第103章 ：深水才能养大鱼(4/8)
“设计理念就一个字:快。”王欣演示着,“点开即播,平均加载时间0.8秒。怎么做到的?王坚博士的云,加上我们自研的P2P-CDN,简单说,你看视频的同时,也在帮别人加速。”
他切换页面:“内容分三层。底层是版权采购,30000小时,覆盖电影、电视剧、纪录片,公司总公司有采购影视版权1500部。中层是自制内容,蒋总和大卫那边的剧,我们这边的直营开发。顶层是爆款打造,我们正在根
据追光编剧部给的剧本筹备《毛骗》、《摆渡人》、《?丝男士》,每集5分钟,低成本,快节奏,导演找新人,演员大把。”
“成本控制呢?”姜宇间。
“单集5万以内。”王欣说,“组建自己团队,成本可以压得很低。我想说的不是这个.....”
他调出后台数据:“最让我兴奋的是算法。我们挖了张一鸣团队的三个核心算法工程师,他们做的推荐引擎,比百度的精准得多。系统会学习你的观看习惯,越看越懂你。不过更绝的是和微博的联动设想:微博140个字加一
张图,如果这张图是我们的视频截图,用户点开直接跳转到光影视频播放,这个转化路径太顺了。曹国伟已经同意做技术对接。”
“具体方案?”姜宇问。
“两个。”王欣显然早有准备,“轻度整合:微博?嵌我们的播放器。重度整合:账号打通,数据共享,微博成为光影视频的流量入口,但这需要更深的股权合作。”
“做重度整合的详细规划。”姜宇拍板,“三个月内我要看到产品原型。这是你今年的核心KPI。'
“明白!”
王欣坐下时,卫衣帽子从西装里翻了出来,他自己浑然不觉。下一个是周牧。
这位光影数字首席科学家今天难得穿了件熨过的西装,他站起来时,手里拿着一个银色U盘。
“老板,各位;技术细节我不多说,看效果。”周牧把U盘插进电脑,主屏幕暗了一秒,然后亮起。
那是《超体》的概念测试镜头,刘艺菲的脸在屏幕上特写。
镜头从她的瞳孔开始拉远,面部表情从平静到惊恐到超然,皮肤的质感,睫毛的颤动、光影的变化,细腻得令人窒息。
“烛龙1.0实时渲染引擎,比工业光魔的RenderMan快18%。”周牧的声音里有种技术人特有的骄傲,“速度不是重点,重点是质量。我们重新训练了面部捕捉算法,好莱坞的系统对单眼皮、扁平五官识别率低。我们的新模
型,亚洲演员面部捕捉准确率97.3%。”
他切到另一段视频,是《2012》的灾难场景:黄石公园火山爆发,岩浆如血般漫过山脊。
“流体模拟模块,我们可以同时计算2000万吨水的运动轨迹,误差率低于0.5%。”周牧推了推滑到鼻尖的眼镜,“维塔数码要达到这个精度至少还要两年,而且成本是我们的三倍,他们在用CPU集群,我们在用GPU并行计
算。”
会议室里响起掌声。
周牧继续:“产能方面,国内团队268人,去年盈利6000万。我想说的是人才,我们现在有7个奥斯卡技术奖得主做顾问,35个来自好莱坞的核心技术骨干。挖他们过来,我开了三倍薪水,姜总说值。”
“继续挖。”姜宇说,“明年这个时候,我要光影数字成为亚洲第一、世界前二。”
“已经在接触《阿凡达》的动捕团队了。”周牧说,“卡梅隆不放人,但同意合作成立联合实验室。”