杰瑞唯一想不通的是，楼清焰为什么要这么做。为什么偏偏不能让汤姆来当导演？

“留个联系方式吧，明天我们开立项会，顺便签合同。”楼清焰走之前说。

他走到门口，推开了门，又停住，转身笑道：“你会放弃吗？”

“啊？”

汤姆后知后觉地反应过来，这话是在问他，“当然不会啊？”

“你还会遭遇很多今天这样的事，但愿你永远都能保持今天的回答。”楼清焰说，“年轻人，别着急。”

他走出去之后，汤姆对杰瑞说：“瞧瞧，就好像他不是年轻人一样。”

杰瑞若有所思：“我们是不是忘了问具体的投资金额？”

汤姆：“……”

*

晚上回家之后，楼清焰把自己关在房间里，打开电脑，凝神思考了半天，开始噼里啪啦地敲字。

投资影视固然很好，只要眼光精准就有利可图，然而它不是一个短时间就能回本的东西，有些钱投进去，至少要等好几年才看得见水花。他等不了那么久。

所以，他需要加快电影制作的流程，提升团队的效率，把一部原本应该两三年完成的电影，变成两三个月就能完成的。

这可能吗？如果是真人电影自然不行，但动画片或可一试。

AI系统可以帮助动画片缩短制作流程，在影片的具体拍摄上，也能帮到大忙。

后者就是楼清焰现在正在完成的——AI拉片系统。

拉片这两个字，就是它们看上去的意思——拉片子。把一部电影从头拉到尾，一幕一幕、乃至一帧一帧地分析画面。

有的人分析剧情，有的人分析镜头语言，还有人分析对白设计……总之，一部片子拉完，观众可以完整获知自己想知道的该片中的某一类信息。

这是一种常用的学习和分析方法。

那么，如果AI系统能够自动拉片子，自动分析拉过的每一帧镜头的语义，这个AI系统，是不是也能学会拍摄电影呢？

拍摄电影或许很困难，但它至少能够做到，对一部电影进行完整分析，然后基于海量数据对比，给出相应的参考或建议。

例如，用户输入一部电影，询问“电影中哪一幕会让观众感到无聊”，AI系统在完成自动拉片后，就可以基于从前储存的海量数据，进行数据分析，回答这个问题。

以上只是AI拉片的最小应用。如果一个AI系统拉了足够多的片子，记忆了足够多的数据，并且能有一台超级计算机存储它的知识图谱，这个时候，给它自动建模软件、动画软件，说不定真的能让它自己合成一段电影——这在星际早就实现了。

当然了，这是很难的。就连最基础的AI拉片也很难，要想做到，必须先攻克自然语言处理的难题。', '')