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传统数据中台做AI并不容易。「国内项目都是做长线，数据表命名不规范，加上会不断出新功能，也很难标准化，这就让AI查表的准确率不够。」于是周津想到「AI糖」，像给小奖励一样，在数据中台的每个模块都加小型的AI模块，让游戏团队先尝尝和AI协作的甜头。,而这也解决了当前最突出的一大痛点:一致性。AI生成视频内容时常出现“抽卡”式的随机性，比如上一帧角色形象和下一帧对不上，场景的光影逻辑前后矛盾，视觉风格忽东忽西等等。没有一致性，AI生成的内容就像一套“动态PPT”，画面再精美也无法构成一个完整的叙事作品。纳逗Pro这种影视专业设计思路，正是为了有效抑制随机性，让AI生成的内容从“能看”迈向“能用”，产出接近影视实拍质感的专业影像。,过去一个数据中台，10-15人，1-2年，才能勉强搭中台，现在可以压缩到1-3个资深人员配上大模型，外加一周时间就能搞定，往后也只要1-2人便能每天一个版本地迭代。

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