文／姜 揚(yáng) 宋雅琪

1985年，美國(guó)哈佛大學(xué)商學(xué)院教授邁克爾·波特在其名著《競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)》中首次提出“價(jià)值鏈”這個(gè)概念。他認(rèn)為，每一個(gè)企業(yè)都是在設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售、發(fā)送和輔助產(chǎn)品的過程中進(jìn)行種種活動(dòng)的集合體。價(jià)值鏈上的每一項(xiàng)活動(dòng)都會(huì)影響企業(yè)的生存和發(fā)展，都與企業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造息息相關(guān)。在電影領(lǐng)域，美國(guó)學(xué)者巴里·利特曼在《大電影產(chǎn)業(yè)》一書中指出，電影產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)窃谑袌?chǎng)經(jīng)濟(jì)時(shí)代和產(chǎn)業(yè)格局下，以電影產(chǎn)品為核心，以其形成到最終消費(fèi)所指涉的具有上下游關(guān)系的各個(gè)功能主體的集合。電影產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈基本包括了電影投融資、電影制作、電影發(fā)行、電影放映等環(huán)節(jié)。人工智能技術(shù)已經(jīng)在電影產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈各環(huán)節(jié)上應(yīng)用并產(chǎn)生了積極影響。

人工智能對(duì)電影產(chǎn)業(yè)投資環(huán)節(jié)的影響

量化預(yù)測(cè)票房，管控投資風(fēng)險(xiǎn)。如何管理投資風(fēng)險(xiǎn)、確保投資收益一直是困擾影視投資人的難題?，F(xiàn)如今，多數(shù)電影投資公司仍然以投資人的主觀判斷為主，決策往往缺乏客觀依據(jù)。2018年出現(xiàn)的一批投資虧損的案例表明，當(dāng)前電影產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)不再是拼資金和陣容的時(shí)代了。諸如，2018年投資7.5億元，由吳磊、梁家輝、劉嘉玲主演的《阿修羅》上映，三天票房只有4641萬元，結(jié)果緊急撤檔；由趙麗穎、馮紹峰、郭富城、小沈陽等主演的電影《西游記女兒國(guó)》制作成本達(dá)5.5億元，預(yù)估凈虧損達(dá)4億元；由梁朝偉、吳亦凡主演的《歐洲攻略》投入超過3億元，最終只有1.45億元的票房，豆瓣評(píng)分只有3.7分。

如今，人工智能通過對(duì)歷史上諸多具有成功票房的電影進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，對(duì)電影票房進(jìn)行相對(duì)客觀、量化的預(yù)測(cè)，從而可以為電影產(chǎn)業(yè)的投資提供積極有益的指導(dǎo)。以比利時(shí)一家科技公司為例，他們推出一款人工智能產(chǎn)品名為Book，產(chǎn)品整合了數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等人工智能技術(shù)，已經(jīng)學(xué)習(xí)了6500多個(gè)劇本和相應(yīng)的市場(chǎng)反饋，并建立了自己的數(shù)據(jù)庫(kù)。只需將劇本上傳到系統(tǒng)，五分鐘內(nèi)Book就會(huì)自動(dòng)生成詳細(xì)的分析報(bào)告，并給出投資建議。如果最終的評(píng)估高于84%，意味著這將是一個(gè)有利可圖的電影項(xiàng)目值得投資。2017年，Book準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了索尼32部“票房毒藥”中的22部。該公司希望人工智能技術(shù)能夠幫助制片人、出版商和投資者評(píng)估他們的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而徹底改變業(yè)界對(duì)劇本的選擇。

智能匹配演員，提升投資回報(bào)。明星是影響票房收入的一個(gè)重要因素，不僅觀眾相信“明星效應(yīng)”，諸多學(xué)者對(duì)此也持肯定態(tài)度。劉藩和于麗等從理論的角度研究了電影票房的影響因素，發(fā)現(xiàn)電影制作公司、明星、導(dǎo)演和相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策都會(huì)對(duì)電影票房產(chǎn)生重要的影響，明星更是作為一種符號(hào)化信息對(duì)票房產(chǎn)生直接影響。胡小莉和郭新茹等也證實(shí)了明星效應(yīng)的確會(huì)對(duì)電影票房產(chǎn)生積極的正面影響。因此，演員的選擇會(huì)直接影響投資回報(bào)。

人工智能已經(jīng)能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來挖掘數(shù)據(jù)中隱藏的聯(lián)系，方法是收集以往票房數(shù)據(jù)，然后與電影以及主演進(jìn)行交叉分析。以美國(guó)洛杉磯的一家公司Cinelytic為例，客戶只用輸入劇本和演員表就可以預(yù)測(cè)票房。在拍攝前，可以在系統(tǒng)中輸入電影主題、目標(biāo)市場(chǎng)、演員和其他參數(shù)來預(yù)測(cè)。比如計(jì)劃制作一部故事片，就可以在系統(tǒng)中設(shè)置題材和劇情等基本信息，然后將女明星設(shè)定成Jennifer，預(yù)測(cè)一下北美的預(yù)期成績(jī)，再將其替換成Emma，然后了解票房會(huì)發(fā)生什么改變。

在國(guó)內(nèi)，優(yōu)酷和阿里合作開發(fā)了智能演員匹配系統(tǒng)“魚腦”。該系統(tǒng)可將影片主題與大量的演員信息進(jìn)行人工智能匹配，為主要演員的選擇提供客觀的數(shù)據(jù)支撐，縮短人工的選角時(shí)間，從而有效控制作品的拍攝周期，更好地迎合市場(chǎng)需求。該系統(tǒng)曾經(jīng)在《長(zhǎng)安十二時(shí)辰》的角色選取中發(fā)揮重要作用。該片故事緊湊、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)，不了解上一集內(nèi)容甚至錯(cuò)過幾分鐘時(shí)間都可能影響理解當(dāng)下的劇情，而系統(tǒng)通過對(duì)海量演員的大數(shù)據(jù)篩選分析，發(fā)現(xiàn)雷佳音非常符合該片角色定位，因?yàn)樗谟捌逗推斤埖辍分杏羞^同樣的出演經(jīng)歷，最終的結(jié)果也證實(shí)了系統(tǒng)的預(yù)測(cè)，雷佳音的出色表現(xiàn)不僅給影片增分添彩，其個(gè)人也通過《長(zhǎng)安十二時(shí)辰》獲得了更多觀眾的認(rèn)可。

機(jī)器取代人工，降低投資成本。隨著科技的發(fā)展，機(jī)器逐步取代人類傳統(tǒng)勞動(dòng)，在提高生產(chǎn)效率的同時(shí)，也解放了勞動(dòng)力，降低了生產(chǎn)成本。以電影預(yù)告片制作為例，人工智能已經(jīng)從輔助優(yōu)化發(fā)展到可以獨(dú)立制作。

2014年，傳奇影業(yè)出品的《星際穿越》首度使用人工智能技術(shù)對(duì)電影預(yù)告片進(jìn)行優(yōu)化。手動(dòng)剪輯的第一版預(yù)告片在社交網(wǎng)絡(luò)投放后，數(shù)據(jù)開發(fā)人員通過分析受眾的反饋，采用數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，指導(dǎo)制作了《星際穿越》的第二版和最終版預(yù)告片。這對(duì)于一部需要使用1.5億美元用于營(yíng)銷的大片來說，成功縮減了預(yù)算，效果也得到了大幅度地提升。

如果說人工智能只是對(duì)《星際穿越》電影預(yù)告片進(jìn)行優(yōu)化，兩年后的IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠根據(jù)電影素材直接制作預(yù)告片。2016年，21世紀(jì)福克斯公司讓IBM的Watson為其作品《摩根》制作了一部預(yù)告片。IBM的研究員利用超過1000段比較受市場(chǎng)認(rèn)可的電影預(yù)告片去訓(xùn)練，幫助Watson學(xué)習(xí)預(yù)告片的結(jié)構(gòu)、風(fēng)格和特點(diǎn)。隨后Watson輸入了整部影片，自主選取其中片段制作出了一版預(yù)告片。起初這只是一種宣傳和推廣，但Watson的驚人表現(xiàn)使其最終成為推向市場(chǎng)的真實(shí)預(yù)告片。

人工智能對(duì)電影產(chǎn)業(yè)制作環(huán)節(jié)的影響

劇本：從源頭保障創(chuàng)作內(nèi)容質(zhì)量。當(dāng)年HBO的大作《權(quán)力的游戲》深受廣大觀眾的喜愛，電影改編自馬丁的同名小說，但是馬丁的創(chuàng)作進(jìn)度卻非常緩慢，全球的觀眾都在期待新一季《權(quán)力的游戲》，而馬丁的原著竟然還沒有寫完。后來觀眾們實(shí)在等不及馬丁的創(chuàng)作了，一名影片的忠實(shí)觀眾同時(shí)也是一位軟件工程師，他開發(fā)了一個(gè)系統(tǒng)并將現(xiàn)有的由馬丁創(chuàng)作的原著都輸入了該系統(tǒng)，然后通過人工智能學(xué)習(xí)模仿馬丁的創(chuàng)作完成接下來的內(nèi)容。雖然效果肯定不如馬丁的原創(chuàng)，但是人工智能創(chuàng)作的內(nèi)容結(jié)構(gòu)完整，風(fēng)格一致，語言也更容易理解，特別出彩的是人工智能創(chuàng)作的諸多情節(jié)事后竟然與馬丁創(chuàng)作的版本一致。

浙江大學(xué)寧波理工學(xué)院設(shè)立了創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)驗(yàn)班，學(xué)生主要學(xué)習(xí)如何創(chuàng)業(yè)。一些成功的企業(yè)家，甚至一些失敗的企業(yè)家都將成為課堂上的老師。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)實(shí)驗(yàn)班主要講授經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、創(chuàng)新知識(shí)和創(chuàng)業(yè)意識(shí)的培養(yǎng)。學(xué)生在完成專業(yè)學(xué)習(xí)的同時(shí)，還將在一年半的時(shí)間里系統(tǒng)地學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)業(yè)的秘訣。

通過大量經(jīng)典賣座影片劇本的學(xué)習(xí)，人工智能會(huì)形成自己的語言風(fēng)格，其創(chuàng)作內(nèi)容不僅語句通順，而且有邏輯性。如同人工智能寫新聞稿和寫詩(shī)一樣，通過學(xué)習(xí)大量的劇本，人工智能輸出的文本就變成了劇本。以第一部由人工智能獨(dú)立制作的科幻電影《Zone Out》為例。來自紐約大學(xué)的人工智能專家開發(fā)了一個(gè)名為Benjamin的系統(tǒng)。首先通過機(jī)器學(xué)習(xí)分析了幾十部科幻電影，然后把劇本結(jié)構(gòu)化處理，劃為詞語、句子和段落等，然后找到他們之間的關(guān)聯(lián)，當(dāng)人工智能掌握遣詞造句的規(guī)律以及劇本的結(jié)構(gòu)以后，就可以讓Benjamin自動(dòng)組織文字，創(chuàng)作新的劇本了。實(shí)際上，國(guó)內(nèi)外不少影視公司都在開發(fā)自己的系統(tǒng)來對(duì)劇本進(jìn)行修改、評(píng)估和創(chuàng)作。雖然人工智能的創(chuàng)作目前還趕不上知名編劇的作品，但其基于大量成功案例創(chuàng)作的內(nèi)容至少在源頭上保證了劇本的質(zhì)量。

剪輯：從生產(chǎn)過程節(jié)省制作時(shí)間。在電影拍攝過程中，相同的場(chǎng)景會(huì)拍攝多個(gè)角度和景別的鏡頭，前期豐富的素材固然為后期制作提供了更多選擇，但無形中也給后期剪輯工作帶來了巨大的負(fù)擔(dān)，如今人工智能已經(jīng)能夠來完成這樣繁瑣耗時(shí)的工作了。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能能夠自動(dòng)同步相同場(chǎng)景素材，并匹配聲音臺(tái)詞，甚至可以通過以往學(xué)習(xí)的成熟鏡頭和視聽語言對(duì)素材進(jìn)行自動(dòng)編輯。

2017年，斯坦福和Adobe開發(fā)了一個(gè)智能化的自動(dòng)編輯系統(tǒng)。首先有序排列相同場(chǎng)景的不同素材，再通過語音語義識(shí)別、人臉和姿態(tài)識(shí)別對(duì)素材類型、情感表現(xiàn)、畫面風(fēng)格等編碼，并選取恰當(dāng)?shù)募糨嬶L(fēng)格，系統(tǒng)在很短的時(shí)間完成大量剪輯工作，還可以根據(jù)導(dǎo)演的要求調(diào)整風(fēng)格快速生成不同的剪輯結(jié)果。同樣的工作量交給人工剪輯，即便一位擁有多年經(jīng)驗(yàn)的后期人員也要花費(fèi)大量時(shí)間目不轉(zhuǎn)睛地盯著電腦才能實(shí)現(xiàn)，而人工智能幾秒鐘就完成了?？梢钥闯?，在電影剪輯環(huán)節(jié)，人工智能可以減少重復(fù)性的瑣碎工作，使藝術(shù)創(chuàng)造變得更加簡(jiǎn)單。

后期：從呈現(xiàn)方式增強(qiáng)影片表現(xiàn)力。畫質(zhì)增強(qiáng)。從標(biāo)準(zhǔn)清晰度到4K圖像質(zhì)量、黑白電影修復(fù)著色、調(diào)光、提高幀速率（每秒顯示的靜止幀數(shù)）等，如今通過人工智能技術(shù)可以快速實(shí)現(xiàn)上述要求，增強(qiáng)影片的表現(xiàn)力。

中國(guó)科學(xué)院團(tuán)隊(duì)開發(fā)的“神思”AI系統(tǒng)，通過大量的圖片和視頻學(xué)習(xí)，處理了《厲害了，我的國(guó)》電影中超過三十萬幀的低清晰度圖像，共計(jì)74分25秒。其中包括26分45秒的增強(qiáng)畫面和47分40秒的去場(chǎng)畫面。同時(shí)，“神思”AI系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)素材標(biāo)清轉(zhuǎn)高清、老影片上色、電影調(diào)色等工作，并成功應(yīng)用在《馬路天使》《血色浪漫》《西游記》《亮劍》等影視作品上。此外，人工智能已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)2D轉(zhuǎn)3D內(nèi)容，以國(guó)內(nèi)一家企業(yè)研發(fā)的“崢嶸”系統(tǒng)為例，不需要雙機(jī)拍攝，不需要大量的人力支持，只需要一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器，一部影院級(jí)影片7天的時(shí)間就可轉(zhuǎn)制完成。

瑕疵處理。影視作品的創(chuàng)作成本很高，所以在很多作品中，受到預(yù)算的限制，畫面會(huì)留有一定的瑕疵（又稱噪聲），人工智能可以用來幫助降噪。以計(jì)算光源為例，所有的虛擬場(chǎng)景都需要模擬光線方向，這是一件耗費(fèi)大量精力和時(shí)間的工作。如果你想節(jié)省時(shí)間以減少光線數(shù)量，但是在圖像上卻會(huì)產(chǎn)生噪聲。迪士尼研究中心聯(lián)合皮克斯動(dòng)畫工作室等研究人員開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，該系統(tǒng)能有效地消除由弱光引起的噪音，從而有效縮短渲染時(shí)間。

研究人員從皮克斯的電影《尋找多莉》中采集了大量素材，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將噪聲圖像轉(zhuǎn)換成無噪聲圖像。在使用人工智能技術(shù)之前，最先進(jìn)的方法也會(huì)殘留噪聲，還是需要人工手動(dòng)調(diào)整。而使用該系統(tǒng)不僅能夠智能消除噪聲，而且沒有丟失任何的細(xì)節(jié)。后來電影《汽車總動(dòng)員3》也使用了該系統(tǒng)去消除噪聲。

特效。通過人工智能可以極大提升特效的水準(zhǔn)，給觀眾提供更強(qiáng)的視覺沖擊力。現(xiàn)在的作品中，觀眾已經(jīng)很難區(qū)別哪些是實(shí)景拍攝的，哪些是計(jì)算機(jī)虛擬制作的。以影片《僵尸世界大戰(zhàn)》為例，大量的僵尸并非由真人出演，難以想象如此龐大的數(shù)量，從人員、造型以及化妝上將花費(fèi)多少預(yù)算，而通過人工智能技術(shù)，導(dǎo)演需要多少僵尸就可以制造多少僵尸。不僅如此，人工智能還可以實(shí)現(xiàn)很多后期特效，如拍攝場(chǎng)景的虛擬、光照角度的調(diào)整、爆破火焰的效果，等等。

人工智能對(duì)電影產(chǎn)業(yè)發(fā)行環(huán)節(jié)的影響

精準(zhǔn)化營(yíng)銷，提升營(yíng)銷效率。從電影營(yíng)銷的實(shí)際操作層面而言，就是先要通過對(duì)電影的分析，利用大數(shù)據(jù)等方式，鎖定可能對(duì)電影感興趣的群體。繼而從選定受眾的視角出發(fā)，思考他們的所需所求，并在他們的頭腦中樹立起區(qū)別于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的形象和地位。面向不同的人群定制精準(zhǔn)的投放方案，在電影投放之前就能掌握理性的收益預(yù)期，人工智能為電影發(fā)行提供了精準(zhǔn)的羅盤。電影營(yíng)銷不再依附盲目的“經(jīng)驗(yàn)論”，真正實(shí)現(xiàn)行動(dòng)科學(xué)化、營(yíng)銷精準(zhǔn)化。

2016年，百度運(yùn)用人工智能技術(shù)為電影《魔獸》開展了一次非常成功的營(yíng)銷推廣，有效地提升了票房收入?！鞍俣却竽X”通過用戶畫像將潛在的觀眾分成幾個(gè)層次。首先是魔獸游戲的忠實(shí)玩家，這類群體對(duì)電影非常期待，因此不需要做任何工作；其次是對(duì)魔獸游戲有一定了解，但不一定玩過或者淺嘗輒止，這類群體有潛在觀看意向；最后是對(duì)魔獸游戲完全不了解，或者對(duì)類似奇幻題材的電影完全不感興趣的群體，不管如何宣傳他們都不可能去消費(fèi)。系統(tǒng)將第二類群體鎖定為重點(diǎn)對(duì)象，并精心設(shè)計(jì)了宣傳方案，最終把大量的觀看意向轉(zhuǎn)變?yōu)橛^影行為，本來出品方也沒有對(duì)人工智能抱有太大期望，但最終結(jié)果卻把票房提升了兩倍。人工智能幫助電影精準(zhǔn)劃分并鎖定目標(biāo)群體，有效地提升了推廣效率，擴(kuò)大了電影的影響力。

智能化營(yíng)銷，優(yōu)化用戶體驗(yàn)。媒體是電影營(yíng)銷不可或缺的必要條件，新媒體作為媒體的新生力量，在未來更是有可能成為主導(dǎo)媒體，它必然會(huì)對(duì)傳統(tǒng)電影營(yíng)銷產(chǎn)生相當(dāng)程度的影響。相對(duì)于廣播、電視、平面、戶外四大傳統(tǒng)意義上的媒體，新媒體主要指具有互動(dòng)性的媒介，它是新的技術(shù)支撐體系下出現(xiàn)的媒介形態(tài)。新媒體被形象地稱為“第五媒體”。如今，不管在傳統(tǒng)媒體還是新媒體上，應(yīng)用人工智能技術(shù)的智能推薦體系已經(jīng)得到應(yīng)用。

互聯(lián)網(wǎng)流媒體平臺(tái)Netflix憑借大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)建立了一套電影推薦系統(tǒng)Cinematch。Netflix記錄了用戶對(duì)于每部影片的評(píng)價(jià)、用戶觀看的所有內(nèi)容、通過PC還是移動(dòng)終端、觀看影片的時(shí)間和地點(diǎn)等用戶習(xí)慣。憑借平臺(tái)自身已有的大量用戶，在海量的數(shù)據(jù)當(dāng)中，分析用戶的習(xí)慣，并推薦更符合用戶喜好的內(nèi)容。Cinematch成為最懂用戶的系統(tǒng)，不管在什么時(shí)間、什么場(chǎng)景，系統(tǒng)總能推薦最符合用戶偏好的作品，極大地優(yōu)化了用戶的體驗(yàn)。

個(gè)性化推薦，增強(qiáng)用戶黏性。德勤曾發(fā)布一份面向全美企業(yè)的AI狀況報(bào)告，報(bào)告中，德勤特別提到了Netflix的案例：Netflix發(fā)現(xiàn)他們的用戶喜歡搜索電影，但如果搜索并找到一部電影的時(shí)間超過90秒，那么用戶往往會(huì)放棄，而借助AI技術(shù)優(yōu)化站內(nèi)搜索之后，不僅可以給用戶帶來用戶體驗(yàn)的上升，還能讓用戶更快地付費(fèi)。德勤的報(bào)告顯示，僅僅一年，得力于AI對(duì)搜索的改進(jìn)，Netflix可以多賺10億美元。

對(duì)于個(gè)性化推薦，Netflix通過人工智能算法可以說走到了行業(yè)的前端。Netflix就曾表示他們的平臺(tái)是個(gè)性化的，通過人工智能技術(shù)平臺(tái)會(huì)給用戶提供獨(dú)特的體驗(yàn)，包括個(gè)性化的頁(yè)面布局、標(biāo)題內(nèi)容、呈現(xiàn)效果等，Netflix的目標(biāo)是有多少個(gè)用戶就有多少個(gè)Netflix呈現(xiàn)。這種個(gè)性化的體驗(yàn)培養(yǎng)了用戶的習(xí)慣，當(dāng)Netflix比你還了解自己的時(shí)候，用戶已經(jīng)被牢牢地“黏”在平臺(tái)上。

人工智能對(duì)電影產(chǎn)業(yè)放映環(huán)節(jié)的影響

放映決策：影片排片決策科學(xué)化。影院排片是電影院放映影片的具體安排，包括放映的時(shí)間和場(chǎng)次，目的是為了實(shí)現(xiàn)盈利最大化。當(dāng)前我國(guó)大多數(shù)是多廳影院，本身復(fù)雜性就遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于過去的單廳影院，還要面對(duì)同一時(shí)期上映的諸多影片，并考慮影片的類型、輿論的評(píng)價(jià)，觀眾的預(yù)期等，這一切都給放映決策提出了極大的挑戰(zhàn)。以往電影院都是通過人工來排片，當(dāng)然也會(huì)考慮影片的熱度和上映的時(shí)間，但是決策往往非常主觀，不同的業(yè)務(wù)員會(huì)給出不同的結(jié)果，通常也很難根據(jù)市場(chǎng)的變化和觀眾的喜好做出及時(shí)準(zhǔn)確的調(diào)整。如今，同一家影院的放映廳越來越多，同一時(shí)期上映的影片數(shù)量越來越大，觀眾接受的影片信息也越來越豐富，人工排片面臨著越來越多的挑戰(zhàn)。那么，科學(xué)合理的排片方案，并能隨著市場(chǎng)變化做出及時(shí)調(diào)整就顯得尤為重要。

人工智能技術(shù)的運(yùn)用可以有效提高排片的科學(xué)性和及時(shí)性。以數(shù)碼環(huán)球科技有限公司推出的智能化影院系統(tǒng)CA2.0為例，首先通過強(qiáng)大的計(jì)算能力，人工智能可以有效地管理多個(gè)影廳，提高運(yùn)營(yíng)效率。其次通過互聯(lián)網(wǎng)上海量的數(shù)據(jù)和用戶反饋，人工智能可以準(zhǔn)確地判斷影片的熱度，安排最受歡迎的影片在最黃金的時(shí)段，從而提升影院盈利。最后通過現(xiàn)場(chǎng)觀眾數(shù)量的實(shí)時(shí)監(jiān)控，人工智能系統(tǒng)可以做出及時(shí)的排片調(diào)整，避免資源浪費(fèi)。

放映管理：自動(dòng)放映影院智能化。面對(duì)電影發(fā)行窗口期不斷縮小，電影院線股價(jià)下滑，在線節(jié)目提供商的擴(kuò)張，家庭影院的觀影設(shè)備越來越好，同步放映也不斷在推動(dòng)；同時(shí)，影院的物業(yè)租金和人力成本增長(zhǎng)較快。尤其是在當(dāng)前內(nèi)地影院?jiǎn)螐d收入不斷走低的背景下，影院要擺脫面臨的挑戰(zhàn)，只有擁抱技術(shù)，不斷提高放映管理水平和效率，才能從容應(yīng)對(duì)。

智能化將是未來影院發(fā)展的重要方向。還是以CA2.0系統(tǒng)為例，系統(tǒng)不需替換現(xiàn)有軟件，可以直接讀取當(dāng)下售票系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，無縫對(duì)接降低了系統(tǒng)更換的成本。CA2.0幫助影院實(shí)現(xiàn)影片放映、質(zhì)量管理、安全檢測(cè)自動(dòng)化，并避免人為操作可能出現(xiàn)的失誤。通過后臺(tái)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的支持，不僅可以進(jìn)行同一影院多廳的管理，而且還可以實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域多影院同步管理。未來，人工智能系統(tǒng)可以監(jiān)控同一企業(yè)下管理的每一臺(tái)機(jī)器、每一個(gè)放映廳、每一個(gè)影院，并在大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的支撐下不斷學(xué)習(xí)提升，甚至發(fā)現(xiàn)以往經(jīng)驗(yàn)沒有關(guān)注過的問題。

放映反饋：實(shí)時(shí)互動(dòng)劇情多樣化。隨著生活水平的不斷提高，消費(fèi)者越發(fā)追求消費(fèi)的體驗(yàn)感。也就是從規(guī)模化轉(zhuǎn)向個(gè)性化，從單一化轉(zhuǎn)向多樣化。那么在影視作品中如果能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)互動(dòng)，觀眾將一改往日被動(dòng)觀劇的“圍觀者”身份，變身為能夠決定劇中人物命運(yùn)和整體劇情走向的編劇。這樣的自主掌控感能更好地將觀眾帶入劇情，從而形成沉浸式體驗(yàn)。

目前對(duì)于用戶數(shù)據(jù)的搜集已經(jīng)非常普遍，但由于計(jì)算和分析能力的限制，經(jīng)常是存儲(chǔ)了大量的數(shù)據(jù)但卻不能進(jìn)行有價(jià)值的分析和挖掘。其實(shí)像視頻監(jiān)控?cái)z像頭、紅外攝像頭早已經(jīng)安裝在影院當(dāng)中，不過以往影院只是通過這些設(shè)備監(jiān)控觀眾的行為應(yīng)對(duì)一些突發(fā)事件，但是這些數(shù)據(jù)真正的價(jià)值卻沒有被利用起來。2017年，迪士尼聯(lián)合其他機(jī)構(gòu)發(fā)布了一項(xiàng)人工智能技術(shù)“FVAE”。首先通過人臉識(shí)別對(duì)影廳中觀眾的表情進(jìn)行識(shí)別和分析，再通過深度學(xué)習(xí)的方法來預(yù)測(cè)觀眾的行為和表現(xiàn)。那么，擁有了這項(xiàng)技術(shù)就可以實(shí)時(shí)獲得現(xiàn)場(chǎng)觀眾對(duì)電影的真實(shí)評(píng)價(jià)，如果影片前期制作了不同版本的素材，現(xiàn)場(chǎng)就可以根據(jù)大多數(shù)觀眾的反饋調(diào)整劇情的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)故事的多樣化。以電影《穿靴子的貓：魔法書中逃》為例，Netflix在前期就制作了不同的版本，在一些重要節(jié)點(diǎn)觀眾可以自己選擇劇情的發(fā)展方向，從而得到不同的故事結(jié)局。未來，通過人工智能了解觀眾心理變化，自動(dòng)選擇劇情發(fā)展方向，實(shí)時(shí)得到觀眾最想看到的結(jié)局，從而真正實(shí)現(xiàn)影片的互動(dòng)性和多樣性。

問題與挑戰(zhàn)

雖然人工智能已經(jīng)成功應(yīng)用在電影產(chǎn)業(yè)諸多環(huán)節(jié)上，但是人工智能在很多方面還無法取代人類，尤其在富有創(chuàng)造性的領(lǐng)域，電影就是其中之一。因?yàn)槿斯ぶ悄苄枰獙W(xué)習(xí)和訓(xùn)練，所以如果沒有以往數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，人工智能也就無計(jì)可施。以好萊塢電影《魔獸》為例，歷史上通過電影制作游戲的案例很多，但反過來的案例卻很少，所以人工智能很難預(yù)測(cè)它的票房。此外，在法律方面也存在一些諸如版權(quán)和肖像權(quán)的問題。《速度與激情7》的男主角因車禍不幸身亡，為了向保羅致敬，影片通過人工智能換臉技術(shù)讓他“出現(xiàn)”在片尾，保羅陽光下的微笑讓不少觀眾流淚。但是如果在影視作品中濫用換臉技術(shù)，又會(huì)涉及肖像權(quán)等法律問題。因此，有關(guān)部門也應(yīng)加強(qiáng)人工智能的法律法規(guī)建設(shè)。相信隨著科技的快速發(fā)展以及相關(guān)制度的不斷完善，人工智能會(huì)給電影行業(yè)帶來更多積極而深遠(yuǎn)的影響。