“沈阳动漫师”劳务品牌发展 - 劳务品牌从业者达3万人，年劳务收入超过50亿元 [11] - 吸引全省超过150家动漫产业链企业，人才辐射至北京、上海、成都等城市 [13] - 2025年累计培训超1200名在校学生，200名学员通过国际项目合作走向国际制作岗位 [13] “沈阳动漫师”产业贡献与效率提升 - 参与《哪吒》、《黑神话：悟空》、《长安三万里》等国内外知名项目，其中《哪吒2》制作期间参与人员超3000人次 [18] - 数字化平台建立雇主反馈溯源机制，累计完成岗位匹配4200人次，推动企业制作效率提升35% [18] - 2025年直接带动行业人才就业超4000人，其中超50%为应届毕业生 [20] 中国动漫行业市场与人才状况 - 全国动画相关企业超19.8万家，相关市场规模2025年将达6521亿元 [15] - 超90%动漫创作者主要依赖自学，企业用人难以保障 [15] - 企业项目订单增多导致用人需求扩大，但行业人员流动性大，短期招人压力显著 [16] “敦煌文创师”劳务品牌建设 - 2025年累计培训学员超2万人次，向行业输转劳动力2.25万余名，每年为本地提供2500多个就业岗位 [31] - 成功孵化17家敦煌文化主题文创企业和艺术工作室，与省内外300多个品牌达成多层次人才培养合作 [31] - 当地已开发9000余款文创产品 [31] 敦煌文创产业规模与增长 - 甘肃累计培育文创及非遗企业409家 [29] - 2025年前10月，甘肃文创产品销售额达3.93亿元，同比增长29% [29] - 每年开展100余场培训、研学活动，为文创企业定向输入人才 [26] 全国劳务品牌总体情况 - 目前中国劳务品牌超2300个，带动就业近6000万人 [33] - 多部门将运用财政、税收、就业等政策，引导培育和壮大升级劳务品牌 [33] - 推动劳务品牌向组织化、精细化、产业融合方向转变 [33]

股东结构 - 截至2025年6月30日公司股东总数为144,863户 [2] 业务布局与业绩规划 - 公司在动漫内容（含动漫电影及衍生潮玩产品）领域有提前规划 旨在提升未来业绩 [2] - 每年新增动漫内容（含剧集、电影）数千分钟 内容体量在细分行业排名靠前 [2] 项目合作情况 - 公司未参与"731"相关项目合作 [2] - 与移为通信的玩具销售合作情况良好 [2] - 公告未提及与香港泡泡马特的合作意向 [2] 公司治理与信息披露 - 公司不存在触发退市风险警示（ST）或其他风险警示的情形 [2] - 员工持股计划相关细节已通过公告披露 [2] - 经营活动不涉及未公开披露的重大信息 [2] 业绩披露指引 - 公司经营业绩情况需以后续披露的定期报告为准 [2]

股东与股权信息 - 截至2025年6月30日股东总数为144,863户 [2] 业务布局与产品规划 - 公司在动漫内容（含动漫剧集、电影）及衍生潮玩产品有提前规划 [2][3] - 每年新增动漫内容数千分钟，内容体量在细分行业排名靠前 [3] - 未参与"731"相关盲盒合作项目 [2] - 与移为通信合作项目进展良好 [3] 风险与合规状况 - 公司不存在触发退市风险警示（*ST）或其他风险警示（ST）的情形 [3] 企业治理与激励措施 - 员工持股计划已通过公告披露 [3] 业绩与信息披露 - 三季度及全年业绩情况以定期报告披露为准 [3] - 本次活动不涉及未公开披露的重大信息 [3] 合作与竞争策略 - 积极向国内外优秀同行对标学习以提升核心竞争力 [2]

动漫产业现状 - 全球动漫市场保持每年10%以上增长率 需求端由八零后至Gen Alpha代际持续推动 供给端受限于高度手工化制作流程[6] - 顶尖工作室档期排至2-3年后 制作一季12-24集动漫需3年 从立项到产出周期可能达5年[5][6] - 30%-40%制作环节仍采用纸质手绘 行业工业化程度低于预期 呈现匠人作坊式生产特征[8] AI技术应用三范式 传统派优化 - 主流工作室尝试AI补中间帧 但存在5%-10%细节错误导致返工 实际效率提升有限[9][10][12] - 关键帧生成技术每1-2月有突破 但物理逻辑与创意表达差异使AI难以达到"足够好"标准[13][14][15] - 好莱坞特效制作经验显示 精细控制需求仍是AI替代人工的核心障碍[16] 颠覆派重构 - KAKA Creation等初创公司用动捕+风格转换制作动画 AI参与度达95%但艺术表现力仅6-7分[17][19] - 动捕技术难以实现动漫特有夸张美学 真人动作转换缺乏艺术张力[19][20] - Netflix《PLUTO》已实现AI生成静态背景 但仅解决非核心环节[20][23] 折中实验 - 导演ChatGPT助手可处理40%-50%评估工作 使每日关键决策点从10个增至15个[24][25][26] - AI可能解锁传统技术限制的创意 如复杂服饰动态与精密盔甲细节表现[28][29] - 技术限制曾催生特定艺术形态（如希腊雕塑）AI或创造新美学体系[30] 技术瓶颈与突破 - 视频生成时长普遍在20-30秒 逻辑连贯性与场景过渡仍是难题[32][33] - 人物手指数量与眼神空洞问题已解决 稳定性显著提升[35] - 语音模型技术成熟度最高 音乐生成可模仿古典风格但面临版权伦理问题[36][38][39][41] 行业伦理挑战 - 日本声优协会抵制AI声音模仿 职业价值与生计受直接冲击[36] - 中间帧AI化可能导致新人失去成长路径 行业长期面临人才断层风险[42] - 大模型审美品位与创始人美学追求深度绑定 直接影响产品竞争力[43]