世界日新月異，“雲計算”“人工智能”“機器學習”已經不僅僅是新概念、新名詞，它們也在悄悄改變著各行各業，改變著我們的生活。那麼，它們能否為電影工業帶來新鮮動力呢？
雲上的迪士尼
2019年9月，迪士尼影業與微軟達成了一項為期五年的合作協議，旨在將微軟雲平臺（Microsoft Azure）引入到迪士尼電影製作與宣發的每一個環節中來。迪士尼旗下的創意孵化機構“StudioLAB”將成為先行者。
“雲的好處簡直多到說不完。”迪士尼影業的首席技術官傑米·沃里斯對此評價道。
那麼，一家電影公司究竟可以用雲來做什麼呢？
雲的好處主要體現在遠程協作方面。眾所周知，電影工業早已發展成為一種高度全球化的產業，像迪士尼這樣的好萊塢巨頭就更不例外。一部電影從策劃、製作到宣發，往往需要來自多個國家和地區的不同人群共同參與。在此過程中，會產生海量的數據文件。而不同的人和部門在處理這些數據時，又會產生許多個不同版本，給管理帶來混亂。
《阿凡達》在製作過程中產生的數字文件就超過1PB
何況數據安全問題向來令電影公司頭疼——如果它們遺失、損壞，或者落入不懷好意的人手裡，後果無疑不堪設想。“我們為拍攝商業大片所製造的文件達到數PB（1PB=1024TB）之多。”傑米·沃里斯說，“傳送這些數據意味著巨大的風險。”
把同一個項目的數據集中在雲平臺裡，可以免去上述後顧之憂，從而大大提升效率。“我們可以在澳大利亞拍攝，在洛杉磯完成剪輯。”沃里斯說。
目前，迪士尼影業和微軟已經開始著手將製片工作流程轉向Azure。據一位內部人士透露，很可能在12到18個月內，觀眾就可以看到在雲平臺上完成剪輯的迪士尼電影了。
微軟專家說 雲平臺的優勢
利用雲平臺，組織成員之間可以簡單而安全地共享任何格式和大小的數據，每個人都可以輕鬆控制共享的對象和時限。
雲平臺不僅具備妥善的安全措施，還可以在儲存和傳輸時對數據進行加密。電影公司再也不用擔心“劇本洩露”“劇照提前曝光”之類惡性事件。
拍什麼電影最賺？問AI吧
電影這門生意投入高、回報高，風險也高。一旦決策失誤，拍出了不受市場歡迎的片子，哪怕電影本身的質量再過硬也無法挽回損失。
然而，“觀眾喜歡什麼”又一向是個無法量化、難以捉摸的問題，更多時候是依靠經驗甚至直覺——但就算金牌製片人也有栽跟頭的時候。
現在，好萊塢開始求助於人工智能，讓AI來判斷“拍什麼電影最賺”。
一些前沿科技企業宣稱他們可以利用AI對歷史票房數據進行深入挖掘，從而“預測”出某部電影、某位演員，甚至某個劇本的票房表現。
比如洛杉磯一家公司推出的軟件不僅可以分析出影片在不同國家和地區的票房表現，還能讓客戶自由輸入主演人選，根據不同的卡司陣容給出相應的票房預期。目前，飽受重頭戲“撲街”之苦的華納已經率先與這家公司展開了合作。
再比如，比利時一家公司用他們開發出的人工智能算法對2017至2018年間的50部電影進行了分析，判斷這些電影的票房表現，結果準確率竟高達86%——而在現實中，這些電影裡只有44%實現盈利，剩下的都讓製片人看走了眼。莫非人的判斷力真沒有AI準？
當然，AI提供的預測畢竟只是一種建議。但它們顯然可以成為非常有價值的判斷依據，也有望將決策者和員工從耗神又低效的文書與報表中解放出來——不僅僅是電影領域。
《小丑》只是意外收穫，華納急需發現下一個《小丑》
微軟專家說 機器學習的奧秘
為什麼AI可以“預測”電影票房？這種技術的核心是機器學習。
用最通俗的話來解釋，機器學習就是由計算機或雲端計算資源對歷史數據進行大量分析，並在分析的過程中，不斷完善算法，提高預測的準確率。
這個過程就像我們在學習一件陌生事物時，總會先觀察，再歸納，然後總結出規律一樣。
比如“16歲男性青少年喜歡有槍戰戲的電影”就是一條最簡單的規律，而人工智能可以做到的遠比這要複雜得多，能從浩瀚的數據中發現不易被我們察覺、無法靠人力歸納的規律。
剪預告片也可以交給AI
讓人工智能來剪預告片？聽上去有點不可思議。然而，Netflix正在探索這種可能性。
其實從原理上說倒也不難理解。
首先要通過機器學習，讓人工智能識別畫面中的事物，特別是其所代表的情緒。
比如，歡呼的人群代表“激動人心”，擁抱的年輕男女代表“甜美與浪漫”，擊掌相慶代表“勝利”等等。人工智能還可以從數據庫中找到符合相應程序的音樂來匹配，從而達到“聲情並茂”。
實際上，預告片無非就是將電影中某些最能引起觀眾興趣的片段，剪輯組合到一起，將宣傳效應最大化。
所以從這個層面來說，讓人工智能來剪預告片完全有可能。早在2016年，20世紀福斯就做過嘗試，讓AI為旗下的科幻片《摩根》剪了一版預告片。
現階段還沒有電影公司敢把自己的電影預告片交給AI。但作為流媒體平臺，Netflix對此的興趣卻非常濃厚。原來，他們的目標是讓預告片變得更個性化，從而吸引不同偏好的觀眾。
該公司的研究人員曾舉過這樣一個例子：同樣是《心靈捕手》的預告片，如果展示馬特·達蒙的感情戲，可能會更吸引喜歡愛情片的觀眾；如果側重羅賓·威廉姆斯的鏡頭，則適合招攬想看喜劇的人。如果能讓AI根據用戶習慣自動生成預告片，豈不事半功倍？
著名剪輯師布倫特· 懷特的工作方法是將場景分類索引，
其實人工智能剪預告片的原理與其有共通之處
微軟專家說 強大的認知服務
現在，AI的認知能力可以說是越來越強。以微軟的Azure 認知服務為例，目前已經涵蓋決策、語言、語音、影像和Web搜索五個大類，具備文本分析、文本翻譯、語言理解、語音與文本間的互轉、語音翻譯、說話人識別、分析計算機圖像中的內容、人臉識別、筆跡識別、不良內容檢測等二十多個功能。而且，每個開發人員無需具備機器學習的專業知識就能調用認知服務，將其嵌入到應用中。
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