「看不完電視」的不完全進化論

知識 01-07

從光點開始

大部分兒時記憶，都被電視所佔據。在兒時看來，電視是部神奇的機器，是把人帶往奇異世界的大門；雖然每周二下午，這扇門就會關閉。微凸的堅硬屏幕、偶爾還有雪花點的畫面，和父母鬥智斗勇的豐富經驗，差不多就是個人記憶的第一階段。

「看不完電視」的不完全進化論

圖片來源：http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_4e0fc5b901013zpv.html

電視的歷史錯綜複雜，不過可以確定的是，直到1900年，Television 這個詞才首次出現。在投給巴黎國際博覽會的一篇論文中，聖彼得堡炮兵學院的教授康斯坦丁·波斯基描述了前人為了將畫面從一個地方傳送到另一個地方所做的種種努力，並且把這種技術稱作「遠距離觀看」——這是「Television」這個詞的本意。

的確，早期的「電視」不一定要用電。俄國青年尼普科夫早在1884年就申請了專利，將畫面分成一個個光點，再在另一個地方重新組合，整個過程都通過機械來完成。

這項發明的核心是一個上面按照螺旋線打了孔的圓盤，也就是「尼普科夫圓盤」。它是電視技術的核心，將拍攝的對象轉成一串亮度不同的光點，把空間換成了時間，把一幅畫面變成了一串數據流。即使是今天的電視，也依然採用了同樣的思路。

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尼普科夫，1884

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尼普科夫盤示意圖

1897年，德國人卡爾·布勞恩發明了陰極射線管（CRT），可以讓電子束在屏幕上激發熒光粉而顯示出光點。但他並沒有想到，這將會是電視的基礎。

後人改造了陰極射線管，以偏轉磁場改變電子束的軌跡，讓它們精確地敲擊在屏幕的熒光粉上，從而顯示出或明或暗的小點。這些點組合成了畫面，像是馬賽克貼畫牆面一樣。

只有一支電子槍，只能顯示黑白畫面。若是要實現彩色，就需要三支電子槍，還要精確地點亮能發出三原色的熒光粉。完成了這一步，電視機就從黑白變成了彩色。

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1946年，「電視之父」英國人貝爾德發明了彩色電視機，此時距離他他成功實現黑白電視，已經過去了22年。

總是想要更多

一直到上世紀90年代，陰極射線管電視還是主流，然而在短短十年間，就被其他技術後來居上了。陰極射線管電視的主要問題在於，它的體積實在不可忽視。

上世紀80年代，第一代背投電視面世。這可以算是體積和畫面尺寸的折中方案：將投影和電視融為一體，從屏幕背面將畫面投影到屏幕上，來獲得更大的畫面。它將電視信號傳輸給並排放置的紅、綠、藍三隻單色投影管，再經過透鏡放大，反射到投影屏上。在流行了大約十年之後，背投電視發展到了第五代，然後被更好的技術所取代。

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更好的技術，指的是液晶和等離子。1981年，索尼推出第一部液晶電視，只有2.5吋黑白屏幕。1992年，富士通公司開發出了第一部等離子電視，在真空管里注入惰性氣體，加電壓放出紫外線，激發熒光粉發光。每個像素都是有三種顏色的真空管構成，都能單獨發光。

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液晶顯示原理

液晶和等離子電視曾經是針鋒相對的對手，然而在競爭中，總是有些技術會被淘汰。今天我們所見到的大部分電視都是液晶電視——更薄、更大、更便宜，顯示效果也不錯。

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等離子顯示原理

和電影一樣，人們也想要更沉浸的電視體驗。最大的電視已經超過一百吋，主流電視從二十年前的十八、二十吋上升到了六十寸左右。屏幕大了，眼睛距離電視中心和四個角落的距離差也就變得更大；於是曲面屏幕出現了。這是個有趣的反轉：早期的 CRT 電視因為技術原因，要以電子槍為焦點，所以屏幕向外凸出；現在的電視以觀看者的眼睛為焦點，屏幕則向內凹進。

除了屏幕變大之外，人們還想要更精細更栩栩如生的畫面，於是電視的解析度標準也就步步高升。從720p 到1080p，再到現在的4K，電視的水平解析度已經可以達到4000像素左右。甚至還有一段時期，人們嘗試在電視上實現裸眼3D——雖然效果並不盡如人意。

雖然顯示技術一直在進步，但是因為涉及到整個生態的變化，模擬信號傳輸直到十幾年前還是電視的主流。只有當節目、存儲、傳輸和接收都採用了數字信號之後，電視才從模擬時代進入了數字時代。電視或者內置數字解碼晶元，或者通過數字電視機頂盒，來將數字信號轉化成模擬電視信號。

然而，這些技術發展並沒有動搖電視的根本。電視依然秉持著廣播的概念：從某個中心向外發送信息，所有的電視都只是接收端。觀眾可以選擇看哪個頻道，但是節目和時間，只能二選一。

沒有什麼能夠阻擋

我對自由的嚮往

互聯網的出現，讓人們愈發認識到廣播式信息傳播的不足。廣播是中心化的，是自上而下的，是單向傳播的；互聯網是去中心的，是平等的，是雙向互動的。人們可以自由選擇，內容和時間終於可以兩全。

電視的顯示效果已經很不錯，完全可以將互聯網的內容搬到電視上來播放——這就是電視盒子所做的事情。2003年，陳天橋提齣電視盒子的構想，希望將盛大的遊戲、視頻等通過互聯網連接到用戶的電視屏幕上，並於2005年嘗試推廣。但是這一想法過於超前——寬頻網路覆蓋不足以實現這些內容的傳輸。再加上成本過高、內容較為缺乏等原因，最終偃旗息鼓。

直到2012年，商業化的電視盒子才開始大規模出現在市場上。這些盒子相當於一台簡化版的電腦主機，電視則可以類比於電腦顯示器；通過無線或者有線網路，人們就可以用遙控器來選擇觀看互聯網內容：視頻、經過授權的電影和電視劇，甚至是玩遊戲。

電視盒子修補了傳統電視的不足，但是也帶來了一些其他問題：功能複雜得多，用遙控器來選擇多有不便；人們依然需要去尋找想看的內容——在電腦上做這件事可能只需要敲幾下鍵盤，但是能想像用遙控器來遙控一台電腦會有多麻煩嗎？

新近崛起的互聯網電視，則在嘗試改善電視盒子的問題。它可以認為是將顯示器和主機結合在一起的一體機；而且還不僅如此。互聯網電視能提供怎樣的內容、如何和電視交互、如何才能在浩如煙海的互聯網內容中找到自己喜歡的節目，都已經納入了互聯網電視的整體設計考慮之中。

觀眾最關心的問題，是互聯網電視能夠提供多少視聽內容。不同的互聯網電視廠商，在內容覆蓋上也會有所不同。例如最近銷量很高的微鯨電視，就以「打造最強內容庫」為目標，不僅依託華人文化控股集團，也在騰訊、阿里巴巴等巨頭支持下，覆蓋了TVB庫、HBO鼎級劇場、星級衛視劇目和綜藝同步、騰訊視頻院線新片、中超、電競賽事、BBC和芝麻街益智少兒節目、BBC紀錄片、VR全景頻道和優質自製VR節目等內容。

在龐大的內容庫中搜索瀏覽，僅靠傳統的遙控器，會力有不逮。觀眾需要更好、更自然的操控方式，例如語音識別。在過去幾年中，我們已經開始用語音這種更自然的交互方式和機器交互，語音識別技術的準確率大幅提升，已經成了一些家用娛樂設施和智能設備的標配；我們對著手機說話已經不再顯得奇怪，機器也能聽懂更多指令。

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在我國，科大訊飛是領先的自然語言識別產品提供商，並且已經將自己的產品加入到互聯網電視之中。微鯨電視在科大訊飛語音識別、方言識別和語義理解的基礎上，結合在視頻領域的數據積累，優化了在電視上的識別模型。不僅提升了互聯網電視的語音識別準確率、減少了使用遙控器的不便，還能加入一些諸如「語音彈幕」的新玩法。

不知道選擇什麼的時候，電視機可以為我推薦。內容庫越龐大，搜索和選擇就越困難——這是我們這個豐沛時代的特有問題。根據用戶的喜好，將用戶感興趣的內容「推」到用戶面前，也是互聯網電視的重要課題。智能推薦系統可以收集觀眾的觀看習慣，向用戶推薦可能會喜歡的內容；觀眾看得越多，推薦結果就會越精準。

智能推薦系統需要三個基本部分：內容模型、用戶模型和推薦演算法。內容模型在不同維度描述視頻內容，用戶模型則描述用戶，而推薦演算法則對比內容和用戶，推測出用戶最可能關心和喜歡的視頻內容。

對於互聯網電視的視頻內容，可以按照類型、時長、主創、情節、甚至星級和網路點評等等在多個層面分類，描述成精細的內容模型。

用戶模型則可以通過用戶的居住地、消費歷史、喜好、觀看和搜索歷史來構建。利用互聯網電視的互動功能，還可以收集用戶的使用習慣和大量行為，了解用戶的使用細節。無論是暫停、快進、重播，甚至是語音輸入的音調和語氣，都可以幫助繪製出更精確的用戶畫像。

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匹配視頻內容和用戶畫像，判斷出用戶可能會喜歡的視頻內容的過程，就需要智能推薦演算法來連接。最近幾年的推薦演算法已經開始採用人工智慧技術，其中最受矚目的，就是深度學習技術——Google 用這種技術訓練圍棋、識別視頻中的貓臉，甚至去打《星際爭霸2》。微鯨電視也使用了類似的技術，來構建更準確的推薦演算法。

推薦演算法並非一成不變，也需要持續的反饋改進。微鯨開發了指數平台、主觀評估體系和商業智能系統，來評估推薦效果和內容質量，觀察推薦效果同時收集用戶反饋。收集到的這些信息會幫助智能推薦系統自我學習和改進，實時調整推薦內容，並且預測下一步的內容熱點。

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