04 中國社交媒體發展得益于(為何網紅食品不一定美味，卻還有人愿意為它排上數個小時的長隊？)

互聯網服務、智能硬件和工業制造等各行各業，Azure IoT等服務幫助制造商實施工業4.0，包括ABB、通用電氣和西門子等工業巨擘都在利用Azure開發自己的物聯網平臺。

BAT搶奪物聯網賽道

騰訊云今年戰略重大尤為堅定，積極推進云服務戰略，不過在這一市場，阿里云深耕行業多年，百度云快速發展，騰訊云在這一場爭奪戰中還面臨諸多考驗。

百度

國內三大互聯網巨頭將在物聯網時代再次激戰，百度云以ABC＋IoT＋智能邊緣促進物聯網應用落地，早在2016年，百度云就提出ABC三位一體戰略，現在則正以ABC＋IoT＋智能邊緣促進物聯網在各垂直領域展開大規模應用。

在產業應用落地方面，百度云為農業、工業和服務業等產業提供了更易用的解決方案，在15個細分行業的全面布局，生態版圖已經覆蓋金融、鋼鐵、家居、 汽車 等領域，大力推進百度云ABC能力在各產業落地。

阿里

阿里云作為阿里巴巴旗下云計算企業，阿里云呈現出高速增長態勢，2019財年上半年營收突破百億，在全球市場與亞馬遜和微軟形成三足鼎立態勢，如今阿里云在阿里巴巴集團戰略再次提升，升級為阿里云智能，將阿里巴巴集團在過去幾年在實施的中臺戰略過程中構建的智能化能力，全面和阿里云結合，向全 社會 開放。

在過去幾年中，阿里云依托云＋AI+IoT能力先后眾多大企業提供服務，希望在5年內要連接100億物聯網設備，至此看到了阿里云在各行業應用案例落地，通過云+AI+IoT三駕馬車能力賦能全行業變革。

騰訊

就在今年9月30日，騰訊對組織機構進行了大調整，積極面向產業互聯網轉型，提升云服務戰略，新成立了云與智慧產業事業群，整合騰訊云、智慧零售、安全產品、騰訊地圖、優圖等核心產品線，幫助醫療、教育、交通和制造業等行業向智能化、數字化轉型。

事實上，早在2014年，騰訊就在積極 探索 并推進萬物互聯發展，以連接一切搭建生態助力物聯網發展，買粉絲向萬物互聯延伸，憑借龐大用戶和小程序攻城略地，買粉絲早已超出社交屬性，伴隨平臺屬性越來越強，承載了騰訊對物聯網的憧憬。

與此同時，騰訊成立云與智慧產業事業群后，通過整合自身技術和生態資源，騰訊云正構筑全鏈路的開發者服務體系，幫助人工智能、物聯網、小程序、云原生領域開發者快速成長，助推產業互聯網升級，這是騰訊云副總裁王龍在首屆騰訊云+社區開發者大會透露的信息。

如今，小程序生態的快速發展，另外，騰訊云將依托騰訊20年豐富的技術和生態資源，一如既往地秉持開放和連接戰略，聚焦新趨勢、新技術和新應用，全方位助力打造產業互聯網，做好各行各業數字化轉型的助手。

最后

一花獨放不是春，萬紫千紅才是春。

云計算作為基礎平臺的價值在于能夠提供新零售、新制造、新能源和新交通等行業的解決方案。并在邊緣智能和AI技術加持下，物聯網將會以更加快的速度應用至各個垂直行業，賦能產業快速提升應用與服務的技術水平，而巨頭們以云平臺搭建龐大物聯網生態也加速全 社會 數字轉型。

大數據于國內影視行業的意義

大數據于國內影視行業的意義

大數據為何近幾年大熱？

人類進入大數據時代，類似于生物學迎來了顯微鏡，天文學發現了望遠鏡，因為網絡傳輸和計算機存儲運算能力的提高，交給了我們一把信息放大鏡，從此我們對現象的觀察進入一個新的領域。

其實自古就有多維度數據的挖掘行為，歷法的制定過程或許可以作為一個很好的例證，江湖上現在偶爾也會有關于林元帥諸葛軍師的傳說，自從計算機技術誕生之后，對數據的利用和處理一直在同步發展中，無論是分布處理還是并行處理，并不是一天就蹦跶到今日的技術高度，我們很多科學發現都是在近三十年之間才完成，正是得益于此。

但為何在這幾年“大數據”忽然大熱？原因其實很簡單，全球智能手機的普及。

隨著移動終端信息處理能力的提升，與用戶的交互界面不僅更加具備黏性，并且實現了全方位全時段互動，此時每個人的移動終端實際上就變成了一個數據記錄儀。它比PC所能獲取到的信息更加個人化，不僅暴露這個人的生活細節，位置動向，同時也記錄著他的消費習慣，人類第一次擁有了這么多數據的生產者。每一個元數據都可以直接掛鉤一份具體的支出額度，每一個數字都可以被貨幣量化，大數據的商業價值與各個企業的營收幾乎都可以直接掛鉤。所以，圍繞“大數據”來說故事迅速成為當下的主流。

但是揭開媒體的那些噱頭背后，你會發現，國內對復雜系統的研究，仍然是處于概念大于應用的階段，大部分行業對線性、封閉系統內的數據關系都沒辦法掌握，更不用說將大數據轉化成有價值的信息。而在影視行業，工業化體系處于剛剛起步的階段，很多從業人士連財務報表這種基礎數據都看不明白，去理解大數據的價值更是有些不可想象了。

大數據于國內影視行業的意義

大數據技術作為一種工具，其應用方向，無非三個方面，一是對過于和曾經的理解，二是對以后和將來的認知，三是對當下進行判斷并進行實時處理，影視行業大數據技術的應用如果想要有長足的發展，那么在這三個方面都會面臨著一些需要解決的問題。

對過去和曾經的理解

既然是對已發生的進行判斷，就會涉及到數據采集，這個部分往往會引發爭論，中心議題是：到底多大才叫大，GB還是TB，PB還是EB？

如果我想要知道《致我們終將逝去的青春》這部差一點就可以歸類到文藝片的電影，為什么在2013年上半年票房僅次于《西游·降魔篇》，我是應該僅以社交媒體的傳播效率來進行數據的挖掘，還是要追溯到原著小說里的青春以及被電影宣傳所喚起的記憶？

將數據挖掘的范圍放在社交媒體的范疇，那么通過對一部電影推廣過程的梳理，我們很容易通過數據制定出一張細化到分鐘的參考，以及觀眾會被什么樣的宣傳內容所吸引，但是它仍然只是在描述表象。

如果觀察只停留在眼前，將無法找到最終的因果。我們必須對推動現象發生的機制進行論證，那么我們該用什么樣的體量來儲存和分析觀眾們的記憶，從而找到個人經歷和集體共鳴之間的關系？

在這個方面，如果只用社交媒體的數據進行相關性的分析，其實和我們日常所做的感性推導沒有太大區別，甚至還不如感性推導靈活，很容易因為數據的不夠全面犯下“黑天鵝”式的錯誤（在發現澳大利亞之前，西方認為只有白天鵝）。必須要追溯到成因階段更龐大的外部數據，比如主要觀眾群十年間的消費偏好及社會經歷，以及對他們觀影之前的心理活動進行統計分析。會不會太復雜？但是從數據挖掘的角度來說，只有在這個方向上進行努力才可能會提供實質性的價值。

或者說，我們也可以簡單粗獷一些，如麥特的負責人陳礪志所言，《致青春》的成功最主要的因素是因為趙薇的敬業與投入，以及她個人在行業的積累。

大家可以想一想，以上三個角度，哪個會更容易接近整個事件的核心。

對以后和將來的認知

大數據技術雖然可以讓人類對現象的理解進行更深入的探究，但是當對國產的影視項目前景進行預測，首先需要面對的問題是，我們仍然處于一個觀眾群體持續波動的時期。

在北美市場，貢獻50%票房的觀眾約占人口的10%，也就是3000萬左右，這部分群體基本上結構相當穩定。上世紀70年代末，當北美電影的平均制作預算開始攀升到1000萬美元以上，宣發費用達到500萬以上時，對觀眾的監測從階段性的調研逐漸轉變成常態性的監控。在計算機還只是個神話的時期，“好萊塢”是用人工+信件的形式，建立了最早的大范圍觀眾研究模型，這些歷史數據通過幾十年的積累，已經讓一部電影與觀眾之間的聯系變得非常透明。但即使是如此嚴謹的市場監控，近幾年也因為受到移動互聯的影響，觀眾去影院觀影的行為隨機性逐漸提高，導致傳統的觀眾研究模型頻頻出現一些問題。

反觀國內電影市場，差不多有三分之二的銀幕是在近三年之內才出現的，2010年時，我們所擁有的現代化銀幕不過才6223塊，而如今，這個數字差不多是17000。可想而知，影院目前所迎來的觀眾，基本上是近三年才開始逐漸培養去影院觀影的興趣，這種行為暫時還不能稱之為習慣。

所以說，中國電影市場目前的波動很難通過現有的技術手段完成監測，會因為存在有其他我們不可知的變量，而導致結果南轅北轍，這在統計學的回歸分析上被稱之為“變量遺漏偏差”，大數據技術目前所能覆蓋到的范圍并不能幫我們解決這個問題。我們還需要時間來不斷修正對市場數據的理解，觀眾也需要時間來不斷培養在影院觀影的習慣。

2013年上半年，幾乎所有從業者都對有動作元素的電影過于樂觀，而下半年，所有從業者包括我個人又會對以愛情元素為主的電影過分看好。從一些公司的大數據監測上來看，這種觀眾消費行為的變化已經反饋在可以被抓取的數據中，但是我們并不知道它所形成影響究竟該如何定量。也就是說我們可以看到趨勢，但是很難確定結果。

那么，在如今的中國電影市場中，我們不如將大數據技術的應用方向，從對未來的預知上轉移到可以讓我們規避哪些操作上的錯誤，或許更具有現實意義。

對當下進行判斷并進行實時處理

現在對大數據的理解，往往會糾纏于第一個字“大”，而忽視了它的另外一個重要特征“細”，其實后者才是最重要的，因為它會創造大數據真正的實用價值。

基于社交媒體的數據挖掘，其實已經可以做到讓我們將觀眾的分類從簡單的年齡、性別、職業等維度，落實到區域、活動空間以及性格特征等等更為豐富的細節，在這樣的基礎上，我們要做的就是怎樣給觀眾提供個性化的影響，而不再是以電影為本位的共性宣傳。

舉例來說，當一名男性觀眾在某個媒介上看到的電影海報，可能是大長腿和小翹臀，但一個女性觀眾同時接觸這個媒介時，所看到的可能是一個賣萌的大叔。當陣地宣傳中的預告片貼片到一部好萊塢大片之前時，它可能主要是用來渲染情感或者突出搞笑，但同樣的一分多鐘，在視頻網站所上線的預告片，則被分成數個版本，用來對應每一個點擊背后用戶的個人資料。這樣，觀眾便會加入到生產的過程中，通過對觀眾偏好的快速處理，最終創造更適合于傳播的信息。

目前，數據調研公司參與電影推廣的過程，所做的仍然只是一個統計的工作，決策是在片方或者是公關公司，其實可以將決策機制與數據同樣進行細化，成為實時的互動，減少時間的損耗，提高電影推廣的效率。我們以前在電影的推廣中，常常會為如何照顧到大部分觀眾的興趣而頭疼，那么換一種思路，用現有的觀眾數據進行群體的細分，給不同的觀眾群提供不一樣的信息，海納百川比光芒四射或許更符合當下社會化營銷的要義。

不過，這一切其實都只是理想化的愿景，現實的情況是，中國的電影產業目前仍然是處于一個極其原始的狀態。

僅從電影投資成本的角度來說，目前所公映的電影，平均投資約在3000萬人民幣以內，不足500萬美元，這樣的投資規模在不考慮通脹以及觀眾收入的情況下，只相當于北美70年代初期的水平。面對這樣的市場環境，很多議題其實都顯得比較空洞，因為拍腦袋做決策雖然有著莫大的風險，但畢竟成本很低。

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