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进入“十三五”时期，国家对新兴文化产业的推动力度持续加大，为数字出版产业的可持续发展营造更好的发展环境。在国家“大众创业、万众创新”战略驱动下，出版业创新良性环境正在逐步形成。同时，在“互联网+”的加速推动下，科技与出版的融合程度将进一步加深，科技对数字出版产业发展的支撑作用不断加强。在此大背景下，北京印刷学院数字出版与传媒研究院推出其研究成果《2016年度数字出版报告》，总结行业发展趋势，预测产业未来走向。本版对此报告进行摘登，以飨读者。
2016年的数字出版，日新月异，风云变幻。新科技、新标准、新业态、新作品层出不穷，作为数字出版的专业研究机构，北京印刷学院数字出版与传媒研究院一直关注数字出版领域的政策制定、产业动态、技术创新、人才培养和文化建设，力争抓住数字出版行业的发展主线，以简驭繁，从专业视角出发，梳理现象、分析原因、预判趋势。
1
内容池
关键词
栽下梧桐树 引得凤凰来
【行业观察】
“内容池”原是内容营销领域的概念，即装载内容并使内容形成有机关联性的一个系统。其有3个要素：一是内容，二是内容容器，三是内容之间的相互作用。就像一个鱼塘一样，池塘是容器，鱼、水、水草、微生物等都是里面的内容，它们之间相互作用造就了鱼塘这个有价值的生态系统。
2016年数字出版领域的“内容池”效应，体现在有声书、自出版、网络直播、付费问答等形式。
海量内容资源是“内容池”建设的基本条件。“内容池”的构建标准首先体现在“量”的要求上。以2016年的产业“黑马”有声书为例，根据Audible(亚马逊有声书平台)统计，2016年全球消费者听书总时长达到20亿小时，Audible平台上可供收听的有声书达32.5万种，订阅用户平均收听了17本有声书。2016年全年该公司新增了2万多本有声书，订阅用户增长超过60%，海量内容成为有声书吸引读者(听者)的基础。
“内容池”容器的边界正在持续扩展。内容容器的边界扩展实际上包含两个方面：一是应用端的形态，可以为PC端的网页，也可以是移动端的APP或者微信公众号。二是“内容溢出”使内容与相关行业自动对接，“应用平台+数字内容+行业明星”的合作模式已经很常见。例如，企鹅兰登书屋与演员黄磊合作的有声书《七堂极简物理课》在喜马拉雅FM独家上线，7天的付费收听总数超过5.6万次，这一数字已经超过市场上同期纸质畅销书的平均销量。
【现象分析】
“内容池”的构建是“增量改革”的必然要求。出版机构把主要力量投入到非传统出版业态或者新数字出版机构中，寻找新的增长点，这种“增量改革”战略在数字出版发展的特殊阶段具有积极的推动作用。采取较为灵活的“增量改革”战略，具备技术、体制、资金等优势。相对于“存量改革”，“增量改革”更加注重对新技术的应用、新资本的运营、新内容的融合。在内容质量方面，暂时不能与传统出版相抗衡的数字出版产品，在内容数量方面就必然经过一个海量储备的阶段。在“内容池”的展现平台上，数字出版在“未有凤凰来”的“尴尬期”，先栽好“内容池”这棵“梧桐树”，也是为了吸引更优质内容的必然阶段。当然在尚未形成增量优势时期，“内容池”把关环节缺失现象也时有发生。“捡到篮子里都是菜”的情况俯拾皆是。数字出版机构虽然也在追求“精准定位”，但实质上并未找到读者的真正需求，只能尽可能找到与作者兴趣相关的信息，然后高频次地更新和推送，以“量大”掩盖“精准”，而读者也被不断推出的新信息牵引着关注的主题。
【判断预测】
● “内容池”的打造将从“重体量”转向“重质量”。自媒体公众号的优胜劣汰、相似主题社群的合并，必然导致数字出版资源的“马太效应”，在内容资源达到某一量级之后，“质”的要求将会逐渐凸显。
● “内容官”的角色将日益突出。筛选、把关、编辑等功能需求，必然会催生出一批具有专业素质和敏锐判断力的内容把关人和策划人。
● 差异化和集中化将成为“内容池”构建的主要战略。数字出版技术已经让信息获得的成本降至较低水平，在成本领先、差异化和集中战略这三大基本战略中，差异化和集中战略将使具备专业内容的“内容池”脱颖而出。
2
人工智能
关键词
机器替人脑 世界变化快
【行业观察】
互联网技术的快速升级和大数据的积累，为人工智能的发展提供了良好机会，使其在商业模式的拓展方面充满了想象力。
智能写作已经渗透至新闻出版的生产环节。自2010年华尔街聘请了一个“机器人”来撰写财经新闻后，目前“机器人”写新闻在美国已经成为常态，被广泛用来撰写报刊、电视及网络新闻。
大数据创新新闻出版的投送模式。在美国，脸书引领了新闻消费方式的改变。美国皮尤研究中心的一项研究数据显示，美国有大约30%的成年人在脸书网站上看新闻。脸书网站高管将公司与出版商的关系确定为互惠关系，当出版商在脸书网站上推广其内容时，其用户就有更吸引人的内容阅读，而出版商的网站流量也会上升。
此外，舆情监测创新新闻出版的盈利模式。国际一流的新闻出版服务机构已经开始提供针对推特网等社交网络的新闻监测服务，来帮助华尔街的金融客户自动筛选与交易趋势有关的新闻，以助力投资决策。
【现象分析】
人工智能与深度学习紧密相关。从形式上看，人工智能应用端的创新，实质上是机器深度学习的结果。所谓深度学习，就是机器通过对人和动物大脑的仿生，将计算代码模拟为简单的、相互连接的神经元，并通过修改单元之间的连接，不断进行经验积累，让它形成自己的逻辑推理，实现自我完善。
当今时代已经具备深度学习的核心要素。一是海量数据。人工智能进展最快的领域，比如棋牌比赛、金融、语言与图像识别等，都是拥有海量数据样本的业务。二是计算机硬件的处理能力。三是随时更新的算法。3个核心要素已经齐备，并且数据量在不断增大，处理能力在不断提高，算法的更新迭代也在增速。
【判断预测】
● 人工智能将会引发部分社会工作岗位的消失，例如亚马逊的实体超市Amazon Go已经取消了收银员等。
● 人工智能将创造新的就业岗位。2016年6月《经济学人》曾有文章预测，新技术创造的就业人数将超过取代的人数。
● 创造性的社会角色，大数据和算法不能覆盖的专业领域，将有更多的机会，如艺术、体育等。
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