01 農產品直播帶貨風險矩陣圖(精準扶貧的新媒體營銷案例？)

新東方直播帶貨3天達到1777萬，這能說明新東方轉型成功了嗎？

很成功！

新東方開啟轉型后，創始人俞敏洪一腳踏進了直播帶貨領域。2021年11月7日，俞敏洪開啟了自己的首次直播帶貨；同年12月28日，新東方推出“東方甄選”……不過，在過去半年多時間里，俞敏洪的直播帶貨之路，遠不如他的前同事羅永浩那樣有“經濟效益”，直到他的同事在“東方甄選”直播間開啟帶貨+英語教學模式。

6月10日，東方甄選直播間，自黑撞臉“兵馬俑”、號稱8年教過50萬學生的英語老師董宇輝正在介紹五常大米。與其他直播間的主播不同，董宇輝在介紹到商品的特點時，會熟練地從身旁抽出一塊白板，講解這些特點如何用英語表達。

正是靠這一招，董宇輝和東方甄選直播間在兩三天內走紅網絡。最新的數據是，6月11日，東方甄選直播18小時17分鐘，預估銷售額達1992.17萬元，相比開播之初增長了40倍，最高在線人數8.86萬。

“我剛進直播間，以為是新東方在賣課，看了一會兒才發現是在賣貨，太上頭了。”在直播間評論區，不少圍觀者直言，“就是沖著免費的英語來的”“沒想到有一天會在帶貨直播間里學英語”。

更令人上頭的是，除了捎帶著教英語，董宇輝還時不時變換身份，比如歷史老師、哲學老師、語文老師、生物老師、地理老師，甚至是脫口秀演員，高級段子、人生哲理、名人詩句，信手拈來。

當然，這并不是董宇輝專屬技能。據中新經緯記者觀察，6月10日、11日兩天時間內，直播間先后出現了七八位主播，無一例外均是“雙語帶貨”。他們帶貨方式、性格長相等不一，但都表達清晰，口齒伶俐。

有一位曾在新東方上課的網友評論，“這一看就是新東方的老師，說唱跳舞，才藝滿滿，有那味了。”有網友還評論，“直播帶貨都這么卷了嗎？”“新東方轉型了，好像又沒有完全轉。”在主播用中文介紹商品時，甚至有不少人在評論區打字催促，“快用英語講一遍！”

2021年年底，俞敏洪帶領一眾新東方老師開啟轉型，投身直播帶貨。對于眼下新東方雙語直播大火，俞敏洪稱這是新東方老師們非常關鍵的轉型。言外之意，新東方做直播帶貨，找到了自己的方法論。

東方甄選直播間“雙語帶貨”的雛形，或許要往前追溯到2月份。東方甄選推出以后，俞敏洪除了在自己直播間帶貨，還會偶爾在東方甄選客串一把。比如2月22日晚間，俞敏洪就在東方甄選直播間現身了。中新經緯記者注意到，當時俞敏洪在介紹商品時，會習慣性蹦出幾句英語。

不知道是俞敏洪對這些老師出身的主播提出了“雙語帶貨”的要求，還是這些老師從俞敏洪身上受到了啟發，但可以肯定的是，如今東方甄選直播間里“雙語帶貨”的特色，是由這些新東方老師們發揚光大的。

精準扶貧的新媒體營銷案例？

為集中展示扶貧新案例、新進展、新成效，探索新媒體攜手扶貧新模式，中國記協新媒體專業委員會推出了“2020中國新媒體扶貧聯合公益行動”，并對參與聯合公益行動的案例進行了評選，經過專家嚴格評審，從近 100 件優秀案例中評選出一批助力脫貧攻堅，廣泛凝心聚力、改善社會民生、傳播向善力量的“2020 中國新媒體扶貧優秀案例”。

記者從現場獲悉，“2020 中國新媒體扶貧特別推薦案例”，由中央廣播電視總臺——“小朱配琦”來了！一起為湖北拼單獲得。這個組合，一位是國家級新聞“rapper”著名主持人朱廣權，另一位是淘寶“oh my god”帶貨一哥李佳琦，兩個看似不在同一次元的人，卻打破次元壁組成了 CP，直播連線展開了一場湖北美食公益直播，累計賣出 4014 萬湖北商品！現場，“小朱佩奇”的主創朱廣權和李佳琦也發來了他們的獲獎感言。

另外，會上還揭曉“2020 中國新媒體扶貧十大優秀案例”。獲獎名單如下：

人民日報新媒體公益帶貨系列直播——人民日報社

“老鄉別急，我們幫你”脫貧攻堅直播帶貨系列公益活動——天津津云新媒體集團

“青耘計劃”鄉村振興青年助農行動——中國青年報社

芒果扶貧云超市——湖南廣播電視臺

《美麗鄉村我代言》大型扶貧公益活動——央視網

AI教育公益助學活動——青少年科技素養提升計劃——科技日報社

你好，馬吉米溜索！出山，脫貧金果果！——云南日報報業集團

2020中國新媒體扶貧聯合公益行動——科學用藥 科普扶貧活動 ——光明網

“搭把手·拉一把”湖北農副產品公益大直播——湖北長江云新媒體集團

“愛在東方”公益行動——東方網

ai運動產品生產模式有哪些

AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技術來生成內容，它被認為是繼PGC、UGC之后的新型內容創作方式。2022年AIGC高速發展，這其中深度學習模型不斷完善、開源模式的推動、大模型探索商業化的可能，成為AIGC發展的“加速度”。

2、AIGC有哪些應用價值？

AIGC將有望成為數字內容創新發展的新引擎。1）AIGC能夠以優于人類的制造能力和知識水平承擔信息挖掘、素材調用、復刻編輯等基礎性機械勞動，從技術層面實現以低邊際成本、高效率的方式滿足海量個性化需求。2）AIGC能夠通過支持數字內容與其他產業的多維互動、融合滲透從而孕育新業態新模式。3）助力“元宇宙”發展。通過AIGC加速復刻物理世界、進行無限內容創作，從而實現自發有機生長。



1）AIGC+傳媒：寫稿機器人、采訪助手、視頻字幕生成、語音播報、視頻錦集、人工智能合成主播

2）AIGC+電商：商品3D模型、虛擬主播、虛擬貨場

3）AIGC+影視：AI劇本創作、AI合成人臉和聲音、AI創作角色和場景、AI自動生成影視預告片

4）AIGC+娛樂：AI換臉應用（如FaceAPP、ZAO）、AI作曲（如初音未來虛擬歌姬）、AI合成音視頻動畫

5）AIGC+教育：AI合成虛擬教師、AI根據課本制作歷史人物形象、AI將2D課本轉換為3D

6）AIGC+金融：通過AIGC實現金融資訊、產品介紹視頻內容的自動化生產，通過AIGC塑造虛擬數字人客服

7）AIGC+醫療；AIGC為失聲者合成語言音頻、為殘疾人合成肢體投影、為心理疾病患者合成醫護陪伴

8）AIGC+工業：通過AIGC完成工程設計中重復的低層次任務，通過AIGC生成衍生設計，為工程師提供靈感

3、AIGC商業模式如何？

1）作為底層平臺接入其他產品對外開放，按照數據請求量和實際計算量計算：GPT-3對外提供API接口，采用的四種模型分別采用不同的按量收費方式

2）按產出內容量收費：包括DALL·E、Deep Dream Generator等AI圖像生成平臺大多按照圖像張數收費

3）直接對外提供軟件：例如個性化營銷文本寫作工具AX Semantics則以約1900人民幣/月的價格對外出售，并以約4800歐元/月的價格提供支持定制的電子商務版本。大部分C端AGC工具則以約80人民幣/月的價格對外出售

4）模型訓練費用：適用于NPC訓練等個性化定制需求較強的領域

5）根據具體屬性收費：例如版權授予（支持短期使用權、長期使用權、排他性使用權和所有權多種合作模式，擁有設計圖案的版權）、是否支持商業用途（個人用途、企業使用、品牌使用等）、透明框架和分辨率等

4、AIGC的行業門檻及壁壘是什么？

1）打造一體化解決方案服務能力：AIGC本質上提供的是內容的生成工具，和傳統的內容輔助編輯邏輯是相同的。采集、生產、媒資管理、分發消費等視頻整個生命周期，一般都需要覆蓋內容生成的全生命周期。

2）與行業的深度綁定關系：通過和行業形成深度綁定關系，接入相關平臺或底層系統的，與原來的內容載體建立良好的合作關系，除去說明場景可行性外，還需要強調對方在基礎架構上的配合意愿。

3）構建業務閉環：創作型的工具如何得到反饋的手段，需要新的模式形成閉環。需要從“拼接式”（需要大量的人工標注數據，只能針對具體任務，不會自我成長）到“進化式”（創造特定條件和核心能力，使之能夠完成通用任務并自我成長），并與用戶增加對話輪次、建立情感鏈接。

5、AIGC技術處于什么發展階段？

2021年之前，AIGC生成的主要是文字，而新一代模型可以處理的格式內容包括：文字、語音、代碼、圖像、視頻、機器人動作等等。AIGC被認為是繼專業生產內容（PGC，professional-generated 買粉絲ntent）、用戶生產內容（UGC，User-generated 買粉絲ntent）之后的新型內容創作方式，可以在創意、表現力、迭代、傳播、個性化等方面，充分發揮技術優勢。

2022年：AIGC高速發展，其中深度學習模型不斷完善、開源模式的推動、大模型探索商業化的可能，成為AIGC發展的“加速度”。

6、AIGC的發展面臨什么挑戰？

AIGC在引發全球關注的同時，知識產權、技術倫理將面臨諸多挑戰和風險。同時AIGC距離通用人工智能還有較大的差距。

1）知識產權爭議。AIGC的飛速發展和商業化應用，除了對創作者造成沖擊外，也對大量依靠版權為主要營收的企業帶來沖擊。

2）關鍵技術難點。AIGC距離通用人工智能還有較大差距，當前熱門的AIGC系統雖然能夠快速生成圖像，但是這些系統未必能夠真正理解繪畫的含義，從而能夠根據這些含義進行推理并決策。

3）創作倫理問題。部分開源的AIGC項目對生成的圖像監管程度較低，數據集系統利用私人用戶照片進行AI訓練，侵權人像圖片進行訓練的現象屢禁不止。一些用戶利用AIGC生成虛假名人照片等違禁圖片，甚至會制作出暴力和性有關的畫作。由于AI本身尚不具備價值判斷能力，一些平臺已經開始進行倫理方面的限制和干預，但相關法律法規仍處于真空階段。

7、如何看待AIGC的未來趨勢？

據李彥宏判斷，未來AIGC將走過三個發展階段：助手階段、協作階段、原創階段。

在第一階段，AIGC將輔助人類進行內容生產；

第二階段，AIGC以虛實并存的虛擬人形態出現，形成人機共生的局面；

第三階段則是原創階段，AIGC將獨立完成內容創作。Gartner預計，到2025年，生成式人工智能將占所有生成數據的10%。

推動這一變化發生的驅動力在于：

1）核心技術升級不斷發展。AIGC的三大基礎能力包括內容孿生、內容編輯、內容創作，將隨著產業發展而逐漸升級。

2）產品類型逐漸豐富。人工智能的不斷發展及推進，也將使AIGC模態不再僅僅局限于文本、音頻、視覺三種基本形態。嗅覺、觸覺、味覺、情感等多重信息感知和認知能力將以數字化的形式傳輸并指導人工智能進行內容創作，甚至創造出酸甜苦辣外的另一種味道。

3）場景應用趨于多元。目前，AIGC已經在多個領域得到廣泛應用，如金融、傳媒、文娛、電商等，未來應用場景會進一步多元化。除應用場景的橫向擴展外，場景與場景的融合交互也是未來的發展趨勢之一。

4）生態建設日益完善。技術研發的不斷創新將強有力地推動內容創作，提高生成內容質量，使內容更接近人類智力水平和審美標準，同時應用于各類行業

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