邢小强 张竹

进入新世纪后，随着我国国民经济的持续快速增长，广大人民群众对精神文化的需求也在不断提升。近十年来，经过长期的市场培育和政策引导，中国影视行业迅猛发展，电影票房屡创新高。2012年，中国院线电影市场全年票房为170.7亿元，国产电视剧交易额首次突破100亿元。2014年，院线电影票房达到近300亿元。除了传统影视公司外，以阿里巴巴、腾讯、百度为代表的互联网巨头公司也开始涉足电影产业。在电视剧领域，2017年取得广播电视节目制作经营许可证的机构有14389家，整体呈逐年上升态势。2019年，电影票房达到642.7亿元，字节跳动、滴滴、小米等多家新兴互联网平台投资或成立影视公司，影视行业一时群雄并起。2020年受疫情影响，影视行业暂时进入低谷，但疫情防控取得重大胜利后，又进入飞速发展状态。特别是网络剧异军突起，2020年全年上线网络剧230余部，不仅有众多大热IP剧创造新纪录，甚至出现了网络剧反哺电视剧和电影的现象。

影视行业在迅猛发展的同时也存在颇多问题。由于我国影视剧采取的是先制后播的模式，导致生产的影视剧数量远超实际播出数量，影视产业供大于求的问题十分突出。同时，随着影视剧题材逐渐丰富，呈现出百花齐放的状态，但胡编乱造的“雷剧”、“神剧”也层出不穷。而且在影视行业的很多环节依然是“作坊式”的生产模式，主要依靠人力投入，数字化、工业化、标准化程度不足。例如在选本阶段，多数制片方使用的还是传统依靠专业人员来评估剧本的方式，周期长，效率低，严重依赖人的经验积累与判断。即使选到好剧本，在具体拍摄的前、中、后期都存在种种风险，导演、演员、道具、劳务甚至天气环境等任何环节出问题都会导致拍摄的不可控，进而导致超期、超支。影片拍摄完成后，还要通过实体的光盘运输，版权交易过程中也经常出现问题与纠纷，交易过程很不透明。最后，包括许多中小影视制作机构在内的影视公司，大多是以无形资产为主、固定资产为辅的轻资产公司，版权是企业的核心资产。然而，如何确定版权的市场价值是一大难题，这导致很多中小企业虽然手上有不错的剧本，但经常遭遇融资难的问题。

特别是随着数字经济的深入发展，数字化升级与转型已然成为整个影视产业面临的机遇与挑战。利用数字技术构建大数据评估体系不仅能够更有效的配置影视资源，改善行业内供大于求的现状，而且有助于构建影视行业的工业化流程，细化产业链，提升影视项目的成功率。早在十五年前就在影视数字化领域生根发芽的小土科技有限公司，经过多年深耕细作，不断拓展业务范围，今天已成为国内领先的涵盖影视文化全产业链的大数据科技公司。

早在中国人民大学读金融工程博士的时候，祝金甫就热衷于创业，却从未想过会与影视界有什么交集。他最早开发了一个算法模型，对高频交易数据进行量化分析，还拉了几位同学成立了一家帮助银行做信用评级的公司，做出产品后却因为资质不够没能拿下合同。不过，一位银行领导对他颇为欣赏，介绍他去一家报社，帮助报社分析广告投放的效果。祝金甫发现报社拥有大量的广告数据，便应用金融工程的思路，通过数据分析和建模来做广告效果的预测与优化。2005年6月，祝金甫在给四川电视台介绍广告投放优化模型时，发现电视台也有大量的影视剧与播映数据，但却不知道如何分析这些数据，为购剧做出决策判断。祝金甫敏锐地看到了机会，转而投入到电视剧收视率的预测中。

通过对电视行业的调研与学习，祝金甫带着团队写出了一个“TV Radar（电视雷达）”的软件，尝试把电视行业涉及的受众、主创、演员、时段等诸多因素都纳入到模型中，通过建模来预测收视率。1.0版本的软件预测不太符合实际，祝金甫就继续调研，听取专业人士的反馈与意见，不断对模型进行修改与迭代，模型预测的准确率也因此不断提高。

此时，有影视业内人士找到祝金甫，希望他帮助做一个演员的动态排名，尤其是处于中间梯队的演员该如何排名，以便于他们拍片时更好地选择演员。基于做TV Radar时积累的很大一批数据，祝金甫和他的团队很快做出了第二个产品“PC”（即制片人（Producer）与演员（Cast）首字母的缩写）。该产品采用电视剧的主创班底數据构建一套对演职人员进行评估与排名的指标体系，这些指标包括是否为主角、播出平台、播出量与复播率等。随着指标日益复杂，数据量越来越大，有时需要计算机运行一个晚上才能出结果，为了提高运算效率，他引入分布式的并行计算方法，把复杂任务分解后分配给不同的计算机来协同处理，并通过虚拟机对计算资源进行优化配置。随着模型的不断迭代优化，基于量数据分析预测结果也更加符合实际。

尽管TV Radar与PC都解决了一些行业痛点问题，但公司却没多少盈利。一方面是因为电视剧行业对量化分析的认知还不够深入，传统的购片模式与选角模式依然占主导，因此电视台的付费意愿不强；另一方面，祝金甫敏锐地意识到数据的重要性，因此不惜以服务换数据。他表示：“我看中的是数据，我认为这有价值。所以，签协议时服务可以不收钱，但是必须要给我提供数据。”就这样，祝金甫开始在影视行业崭露头角，源源不断地收集大量影视数据，并建立起自己的模型与算法。

在与影视界不断的调研沟通中，祝金甫发现剧本分析与评估是一个非常关键的问题。收视率是播出之后的数据，具有滞后性，而剧本是最前端的，一部剧的成功要从抓剧本开始。通过拆解剧本并打上各种标签的方式，祝金甫把剧本转化为计算机能够处理的结构化数据。对于具体如何打标签，团队人员举例说，“类似当我们看美剧感觉很紧张的时候，我们会关注剧情之间的关联度、密集程度，当关联的很密切、很急促的时候，就会判断这是一个情节点，给它打个标签。或者双方有激烈的争执时，就会打上语言冲突的标签。”

祝金甫不熟悉剧本，最初评估剧本时只有5个指标，但越来越多的业内人士开始提供专业意见。最终，结合300余名编剧、制片人、购片人的专业建议，小土团队形成了一套较为完善的评价体系。同时，为了获得更多的剧本数据，团队从公开平台上抓取影视剧的分集剧情、剧情分析等信息来辅助算法模型的优化。虽然这些信息的质量比不上剧本，但可以让影片类型更加多样化，从而丰富模型的指标。就这样，小土团队在2006年末推出了电视剧剧本内容量化分析与评估软件——剧易评。

剧易评通过自然语言处理技术读取剧本，对剧本进行语义分析后，与资料库进行对比、关联。但首先要解决的却是剧本格式问题。祝金甫无奈地表示：“中国影视界100个编剧有200种剧本格式，每个人的格式都不一样。”只有把这些五花八门的格式的剧本转换成结构化的数据才能进行下一步，因此最开始就需要对每个剧本进行单独识别。为了更好读取剧本，团队使用各种格式的剧本训练机器学习，提升自然语言处理的技术能力。最终，剧易评能够识别国内几乎所有的剧本格式，也构建起一个包含近六千个剧本、大量分集剧情和四万余个影视剧样本的语料库。基于这个语料库，剧易评可以在故事、人物、市场价值、总体评价四个层面上，将分析指标细化为近百个维度（见表1）。同时，该评价体系随着市场反馈每日更新。一旦某部电视剧非常流行或者在某一品类中表现突出，就会被小土团队迅速拆解，指导算法与权重的调整。

在剧易评的基础上，小土科技又推出了适用于电影剧本分析的影易评。考虑到电影创作的特殊性，影易评借鉴了悉德菲尔德经典剧作教程和编剧理论，这些理论是基于好莱坞两千余部成功的商业片总结出来的一般规律，包括经典的三段式结构等。通过把理论与实践相结合进行指标构建，影易评更加注重影片在一个半小时或两小时内的精彩度与完成度，图1展示了影易评对某部剧情电影评分后的可视化呈现。

剧本数据的不断累计，可以反向帮助编剧提升效率与编剧水平，小土团队于是又推出了新产品——剧易编。剧易编可以把各剧本中的精彩桥段总结出来，并对这些素材进行汇总和集中管理，供编剧参考。同时，在编剧写作某个题材时，剧易编可以从数据库调集相关资料帮助编剧更好地定位，激发其创新性。

国内影视产业的工业化程度较低，从剧本评估、组建制作团队，到演员选择、剧组管理，再到成片评估与发行，都缺少标准化的管理体系，再加上各个环节没有规范的管理流程与方法，存在很多潜在的风险。一次，祝金甫和一个制片人吃饭时，对方一个劲儿地抱怨：“我们现在拍戏啊，剧组管理特别混乱，盒饭被偷，油被偷，有的道具也被偷，经常超支，你能弄个剧组管理的东西就好了。”

2010年，小土科技推出了名为“剧组在线”的软件，后改名为“剧易拍”。剧易拍针对影视剧组提供一套生产管理工具，帮助制片人对总体拍摄量和拍摄周期进行精确把控。剧易拍是建立在剧易评的基础上进行开发的，这是因为小土科技具有较强的自然语言处理技术，可以从剧本中自动拆解出人物角色、场景、道具、镜头拍摄时长、预算等信息（见图2），自动生成场景表，大大缩短制片与导演的准备时间，也为实际拍摄设定了框架与流程结构。

但仅仅依靠剧本显然距离拍摄的实际情况还很远，祝金甫经常去剧组常驻的酒店旅馆驻守，与制片人深入交流，根据实际问题不断完善设计解决方案。他感叹道：“这个产品的技术并没有多高深，难就难在里面的细节非常多，每一个细节都要和实际情况结合起来，我们只能一点点改进。为了逐步完善我们的产品，只能倒贴钱请别人使用，因为只有使用后我们才能知道问题，否则就没法持续迭代。”

就这样，小土团队构建出一个非常细致的剧组管理体系——既能够根据主要演员的档期、特殊场景与道具的使用期限、文武场的优先级等对拍摄计划进行统筹优化，又能够对人、财、物进行全面数字化管理（见图3）。对于投资人最重视的财务板块，小土团队开发了公管账号进行对接，不同额度的资金使用都要在不同层级进行明确的申请与批准，资金支出后自动生成财务报表。该系统还能根据场地、角色、服装、化妆、道具、等各部门汇总的时间档期以及准备工作的情况按拍摄计划进行排期，生成各种计划通告表。每天的通告单会由云端传送，很多其他的日常线下工作也全部转为线上。制片人或投资人使用剧易拍可以實时查看拍摄进度、各种资金的使用情况，精准到每天需要定几个盒饭。

通过对原有TV Radar和Producer & Cast软件的整合，小土团队又推出了影视数据查询与量化分析系统——剧易晓，其所包含的数据是全方位的，不仅包括演员档期与片酬等关键数据，还包括征信数据，甚至连喜欢某个演员的用户数据，以及用户的年龄分布与地域分布等信息。祝金甫表示，剧易晓所提供的数据不仅全面，而且具有很高的可靠性：一方面，其不仅包括班底打造、制片管理、影视采购和发行、广告投放等数据，而且可以通过专业的统计、分析与算法技术，将演员、作品、平台等基础数据与电视、票房、广告等结果数据进行结合，实现对影视作品全方位的定性和定量评估。另一方面，剧易晓系统中演员、编剧、导演的档期信息是从“剧易拍”系统获得的，与剧本、故事相关的信息则从剧易评系统中获得，多个平台交叉验证，具有较高的可靠性。同时，用户在使用小土科技多个系统的过程中所产生的各类数据又会作为新的输入，支持模型进一步调整与迭代。

在推广剧易拍的过程中，祝金甫发现拍摄完成后还涉及版权交易环节，其中存在很多不透明之处，而影视剧采购主要采用寄光盘的传统方式，成本高，效率低，完全可以在云端进行传输、交易、审核和数据分析。因此在剧易晓的基础上，小土团队于2013年推出面向影视发行方和采购方的版权交易系统——剧易购。剧易购不仅能够解决购片方与版权方之间的信息不对称的问题，还能够帮助购片方掌握不同电视台电视剧业务的现状及历史数据，提供决策建议。祝金甫表示，这主要归功于“剧易晓有1000多个卫视频道的资源，34种题材的电视剧每天更新，用户数据也每天更新，再加上电影和网络大电影的数据，几乎什么信息都有。”小土营销总监孙静表示，剧易购全程数字化管理能够做到“有章可循”、“有迹可查”，不仅可以改变原有版权交易中的暗箱操作模式，而且能有效杜绝采购过程中的腐败现象。用户在剧易购上可以看到各个影片的试映版或者成片，同时结合系统提供的各项数据，更加快速、有效地做出购买决策。

在各项新业务稳步向前推进时，国内规模最大的广告植入公司世纪鲲鹏找到祝金甫，希望小土科技通过剧本分析帮助他们找到可以植入广告的地方。彼时常见的方式是通过人工查阅剧本寻找植入点，不仅时间长，而且准确率与广告匹配度也不高。剧本越长，这种人工方式越显不足。通过与世纪鲲鹏公司的沟通，祝金甫发现了广告植入公司的需求，也看到了人工智能技术与大数据在植入广告领域的应用价值。因此，基于小土科技已有的剧本数据库，祝金甫又带领团队开始辨识并汇集广告的场景库。一位团队成员说：“通过剧本分析，可以快速把与广告相关的场景全都挑出来，比如厨房场景可以植入冰箱、厨具广告，办公室场景可以植入家具、茶叶和装饰品等，在马路场景下可以植入汽车。”基于多年的数据与技术积累，小土科技2014年推出影视广告植入系统——剧易植。该系统利用自然语言处理与机器学习算法，能够快速挖掘出影视剧本的广告植入点，而且会结合剧易评的剧情发展曲线分析对广告植入效果进行预测。剧易植还可以帮助广告商寻找剧本，还可以围绕影视剧的男女主角进行广告定制。

基于对影视产业更加清晰深入的认知，小土团队开始进行主动布局。一次在和北京市宣传部门与银行机构交流后，祝金甫发现国内影视产业七八成的项目资金都来源于自有资金。虽然不少金融机构想进入影视行业，但由于信息不对称，金融机构对轻资产、高风险的影视产业普遍缺乏有效的风险评估和防控手段。小土团队觉得，可以通过构建市场化条件下影视行业的征信体系，打破影视与金融领域之间的壁垒，从影视投融资的环节来完善产业生态体系。

2015年，小土科技推出一款针对影视企业的信用评级产品，但产品推出后很长时间没有什么用户，只有政府相关部门的文创中心购买了一些服务。但祝博士对此很有信心，并对公司的发展定位也越来越清晰。在他看来，小土科技的定位是为影视产业提供大数据整体解决方案的专业化公司，未来不应仅仅售卖产品或服务，还应通过产品需求把握影视创作规律、梳理制作流程、撬动影视行业资本。祝金甫对此一直有着非常坚定的信念：“我对公司的定位不是软件公司，而是打造生态系统的平台。我想做这个行业里特别伟大的公司，不断为行业解决问题。”

出于融合科技、文化与金融的目标，祝金甫一直对保险行业非常关注。在影视工业化程度较高的好莱坞，完片保险是一个十分成熟的险种。当一部电影或电视剧因意外事故或主创人员等原因无法按预定计划拍摄完成或放弃拍摄时，保险公司可按合约赔偿已投入预算的可保制作成本。然而，国内却没有保险公司愿意提供该险种，主要是因为整个影视产业的规范性和信息透明度都不高，造成该行业高风险的特征。保险公司在对影视项目进行评估时，也会遇到各种问题，极易陷入深坑。

小土团队调研后发现，我国每年生产的900多部电影中有多半未能上映，无法完片成为一个最大的问题，不少影片在拍摄期间会遭遇资金断裂、无限延期拍摄的“烂尾”困境。多年在影视行业的数据积累与技术服务，已经让小土科技有能力去预判、监督与控制影视拍摄中的种种风险。2019年，小土科技推出影片制片监理系统——剧易保。剧易保不仅可以对影视剧拍摄的演职人员、预算列表、用款计划、拍摄计划与合同协议进行审核，还能结合剧易拍、剧易晓、剧易评等产品对项目进行全程监理，把控项目进展与资金流向。在剧易保的支持下，中国平安财产保险股份有限公司联合小土科技与中广联制片委员会推出了“中国平安影视制作财产损失保险”，标志着中国本土化“完片保险”首次落地。三方的协同工作职责如图4所示，小土科技负责影视项目评估、制片监理与争端解决等核心环节，具体流程详见图5。

祝金甫指出：“他们都没数据，（除了小土科技）没人敢卖这个保险。”事实也正如此，剧易评掌握着大量和剧本相关的信息，剧易拍掌握着大量和影片拍摄生产相关的信息，剧易植掌握着大量和广告植入、商业化相关的内容，再加上系统性的行业与演职人员数据平台剧易晓，小土科技几乎掌握了整个影视行业所有关键环节的数据。

在盈利模式上，剧易保以每笔保费抽成的方式获得收益。随着该险种在影视产业中被广泛采纳，小土科技获得了规模性收入增长。这也意味着小土科技的营收来源不再仅仅依靠售卖单个软件产品与服务，而同时来自于平台化收益。祝金甫认为剧易保的推出只是小土科技发展金融服务的第一步，当保险方愿意担保影视项目后，银行和其它金融机构才能顺利进入，然后就可以把项目打包为金融产品，这就为未来影视产业的金融创新打开了巨大的空间。

2021年初，为促进北京市影视文化产业的更好发展，北京市政府拿出两亿资金作为风险补偿，鼓励银行等金融机构支持影视文化产业的发展。北京市宣传部为此找到小土科技来做评估、风控并协助打造一个融资平台，帮助轻资产的影视企业对接银行等金融机构。在该平台上，只要通过了小土科技的信用评级，影视企业就有机会获得贷款，而在每一笔贷款中，小土科技可以获得一定比例的分成。与此同时，小土科技还可以通过搭建系统与维护平台获得收益。在经历了多年营收曲线几乎持平的状态之后，小土科技的收益开始昂头向上。

与此同时，为了更好利用影视产业数字化的机会，小土科技还与华为云建立了战略合作关系。一方面，传统影视拍摄的后期制作需要等到拍摄完成后再进行，而且声音和特效素材的传递还要通过大硬盘传送。华为云强大的存储与传输能力可以在影片拍摄时就把音效素材等传到云端，实现后期制作团队与拍摄团队同步工作，从而极大缩短拍摄周期。另一方面，祝金甫对影视产业数字化有着自己独特的理解与判断。他认为，随着影视行业数字化程度越来越高，影视拍摄会进入纯后期时代，逐渐摆脱对实景甚至演员的依赖，基于数字化的算例与资源进行合成，成本更低。因此，未来大量影视素材的存储与传输、任务的分发与管理就变得越来越重要，与华为云的合作是未雨绸缪、提前布局。

当被问及为什么给公司起名为“小土科技”时，祝金甫笑着说，小土为尘，他坚信在小小的尘土里也能长出参天大树。对于小土科技的未来，祝金甫非常有信心：“基于已成熟的大数据分析、自然语言处理、深度学习等技术建立算法模型其实并不困难。但是对于需要不断被训练以形成多维度量化指标的系统来说，一个类型完整、覆盖全面的語料库才是最重要的，而这需要经过相当长时间的积累和调整。之前，竞争对手抄过我们，大厂、小厂都抄过，但是他们只抄皮毛。（他们）最后干不下去，主要原因一是没有这么多数据，而算法都是要靠源源不断的数据去训练的，二来这是一个长线的工作，不是两三年就能干成的。很多大厂两三年没有收益，整个项目就裁掉了。我比较执着，认准了就会一直干下去。我不是看到希望才坚持，而是因为坚持才看到希望。”

2021年以来，越来越多的影视企业开始购买小土科技提供的影视信息服务，小土科技与北京、厦门、横店集团等地方政府部门和影视集团的合作也在稳步推进，祝金甫更加强烈地感受到整个影视行业正在朝着数字化升级转型的方向大步前进。祝金甫坚信，在不久的将来，小土科技就能从当年那颗小小的种子，长成参天大树，给火热的影视行业带来更多的绿色与清凉。