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套娃式充会员 智能时代看电视反而更麻烦了？******

　　智能时代看电视反而更麻烦了？

　　近期，“看个电视太费劲了”的话题登上热搜。有网民发视频吐槽智能电视视频App收费高，通过电视机下载的视频App看电视剧、电影、动画，居然要分别收费。视频发出后，收到了很多网友的点赞和留言。不少网友表示“你说出了大家的心声”“怀念原来的电视，现在都变味了”“一年下来看电视的费用都高得离谱，导致现在电视机都成了摆设”。人们常说技术改变生活，但网友们的共鸣又不禁让人发问：为何智能电视时代，看电视反而更麻烦了？

　　其实，网友的吐槽不是否认电视技术的进步及其给人们生活带来的便利。智能电视不仅屏幕尺寸大、分辨率高，而且更加轻薄，便于人们节约使用室内空间。从观看体验上说，大家不用再卡着时间等电视台直播，也不用为错过某个精彩的节目或影视片段而遗憾，随时暂停、随心点播，人们有了更多选择权。这种在观赏电视节目时前所未有的掌控感，是技术向前发展才可能出现的。

　　人们对以往电视的怀念，或许有美好的怀旧情绪在其中，但恐怕更多指向之前看电视时的清爽和纯粹。那些年的老电视，外表显得笨重，且没有兼容太多功能，而新的技术条件下，电视的内涵和外延在不断扩展，电视节目的生态也在改变。随着新兴媒介的兴起，人们对影音视听的要求也不是旧式电视能满足的，智能电视厂商由此展开技术和价格上的竞争。不过，也正因如此，许多视频内容供应方深度融入电视产销环节，利益主体更加多元复杂，让智能电视不再只是一块大屏那么简单。

　　以往也有网友反映过“套娃式充会员”这类现象，电视用户的直观感受就是充完一个会员并不能完全“通关”，也不能看到所有的影视内容。若是要“一充再充”，那么看视频的费用自然就变高了。实际上，在新的售卖和营销模式之下，电视已经成为视频内容分发和聚合平台，电视厂商和内容供应方，以各式各样的会员体系和充值规则，决定着内容的开放和共享程度，最终影响着电视观众的选择。不同App间的定价与竞争策略，涉及节目的版权和收益，这也会让用户在观看电视和选择服务时，有分散和割裂之感。

　　可以说，即便是平日玩转网络的年轻人，在接触电视会员充值模式时，也会感到不适应。另外，电视观众中还有不少老年人和青少年，他们对相关操作并不熟悉，看电视时也可能误充会员。流行的“客厅营销”改变了电视和内容行业的市场“打法”，但如果只有不断地充会员才能“解锁”智能电视，也会让可以活跃家庭气氛的电视渐渐受到冷落。当用户开始“用脚投票”，转而抛弃电视拥抱其他收视观影媒介，这种用户的流失，对电视行业和会员体系恐怕并不是件幸事。

　　随着社会版权意识的提高，人们越来越愿意为优质内容付费，但丰富的内容供应、明晰的会员权益、合理的收费标准、便捷的使用体验等，同样是下一步电视行业提升用户口碑和使用体验的发力点。只有立足用户痛点解决问题的企业，才能收获更多用户，占领更大市场。

　　白毅鹏 来源：中国青年报

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）