网飞改进AI多赚10亿美元 为何爱优腾不注重技术优化？

欧盟内部市场和服务专员蒂埃里·布雷顿敦促流媒体平台考虑限制视频码率，以避免流量过载，影响在家办公人群。3月19日，以Netflix为首的流媒体服务提供商纷纷表示，应欧洲各地政府的要求，将会适当降低流媒体内容码率以减轻网络带宽的压力。

YouTube、Apple TV+ 和Amazon Prime Video等平台紧随其后，也降低了提供给欧洲用户的视频画质。YouTube在声明中直接表示视频将采用默认分辨率（480P）以及知名苹果新闻博客 9to5Mac发现 Apple TV+ 分辨率降至670P。

Netflix于两天之后的3月21日在官网发布了一篇相关博客文章，文中提到“上周，欧盟要求Netflix、Amazon和YouTube等公司确保我们尽可能高效地利用电信网络。我们立即开发、测试并有效运用了一种方法，将Netflix在这些网络上的流量减少25%，我们所采取的措施可以维持所有的视频分辨率。在欧洲，接下来 30 天内，在每个类别中，我们只是删除了最高带宽码率。如果您格外关注视频画质，则可能会注意到每种分辨率的画质都略有下降。”

通常这类表态会被认为是商业公司的公关说辞，但如果对Netflix这家公司有所了解，就会知道以他们的技术积累，短时间内实现这样的技术是完全可能的。笔者通过身在欧洲的朋友确认，他也确实没察觉出来最近Netflix上面的内容画质有何变化。

对于影视娱乐公司，“内容为王”已经成为了一句陈词滥调，所有人都知道却不一定能做到，但随着技术已经越发融入到各行各业，身处前沿的流媒体公司事实上更需要内容与技术的齐头并进。

Netflix靠科技驱动内容制作和分发

虽然与迪士尼、华纳等大制片厂同处美国加州，Netflix却诞生在科技巨头林立的旧金山湾区，并且他们一开始从事的DVD租赁并非高科技行业也仅仅只是处在影视行业的最下游。但二十年过去，这家公司已经是比肩过去传统好莱坞五大制片厂的影视巨头，更为关键的是，其押注转型的流媒体服务为其在全球带来了超过1.6亿付费用户，并且成功让各大科技公司与传统影视巨头纷纷进军这一领域。

《纸牌屋》靠“大数据”成功的过程经过层层演绎如今已经快成为“商业神话”，事实上Netflix高管在之后也坦诚那更像是一次精心策划的“技术营销”，当时所谓的依靠“大数据”打造的美剧，事后被证明更多依靠的是Netflix不计成本的高投入，两季总共一亿美元的投入，于当时HBO一家独大的美剧行业来说可谓是“天价”。

与此同时，Netflix确实又热衷于将人工智能、不断优化的编码技术应用到其产品当中，并且这些技术在某些层面确实帮助其获得了营收的增长。

推荐算法与搜索显然是最直观的一例，不少中文地区用户时常抱怨Netflix的推荐并不十分精确，但Netflix的算法所依赖的数据采集更多还是来自用户自己的浏览习惯，奈何中文地区数据量有限的问题，这方面的改善显然需要更多时间。

对于绝大多数用户来说，Netflix这种算法的普适性更多体现在多元化的预告片与内容海报的精准推送。Netflix会根据用户的观看爱好来为其量身“定制”相关原创内容的海报与短预告，以期实现内容的更广阔覆盖。

同时平台内搜索也是一项重要功能，德勤曾经发布了一份面向全美企业的AI状况报告，报告中德勤特别提到了Netflix的案例：Netflix发现他们的用户喜欢搜索电影，但如果搜索并找到一部电影花费的时间超过90秒，那么用户往往会放弃，而借助AI技术优化站内搜索之后，不仅可以给用户带来用户体验的上升，还能让用户更快地付费。德勤的报告显示，仅仅一年，得力于AI对搜索的改进，Netflix可以多赚10亿美元。

回到文章开头那个话题，在通过《纸牌屋》在全球打响名声之后，Netflix其实就一直致力于通过技术优化其内容传输质量。

利用工程师开发的人工智能工具，Netflix从2014年开始重新编写了它的整个内容库的编码。这个系统被称作“动态优化器”（Dynamic Optimizer），它可以使用最小的带宽来提供最佳的图像。这一技术的应用并非统一粗暴的一刀切，其会根据每项资源的特征量体裁衣，精细化处理，不同类型的作品会适用于不同的算法。这项技术在为用户节省 20%带宽的同时，提高画面质量。其AI算法能有效压缩视频的每一帧以提升视频播放的速度，并且又保证了视频本身的画质没有任何损失。

Netflix 在分析了全球多个地区的观众的观影体验后不断训练其AI算法，使它能够对影片中不同场景的不同压缩率得到的效果进行对比。甚至能区分视频内容的不同类型和复杂程度，并根据这些因素选择压缩视频的方式。例如充满汽车追逐和爆炸场面的动作电影会以更高的码率传输，而一些内容场景相对简单的动漫则以较低的码率传输，这样就能为所有的用户传输画质稳定的内容，而即便是网速很慢的用户也能观看流畅播放的视频。

“你不应该给《小马宝莉》和《复仇者联盟》分配一样的码率。”Netflix视频算法经理Anne Aaron曾解释道。所以取而代之的，他们决定为每个名目定义一个它自己的编码规则。类似《小马宝莉》这种简单的视频会被编码为码率为1.5Mbps、分辨率为1080p的视频：在这种新技术可以满足那些低网速或者使用移动网络连接的人，使他们能够观看超高清HD品质视频。而对比过去，这部分观众得花费更多的流量，却只能看到720分辨率的视频。

同时Netflix每个月也会在其公司博客上发布“Netflix ISP速度指数”，旨在衡量黄金时间Netflix在特定ISP（互联网服务提供商）上的性能的指标，这一指数可以让不同地区的用户直观的看到他们付费之后最终能够获得怎样的流媒体体验。

内容学起来太难，“爱优腾”先学点技术行不行？

在付费会员数字不断增长之后，爱奇艺、腾讯视频等国内流媒体平台也都先后拥有了过亿的付费用户，从用户体量上看，他们确实在不断缩小与Netflix这样的国际流媒体巨头的差距。但这些数字只与商业公司本身以及资本市场有密切关系，对于用户而言，能够快速、稳定的看到优质内容才是驱动他们付费的理由。

在内容层面，国内各家流媒体目前依然停留在依靠突然出现的“爆款”短时间提升订阅用户数量的阶段，无法实现优质内容的稳定生产是每个平台都需要面对的问题，或者说这本身也是国内所有内容创作者都需要解决的问题。

这背后所涉及到的问题当然也与内容审查以及影视行业整体水平密切相关，仅靠流媒体行业或者单一巨头平台很难在短时间扭转大局。即便是以Netflix为代表，原创内容的稳定产出也经历五六年时间，而这还是建立在好莱坞本身强大的影视工业之上。

在短时间内很难补上内容制作的短板时，国内流媒体似乎也并未在具体技术层面上有所精进。在之前欧洲要求流媒体降速的新闻中，不少评论都在嘲笑欧洲基础网络建设太差，居然连看个高清视频都快满足不了了。

这种说法背后其实有两方面的原因，一来自然是没有对比就没有伤害，绝大多数国内用户无缘体验Netflix或者YouTube的服务，对于超高清画质这样直观的感受，光听参数是很难体会的，必须眼见为实。另一方面则是国过视频网站长久以来的“挂羊头卖狗肉”，最经典的例子便是各大视频网站都纷纷作为一大卖点甚至是付费会员专享权利的画质。

“高清、超高清、4K、蓝光、杜比”，相信用过爱优腾的用户对这些词汇不会陌生，如今来说，一分钱不想付除了需要看好几分钟的广告之外，画质上限也不会超过720p。但付过钱的画质就真的会有显著提升吗，或者说每个月十几块的会员费真的就可以看到所谓的“蓝光电影”吗，答案大概用户自己心里多少都有数。480p、720p、1080p以及4K仅仅是指视频的分辨率，而在流媒体播放视频的过程中，最重要的一项指标其实是传输码率，码率越高，每秒传送数据就越多，画质就越清晰。

同样是号称4K的视频，在国内平台的码率普遍仅有4-7 Mbps，一部两小时左右的电影，只需要 2、3G流量。按Netflix的理想要求，4K视频每小时消耗的流量就能达到 7GB，就算只是标准清晰度（720P）一小时也需要3GB。之前有影视爱好者专门做过《流浪地球》分别在爱奇艺与Netflix上同帧对比，前者所谓的“4K版本”播放码率仅能到达Netflix的1080p水准，同时在后期调色层面，Netflix采用的还是业界公认最佳的杜比视界版本。

2017年6月，爱奇艺创始人、CEO龚宇在爱奇艺世界大会上发布了“做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司”的企业愿景，随后几年中爱奇艺也连续发布了通过AI深度神经网络算法增强的HCDN技术、AIABS自适应码流、ZoomAI视频增强技术。

作为国内唯一独立上市的专业内容视频网站，爱奇艺在上市之初，一度也被认为是Netflix在中国的忠实门徒。而抛开内容不谈，在技术方向上，爱奇艺确实一直在向Netflix学习，国内最早提出将AI应用到视频网站中的正是爱奇艺，不过遗憾的是在用户可感知的维度，这些尝试似乎更多都停留在了营销层面。

从财报数字上，也可以一睹国内视频网站对于技术的投入远远没有高价采购版权那么狂热，根据爱奇艺2019年的财报，其技术研发相关成本在总费用中的占比为8%，单从视频网站本身来说，在龚宇这样对技术有着一定敏感性的人管理下的爱奇艺大概已经是国内一众视频网站中对技术研发投入最大的一家了。一个可以参考的数字当然还是Netflix，2019年财年，Netflix在科技研发等成本方面的投入为26.5亿美元，占总费用的13%。

不过从另一个角度来说，就如同内容一样，国内的流媒体们也确实有苦难言，国内部分用户的宽带速率或许已经足以播放超高清视频，但运营商定下的高昂带宽价格依然让流媒体们头疼，在内容成本高企、以打折会员费换规模的阶段，带宽成本与技术研发成本可以说是为数不多能够硬省下的成本了。

只是希望在如此夹缝之中，各个平台未来还是多把精力花在内容创作与技术创新而非不断打磨那些多重收费模式与所谓精准广告投放上吧。