你大概率见过这样一幕——一台航拍无人机，身上绑着一部全景相机。早在 2022 年，影石就嗅到了这股创意的风，推出了适配大疆 Air2 系列的全景相机套件「瞳 Sphere」，让无人机玩家第一次尝到了 「全景飞行」 的滋味。

而今天，故事迎来了升级版：全球首款全景无人机—— 影翎 A1 登场。毫不意外，背后那双最熟悉的推手，依然来自影石。

品牌中文名叫「影翎」，英文名是「AntiGravity」，直译为「反重力」，这个词一听就是来搞无人机的，它是由影石和第三方团队共同孵化的品牌，全景无人机 A1 是他们的第一个产品。

无人机本体的外观非常科幻。正面竖向排列的视觉避障模组就像电影中的外星生物，而上下两边的半球形凸起就是全景相机模组，一上一下的镜头放置方式和「瞳 Sphere」相同。

让我成为一只鸟，在空中自由探索

既然是影石孵化的品牌，身上自然也流淌着影石的血液，尤其是全景合成技术。

影翎 A1 能够在飞行过程中实时合成全景影像，结合经特别设计的镜头布局，它能够实现出色的「隐形」效果，在飞行眼镜中环顾四周也不会看到机身和螺旋桨的踪迹。

想象你正在北京环球影城的哈利波特禁忌之旅上，飞车极速前进时，四周的景象尽收眼底。即便飞车在前进，你的视角却可以任意转动，就像是身临其境，飞车的方向并不限制你的视野。

影翎 A1 带给我的就是这种自由的体验，仿佛化身为一只在天空中翱翔的鸟，一边飞行，一边自由探索眼前的美景。这样的飞行体验，非常适合在各大景区应用——工作人员摇身一变成为无人机驾驶员，游客则可以「坐」在无人机上，随心所欲地欣赏四周的风光。

全景飞行的模式使其操作方式有别于传统 FPV 无人机——飞行方向只由手柄控制，不再与头显的视角同步。当你的视角与飞行方向不一致时，头显屏幕上会自动弹出一个悬浮窗，实时显示无人机前方的影像。而你只需轻轻转动手柄上的滚轮，就能迅速回到飞行器前方的视角并调整飞行方向，避免盲飞的风险。

其实对于新手来说是很好上手的，但如果你以前就飞过 FPV，那我建议你放下所有的经验，像个新手一样享受这份空中飞行的自由感。

很好玩，也很好拍

在这次体验的前半部分，我完全沉迷在自由的观光感受里了，直到我想起它还是一部能够拍摄全景视频的生产力工具，然后马上就发现了全景无人机的妙处——先专心飞，再随意构图。

影翎 A1 能够录制最高 8K@30fps 规格的全景视频（可惜由于是早期工程样机，我们只体验到了 5.7K@50fps 的视频规格），然后在后期软件里自由调整视角，设置关键帧打点实现一些高难度的镜头运动。

这意味着，在前期拍摄时飞手无需纠结构图与运镜。只要专注于操控飞行，确保无人机与拍摄对象的距离与相对位置即可。

以前，拍摄这些镜头时需要操控 FPV 无人机进行翻转、甩尾等高难度动作，还要冒着很大的炸机风险。但现在，只需在后期软件中拖动画面、设置关键帧，便能轻松重现这些效果。

也难怪早就有玩家们在无人机上绑全景相机了，确实好用。

让航拍过程成为一种享受

爱范儿觉得影翎 A1 会是一款彻底改变过往飞行体验的产品。

作为全球首款一体式全景无人机，影翎 A1 融合了手势体感控制摇杆、实时合成全景视频和全方位观测的飞行眼镜，为飞行者带来一种前所未有的体验。它让每个人都能在空中自由探索，尽情欣赏大自然的鬼斧神工。

对于影像创作者来说，这样的一体化设计也比曾经专机专用的外挂式配件来得更加可靠，无论是飞行操控还是拍摄体验都更上一层。

最重要的是，影翎 A1 突破了传统飞行的束缚，它解放了创作者们 「机不可失，失不再来」 的焦虑，将他们的飞行体验提升到全新的高度，让航拍的飞行过程本身也成为一种享受。

给创作者们提供了大胆飞行、自由创作的底气，这才是影翎 A1 的独特魅力所在。

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一段看起来像是夜视监控拍到的「兔子蹦床」视频，在 TikTok 上爆火，全网收获了有 5 亿次播放。

视频看上去像是某户人家的安防摄像头拍到的，灯光昏黄、画面模糊，但恰到好处地捕捉到几只兔子轮番起跳，活像在开夜间演出。

视频的标题写着：「刚查看了家庭监控，我想我们家后院来了几位特邀嘉宾！@Ring」 。

监控的模糊画质、几只看似在狂欢的兔子，这可爱又略带一丝真实感的画面迅速吸引了人们的眼球 。

在社交媒体平台 X 上坐拥百万粉丝的名人 @Greg 也评论说，「我从没意识到自己需要一群蹦床兔子，直到今天」。

然而，这份可爱是虚假的。视频中的兔子并非真实存在，有人发现，它是AI生成的。

第 5 到第 6 秒之间，左上角的兔子忽然「消失」。回头再看，细节确实有点怪。

但和大多数「AI 穿帮」视频不同，这次几乎没人第一时间认出来。哪怕是刷视频经验老到的年轻人，也直呼「完了，我居然被骗了」。

但这不是一场骗局，更像是一种小型社交媒体的灾难：不是「我们被骗了」，而是「我们居然愿意被骗」。

看似糊得刚刚好，其实「骗」得刚刚好

这段 AI 视频之所以能成功「欺骗」大众，很大程度上并非因为 AI 视频生成技术已经完美，而在于它「骗得刚刚好」。

它精准地利用了我们对监控视频的固有印象，也踩中了最能让我们放下戒备的那些流量密码。

模糊的夜视画质和静态背景，刚好遮住 AI 的弱点

我们习惯于认为夜晚监控录像就是模糊、黑暗且充满噪点的。这种先入为主的印象，完美掩护了 AI 视频的技术硬伤，例如在动作连贯性、阴影细节和背景动态上容易穿帮等问题。

所以当它以「夜晚监控录像」的方式出现时，画质本身的低清模糊反倒成了障眼法，帮它遮住了真实感缺口。

此外，尽管一些 AI 视频生成模型在处理前景主体方面已经相当出色，但背景的渲染往往会显得非常超现实。

而这段视频的背景是静止的，这又为 AI 规避了一个技术难题。

带「@Ring」的文案增强了来源可信度

视频发布者在标题中聪明地标记了家庭安防摄像头品牌「Ring」，一下子就让这视频的来源显得有理有据，让人感觉更真了。

这个小细节营造出「这视频是别人家门铃拍到的」错觉，让人自动归类为「生活记录」而非「创作内容」。

「动物夜间搞事情」是互联网用户默认接受的 meme

无数次病毒式传播的视频，已经训练我们相信这个场景是真实的。猫晚上偷吃泡面、浣熊夜闯泳池、郊狼在蹦床玩耍，动物们总爱在人类不在时「犯规」一下。兔子蹦床这种事，怎么看都合理。

最重要的：它太可爱了！谁会去质疑这么温柔的一幕呢？当一段内容足够甜、足够轻，它就很容易让我们「选择相信」。

尽管视频中间，左上角的兔子突然消失，暴露了 AI 生成的本质。但对于绝大多数刷短视频，快速滑动的观众来说，这一瞬间的破绽极易被忽略。

就在兔子视频引发热议的同时，马斯克也分享了 AI 视频技术的惊人进展。

10 天前，一段 6 秒的视频渲染需要 60 秒，之后降至 45 秒，再到 30 秒，现在已缩短至 15 秒。

本周我们或许能将时间控制在 12 秒以内。

他同时表示，实时视频渲染技术有望在 3 到 6 个月内实现。

这意味着，今天我们还能看到的「兔子消失」这类穿帮镜头，在几个月后可能就几乎很难发现里面的 bug。

当 AI 视频在技术上无懈可击时，再去讨论「如何分辨真假」就失去了意义。

这也让我们不得不把目光从技术本身，转移到更核心的问题上。

让我们被骗和狂欢的，其实不是 AI

视频的真相揭晓后，许多用户表达了一种「信仰崩塌」的感觉。

一位 TikTok 用户说，「这是第一个我相信是真的 AI 视频，等我老了肯定完蛋了」。另一位用户则表示，「现在我觉得我以后就会是那种被骗的老年人」。

这种从自信到恐慌的情绪转变，成了一个新的网络热点。

然而，将问题仅仅归咎于「AI 发展得太快」或「我们太容易被骗」，可能忽略了更深层次的原因。这一事件的核心，或许不在于 AI 技术本身，其实在于社交媒体平台本身的那一套玩法。

通过翻看视频的评论记录，我们发现人们在评论区的反应，呈现出来的几乎是同样的一个心理剧本。

首先是「天啊，这也太可爱了」；

然后，「等等，好像不太对劲？」；

第三步，「我被骗了？完了，我要变成会被骗的老年人了吗」；

最后还是回到了，「但……我不怪它」

我们正在和 AI 视频建立一种全新的「互动逻辑」。

我们不是完全相信它，而是默认它可能是假的，但我们依然愿意停下来看看、点个赞、转发给朋友猜一猜，就像一个游戏。

而平台的算法，也深知这种心理结构。

在这个过程中，「AI 视频是真是假」不再是重点，它更像一种参与门槛：你看懂了没？你能分辨出来吗？你被骗了吗？

AI 爆发的这两年，我们总是感叹 AI 视频图片已经能以假乱真，因此感到恐慌，担心自己未来会更容易被虚假信息蒙蔽。

然而，这个视频的病毒式传播，并非完全源于 AI 技术的「欺骗性」，而是源于人类观众内心深处对「被欺骗」的需求。

这些网友不都是被动地被骗，而有不少是主动地、心照不宣地参与了一场名为「假装相信」的集体游戏。

这场狂欢的主角不是 AI，而是我们自己。

正是视频中那「一闪而过」的兔子消失 bug，才让整个事件升级为一场全网参与的「找茬游戏」。如果视频完美的天衣无缝，它可能只会然后迅速被下一个视频淹没。

这就像观众明知道魔术师在「欺骗」他们，但他们享受的恰恰是那种「明明知道是假的，却看不出破绽」的认知挑战。

AI 兔子的「穿帮」，就是这个魔术被揭穿的时刻，它让所有人加入讨论，从而引爆了传播。

缺陷创造了争议，争议驱动了参与。视频的真假不再重要，它所引发的混乱和讨论本身，就是流量的保证。

这种「我竟然也被骗了」的自嘲，迅速拉近了陌生网友间的心理距离，形成了一种「我们都是容易被骗的笨蛋」的社群认同感。由「共同被骗」而产生的连接，其社交价值远大于视频内容本身的真实性。

理想的情况是，我们学会有意识地享受这种「虚假内容」带来的乐趣，同时保持一份清醒的认知，但这可能对大多数人来说并不容易。

潜在的危险不只在于 AI 的逼真程度，而在于当这种「集体欺骗」被用于恶意时，比如制造谣言或骗局。我们需要建立的，是对信息「意图」的识别，而非仅仅对「真伪」的判断。

我们可以多问问自己：这个内容想让我产生什么感觉？它最终想让我做什么？

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