AI濃度并非越高越好，轉(zhuǎn)化率的秘密在于人機共生的平衡點。

“AI應(yīng)像手機一樣貫穿全流程”，而面對親子游客和老年群體，主動將AI濃度降至50%，卻實現(xiàn)了超50%的轉(zhuǎn)化率。濃度的關(guān)鍵是以人為本、文化溫度先行。

以下為圓桌對話內(nèi)容，經(jīng)36氪整理編輯：

薛冰丨上海蜚語信息科技副總裁（主持）

崔健南丨廣州搞搞鎮(zhèn)文化科技創(chuàng)始人兼CEO

楊晟丨珀樂互動科技創(chuàng)始人

薛冰：各位嘉賓大家下午好，我是主持人薛冰，很榮幸受到36氪以及北京亦莊的邀請主持下午的圓桌。今天非常開心能夠邀請到和我同臺的兩位重量級嘉賓，崔總、楊總，現(xiàn)在我們直接進入圓桌環(huán)節(jié)，先請兩位嘉賓做一下自我介紹，先從崔總開始。

崔健南：謝謝主持人，大家下午好，各位領(lǐng)導(dǎo)、嘉賓下午好，我是廣州搞搞鎮(zhèn)文化科技有限公司的創(chuàng)始人崔健南，今天我?guī)е衲旰芎玫囊粋€案例向大家進行分享，也向楊總、薛總這邊多學(xué)習(xí)。

楊晟：大家好，我是珀樂互動科技的創(chuàng)始人楊晟。我們深耕“AI + IP”領(lǐng)域，目前公司儲備了豐富的IP資源庫與AI工具矩陣，相信在座的各位體驗或者觀看過。在接下來的分享中，我也期待和大家做更深入的探討。

薛冰：我們今天不聊概念只聊增長，這次圓桌我們聚焦的是文旅和文娛兩大深度主題。大家也知道，每個人不管工作、生活處處都是AI，AI在實戰(zhàn)場景中的應(yīng)用以及企業(yè)現(xiàn)在在落地的案例中怎么做，今天兩位專家都會給大家的問題一一解答，我們會拆解最實戰(zhàn)的案例進行深度分享。話不多說直接進入前線問答環(huán)節(jié)，通常圓桌開場都喜歡問三個問題。第一個，崔總，您在搞搞鎮(zhèn)企業(yè)文化中做過哪些印象最深刻、最成功的案例是哪個，您在整個環(huán)節(jié)中都引入哪些體驗，比如互動、AI營銷或者是AI深度體驗，搞搞鎮(zhèn)文化是怎么做的？第二個，現(xiàn)在搞搞鎮(zhèn)文化AI濃度有多高，有百分之多少，看您是用數(shù)字的方式還是通過您的表達給我們沉浸式體驗。第三個，現(xiàn)場很多嘉賓都是來取經(jīng)的，您的模式可復(fù)制嗎，比如現(xiàn)在想要進入這個賽道您有什么值得分享的案例或者可以給我們參考一下，也不排除現(xiàn)場有很多現(xiàn)場想跟您合作的伙伴。

崔健南：我們是一家人工智能科技企業(yè)，最早的時候，2019年，我們已經(jīng)在鉆研圖像類生成式人工智能算法。我們公司現(xiàn)在是第四年的沉淀，說不上標桿，但先分享一個案例，我們跟廣州市文化館在做AI共創(chuàng)文化空間，在空間里我們主要聚焦的是幾個方面。

一個是運用我們自研的非遺大模型以及二維圖像渲染、三維建模算法面對廣州市文化館，B端公共文化服務(wù)的內(nèi)容，我們進入文化館文旅景區(qū)，面對百萬游客、觀眾我們能夠提供什么樣快速的創(chuàng)意聚焦以及成為我們個性化文創(chuàng)實務(wù)呈現(xiàn)的全鏈路閉環(huán)，在過往一年我們已經(jīng)打造完成了，并且初具規(guī)模。

這個案例怎么做？作為第二個問題小小的前綴，我打算用幾個數(shù)字來做它的體現(xiàn)，AI濃度以及轉(zhuǎn)化體現(xiàn)。

第一個數(shù)字是“3”，整個鏈路打造呈現(xiàn)三種工程的能力，在人工智能我們在真正的場景落地里必須滿足到的，第一個是數(shù)據(jù)工程能力，第二個算法工程能力，第三個才是我們的應(yīng)用工程能力。這三個能力也是人工智能必須要落地的標準化實現(xiàn)解決方案三個本質(zhì)要素。在過往一年我們是達標的，在廣州市領(lǐng)域我們已經(jīng)是人工智能典型案例單位，AI+文化典型案例單位。

第二個數(shù)字“8萬+”，廣州市文化館作為公共文化服務(wù)單位，跟我們共建的單位，它面對的游客人數(shù)是百萬級別，園區(qū)非常大，有十多萬平方米戶外空間，我們在其中運營的是數(shù)字文化體驗廳以及非遺圖書館，這兩個內(nèi)容我們并稱AI文化共創(chuàng)空間，不只是空間概念，而是我們在場景里通過共建方，將我們的手工藝人、非遺傳承人包括跟高校聯(lián)動的人工智能創(chuàng)新實驗室，帶領(lǐng)的人才孵化，把這方面的人才聚焦進來，把我們文化數(shù)據(jù)聚焦進來，進而在場景里成為量化的社會價值和經(jīng)濟價值轉(zhuǎn)化，匹配到AI+民生福祉、AI+新消費的兩個方向，這是3和8萬+的兩個數(shù)字的集中體現(xiàn)。

薛冰：非常情景化的描述，如果同一個園區(qū)或者景區(qū)，我用您的這一套方案，7天、15天能復(fù)制出來嗎，您現(xiàn)在落地廣州，其他地域或者以廣東省其他園區(qū)、景區(qū)為例，可不可以給我們出出建議。

崔健南：要打造成為真正落地的解決方案甚至是標準化人工智能解決方案，假如說同樣的問題在一年前問到我，我的答案是大于7天，其中一種能力叫數(shù)據(jù)工程能力，這是在過往我們?nèi)剿哪觊g我們很多的官方可溯源的文化數(shù)據(jù)沉淀下來，從我們的算法認知到提煉出來自研的非遺大模型，這個是我們落地的本質(zhì)基礎(chǔ)。通過這一年的打造，從大模型到結(jié)合通識化的大模型，我們也是華為的深度合作伙伴，華為深層人工智能基座，它已經(jīng)能夠成為3天之內(nèi)的標準化落地的解決方案。無論是云端部署還是私有化部署，可以成為標準化內(nèi)容，我們還蠻有信心的，整體不只是解決方案，包括后端運營市場營銷的方案一體化落地，已經(jīng)是可以去做復(fù)制的。

薛冰：聽您的講述，從零到一，您完成了很好的閉環(huán)，相當(dāng)于從實戰(zhàn)角度這個模式可以復(fù)制，集聚了相對標準化的方式。您有踩過什么坑或者非遺大模型，包括版權(quán)、算法，有沒有遇到過什么困難，包括安全、隱私保護層面方面的。

崔健南：做企業(yè)的，要分享成功喜悅很簡單，要說坑就太多了，有幾個方面。

數(shù)據(jù)來源，官方數(shù)據(jù)是相對好辦的，比如非遺保護中心的數(shù)據(jù)，高校，藝術(shù)設(shè)計類的院校，他們很多年沉淀的數(shù)據(jù)，這還是比較簡單的。但我們在文化領(lǐng)域特別是在非遺領(lǐng)域，很多知識不是結(jié)構(gòu)化、體系化，很多是沉淀在一些手工藝里，是在手工藝人的腦海里，非遺傳承人，他們非遺的知識傳遞，是師傳、家傳、祖?zhèn)鞯男问剑钦嬲暮诵模覀冋f的文化內(nèi)核往往隱藏在最核心的信息里得不到真正的傳承，漸漸變成非遺內(nèi)容。在這方面的補缺，過往我們也采取一些自采的數(shù)據(jù)，我們做體系化訪問，數(shù)據(jù)收集、提取、清洗，呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，投喂給人工智能，成為向量化數(shù)據(jù)，這個過程是最花時間的。

落地化場景里，to B、to C，面臨很多使團和游客的進場，知識產(chǎn)權(quán)，肖像權(quán)，我們在現(xiàn)場除了我們的工作人員做面對面的解釋之外，他們做實物化的文創(chuàng)創(chuàng)作，實物化拿走，自己留作紀念是沒有違反知識產(chǎn)權(quán)的限制，但如果進一步商業(yè)化，我們有很多高校學(xué)生他們有很好的創(chuàng)意，從整個落地場景變成市場反饋很好的文創(chuàng)商品，這時候要跟學(xué)生或者文創(chuàng)老師提醒，我們要做數(shù)字確權(quán)，在工具上已經(jīng)集中化呈現(xiàn)了。

另外一個我們做數(shù)字存證，保證在他們創(chuàng)作文創(chuàng)的商品是有確認外觀這方面的專利，并且有專門的存證，才得以對外做商業(yè)性轉(zhuǎn)化，這是我們過往的坑中，采取了一些比較全面的措施。

薛冰：感謝崔總，崔總分享的每個細節(jié)，您也深度參與其中的各個環(huán)節(jié)，您做的是非常有意義的事情，我們現(xiàn)在會建立自己的AI知識庫，不管是手藝人，包括傳承下來的文化，是在傳承人的大腦里，怎么把這些更好地傳播傳承下去，結(jié)合文旅，運用AI技術(shù)整個是非常有意義的事情，也期待搞搞鎮(zhèn)文化有更多的不管是合作還是項目給到大家。

楊總，很早之前看過楊總的采訪，對您做的事情特別感興趣，不管是現(xiàn)在公司層面或者您個人層面做得比較成功的案例，一定是要加AI的，您之前做過的案例講一講，文旅里面的AI濃度怎么體現(xiàn)，文娛大家看到的有很多，不管是數(shù)字化短劇、視頻，還有影片，您來分享一下。

楊晟：上周，我們和開心麻花、阿里通義實驗室聯(lián)合打造了《羞羞的鐵拳》IP動畫，跟騰訊視頻、火龍漫劇簽的獨播協(xié)議。目前在抖音上有五個話題量破億，算是運氣比較好吧。在這個項目里，我們運用了通義最新推出的萬相模型，并通過我們自己的模型去調(diào)度、Harness通義萬相。我們理解藝術(shù)家的表達，通過雙模型的交叉協(xié)作，實現(xiàn)了藝術(shù)表現(xiàn)上的精確度。大家可以在抖音、紅果、騰訊視頻、火龍漫劇等平臺搜索觀看。這個項目的火爆，也體現(xiàn)了我們對于文娛類接入AI，包括泛娛樂接入AI范式的思考。

IP儲備在現(xiàn)階段已經(jīng)足夠多了，我們該怎么讓它們煥發(fā)新生？就像崔總所說，建立數(shù)字形象，IP知識產(chǎn)權(quán)，讓這些東西先確權(quán)。現(xiàn)在包括Seedance、vidu包含很多大模型廠商在內(nèi)，他們也在孜孜不倦地完善自己的合規(guī)版權(quán)庫，可以讓更多創(chuàng)作者能夠在自己的平臺上做出合規(guī)、合法的形象。而這些東西恰恰是文娛行業(yè)幫助科技行業(yè)，建立了一套可約束的、可轉(zhuǎn)授權(quán)、可重復(fù)授權(quán)的數(shù)字形象庫體系。

這次我們與四川合作的“大熊貓花花”文旅項目正是如此。花花的數(shù)字形象沉淀在四川，底層算力也依托于四川。伴隨著這一超級IP的轉(zhuǎn)授權(quán)、動畫播出及商業(yè)化延展，四川的文化符號正式轉(zhuǎn)化為全國高價值的數(shù)字資產(chǎn)，并賦能給下游供應(yīng)商，特別是游戲等后鏈路場景。作為泛娛樂領(lǐng)域的先行者，珀樂從商業(yè)生態(tài)的最上游的角度出發(fā)，持續(xù)為行業(yè)輸出核心的商業(yè)靈感與數(shù)字形象資產(chǎn)。

AI是貫穿全鏈條的，從數(shù)字形象開始，最末端的收尾是從數(shù)字形象的授權(quán)，包括工具端的授權(quán)只要我們在工具端做好了授權(quán)與約束機制，模型就不會生成超出控制的內(nèi)容。各位用過豆包都知道，照片放進去，很多動作就是做不出來，這并不是技術(shù)做不到，而是工具端為了合規(guī)與確權(quán)，在底層邏輯上做好了邊界鎖控。現(xiàn)階段，內(nèi)容創(chuàng)作會變得越來越開放，大家獲得的IP庫將呈現(xiàn)指數(shù)級增長，這也是對泛娛樂巨大的提升。

到今年年底，整個行業(yè)格局會變得更為有趣起來，會有七到八個特別大的平臺有高聳入云的IP庫涌現(xiàn)出來。今天凌晨的谷歌大會宣布，我們有派拉蒙，我們有哈利·波特，我們有蝙蝠俠，你想用我們的這些形象，就用我們的大模型。這對于我們而言，在中國跑出來的機會是什么，包括應(yīng)用層，我們跟底層大模型公司聊的是什么，機會將不可估量。

薛冰：您剛才提到了豆包、阿里的通義萬相，您主要是跟基模這類的模型公司合作嗎，現(xiàn)在AI產(chǎn)業(yè)鏈從0到1滲透下來比較重要的，全鏈路都有AI，哪個環(huán)節(jié)最重要，比如我是一個學(xué)習(xí)者、探索者，我進入這個行業(yè)中我最終是AI產(chǎn)業(yè)鏈的哪個，可以復(fù)制您的成功案例或者是爆款公式。

楊晟：關(guān)于商業(yè)落地的全鏈路，我認為有三個最核心的要素：最重要的第一個是token價格，現(xiàn)在token本質(zhì)就是賣電力，電力的定價在座各位創(chuàng)業(yè)者們包括企業(yè)家們，新入行的朋友們你們最應(yīng)該談到的無論是可靈還是Seedance還是Vidu，每個大模型廠商有針對用戶、企業(yè)完整的包，減少大家的試錯成本，相對比較奢侈地在一個免費空間里做出嘗試。

第二個核心是IP的獲取與授權(quán)。無論是在海螺還是在通義他們在構(gòu)筑自己的IP形象庫，今年7月份，我們承諾給海螺要做百人以上的LoRA形象庫，如果你擁有獨特的藝術(shù)創(chuàng)造力、合法的形象授權(quán)，或是像崔總說的廣州獨一無二的形象，這些形象庫就會是彎道超車最好的機會。就像最近大家常提及的電影《給阿嬤的情書》一樣，具有人文溫度且獨一無二的地方文化符號，將會是難以被其他企業(yè)復(fù)刻且難以磨滅的價值體現(xiàn)。

第三個是選工具。大家現(xiàn)在看到了整合式工具，工具之間還有很多整合。如果是創(chuàng)業(yè)的同志，介入商品化部分時，選工具不妨結(jié)合便宜的算力和好的IP。我建議各位盡量使用免費的工具，或者自己是不是也可以做一個工具？我有幸深度參與了國內(nèi)第一個OPC社區(qū)——鴻鵠匯，我們跟杭州上城區(qū)做了發(fā)布會，新聞聯(lián)播也有播出。我一直在密切關(guān)注大量的個人創(chuàng)業(yè)者，見過太多超級個體創(chuàng)作者的崛起。伴隨著大模型的普及和超大模型的誕生，技術(shù)門檻降得很低。一個學(xué)文學(xué)的人可以跟我聊某個東西應(yīng)該接多少B的模型、什么樣的策略更好。這個趨勢正在到來，技術(shù)和內(nèi)容、商業(yè)之間的界限正變得模糊。很多時候，擁有一個好的模型，好的基建價格是拉開創(chuàng)業(yè)者差距的關(guān)鍵。

每一次工業(yè)革命總會興旺一批行業(yè)，蒸汽、內(nèi)燃機、電力、互聯(lián)網(wǎng)，我們認為這次帶來最有效的是內(nèi)容生成時間變短了，內(nèi)容轉(zhuǎn)授權(quán)難度變小了。這個機會會讓大量新的個體創(chuàng)作者、新的強勢工作室崛起，就像文旅市場一下子成了支柱型產(chǎn)業(yè)，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)將會再次蓬勃發(fā)展。

薛冰：您也是深度參與每個環(huán)節(jié)，從token到商業(yè)化，邏輯閉環(huán)解析得很深刻。我剛才聽兩位分享，由衷感覺兩位可以深度合作了，不管從IP、內(nèi)容營銷、AIGC還是技術(shù)結(jié)合。大家都喜歡說AI提質(zhì)增效，是不是AI濃度越高越好？大家很關(guān)心增長，這個詞聽上去有點虛，從實戰(zhàn)、一線落地角度來說，怎么達到最佳濃度？在哪些場景中加了AI反而轉(zhuǎn)化率有點低？兩位有什么見解？

崔健南：從我們整體場景運營來說，先給個結(jié)論：并不是AI濃度越高轉(zhuǎn)化越高。舉個例子，我們AI文化共創(chuàng)空間面對公眾開放，其中有一部分是上年紀的游客以及親子類內(nèi)容。對于有文化深度的知識點，他們感興趣，但往往被有交互的AI應(yīng)用難住，不知道怎么使用。親子類，比如六到九歲的孩子，對高科技、文化深度類的東西不太理解，AI濃度我們會把它減到最低。舉例子，一年下來我們有250場左右的公益課程，面向親子類，其中30到50場，我們不會讓孩子按步驟做文字出圖或參考圖設(shè)計。我們會邀請非遺傳承人或文化館非遺部的老師講解非遺知識，面對面交流什么是廣繡，廣繡和蘇繡有什么差別和異同，怎么做區(qū)分。知識體系下的互動和純AI交互對答的差別在哪里，引導(dǎo)六到九歲的孩子理解非遺，比如掐絲琺瑯、廣繡、侗族刺繡等，之后再通過AI工藝聚焦創(chuàng)意，2分鐘完成建模，交給現(xiàn)場的3D打印或激光雕刻機把它變成實物。

在這個過程中，我會把濃度傾向于：前半部分依然以人為本，由人和游客、參與者、消費者面對面交流，把文化的溫度傳遞出來，把文化深度準確傳達出來，這非常重要。后半部分可以延續(xù)傳統(tǒng)手工藝的打磨、上色、上釉或快速風(fēng)干過程。整個鏈路既有情緒價值的沉淀，又延續(xù)了手工藝特征，制作出屬于他們自己創(chuàng)意的實物并帶走。本質(zhì)上這是AI濃度與人機共生的權(quán)重比，這個權(quán)重我們會放在50%左右，拉得比較低。AI濃度方面的轉(zhuǎn)化率在90%以上，只要進入廣州市文化館的共創(chuàng)空間，無論是消費者還是體驗使團，體驗度都超過80%。體驗完之后的最終轉(zhuǎn)化率在50%以上，而傳統(tǒng)文旅轉(zhuǎn)化率在10%以內(nèi)，這個數(shù)字還是值得驕傲的，它不是終點而是起點。對應(yīng)公共文化服務(wù)也好，對應(yīng)新的個性化文創(chuàng)也好，本質(zhì)上文旅要注重文化內(nèi)核、正確性和文化內(nèi)核的傳達。

底層我們的非遺大模型、算法和文化糾偏機制有機結(jié)合，形成了可快速復(fù)制的基礎(chǔ)，應(yīng)該既有文化溫度，也有文化正確性，這也是我們作為人工智能企業(yè)在文化產(chǎn)業(yè)里必須肩負的責(zé)任。

薛冰：您提到的以人為本理念我特別認可。楊總，崔總提到文旅產(chǎn)業(yè)注重線下體驗、文化傳承和地域特征，而珀樂或文娛更側(cè)重情感鏈接和流量裂變。假如您這套模式要進景區(qū)，或者跨行業(yè)復(fù)制到文旅加AI，會有什么阻礙嗎？您覺得有什么好方式跨行業(yè)復(fù)制？

楊晟：各位如果有空，歡迎在7月1日后前往都江堰，體驗我們最新落地的文旅實景項目。在這個夜游項目中，我們部署了13塊互動屏幕，所有的視覺內(nèi)容生成均來自AI，而互動體驗的規(guī)則由人類設(shè)計。第一期是13塊相對簡單屏幕組成的長夜景游覽項目。第二期屏幕會因為游客的互動而改變部分內(nèi)容，伴隨游客人數(shù)的改變，屏幕實時呈現(xiàn)的景色有所不同，這是我們已經(jīng)實際投產(chǎn)的應(yīng)用場景。

回應(yīng)關(guān)于AI濃度的問題，作為科技公司，我們強調(diào)AI應(yīng)該貫穿工作全流程，才能有效幫助我們提升所做事情的質(zhì)量。以都江堰實景項目來說，從創(chuàng)意階段起AI就必須深度介入。我們甚至在制作委員會中賦予了AI“強制一票”的權(quán)利，用來改善人類策劃視角的盲區(qū)。AI就像當(dāng)年的智能手機一樣，必將全面滲透我們的工作與生活。坦率地講，作為科技公司，我們堅信一種理念：我們不應(yīng)排斥工具，而應(yīng)主動擁抱它，讓工具深度賦能，幫助我們將數(shù)字體驗做到極致。

文旅行業(yè)是極佳的切入點。高客流量意味著天然的高日活用戶和高并發(fā)，只要做好轉(zhuǎn)化，ROI會非常可觀。AI定向生成30秒或15秒的景點超擬真視頻，這對游客存在極高的價值體驗和誘惑力。如果存在內(nèi)容高效置換門票或廣告收益，在日均百萬客流的景區(qū)，商業(yè)轉(zhuǎn)化將非常順暢。這些東西恰恰是AI能賦予到文旅景點、封閉景區(qū)的。

以往景區(qū)基本上被一些超大平臺獨家占據(jù)，比如美團，你進西雙版納的告莊西雙景，你得掃美團，背了這個門票費用，用戶就沉淀在那里了，用戶轉(zhuǎn)化五塊錢一個人。而對于AI，在座每一位有關(guān)系的人，盤盤你們家鄉(xiāng)最熱門的景點，以武漢為例，2023年全年的文旅總收入達到了近3770億的龐大規(guī)模，其海量的客流高度集中在40多個核心景點中。你們所在的城市，你的關(guān)系、你能覆蓋到的景點，能承載多少客流量，也許就能給你帶來這個數(shù)字乘以三分之一、四分之一的DAU。而這，恰恰是我們以 “Token + IP” 模式入局的巨大商業(yè)增量——用 AI 賦能，去接住景區(qū)現(xiàn)成的龐大 DAU，把傳統(tǒng)的旅游資源轉(zhuǎn)化為高溢價的數(shù)字確權(quán)資產(chǎn)的機會。

各位創(chuàng)業(yè)時總會面臨，我的種子用戶從何而來，為什么他們會訪問我的產(chǎn)品？文旅是非常好的切口。像廣州這樣人流量大的地方，哪怕只切入一個高流量端口，其帶來的Token消耗量與用戶沉淀都是巨大的。我認為AI現(xiàn)階段僅靠token盈利太累了。但如果放任免費跑，成本相當(dāng)高，怎么把這個成本賺回來并轉(zhuǎn)化為更商業(yè)的表現(xiàn)。我認為AI現(xiàn)階段僅靠token盈利已不再高效，將token轉(zhuǎn)化為高溢價的數(shù)字資產(chǎn)，賦予其更高的附加值，會讓每一位參與者在商業(yè)化變現(xiàn)的道路上走得更順利、更高效。

薛冰：謝謝楊總。兩位做的都是非常有意義的事。今天臺下有AIGC產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)的企業(yè)，我相信大家都是來取經(jīng)的。剛才兩位分享了各種實戰(zhàn)落地案例中從零到一的搭建，踩過的坑、避過的雷，楊總還分享了怎么賺錢以及商業(yè)化還能做什么。最后想讓兩位給大家一個方案或建議，幫助在座嘉賓有一個總結(jié)性的收獲。

我們公司是做安全的，從我的角度，希望給企業(yè)提個醒，不管是版權(quán)、數(shù)據(jù)安全還是模型可信的安全，我們也在幫企業(yè)梳理模型資產(chǎn)、全鏈路留痕可溯，從模型到數(shù)據(jù)層面的安全保護，號召AIGC企業(yè)注重安全。楊總，給我們一些創(chuàng)業(yè)或增長的建議。

楊晟：建議很簡單，請理清注意力的屬性，人的注意力分為長期注意力和短期注意力。創(chuàng)業(yè)的時候要想清楚，我吸引的是長期注意力的錢還是短期注意力的錢。如果你瞄準的是短期注意力，那就需要打造爆款，集中一切資源與極致的爆發(fā)力去擊穿市場閾值；如果你瞄準的是長期注意力，則需要沉下心來，打磨出能夠在六個月到一年內(nèi)持續(xù)引導(dǎo)市場口碑、沉淀品牌護城河的長劇內(nèi)容。兩者對應(yīng)著完全不同的戰(zhàn)略方向與資源配置方式。

崔健南：我們注重文旅。在座嘉賓或領(lǐng)導(dǎo)有合作意向的，無論是博物館、文化館還是展館等，第一，文化內(nèi)核是本質(zhì)，知識產(chǎn)權(quán)保護是基礎(chǔ)；第二，文旅的文化數(shù)據(jù)資產(chǎn)是長效機制，才能保證參與過程中文化輸出的自信。在自信的基礎(chǔ)上，現(xiàn)在通過大模型，短期內(nèi)有了知識平權(quán)的過程，最值錢的是大家的創(chuàng)意。歡迎大家把創(chuàng)意集聚到文旅產(chǎn)業(yè)中，利潤會開始自己轉(zhuǎn)化。

薛冰：謝謝崔總，圓桌就到這里。兩位分享了高質(zhì)量、有干貨的內(nèi)容，我相信大家還需要再消化消化，會后也可以找我們一起交流，謝謝大家！