科技博客:云电视未来将成主流 核心价值在云端

2011-09-06 09:19:00来源:搜狐 热度:

  电视即将进入云时代。从书籍到音乐,越来越多的媒体被搬上互联网,大势所趋之下,电视也不能例外。

  Netflix、Hulu、甚至Apple TV都在推波助澜,将传统影视资源传播到互联网上。YouTube吸引了更多的用户,根据comScore的统计数据,在美国人的上网时间中,YouTube就占用了7%。

  然而影视产业比其他媒体表现出更强的抵抗力。潮流不可违,但是不会像音乐、新闻和书籍那样,来的那么快。

  电视行业在固守防线。Starz不再与Netflix开展内容授权合作。Hulu的出售计划似乎在踩水。甚至苹果也在经受转型的痛苦。近期苹果放缓了电视剧租赁的业务(我们在一个月前就预见到这一动作)因为电视网络并非真心想合作。

  但是谁也不会怀疑互联网的最终胜利,它终将会击败有线电视和卫星电视公司生硬刻板的节目导航。大部分人只收看固定的十几个频道,却要为500个频道付费。如果可以选择只为某个频道或节目付费,很多人都会这样做。显而易见,良好的用户体验来自于用户对于看什么、什么时候看、怎么看(无论是通过电视、笔记本、iPad或是手机)的自由选择。但是这还不够。云时代的电视不仅仅是广泛发布资源而已,而是要便于发现和分享新鲜的节目,改变用户消费方式。Asymco的分析师Horace Dediu最近在一篇关于该问题的报告中说到,它将使电视更加智能。

  与智能手机对互联网的影响不同,电视没有智能的内容,其智能不体现在硬件设备,而在节目制作中。

  当然,这并不是说现在节目制作欠佳。而是在“节目是什么,用来做什么”这个问题上缺乏创新。节目的制作和传播方式要适应人们的生活。半个世界以来,电视节目都一成不变。节目分类、时长、商业模式、连续剧、格式、播出时间表和价值链都与1951年“我爱露西”播出时如出一辙。他们认定用户每天都在同样时段观看电视节目,除此外没有别的活动。他们还假设人们对品牌广告的影响反应相同,观众在很大程度上是同质化的。

  TiVo试图将电视智能化,但是也遭到了有线电视和卫星电视公司的算计。他们坚持在自己的机顶盒中使用DVR(数字硬盘录像机)技术。尽管TiVo迫使他们缴纳专利许可费,其用户品牌地位却在下降。只要看看Ed Bott在科技博客ZDNet中给出的对比“Netflix” 与 “TiVo” 和 “Media Center搜索情况的图表就了然于胸了。

  附图:“Netflix” 与 “TiVo” 和 “Media Center搜索情况对比图

  Bott 总结道:

  趋势再明显不过了。在2008年进入了流媒体时代,DVR技术摇摇欲坠。

  但是将电脑与电视捆绑起来并不能解决问题。一旦视频资源可以随意编目传播,很可能彻底改变整个用户体验。不必借助YouTube的节目导航,用户可以像在互联网上搜索其他信息一样,或是通过搜索,或是通过社交网络分享找到需要的视频。传统的电视节目仍被机顶盒束缚,因为对内容供应商来说,这是最有利可图的方式。电视广告收入令网络广告相形见绌,更不必说用户每月交的那点有线电视费用了。

  除YouTube外,Google还希望通过自己的Google TV将两者结合起来。但是控制了传统电视节目的网络公司并不合作。苹果一直试图将Apple TV 和 iTunes连接起来,却也困难重重。苹果将加倍投入该领域,开发自有电视和节目的传言甚嚣尘上。

  一些观察家认为,因为利润过低,苹果将不可能进入商业电视市场。但这种观点有失片面。苹果并不打算售卖电视,它想要重塑整个电视观看体验,如果这需要开发电视机,那就去做好了。另外,电视只是显示屏幕。价值潜藏在存储、搜索、传播、共享内容的云中。

  当前的苹果电视盒只是一台媒体链接器,没有存储功能可言。一旦发布了iCloud,影视资源就变成了它的一部分。苹果当前是按菜单定制付费的模式。用户按节目付费。尽管不够理想,如果苹果能得到最好的影视资源,最终还是比按月付费的有线电视便宜。Netflix 会根据用户已观看过的节目向用户推荐影视资源,苹果也打算提供类似服务。这可能是迈向智能电视的第一步。

  下一步是根据用户的好友或者关注的对象正在观看或推荐的节目来创建社交网络电视导航。这种节目发现方式是与日俱增的iPhone 和 iPad电视应用必不可少的一部分。但是也不排除可用于改善电视观看体验。

  电视节目与互联网结合,并与其它事物联系起来之后将会大大不同。无法分享和链接的节目将无人问津,除了即时新闻、体育比赛和颁奖典礼外,电视节目要严格遵循时间表的时代将一去不复返。互联网取代DVR,但是摆脱了DVR令人厌恶的当前节目导航用户界面。用户想要观看的节目不再受限,每个人的节目表也不同。千真万确的是,云时代一切都会更好。

责任编辑:xiaolin

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