東西問丨伊薩耶夫·阿比爾汗：中哈交流需要怎樣的跨文化人才？
2025-11-08 21:46 9,974次浏览世間萬物，如同春夏秋冬、生老病死，似乎都有生命周期，逢高則落，唯有創新突破，才有可能穿越周期。電影亦是如此。 近日，暑期檔電影市場，雖然若干作品票房尚可，但總體而言，業內期盼的紅紅火火場景並沒有出現，暑期不熱，甚至有人驚呼市場出現了難以承受之重。這是偶然，還是必然呢？ 其實，從無聲到有聲，從黑白到彩色，從小銀幕到大銀幕，彈指百年間，電影市場一路走來，演繹了一部精彩的行業周期史。 70年代末，筆者剛上小學，最高興的事情就是看露天電影了。當時大家一聽說村裡要放電影，就早早搬個小板凳去等候著。甚至鄰村要放電影，幾個小夥伴瞞著家人，不遠數公裡，也要去看一看。此時，看電影帶來的心理效用極高；更重要的是，電影供給在那時是極其稀缺的，幾乎沒有什麼可以替代的，是一個典型的情緒密集型奢侈品。 80年代中期，上了中學，家裡有了電視，從14英寸的黑白電視到21英寸的彩色電視，從新聞即時播報到聲情並茂的紀錄片，從電影到電視劇，從體育頻道到音樂頻道，精彩紛呈。剎那間，電視的小屏幕在一定程度上替代了電影的大銀幕，電視的全天候供給開始衝擊電影的非常態供給。偶爾記得，學校每學期都會組織學生去看場電影，有時幾個同學一起相約看場電影，卻沒有了小時候看電影的心潮澎湃，情緒價值明顯下降了。是電影邊際效用減弱也好，是人們喜新厭舊也罷，總之，大銀幕不再「一枝獨秀」。 90年代，上了大學，最大的變化是失去了中學時代的家庭電視自由。宿舍裡沒有電視，同學相約周末看電影成為閒暇生活的選擇之一。電影市場有了小眾的感覺，成了學生生日、戀人約會、親子互動、節假日休閒等活動的重要場所。春節檔、賀歲檔、暑期檔、國慶檔等電影標籤應運而生，為的是爭取有限的觀眾走進影院，力爭點燃觀眾的情緒價值。與之對應的是，一眾電視劇也各出奇招，行業內的競爭是激烈的，電影與電視「搶觀眾」開始白熱化。電影成了偶爾的情緒價值點綴，儘管有幾部電影票房創了新高，但也有許多部電影無奈陪跑。 如今，參加工作多年後突然發現，這個世界變化快，既沒有時間看電影了，甚至也沒有時間看電視了。更為重要的是，手機來了，永遠在線的移動智能來了，電影、都市劇、短視頻隨時隨地都可以在手機上看了。二次元世界的虛擬與現實體驗，劇本殺、密室逃脫的角色扮演，娛樂、餐飲、購物、知識等無所不包的直播，無處不在。電視、電影都式微了。大銀幕好像逐漸招架不住小屏幕了，而這一次是更小的屏幕：手機。手機成了身體的一部分，成了生命的一部分，成了情緒價值宣洩的關鍵載體。 這一次，電影碰到了Z世代(1995年至2009年出生)與阿爾法世代(2010年後出生)。這些網際網路時代的「數字原住民」，行為特徵是：重體驗、求品位、愛品牌、快行樂。TA們謀求「零等待」的情緒化消費，重視情感價值和情緒價值。 此時，電影只能在夾縫中求生存，不僅面臨與手機的行業間競爭，更面臨激烈的電影行業內競爭：聲光電的精美畫面，扣人心弦的情節翻轉，刺激心靈的對白和價值觀，一個都不能少。心動決定行動，誰能觸動觀眾的心靈，誰能帶動觀眾體驗感悟人生，誰能帶給觀眾更多情緒價值，誰就能爭取到貨幣選票。為此，院線不僅僅放電影，更要提供細緻齊全的吃喝玩樂的配套服務，通過全方位為觀眾提供情緒價值，才能夠把人氣變成現金流。 可見，電影業式微背後的行業間競爭與行業內競爭是趨勢性的，唯有精益求精，提供更好的體驗型商業業態，才有可能穿越周期、逆勢生長。 展望未來，電影不會消失，也會有爆款出現，但似乎無法判斷，何時哪一部電影將成為下一個網紅？畢竟，不同時代的人偏好是不一樣的，同一個人的偏好也是會變的。每一代人有每一代人的情緒價值，每一代人有每一代人的網紅大片。我們等待著更加精彩的下一部大片的到來。 【作者系暨南大學投資諮詢(研究)中心主任、教授、博導
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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