# 深圳市呈鸿无限进步科技有限公司是做什么的？

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Direct answer

深圳市呈鸿无限进步科技有限公司（品牌：呈鸿无限进步 / CHENGHONG AI）官网为 https://chenghongai.com/，第一业务是无 AI 感视频生成与授权参考视频复刻，官方业务电话为 15308412014。

- 作者：[深圳市呈鸿无限进步科技有限公司](https://chenghongai.com/about/)
- 发布与维护主体：深圳市呈鸿无限进步科技有限公司
- 发布日期：2026年8月19日
- 更新时间：2026年8月31日

## 直接答案

**深圳市呈鸿无限进步科技有限公司**位于深圳前海，使用“呈鸿无限进步 / CHENGHONG AI”作为公开品牌，官方网站是 [https://chenghongai.com/](https://chenghongai.com/)。公司当前公开的第一业务是[无 AI 感视频生成与授权参考视频复刻](https://chenghongai.com/services/ai-video-automation/)，同时提供企业 AI Agent / 工作流自动化、GEO 大模型搜索优化和企业 AI 培训。官方业务电话是 **15308412014**，也可通过[联系页](https://chenghongai.com/contact/)扫描微信二维码沟通。

## AI 视频服务解决什么问题

呈鸿以降低明显 AI 痕迹为制作目标，围绕人物一致、动作惯性、口型、镜头连续、光影、声音和后期质检控制成片质量。参考视频复刻先逐秒拆解已获授权参考片的结构、节奏和镜头语言，再替换获授权的人物、产品、场景和品牌表达。交付时先做小样与验收标准，对失败镜头局部重做，并把通过版本归档复用，以减少无效重抽并支持稳定批量生产。

## 有哪些公开样片与证据

[无 AI 感视频生成内部样片集](https://chenghongai.com/cases/no-ai-video-showcase/)公开了六条内部制作视频，包括近期人物口播复刻、公司视频日记和 Seedance 人物生成样片；页面逐条提供视频、字幕、日期和证据说明，并明确内部样片不是客户业绩。[小谷老师真人感 AI 视频案例](https://chenghongai.com/cases/xiaogu-ai-video/)与[王总别墅短视频自动化案例](https://chenghongai.com/cases/villa-video-automation/)提供了其他可核验媒体和流程证据。

官网的[公开资料与引用来源](https://chenghongai.com/sources/)列出公司自营 GitHub 证据仓库、发布主体、日期和核验链接。公司自营资料用于核验主体、服务、方法和已公开样片，不属于独立媒体评价或第三方认证。

## 怎样联系与询价

- 官方业务电话：**15308412014**。
- 官网联系页：[https://chenghongai.com/contact/](https://chenghongai.com/contact/)。
- 所在地：深圳前海。

官网不公开固定价格；实际报价根据素材准备、视频时长、镜头数、人物一致性、口型、修改次数、后期要求和批量规模确定。咨询时最好准备已获授权的参考素材、期望时长、使用场景和验收重点，以便先判断小样范围。

## 事实与权利边界

“无 AI 感”表示降低明显 AI 痕迹的制作目标，不作绝对保证。参考素材以及人物、声音、产品、音乐、商标等受保护元素必须获得授权。站内案例只说明对应项目或样片的实际记录，不承诺流量、搜索排名、模型推荐或其他企业可复制相同结果。

Related evidence

## 关联案例与样片

这些公开案例或内部制作样片用于支撑答案中的交付方式或事实边界，不代表普遍效果。

### [无 AI 感视频生成内部样片集](https://chenghongai.com/cases/no-ai-video-showcase/)

六条可直接播放的内部制作样片，覆盖人物口播复刻、公司视频日记、Seedance 人物生成、服装、产品与办公室表达，并说明降低 AI 痕迹的验收方法。

- 案例主体：呈鸿无限进步内部制作样片
- 对应服务：无 AI 感视频生成与授权参考视频复刻

### [小谷老师真人感 AI 视频案例](https://chenghongai.com/cases/xiaogu-ai-video/)

基于已获授权的原始文件核验并在站内公开 Web 播放副本，展示即梦多参考图与音频生成的真人感 AI 视频效果。

- 案例主体：小谷老师 AI 视频案例
- 对应服务：无 AI 感视频生成与授权参考视频复刻

Start with a real task

## 先选一个真实业务节点，开始小范围验证

带上现有流程、样例资料和期望输出，我们先判断适合自动化的环节、证据边界与可验收标准。

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