「你必須時時刻刻提醒自己,衡量你的不過是時下風尚,如果作品真的有足夠的力量,二、三十年後都還會有人持續討論。」布萊恩.狄.帕瑪(Brian De Palma)如是說。
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對於主流觀眾而言,他的作品最令人印象深刻的莫過於《魔女嘉莉 Carrie》(1976)、《剃刀邊緣 Dressed to Kill》(1980)、《疤面煞星 Scarface》(1983)、《鐵面無私 The Untouchables》(1987),當然還有《不可能的任務 Mission: Impossible》(1996)。不過諷刺的是,在眾多佳作之中,他當時受到最多批評的一部片,卻被認定為他最好的一部作品。
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這部片正是《凶線 Blow Out》(1981),一部關於電影的電影。題材上,這是狄.帕瑪向安東尼奧尼(Michelangelo Antonioni)的《春光乍現 Blow-Up》(1966)的致敬之作,但在手法上,可以明顯看見更多希區考克(Alfred Hitchcock)的影子。
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劇中的主人翁傑克是一名音效師,起先不過是想收到一聲完美的尖叫,作為他參與製作的B級片使用。某天他偶然錄到了一輛車發生事故的聲音,渾然不知死者竟是總統候選人,這使他意外陷入了一場政治陰謀。顛覆性的劇情發展,帶有黑色的反常規結局,令人過目難忘。故事概念來自美國總統甘迺迪(John F. Kennedy)遇刺事件與水門案。而主角傑克則由當紅影星約翰.屈伏塔(John Travolta)出演(如附圖)。
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《凶線》上映後雖然立刻獲得評論界高度讚譽,影評人寶琳.凱爾(Pauline Kael)稱狄.帕瑪已經拍攝出能與《教父 The Godfather》(1972)並肩的力作。羅傑.伊伯特(Roger Ebert)也予以四顆星最佳好評,稱之具有真正的電影智慧。但一般觀眾卻顯然沒有感到什麼享受,口碑奇差無比,最後慘賠收場。
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這次的商業失敗重挫約翰.屈伏塔的演藝事業,使他從一路走向下坡,不再有人請他演出嚴肅的角色。但茫茫人海,只要有一位粉絲懂得欣賞他就夠了,那個人就是昆汀.塔倫提諾(Quentin Tarantino)。他不僅愛死了《凶線》,認為是自己人生三大愛片之一,也愛死了約翰.屈伏塔的表演。
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正是因為看了這部《凶線》,塔倫提諾力邀這位過期紅星主演《黑色追緝令 Pulp Fiction》(1994),結果使之演藝生涯重登高峰。而當時被嫌棄的《凶線》,也透過其它發行管道重新再被世人重新認識,成功獲得影迷翻案,如今已獲得邪典(Cult Film)地位。
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1981年7月24日,《凶線》首映,今日是該片問世的四十週年。
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板上還有《凶線》的影迷嗎?
#凶線 #BlowOut #JohnTravolta #QuentinTarantino
不可能的任務1996線上看 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最讚貼文
2020人工智慧的預測~
本文來自量子位微信公眾號 QbitAI
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吳恩達邀請9位AI大牛暢想2020:李開復看好醫療教育,LeCun強調自監督學習
2020,AI的研究會有哪些突破?
2020,AI的應用又會有什麼變化?
吳恩達DeepLearning.ai旗下的THE BATCH刊物,分享了包括Yann LeCun、李開復、周志華、還有他們的老闆吳恩達在內的10位AI大佬的新年寄語,以及對AI在2020年能有什麼突破的“新年願望”。
一起來看看吧~
▌吳恩達:保持學習和好奇心
在這份「新年寄語篇」的開頭,吳恩達作為發起人開場,總體是一些關於學習新知識的碎碎念。
吳恩達說,他每年冬天的假期都會圍繞一個新的主題進行學習。
比如10年前的那個冬天,他的學習主題是教育學,雖然當時他拖著十分沉重的書箱在機場趕路,但對教育學的研究的確為後來線上學習平臺Coursera的成立起到了幫助。
而去年,當時他的寶貝女兒Nova還在母親腹中,吳恩達就在冬天讀了很多育兒書籍。
而這個冬天,吳恩達說他在研究續命——包括遺傳學、還有誇克什麼的在內的新興科學,還實地探訪去拜見了自己101歲的爺爺,爺爺用親身經歷告訴他:
長壽的秘方,就是保持好奇心。
照這個規律,吳恩達覺得自己的關注者裡會有不少人能在101歲之後依然活蹦亂跳的。
最後,吳恩達祝大家過一個充滿好奇心、學到新東西、有愛的2020年。
▌李開復:AI將在更多行業落地
李開復的新年寄語主題,是AI無處不在。他說:
人工智慧已經從發現的時代到了落地的時代。在我們主要在中國的投資組合中,我們看到了在銀行、金融、運輸、物流、超市、飯店、倉庫、工廠、學校和藥物研發中使用人工智慧和自動化技術的應用。
但是,從整體經濟的角度來看,只有一小部分企業開始使用AI,這表明AI還有巨大的增長空間。
我相信,在人類技術進步的歷史上,AI將與電力同等重要。在未來的一二十年中,人工智慧將滲透到我們的生活和工作中,從而提供更高的效率和更智慧的體驗。現在正是企業、機構和政府充分擁抱AI並推動社會前進的時機。
我對AI在醫療和教育上的影響非常興奮。這兩個行業已經為AI的部署做好了準備。
我們投資了一家使用AI和大數據優化供應鏈的公司,從而緩解了超過1.5億中國農村人口的藥品短缺情況。我們也在投資用深度學習來生成化合物的藥物研發公司,以將藥物發現時間縮短三到四倍。
在教育方面,我們看到一些公司正在用AI改善學生的英語發音,幫助學生提升成績,用個性化和遊戲化的方式説明學生學習數學。這將使教師從日常工作中解放出來,並使他們能夠花時間為新興一代的學生做更多鼓勵性的工作。
我希望看到更多明智的企業家和公司在2020年及以後的幾年中開始使用AI來幫助他們獲得更大的好處。
▌LeCun:自監督學習帶來AI革命
深度學習三巨頭之一、圖靈獎得主Yann LeCun的新年寄語主題,是Learning From Observation。
讓人忍不住把它翻譯成“格物致知”。
“格”的是開車這件小事。LeCun提到,人類學開車只要幾十個小時,但是模仿學習演算法需要學幾十萬個小時,強化學習演算法甚至需要學幾百萬個小時,這裡面一定有什麼問題。
人類可以高效學習,是因為我們人在腦海裡建立了世界的模型。嬰兒很難和世界互動,但是在剛出生的幾個月裡,他們通過觀察吸收了大量關於這個世界的背景知識。顯然,大腦的很大一部分被用在了理解世界的結構,並預測一些無法直接觀察到的事物,比如未來才會出現的東西、或者被隱藏的事物。
因此,AI的前進方向,就是自監督學習(self-supervised learning),它和監督學習類似,但是並不會訓練系統去把資料分類,而是我們隱藏一些部分,讓後讓機器預測丟失的部分,比如把視頻的一些幀抹掉,然後訓練機器根據剩餘的幀來填補被抹掉的部分。
最近,這種方法在NLP方面非常成功。諸如BERT、RoBERTa、XLNet、XLM之類的模型以自監督的方式進行訓練來預測文本中缺少的單詞,它們在所有主要的自然語言基準測試中都有記錄。
希望在2020年,自監督學習能夠用在視頻和圖像上。它會在視頻這類高維連續資料上創造類似的革命嗎?
其中一項嚴峻的挑戰是應對不確定性。像BERT這樣的模型無法判斷句子中丟失的單詞是“貓”還是“狗”,但是它們可以產生概率分佈向量。對於圖像或視頻幀,我們沒有一個好的概率分佈模型。但是最近的研究非常接近,或許我們很快就會發現這樣一個模型。
這樣,我們就能用很少的視頻訓練樣本,來實現非常好的性能預測、動作預測,而這在以前是不可能的。
當這個想法實現的時候,2020年就會是AI領域非常激動人心的時刻。
▌周志華:方法創新,方針明確
南京大學周志華教授對2020年有三個希望:
1、希望能夠出現深度神經網路以外的高級機器學習技術。神經網路已經被許多研究人員、工程師和從業人員研究並應用了很長時間,其他機器學習技術為創新提供了相對未開發的空間。
2、希望AI可以涉足更多領域,為人們的日常生活帶來更多積極的變化。
3、希望研究人員、工程師和從業者們對於如何採取措施防止AI技術的錯誤開發和濫用進行更多的思考和討論。
▌Anima Anandkumar:模擬的力量
Anima Anandkumar是英偉達機器學習的總監,也是加州理工的電腦教授。
Anandkumar教授提到,在模擬環境學習中訓練演算法會讓網路更為強大,並且能類比各種複雜的情況,在一些情況下可以解決研究人員資料不夠的問題。
她所在的加州理工已經用物理模型來類比真實資料,用深度學習進行地震預測的研究;英偉達也推出了模擬平臺Isaac。
她希望,2020年AI科學家們能認識到在類比環境中進行訓練的價值,並在新的一年產生更為重大的AI進步。
▌Oren Etzioni:工具創造平等
Oren Etzioni是艾倫人工智慧研究所的首席執行官、華盛頓大學電腦教授、Madrona資本合夥人。
他認為,AI界花了很多時間討論演算法的公平和透明性,但在應用上,AI還可以為社會提供更多幫助,比如為行動不便的人提供無障礙技術,解決教育、流浪者、人口販賣的問題,AI能對人們的生活品質產生巨大的積極影響,但現在AI界對此的研究和探討只浮於表面。
因此,他希望2020年AI界能用切實的手段讓這些處於不利地位的人受益,讓世界更公平。
▌Chelsea Finn:泛化的機器人
Chelsea Finn是斯坦福電腦科學與電氣工程助理教授。
她認為,目前的許多AI技術都能在圍棋等特定任務上取得非常好的成績,但在泛化方面做得還不夠,無法用一個機器人來完成多個任務。
比如,識別ImageNet上的圖片需要一個模型,但如果機器人需要與環境交互,那為每個任務都創造一個ImageNet那麼大的資料集是不切實際的。
因此,她也在進行更多賦予機器人泛化能力的研究。如果強化學習的臨界品質發展和泛化有所突破,會是非常令人振奮的事情。如果能應對這些挑戰,機器人會比現在的更加智慧,而不僅僅是停留在實驗室裡。
▌David Patterson:快速訓練與推理
David Patterso是加州大學伯克利分校的電腦科學教授,RISC-V國際開源實驗室負責人,也是ACM和IEEE的Fellow。
他說,過去一年,阿裡巴巴、 Graphcore和英特爾等公司都在研發專門的人工智慧處理器,而這些晶片將慢慢進入研究實驗室和資料中心。
他認為,投資數十億美元打造新穎的人工智慧硬體將在2020年初見成效。
並希望人工智慧社區能接受其中最好的晶片,來推動這個領域朝著更好的模型和更有價值的應用方向發展。
▌Dawn Song:要對資料負責
Dawn Song是安全領域的頂尖學者之一,1996年本科畢業於清華大學,現在是加州大學伯克利分校(UC Berkeley)電腦科學和電子工程教授,也是Oasis Labs 首席執行官和聯合創始人。
她認為,人們對敏感性資料的收集正在迅速增加,幾乎涵蓋了人們生活的方方面面。但使用者幾乎無法控制他們生成的資料如何被使用。與此同時,企業和研究人員在利用資料方面面臨著諸多挑戰。
在她看來,這種資料收集方式將個人和企業置於危險之中,她希望2020年應該是為負責任的資料經濟打下基礎的一年。
這需要創造新的技術、法規和商業模式。Dawn Song認為,2020年在在機器學習方面仍然存在更大的挑戰,要打造可擴展的系統來為實際部署大型、異構資料集服務,聯邦學習的進一步研究和部署對於某些用例也很重要等等。
▌Richard Socher:資訊海洋已經沸騰
Richard Socher博士畢業于斯坦福大學電腦系。2016年,自己創辦的公司被Salesforce收購後,加入Salesforce,現在是Salesforce的首席科學家。
他認為,如何處理鋪天蓋地的事實、意見和觀點仍然是一個挑戰。
比如,在你沒有讀過一個冗長的文檔之前,你很難知道你會在裡面找到什麼資訊。而且,想要知道某個特定的陳述是否正確也非常困難。
在他看來,自動提取摘要可以解決這些問題,2020年,這一技術將會迎來重大發展,改變我們消費資訊的方式。
不僅能説明人們應對不斷湧現的新資訊,而且還能讓人們進一步擁抱人工智慧的巨大潛力,創造一個更美好的世界。
原文傳送門:
https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-happy-new-year-hopes-for-ai-in-2020-yann-lecun-kai-fu-lee-anima-anandkumar-richard-socher
不可能的任務1996線上看 在 葉郎:異聞筆記 / Dr. Strangenote Facebook 的最佳貼文
前天是《Fight Club 鬥陣俱樂部》的20歲生日。20年後這部仰賴DVD成為邪典的電影還直挺挺地站在經典的殿堂,但DVD這個一度統治地球的媒介卻已經是迎向夕陽的牛仔,來日不多了......
#冷飯熱炒
#葉郎電影徵信社
【Fight Club: 立足原爆點回顧DVD生與死】
事隔近二十年,記性不好的影迷或許已經很難相信被X世代視作經典的David Fincher電影《Fight Club 鬥陣俱樂部》其實在1999年上映時是票房、評論兩失意的滑鐵盧之作。奇妙的是這部強力攻擊消費主義的「失敗」之作稍後藉以谷底翻身甚至直接躍昇邪典(Cult)的神奇道具,居然還是消費史上普及最快的電子娛樂消費產品——DVD。
二十年來DVD產業劇烈撼動電影這個產業,也強佔你我家中書櫃空間許多年,即使現時已經日薄西山也算是轟轟烈烈活過一場。是時候打破Rule No. 1,談談DVD大爆發的原爆點:《鬥陣俱樂部》。
▇ 都是廣告惹的禍
導演David Fincher本身也是另外一個日薄西山的消費產品——MTV音樂頻道——的「遺產」。憑藉快速、直接、精確控制的鏡頭語言,同輩音樂錄影帶導演中他是極少數進入殿堂得到廣泛、持續認同的作者。
當他看中作家Chuck Palahniuk這本同名小說《鬥陣俱樂部》來改編電影時,這本賣得普普通通的書大約只賣出了5000本左右。「誰不想看信用卡公司被炸掉!」David Fincher如此形容他對這個故事的狂熱。
但包含Rupert Murdoch在內的Fox高層對於David Fincher熱衷的社會議題不太有感,最後斷然決定在電影宣傳期把這些資訊都先隱藏起來,集中火力宣傳電影的暴力畫面和動作橋段。
歷史證明這個錯誤的宣傳策略最後讓他們徹底灰頭土臉。夏天還沒到就發生了慘絕人寰的科倫拜校園殺人事件,錯愕的Fox即便把電影從暑假熱門檔期延後到十月上映,仍然抵擋不了美國輿論對於《鬥陣俱樂部》中暴力內容的強烈質疑。氣憤的電視名嘴Rosie O’Donell甚至不惜在節目中直接爆雷公佈結局,企圖摧毀觀眾樂趣以求徹底毀滅這部電影。
耗資6,300萬美元的《鬥陣俱樂部》在爭議聲中只賣得3,700萬的北美票房,在全球也只有差強人意的1億美元。雖不致血本無歸,但這個慘烈成績間接促使Rupert Murdoch幾個月後毅然開除帶領Fox創造好幾年空前榮景的執行長 Bill Mechanic。
▇ 所有權的消費革命
這時候我們故事的主角——DVD還不滿三歲。
少為人知的是,跟早年的VHS vs Betamax以及後來的Blu-ray vs HD-DVD一樣,DVD原來也有Sony和Warner為首的兩大陣營規格戰。不同的是這一回的規格戰在正式上市前就達成和解,預先替1996年上市後的成長之路掃除障礙。
但真正促使這片薄薄的光碟片化身成為好萊塢自動印鈔機的,是一場突如其來的「所有權」消費革命:
電影產業跟音樂產業有一個根本差異,音樂產業過去百年以來都以賣斷實體消費端產品給消費者做為最主要商業模式(直到近年),鼓勵消費者擁有音樂的「所有權」。
發明人愛迪生一開始對留聲機和電影放映機的設想都是成為仰賴消費者投幣使用的個人娛樂機器,不過留聲機跟唱片(其實是一種臘筒)很快就出現個人買家,進入競相購買「所有權」的消費時代。
電影產業在錄影帶時代雖然已有高單價、小規模的發行,但一直到DVD出現才真正有賣斷權利給消費者的規模化市場。一開始各家片商還處在觀望階段,不太相信自己說服(誘騙)得了影迷花大錢把很可能早就看過的電影收藏在自家的櫃子上。連原本在兩大DVD技術陣營中領軍也擁有最大片庫的Warner,頭幾年都只是把少量片庫拿出來發行DVD試試水溫。
1996年12月20日Warner在日本發行的歷史上第一批電影DVD:分別是《Point of No Return 雙面女蠍星》、《Blade Runner 銀翼殺手》、《Eraser 魔鬼毀滅者》和《The Fugitive 絕命追殺令》。DVD大爆發自是日引爆。
▇ 英雄出場神救援
兩年多後,《鬥陣俱樂部》在1999年11月11日發行了那張改變命運的DVD,幾個月後還發行了收藏版的DVD。根據2014年David Fincher自己在Comic-Con大會上的說法:「《鬥陣俱樂部》已經賣掉1,300萬張DVD。老早就回本了!」
因為DVD的實體店面銷售數據不如戲院票房這麼透明,各種銷售量統計的出入頗大。但數量之外,更重要的是《鬥陣俱樂部》透過DVD真正贏回了觀眾的喜愛,不只成為這個載具上第一個Blockbuster賣座影片,更是史上第一個與戲院大銀幕無關、專屬DVD這個載具自己的文化現象。
《鬥陣俱樂部》這張DVD最終得以和電影裡那些消費文化要素(如星巴克、Ikea、DKNY)並列大眾文化的神明廳裡,因為你、我、他分別都乖乖地用Visa卡刷了一張DVD,虔誠供在發音困難的Ikea書櫃上、星巴克馬克杯旁。
另外一個被DVD即刻救援的,是已經在唱片市場崩解中被震得七暈八素的唱片行。尤其對Tower Records、HMV等大型連鎖通路來說,DVD這劑強心針至少讓他們多活了好幾年,因為DVD很快就取代百年歷史的唱片,成為家庭娛樂消費產品的龍頭。
三年後,才問世六年的DVD已經超越戲院放映,變成好萊塢片商最大宗的收入來源。後來的巔峰時期,DVD的收益甚至是戲院收益的兩倍多,也就是說當時許多電影的製作費用根本都是DVD買單的。
同樣也有百年歷史的戲院從來沒有想過會有這樣的一天,讓本來最隆重的「戲院上映」儀式淪為一種代價高昂、不求回本的「事件行銷」,以換得日後可以在DVD上貼上「全美賣座冠軍」的促銷貼紙。片商愛DVD多於戲院的理由之一是他們可以從一張DVD收到六到七成的收益,卻只能從一張電影票收到五成多一點的收益,而且這個比例還會隨著在戲院上映的週數增加而快速遞減。更別提DVD的產品生命週期長過戲院上映百倍以上。
在DVD的輝煌時期,一度戲院放映前播的不是電影預告,而是DVD發售的廣告。戲院跟電視對抗了數十年也都沒出現過在戲院播放電視節目廣告的局面,誰預料得到DVD才問世不到十年戲院就已經淪為替一張8.5GB容量的光碟片打工的淒涼情景。
不只有自己的廣告,這時候DVD有自己的行銷策略、自己的海報(以適應空間有限的大賣場貨架)。DVD甚至回頭影響電影企劃的開端和選角,並且左右續集的開拍與否。業界盛傳Warner就是看到《The Matrix駭客任務》的DVD銷售報表,才罕見地同意一口氣開拍兩部續集。
▇ DVD自己的小宇宙
DVD產業創造了一個屬於自己的小宇宙,給了像《鬥陣俱樂部》這樣的小眾電影或是票房失敗的電影第二次機會。類似的命運也發生在《Eternal Sunshine of the Spotless Mind 王牌冤家》、《Donnie Darko觸目驚魂28天》等電影上。
David Fincher當年堅持要替《鬥陣俱樂部》加上Edward Norton快速而且量大的碎碎念旁白,甚至開除掉企圖拿掉旁白的製片。電影在威尼斯影展首映時他就知道戲院的票房會完蛋了,因為成堆的義大利文字幕佔據了畫面的將近一半,沒有戲院觀眾會願意看這麼多字幕、消化這麼多資訊。
小眾、多元、更具包容性的DVD觀眾願意。事實上DVD的觀眾還享有特權可以看到那些戲院觀眾看不到的線索:比如慢速放映或是定格才找得到David Fincher在Brad Pitt角色正式登場前就不斷插入、在戲院根本就不可能看到的Brad Pitt畫格。
DVD也成為導演的第二次創作機會,讓他們有機會補正錯誤或是延伸創作。比方《鬥陣俱樂部》DVD播放前仿效FBI反盜版警語的畫面,其實是出自精心設計的一段Brad Pitt角色Tyler給觀眾的警語。
關於二次創作更極致的案例或許是2005年Ridley Scott的《Kingdom of Heaven 王者天下》。電影上映的版本是不忍卒睹的災難,但Ridley Scott爭取到了重新剪輯一個DVD專屬的Director’s Cut導演版的機會,透過DVD的發行得到了起死回生的好評。
Ridley Scott本人也貢獻了DVD產業最重要的商業模式之一:用英文來說叫做Milking擠奶,用中文來說就是一條牛扒好幾層皮。
二十年來他的邪典名作《銀翼殺手》(同時也是歷史上第一張DVD)發行過各種版本的DVD,其中2007年發行的五碟終極收藏版甚至包含了五個剪輯版本的電影正片:包含1982年美國戲院版、1982年國際戲院版、1989年出土的Workprint原始初剪版、1991年導演未認可(!)的導演版以及2007年導演認可的Final Cut終極版。收藏版、特別版、限量版、加長版、修復版、導演版、終極版、重生版…..等等眼花撩亂名詞背後,是殺到眼紅的片商想盡辦法在末日來臨(影迷的DVD櫃再也放不下)前搾乾你荷包的緊繃情緒。
各大片商甚至競相在市場上搶購原本剩餘價值不多的舊片版權,以便在神奇DVD市場上變現。2004年Sony領軍的金主耗資50億美元的豪賭,買下虧損連連的老片廠MGM,打的如意算盤就是把整家MGM的片庫放進DVD自動印鈔機裡提款。
▇ 迎向夕陽的牛仔
Sony的人算不如天算,結果影迷的櫃子真的滿了。
兩年後那種市場倍數成長的神奇魔法終於消退,2006年DVD市場最後一次正成長之後,就是漫長死亡的軟著陸。Sony領軍的MGM Holdings也不得不在2010年申請破產。
原先大家預期DVD會像錄影帶一樣死於下一世代的載具手上,比如Blu-ray藍光。
結果DVD大爆發的奇蹟沒有發生在藍光身上。對比賣出1,300萬張的《鬥陣俱樂部》,目前只有四部藍光電影跨過500萬張的門檻。它們分別是《Frozen 冰雪奇緣》、《Avatar 阿凡達》、《Despicable Me 2 神偷奶爸2》和《Star Wars: The Force Awakens 原力覺醒》。David Fincher導演備受好評的近作《Gone Girl 控制》藍光銷售量甚至連百萬都跨不過。
DVD的成敗都來自影迷難以滿足的求知慾。一開始影迷著迷於那些正片以外的花絮、訪談、刪減片段、導演講評,但2005年成立的YouTube網站取代了DVD供給了更多、更生猛、更即時而且免費的花絮影片,讓DVD看起來既過時又不划算,即便容量加大數倍的藍光都無力可回天。
壓垮DVD的最後一根稻草是2007年從錄影帶出租轉向線上串流的Netflix。2017年底為止該公司已經有1.18億用戶,創造117億美元年營收,市值也突破1300億美元。就像音樂串流服務Spotify一樣,Netflix預告的是DVD這個所有權革命的終點站。喜新厭舊的消費者已經陸續到站下車,把他們對「擁有」的愛轉移到了「隨選隨看」的自由。
電視、戲院、DVD多年的糾纏爭戰,最後讓他們投降的大魔王全是「網路」。網路不只清空了大家的CD櫃,連DVD櫃也一併騰空。根據Digital Entertainment Group發佈的2017年美國市場統計數據:線上串流訂閱制產值95.5億,DVD和藍光加總起來已經只剩下4.5億美元,而且還在以每年近20%的速度萎縮中。
不用等到《鬥陣俱樂部》中無政府主義者的炸彈攻擊,二十年後這場光碟片消費狂熱已經就地自爆,人去樓空。而DVD就像任務完結的老牛仔一樣,正搖搖晃晃地騎著馬邁向銀幕遠方的夕陽。The End.
#電影冷知識by葉郎
本文原載於端傳媒:
https://theinitium.com/article/20180517-culture-dvdstories/
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