视频生成AI初创企业转向“以视频为核心”的上下文工程

一、上下文工程的技术内涵:从提示词到情境智能传统视频生成AI依赖于静态提示(Prompt),例如:“生成一段五秒的无人机俯瞰城市日落视频。” 模型仅在输入文本的有限语义空间中做匹配生成,缺乏对用户意图、使用场景、历史行为和环境上下文的认知。上下文工程(Context Engineering)则是一种系统性构建动态信息环境的技术范式,其核心是:让AI在生成之前,先“理解”这个视频为何存在。它不再依赖人工编写的提示词模板,而是通过:实时接入用户行为日志、历史生成记录、外部数据源(CRM、ERP、知识库);构建可检索、可更新、可加权的多模态上下文图谱;动态过滤噪声、识别关键线索、注入语义权重;...

一、核心公式:未来赢家 = 高集成 × 高AI原生二、四象限精简版(X轴:集成度|Y轴:AI原生度) 低AI原生高AI原生低集成❌ 传统单点工具(如ETL)✅ AI单点工具(向量库、记忆中间件)→ 早期风口,易被吃掉高集成❌ 传统中台(重ETL无AI)✅✅ AI原生平台(A...