本月行业报告披露重大进展,国产电影产业：从“特黄1级毛片”到高品质艺术作品

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近日观测中心传出重要预警:今日相关部门传达重大信息,国产电影产业：从“特黄1级毛片”到高品质艺术作品

在我国电影产业发展的历程中，曾经有过一段充满争议的时期，其中“国产特黄1级毛片”便是这段历史的一个缩影。然而，随着时间的推移，我国电影产业已经从那段黑暗岁月中走出，逐渐走向了成熟和繁荣。本文将回顾“国产特黄1级毛片”的历史，探讨我国电影产业的变迁，以及未来发展的方向。 一、国产特黄1级毛片的历史背景 上世纪80年代末至90年代初，我国电影市场开始出现了一些低俗、庸俗、媚俗的影片，这些影片被称为“国产特黄1级毛片”。这些影片内容低俗，制作粗糙，严重违背了电影艺术的基本原则，给观众带来了极大的负面影响。 这一时期，我国电影产业正处于转型期，市场需求的多样化使得一些制片商为了追求票房，不顾影片质量，大量制作低俗影片。这些影片不仅损害了我国电影产业的形象，还引发了社会舆论的广泛谴责。 二、我国电影产业的变迁 面对“国产特黄1级毛片”的泛滥，我国政府采取了一系列措施，加强了对电影市场的监管，规范了电影制片、发行、放映等环节。同时，电影产业自身也在不断进行改革，努力提高影片质量。 1. 政策引导：政府出台了一系列政策，鼓励电影产业向高品质、高品位方向发展。如设立电影专项资金，扶持优秀电影创作；加强电影审查制度，严格把关影片内容。 2. 产业升级：电影产业加大了技术创新力度，提高了影片制作水平。同时，电影产业链逐渐完善，从剧本创作、拍摄制作到发行放映，各个环节都得到了优化。 3. 市场细分：随着观众口味的多样化，电影市场逐渐细分。国产电影开始注重题材、风格、受众的差异化，满足了不同观众的需求。 三、我国电影产业的未来展望 如今，我国电影产业已经取得了举世瞩目的成绩。在未来的发展中，我国电影产业应继续深化改革，提高影片质量，努力实现以下目标： 1. 提升影片品质：加大投入，培养优秀电影人才，提高影片制作水平，打造更多具有国际影响力的优秀影片。 2. 创新电影题材：关注社会热点，挖掘传统文化，创作出更多具有时代特色、民族精神的影片。 3. 扩大国际市场：积极参与国际电影交流与合作，提升我国电影在国际市场的竞争力。 总之，从“国产特黄1级毛片”到高品质艺术作品，我国电影产业经历了风雨洗礼，取得了辉煌的成就。在新的历史时期，我国电影产业将继续努力，为观众带来更多优秀的电影作品。

文 | 象先志拼多多为何不一样拼多多是国内互联网大厂中的异类。它的特异性体现在两点。第一，时至今日它仍然未向用户提供贷款业务，在这个网贷遍地走、催收多如狗的时代，拼多多的选择相当难得。如果你再考虑到它是一家电商公司，手捏全国人民的交易数据，那不搞大数据精准放贷这事，就更加值得一句瑞思拜。第二，当所有公司都巴不得把 AI 贴在脸上，渴望参与或者假扮参与这场狂热的 party 时，拼多多不只保持了沉默，甚至在刻意疏远自己跟 AI 概念的距离。我们曾对拼多多的 Q2 财报发过一篇快评，摘要是 "含艹量最高的财报会，含 AI 量最低的中概股"。黄峥曾对拼多多的价值观概括为本分，他解释说本分就是在你的位置上做你该做的事。所以如果要对这两个特异性找个共同的理由，那创始人本分的价值观是个看起来有吸引力的解释。拼多多是电商公司，价值在于撮合买卖双方达成交易，并提供享到实惠收获乐趣的购物体验。但只谈本分有个问题，就是这个概念太过抽象，抽象到它可以装下太多具体的东西。比如从电商公司的定位出发，你显然可以给放贷和 AI 这两件事都找到它们属于本分的逻辑：放贷是为了满足群众对美好生活的需要，AI 则可以全面革新平台的消费体验。不过同样是在《财经》那篇采访里，黄峥还说了这样一段话：" 做商业不去赚钱，我觉得是不道德的，应该按照商业的逻辑去做一个本分的商人。"所以相较于本分这个抽象的概念，拼多多不做网贷或者不做 AI 更准确的解释，可能是做这两件事情，在商业上是划不来。网贷确实是很挣钱的生意，不挣钱就不会成为几乎所有 APP 的标配。但拼多多是出了名的人效高，比网贷还要高。比如乐信的员工数量在四五千，去年营收为 142 亿元人民币。拼多多员工数量为 2.3 万人，去年营收却超过 3900 亿，人均创收能力远超乐信。既然电商主业经营效率这么高，那还有什么搞网贷的必要呢？拼多多不放贷的逻辑，跟苹果不造车的逻辑有相似之处。以苹果的品牌能力，任何一款车型只要贴上苹果的车标，必然能够卖出溢价。赚钱不是问题，问题只在于赚多少。在投入百亿美元过后，苹果仍然放弃了造车，是因为库克知道如果不能推出颠覆性的汽车产品，那造车业务会大幅拖累苹果的利润水平。与其花钱去造一款不酷的产品，不如设定合理的业务边界，把钱拿去回购股票。那拼多多对 AI 缺乏热情是否可以套用同样的思路去解释呢？当然是可以的。目前，AI 创造的产出仍然很难 justify 行业整体在计算基础设施上的投入，也没有任何一家头部的互联网公司被 AI 扫进垃圾堆。在 AI 面前，拼多多知道或者认为自己是安全的，于是就愿意成为保守的，只需要跟进一些成熟的必要的做法就够了，比如改进推荐算法、构建营销物料、帮助商家提效等方面。这种务实策略体现了拼多多一以贯之的工具理性，工具本身并不重要，重要的是如何有效地实现特定目标。然而除开这个理由，拼多多的 AI" 反骨 " 背后还存在其他因素，包含黄峥本人的信念和一个自信的假设。黄峥不信 AI黄峥关于 AI 的理解，有两个重要的参考文献。第一个是他本人写的文章，题目叫《测不准的爱情 -- 佛、量子力学、逻辑和 AI》。这篇文章写于 2016 年 4 月，就在上个月，AlphaGo 击败了围棋世界冠军李世石，这成为 AI 能力大幅跃迁的证据，并引发了关于 AI 是否会取代人类的大讨论。黄峥的思考是，鉴于哥德尔定理所描述的情况，他直觉上认为现有的计算机存在巨大的局限性，所以运行在这种计算机上的 AI 算法其实是难以取代人类的。哥德尔定理是个很有意思的东西，我本科的时候也看过内格尔的那本小册子，大家有兴趣也可以找来看看。数学家们一直有个理想，就是从有限条基本的公理出发，推导出一个完整的数学体系。哥德尔证明了这个事不可能，这种从公理出发的形式推导不可能覆盖所有的真命题，也就是所谓的不完备。其实很难说哥德尔定理跟智能的局限有什么直接的关系，直到现在我们也面临黄峥当年的模糊和混沌。哈萨比斯前不久在一档播客中提到，他也并不知道图灵机定义的经典范式能走多远，能建模的系统类型是否有局限。但这个问题的答案在这里并不重要，黄峥的推理过程是否正确也不重要，重要的是我们看到了黄峥对于 AI 的态度，一种怀疑和质疑的态度，一种更看重 AI 局限、边界而非能力的态度。第二个是拼多多 IPO 时黄峥写的致股东信。他提到拼多多将是 " 一个由分布式智能代理网络（而非时下流行的集中式超级大脑型 AI 系统）驱动的 "Costco" 和 " 迪士尼 "（即集高性价比产品和娱乐为一体）的结合体 "。" 超级大脑型 AI 系统 " 显然指的是驱动全平台行为的一套算法，而 " 分布式智能代理网络 " 应该是指具备智能的用户通过社交、娱乐这样的行为来塑造平台模式。比如一个火爆的拼团商品，背后依赖用户通过微信等渠道进行社交扩散。毫无疑问，这仍然是在强调 AI 系统的局限，强调拼多多的成功不是靠比阿里或者京东更牛逼的推荐算法。拼多多的过去和未来都不强依赖于 AI 和算法，而是建立在一套用户与平台互动的特殊机制。所以到今天拼多多不宣传 AI、不在 AI 领域押注大量资源，也在某种程度上跟黄峥不信 AI 有关系。因为哪怕黄峥觉得拼多多不应该有过多的个人色彩，并且尽早尽力从管理中抽身，拼多多仍然是牢牢打上他个人烙印的产品。他创造了拼多多，也拥有绝对的影响力。假设自信，也可致命工具理性构成了当下拼多多 AI 务实主义的基础，黄峥不信 AI 的创始人观念强化了这个基础。但在我看来，拼多多对 AI 毫不感冒的超常淡定，还隐藏了一个支撑上述基础的假设。我们不妨代入一下黄峥、陈磊和赵佳臻这些高层的视角。你当然可以判断说，AI 还没有产生足够的价值，现有的讨论大多都是 hype，所以我们暂时不要对这个方向押注太多资源。但要注意，你做这个判断的同时，OpenAI 的估值三年涨到了 5 千亿美元，英伟达市值突破了 4 万亿，DeepSeek 上了 Nature 封面，Hinton 和 Hassabis 等人横扫诺奖。因为投资 AI 和外卖阿里市值今年翻了一倍，变成了你公司的两倍，而一年多以前你还曾超过它。好了，现在能告诉我，看着这些新闻，你真的有 100% 信心认为暂时不跟 AI 是正确的吗？我觉得很难。所以考虑这一点，黄峥、陈磊、赵佳臻之所以不慌，我认为是因为他们还有个自信的假设：哪怕后续 AI 变革成为现实，拼多多也能迎头赶上，做到后发不制于人。他们有这个假设可以理解，因为拼多多已经有过好几次这样的成功经验。从国内电商突围，到社区团购，再到海外电商 Temu，都是别人先做拼多多后做，结果反而做到了最好。但到 AI 领域，这或许是错误的路径依赖。现在不做后来能赶上的构想，可能成为黄峥和拼多多一次致命的误判。因为搞 AI 是个不同的游戏。刘润曾在一篇文章中提到，拼多多把 " 招 1 个人，付 3 个人的钱，干 5 个人的活 " 这个模式做到了极致。于冬琪把拼多多执行力强的核心归结为：指标单一、不断赛马、舍得给钱。这个模式导致在拼多多工作的压力和强度很高，用环境和氛围筛选出一群对钱有最高渴望的人。对于目标明确、路径清晰、高度依赖执行效率的业务来说，这样的组织方式是一台动力强劲的增长机器。 无论是开拓一个下沉市场，还是优化一套供应链，亦或是用极致的性价比逻辑去攻占海外，这套系统都能展现出惊人的战斗力。但搞 AI 研发不同，要的是顶尖的人才，要的是头脑碰撞、合作探索的开放氛围。没人会觉得 DeepSeek 跟拼多多很像，因为它们本来就不像。有人因为单纯不想为扎克伯格工作拒掉了 Meta 的 offer，那会不会也有人看多了网络吐槽形成偏见，认为拼多多工作环境有问题，搞出同样的行为艺术？甚至拼多多体系里最管用的砸钱，也只是这行招人的必要条件，除了保证别人不会因为钱少拒绝你，保证不了任何其他东西。如果觉得砸钱有用，那不妨看看 Meta 和苹果。