「腹黑女主的戏有没有？」

「老板，我从全网370万部作品中，为您精选了30部可能符合需求的......」

云sir，全球第一位专门负责帮影视人找故事的微信机器人，7×24小时工作毫无压力。「上线3天就有数千人试用，而且都是行业内的用户。」云sir背后的创造者、云莱坞联合创始人杨宇航有时候会把这个刚上岗的机器人员工，拉进影视圈的策划群供大家调戏，因为机器学惯用户行为越多，推荐就越精准；而且真实的交互体验本身，也是非常快速和自然的传播手段。

在杨宇航看来，云sir要解决影视行业中「拍什么」和「怎么拍」的问题，根据制片人需求提供相应服务，把人从繁琐机械的工作中解放出来。不过，在重度依赖经验主义以及人情关系的影视圈，开发一款类似siri的机器人真的有用么？

影视行业第一个机器人员工，「拍什么 问云sir」

「每次看到写得差的剧本，都觉得很气，但又不能不看。」

这是不少文学策划的内心OS。在海量剧本和小说中发现有影视化价值的内容，是制片人、策划们的基本工作，一周看2、3本书已经算努力，而人在海量内容中去挑选往往是非常无序的。如何帮助这些人完成内容初筛，是云莱坞开发云sir的初衷。

最早知道云莱坞，人们脑海里冒出的形容可能是「剧本界的今日头条」，通过人工智慧、数据挖掘等技术对优质内容进行推荐，有效链接内容方与制片方用户。无论是推出线上免费版权保护中心，中国版「黑名单」，还是做新编剧大赛、编剧社区，用科技推动人文发展，解决影视行业项目开发过程中的痛点，为影视行业工业化提供支持是云莱坞开发产品时一以贯之的理念。

技术出身的杨宇航是哈大计算机学院博士、前百度高级技术经理，在百度时负责百度文库、百度阅读，同时为百度贴吧、百度知道等社区类产品提供人工智慧、机器学习支持，在「人工智慧」领域有著深度的经验与理解。

「我们做云sir，主要是解决『拍什么』和『怎么拍』的问题。」他说，从技术层面来讲，做微信机器人要实现起来有两方面难度，一是建立人机交互的智能对话系统，「显然不是简单的根据关键词查百度，机器人要能听懂你的描述，并匹配需求。如果是对370万版权进行关键词搜索，比如我通过关键词搜索家庭，可以命中数十万版权，如果直接把这些结果推给某个制片人，他会崩溃的，实际过程要复杂得多，系统会不断学惯用户行为去理解提问，从内容质量，影视改编可行性以及需求匹配程度等几个方面筛选出探讨家庭生活的故事。」

二是构建影视行业的知识图谱，据了解，云莱坞监测了全网370万小说、漫画和剧本版权的公开信息，有京东、亚马逊等电商网站的购买和评论相关数据，起点中文网等小说网站的数据，也有豆瓣、微博、贴吧等社交媒体上关于该内容的讨论。对于面向B端的剧本，则有云莱坞平台上专业制片人用户，以及编剧经纪人团队对内容的反馈。

除了传统的阅读量、付费数据等外部信息，还有对内容本身的挖掘和分析。杨宇航介绍，通过机器学习和自然语言处理等方法，云sir可以监测到故事中角色出现频率，与事件的关联性，情绪波动和人物成长性，以及读者对于角色讨论的描述是否积极。「就像在微博能监测明星热度是正面还是负面一样，这是情绪分析最典型的应用场景之一。」

通过筛选，云sir会精准推荐30部以内的小说或剧本，点击链接能够看到内容来源。「有云莱坞平台上的签约内容，也有来自全网的，后者占比肯定大得多。云莱坞已经签约的内容都有经纪人直接对接，达成版权合作；没有签约但在平台上托管的内容，可以线上一键联系作者；至于全网监控的内容，用户留下基本信息后，云莱坞可以协助联系，确定版权状态是怎样的。」

我们尝试了要求机器人帮忙推荐滑雪相关的内容，在优先推荐中有东野圭吾的《恋爱的贡多拉》、《白银杰克》以及常琳的《雪后多伦多》等作品。其中来自云莱坞平台的作品，都拥有包含人物小传，故事梗概，改编评估，交易状态等一套标准化模板。

「我们会觉得微信机器人是比较简洁的交互方式，当然，往后也可能会变成实体的机器人，放在办公室类似智能音箱一样的存在，」杨宇航笑道。在他看来，云sir的作用并不是对传统影视项目前期开发的取而代之，「你可以理解为这是个性化的推荐系统，或者辅助决策系统，通过海量数据处理分析达到效率的提升，而专业或创意的事情交给人来做。」

云莱坞在解决什么问题：全球好故事，中国拍出来

随后，我们又输入「穿越剧」，可能由于这个概念相对广泛，得到的推荐多是《步步惊心》《庆余年》《独步天下》《醉玲珑》等已经进行影视化改编的内容。

「目前我们推出的还是比较初级的版本，会不断进行优化和迭代。」杨宇航笑说产品技术团队如今是7×24小时工作状态，「全员收集反馈，毕竟这是一个线上秒回的产品，哪怕凌晨三点有人喝完酒回去想要试试这个产品，如果出了问题我们都要马上解决。」

随著大IP改编的光环效应逐渐消退，市场对IP的态度似乎也从热捧到冷静。「今年天价IP的阶段已经过去了，屯IP的越来越少。虽然花千万买版权依旧不是问题，但大家更务实，评判IP价值的标准发生了变化，更多从内容本身出发，而不像以前因为点击量数据而去买。」杨宇航认为。

留给IP的时间会越来越少，剧本和编剧的价值会进一步提升，这是杨宇航的判断。「比如起点上的IP都是自然生长的，现在遇到好内容影视公司很早就下手。各方的推动节奏交叠，可能影视先出来再出书，传统由网文到影视剧的时间太长，大家等不了这么长时间。没有专业能力和创作生产能力的公司接下来可能会死一批。」

海外版权的改编和翻拍会越来越受关注。欧美、日韩等国家和地区在类型小说、影视内容创作方面相对中国依然有巨大的先发优势，云莱坞也在全球范围内通过技术和专业内容团队的方式发掘和引进优质版权和翻拍权。

「这几年的成果和进展在我们来看都是一脉相承的：『全球好故事，中国拍出来』是云莱坞的立足点。」从版权保护，到托管交易，再到内容孵化与编剧人才培养，云莱坞正在打造影视行业上游内容领域的生态闭环，「把IP相关业务吃透」。

第三十期云莱坞·版权交易周推荐了15部来自全球的版权

据介绍，机器人通过用户需求做精准推荐，解决「拍什么」的问题可能在年内就能达到比较理想的状态，接下来云莱坞要解决的是更难的「怎么拍」的问题。

「比如说，一部作品适合什么样的导演，编剧和卡司团队，多少预算，甚至是拍摄地选择。我可以给你一些市场反馈，比如现在悬疑剧很多，可能要找一些跨界的东西，像办公室悬疑，这是市场上还没被关注到的内容。过去这比较考验制片人的经验，但其实有些事完全可以通过技术实现，帮忙解决95%以上低效率和繁琐的工作，解决影视行业工业化和效率提升的问题。」

杨宇航告诉我们，通过大数据挖掘和分析，机器人可以为不同类型的作品推荐制作团队，推算合理的预算，甚至可以了解编剧档期，影视公司都在搜索哪些作品。「市场分析是云莱坞成立以来一直在做的事情，我们目前能够监测到3万多家影视公司在找什么剧本，他们拍过什么以及备案了哪些项目。我们的经纪团队还点对点采集了上千家公司的需求，具体的个案我们都是严格保密的，但整体行业的信息对我们而言非常有价值。」

云莱坞的人工智慧愿景：为每个影视公司配上一个机器人员工

罗马并非一日建成。从三年前提出要以技术解决影视行业版权交易痛点，如今云莱坞平台已经覆盖了百万版权库，拥有超过十万名编剧和数千家影视公司专业用户，以版权为源头，提供有效链接创作者与制片人的服务，影视版权成交金额达到数亿元。

在外界看来，云莱坞推出的活动声势浩大而且「花样」层出不穷：过去做版权保护必须跑北京，那就推出线上版保；搭建专业编剧社区，做中国版CAA为编剧群体提供一条龙服务；做版权交易周还有中国版「剧本黑名单」推荐机制，让好内容直通业内人士，而不需要作家编剧像以往一样必须混圈子、多应酬才能获得机会。

不过每次推出新产品，背后的质疑声也一直存在。「我和吴又（云莱坞创始人）都不是太喜欢声张的人，包括公司融资的消息，也没打算对外说，最重要的还是你为行业提供了哪些真正的服务。」杨宇航坦言。

看起来似乎分散的业务，其实都在围绕建立版权生态有条不紊地运作中，「黑名单一直在做，达成购买意向的很多，之前做过统计，达成交易的接近20%左右，而且还不包括版权方与影视公司私下成交的数量。」

用机器人解放人在搜索海量内容方面的精力，养成用户使用惯性，需要机器人具备专业性和一些人格化特质。目前团队对云sir的角色定位，是专业有趣的30岁左右男性，「他不会帮你决策，而是通过监控的海量数据和信息维度，让你在这个基础上做出更合理的选择。和siri相比，云sir聚焦在影视行业，面向影视行业的知识库是独特的。」

未来，云莱坞会陆续完善云sir的版权推荐功能，「现在提供的东西已经能让一家公司的效率提升很多，接下来会根据大家的使用习惯，来调整功能开发的节奏。」谈到提高用户使用频次的问题，杨宇航认为除了人机互动，今后会阶段性地提供信息，比如推荐编剧、查询票房等重要功能上线，以及影视公司剧本需求趋势等信息。截止发稿前，票房查询功能已火速上线。

对云莱坞而言，要做的是为影视从业者打造一条获取优质IP的最高效渠道。最后谈到云sir的未来，杨宇航想了想，笑道：「可能阶段性的目标是，某一天影视公司新成立的时候，策划团队都会雇一个机器人员工吧。」

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