隨大流、事后諸葛亮的排片已經行不通了？一文把握未來排片方向！ |
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| 隨大流、事后諸葛亮的排片已經行不通了？一文把握未來排片方向！ |
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| 影院主業運營的重要工作之一就是合理排片。
看似簡單的排片，其實是面對觀眾需求，承擔著合理調配影院各項資源提高經營效益的重任。
可以說，目前院線上映的影片不少，影院取舍及片方博弈將會是常態。雖然就全國來說，影片的排片資源豐富，每天擁有約25萬場的空間，但就每一家影院來說，還是十分有限，平均也就二三十場的空間。面對不下10部影片的同時在線，片方對影院排片資源的爭奪有愈演愈烈之勢，其手段真可謂八仙過海各顯神通。
為什么要爭奪影院的排片資源，說到底就是要獲得足夠的排片場次，為高票房打下基礎，同時打壓對手，這方面真還有不少例子。
其實，影片票房的高低是由市場決定的，影院排片當然必須以市場為導向，絕沒有摻雜市場之外因素的必要。
今天“艾維電影”僅從技術層面來介紹一項純市場化、智能化的影院排片解決方案——AI影院排片。
AI即Artificial Intelligence人工智能的英文縮寫，是現時最熱門的前沿技術之一。它可以通過對人的意識、思維過程的模擬，部分或完全代替人的工作。
那影院排片又是什么呢？影院排片是要解決影院多個影廳：什么時候、放什么影片、一天放映幾場以及各影片類型之間的平衡等問題，往往用一張表格的形式通知影院各部門予以具體實施，現在大都通過售票系統及TMS系統實現。
當前在影院行業，大都實現了多廳化，少的3-5個廳，多的達20個廳，甚至更多，同時上映的影片不管從數量、類型以及上映時段來說存在更多可能性，加上影片的熱度、觀眾的心理以及事件、輿論等多種因素影響，使得影院科學合理排片的工作量和復雜性空前增加。由此，將AI用于影院排片，可謂是一個順理成章的事，除了省時省心，更客觀更符合市場規律。
人工智能及其優勢
人工智能是指用機器去實現所有目前必須借助人類智慧才能實現的任務，它本質上是基于機器學習能力和推理能力的不斷進步，去模仿人類思考、認知、決策和行動的過程。人工智能的發展以算法、計算和數據為驅動力，其中，算法是核心，計算和數據是基礎。
目前來看,人工智能的三大基礎：數據井噴式的發展，計算能力的快速提升，以及算法上的突破讓人工智能再次進入發展的黃金時代。
我們要做一樣事情，主要依賴經驗（數據）、對各種情況的考慮（計算處理）、最后做出判斷決策（算法），可以看出，這個過程其實與所謂人工智能機器處理問題是相似的，但人在經驗方面因人而異（也就是數據有限），同時對各種情況的考慮未必達到對所有情況的預見（也就是計算處理不夠快而全），再則最后的決策判斷與各人的興趣偏好、習慣等相關性極大（也就是算法不夠客觀），相較之下，機器在這些方面有其獨到的優勢，這就是人工智能這幾年在不少領域開始運用的根本原因。因此，將AI用于影院排片不但可行，而且勢在必行。
影院排片及其現實狀況
影院排片，要解決的問題并不簡單，而這一切都要考慮觀眾的需求以及多種市場因素，目前，影院已普遍實現多廳化，短時間內同時上映的影片少則4、5部，多的10多部，影片類型也日趨多樣化，有喜劇片、戰爭片、科幻片、生活片以及文藝片、兒童片等，考慮放映的時間有周末、白天、晚上黃金時間以及節假日等，從檔期來看有暑期檔、賀歲檔、春節檔等，加上放映時長、拷貝樣式（原版、3D、特殊版本等），另外，排片還要考慮影片口碑、影院慣常的觀眾類型、上座率、輿情、活動背景等。
因此，要獲得一個既符合影院特點又接軌市場需求將影院資源利用最大化的影片排映計劃不僅是一個燒腦的技術活更是考驗一個人閱歷、情感、對社會現實以及各種關系協調、突發事件反應等綜合能力的情商活，顯然并非易事。
因此，一個成功的排片方案，對于影院應對市場掌握放映主動權、合理安排影院資源以及賣品銷售具有重要意義，反之，影院就會處于被動應付和無序狀態，對影院收益也會帶來負面影響。
人工智能用于影院排片
待需解決的關鍵問題
從以上分析來看，要搞好影院排片是一件十分復雜的工作，其水平高低是因人而異的，雖然目前大部分影院都采用跟隨或臨時調整的排片策略，但效率低、缺乏預見性和被動應付有時還使得影院工作秩序受到影響，尤其是，一旦影片實行分線發行、各種特色影院或獨立影院的出現，影院排片更趨復雜，用智能機器排片來代替人工排片成為必然。
之前，有不少有關人工智能完成某項復雜工作的報道，比如AI理財、AI證券投資、AI醫療、AI客服、AI駕駛、AI教育、AI交通管理等，而且從實際運用效果來看，大都具備了人類中級以上操作水平的能力，足見AI的強大及廣泛應用的可能性。
利用人工智能系統進行排片，說到底是一個屬于軟科學的范疇，并不等同于自動化，必須要具備包括“感知、認知、推理、學習和執行”等智能化特征，對于像排片、醫療、理財、證券投資等領域，建立起一個真正如“人工”一般“智能”的系統并不容易。
一般，人工智能在這些領域中的應用要跨越兩大步。其一是應用海量的市場數據對模型進行“訓練”，逐步形成有效的算法模型；其二是把算法模型應用于具體場景進行實際工作的考驗和優化。
就拿“AlphaGo”在圍棋領域的處理方式來說。據專家介紹，如果僅僅用“窮舉法”來處理數據，那么，圍棋的運算量將達到2的361次方，這大概比宇宙間所有原子的數量還要多。
因此，AlphaGo的安排是，通過建立一個專家模型（落子預測器）來去掉“臭棋”步驟，降低數據搜索廣度，再建立另一個專家模型（棋盤價值評估器）來降低數據處理深度，使得程序的運行具有現實性。
但在影院排片來說，雖然考慮的因素很多，但要構建準確判斷決策的專家模型也無法一蹴而就。針對現實應用涌現出的多種算法，雖然使得計算機在解決很多復雜問題上有了巨大的突破，但即便如此，上述算法支撐的機器學習還不那么盡如人意。在這方面，采用分步走的辦法顯得更實際。
因此對于影院排片，可從重復性的工作環節入手幫助提高效率，著重在采集、清洗數據、分析處理非結構化擴展數據（例如第三方售票平臺、輿論場、社交媒體信息等）等環節中運用目前比較成熟的技術起步，其次在具備足夠數據以及深度學習的基礎上，可以嘗試進行研究端的簡單判斷，進行數據挖掘。
在影院執行端，則可以通過執行一些算法達到部分人工智能用來輔助人工排片，就像目前的數值天氣預報最后需要人工干預修正一樣。這樣在數據端、研究端、執行端分別實現為最后完全的人工智能排片打下基礎。
AI影院排片系統并不是一個成熟統一的算法或模板系統，而是要通過獲取影院在較長時期內非常個性化的數據與該部影片的所有大數據，經所謂的專家模型系統最終得到一個（這家影院的）排片計劃。前期可能會需要人工干預，但隨著AI機器學習的深入，最終取代人工排片是沒有鴻溝的。
“艾維電影”看來，人工智能應用于影院排片，必將顯著提升排片效率和準確度，避免由于排片人員素質的差異、人為因素的干擾背離市場需求，為影院的其他日常經營提供參考，比如賣品的安排、廣告的營銷等，那些隨大流、事后諸葛亮的排片已不能適應現代影院的營銷，而AI排片就是未來智慧影院的重要一環也是行業發展的必然趨勢。
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（題圖：艾維電影圖庫，圖文無關聯） |
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