不會的。技術門檻降低了，但是觀眾的口味和欣賞水平提高了，市場還是需要大製作、特效強的大片。如果藝術性特別強，會有市場，但是市場的規模不會大。需要您自己去衡量和做出決定。

可以哦，自己對這方面專業學習研究，拍出來電影大牌是沒有問題的

就比如：從國外的《阿凡達》到國內的《流浪地球》，從好萊塢科幻 3D 電影之最到中國科幻 3D 電影之最，從 2009 年到 2019 年，近十年的歲月，見證了中國 3D 影視製作的快速成長和繁盛。

所以說普通老百姓製作出來沒有問題（相應的專業技術一定要掌握）。

自動實現 2D 轉 3D 有何難？

2011 年開始，隨著谷歌、微軟研究團隊先後將深度學習應用到語音識別領域，2019 圖靈獎獲得者 Geoffrey Hinton 團隊在 ImageNet 大賽中利用深度學習將圖片識別的錯誤率大幅降低，由深度學習技術推動的人工智慧開始得到更多科研機構、工業界的高度關注

傳統的 3D 內容製作技術主要有兩種：一種是 3D 雙機實拍，一種就是 2D 後期轉 3D，但仍需要耗費巨大的資金、人力和時間成本。而技術的瓶頸直接導致 3D 內容的匱乏，目前中國產 3D 電影呈扎堆之勢，但成熟者卻不多

很多演算法是 “玩具級”的，只能用來娛樂

目前，聚力維度在 3D 領域的產業化已經非常成熟了，包括院線電影、電視劇、影片直播等 ToB 領域，以及涉及個人短影片、2D 轉 3D 的 ToC 領域。

專用人工智慧是沒有泡沫的

據英國風投基金 MMCVentures 釋出的最新研究報告顯示，歐洲 2830 家標榜為 AI 的 公司中，有 1580 家符合 AI 公司的定義，也就是說，近四成的公司其實和 AI 沒有任何關係。當時，這一數字的公佈，引起了圈內不小的震動。

“從現階段來講，如果大家對通用人工智慧 / 強人工智慧有所期待的話，這件事情應該是有泡沫的；相反，專用人工智慧，從本質上是沒有泡沫的。

個人能做出現在意義上的大片，但是隨著技術的進步，未來的大片肯定不會是個人能做出來的。要把時間這個變數考慮進去。