 总体来说，2025年AI视频各方面都取得了进步。 展望2026年，尽管有人声称，但传统好莱坞并未走到尽头——完全由AI生成的主流电影或电视作品仍需数年，可能到2028年左右。像亚马逊这样的公司已能较好地利用AI进行场景和特效制作，但传统工作流程仍然存在。我预期，到2028年，主要制作公司要么转型采用AI，要么将陷入困境。 预计2026年将带来更全面的改进，尤其是在原生音频生成方面，或能将完全同步的片段延长至30秒。通过参考静态图片（如我在《阿芙罗狄蒂讲述可用性》中用Veo 3. 1实现的角色一致性），在视觉上实现片段间的角色一致性是可能的，但声音上的连贯性尚未达到，难以支撑连续的叙事。这方面AI声音的连贯性在2026年有望实现，从而改善故事讲述的流畅性。 音乐生成对视频和MV都至关重要。使用Suno 5制作的一次性歌曲已经相当好听——个人而言，我更喜欢听自己用Suno创作的歌，而非排行榜上的热曲，部分原因在于AI赋予的个性化创作自由，不受企业口味限制。然而，现有的音乐模型多只提供有限的技术编辑功能，比如均衡器调节。我们需要语义级的编辑工具，可以高层次地控制音乐，比如请求更柔和的鼓点或强调特定乐器以营造气氛（比如诡异或浪漫），实现对音乐潜在空间的直观导航。这种对具有意义的语义控制的需求，亦适用于所有视频制作相关的媒体元素。 总之，2025年在AI视频方面取得了巨大突破，但仍难以满足雄心壮志的项目需求。未来依然充满希望。 关于我2025年最Top的视频，我从多个指标中进行分析： - 点击率（CTR）衡量有多少用户点击了视频缩略图，这与缩略图设计关系更大，视频质量影响较小。我避免使用陈词滥调（比如夸张的惊讶表情），尽管它们很有效，导致点击率适中。 - 浏览量（View Count）统计观看人数，不只是点开即走。我将不同平台（YouTube、LinkedIn、Instagram、X）的观看数合并，并根据YouTube视频的发布时间加权，考虑到旧视频有更长时间积累数据。 - 观看时长（Watch Duration）是衡量内容质量的关键指标。YouTube提供平均观看时间和观看比例，但两者都有局限——平均观看时间偏好长视频，短视频即使全部看完也难达到高值。我更倾向于分析用户的掉落率，比如在30秒后剩余观看人数，以标准化不同长度视频的观众参与度。我的“直接操作”两版本的留存曲线显示，观众偏好摇滚版本多于歌剧版本。 展望2026年，AI视频有望更全面地赋能独立创作者，带来从线性叙事到沉浸式世界构建的变革，用户将成为积极参与的角色。 我2025年的十大视频如下： 1. 不再有人机界面 探索 AI 如何演变，取代传统UI，通过更深层次的体验编排，由AI代理处理更多任务。 2. 服务即软件（也是音乐视频） 讨论AI智能变得免费，促使服务变身即时应用软件，扩大技能规模。 3. 制作可用性动作玩偶 展示用AI制作的3D动画动作玩偶，趣味十足，彰显技术应用潜力。 4. 气氛编码与设计（也是音乐视频） 演示AI在软件和用户体验设计中的影响，支持自然语言表达意图，加快原型速度，同时强调人类专家的作用。 5. 2025年的UX：雅各布·尼尔森的六大主题（也是音乐视频） 呈现雅各布·尼尔森对2025年UX主要趋势的预测。 6.

UI与UX：雅各布·尼尔森讲解二者区别 阐明区别：UI是用户可以触及的界面元素，UX则是由UI及其他因素共同塑造的整体用户满意度；预计AI会自动化大部分UI设计，让人类更专注于UX策略。 7. 认知而非回忆（雅各布·尼尔森的可用性启发式第6条） 强调降低用户记忆负担，让信息易于识别而非依赖回忆。 8. 为AI时代转型你的UX职业 建议UX专业人士培养独特的人类技能（如主控权、判断力、说服力），因为AI将自动化传统任务，呼吁适应变革。 9. Viking式的错误预防（雅各布·尼尔森的第5条启发式） 强调通过设限、验证和风险管理减少错误，建立用户信心，降低支持成本。 10. AI迈入主流：跨越“鸿沟”，到早期大众用户（也是解说视频） 分析AI从早期 adopters 到全球主流用户的采用变化。 额外内容：AI帮助老用户保持创造力（音乐和头像解说可用） 探讨AI如何弥补年长创意专业人员的流体智力下降，延长他们的创造性工作时期，尽管在年轻观众中知名度有限。 核心结论：随着AI创新，UX正快速演变——你准备好了吗？ 关于作者： 雅各布·尼尔森（Jakob Nielsen）博士，是著名的UX先驱，拥有超过四十年的经验，创立了UX Tigers。他开创了折扣可用性和关键启发式原则、雅各布定律，被广泛誉为“可用性之王”。拥有79项美国专利，著有八本影响深远的书籍，并获得多项殊荣，包括ACM SIGCHI终身成就奖和人因学会“人因泰坦”奖。曾任Sun Microsystems的杰出工程师和Bell Communications Research的研究员。