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剧中相关商品热度飙升 热播剧为啥能成“带货王”******

　　《狂飙》火了。这部反黑题材的电视剧自播出后口碑炸裂，收视率一路狂飙，剧中相关商品也热度飙升：安欣警官破案用的电脑品牌引关注，剧中的美食肠粉、猪脚面火出圈，剧中关键角色高启强的“成功秘笈”《孙子兵法》更是成为电商平台销冠……热播剧的影响力和带动力可见一斑。

　　这些年，随着电视剧产业高质量发展，一部剧带火一件商品、一个景点乃至一座城市的例子屡见不鲜。当年《长安十二时辰》热播带火临潼火晶柿子等陕西美食；《安家》热播后，上海老严包子铺的原型门口排起长队；《梦华录》热播让人们对象征传统文化的汉服和茶饮心向往之……一些敏锐的商家抓住热点，借势营销，赚得盆满钵满。这是很多品牌绞尽脑汁搞花式营销、主播们坐在直播间讲上一天也未必能达到的效果。

　　热播剧为啥能成“带货王”？作为最贴近大众的文艺形式之一，影视作品具有强大的溢出效应和传播效应，能够潜移默化影响人们的生活方式和消费行为，从而带动文化产品和一般商品的消费热潮。尤其是在如今这个播出多平台、收看多屏幕的时代，一部电视剧的播放量动辄百亿次，抵达人群之广、产生辐射力之大不可小觑。

　　影视作品拉动生产消费大有文章可做。用好热播剧的带货力无疑是消费市场捕捉流量、挖掘存量的关键一招。如何让电视剧更好地为消费市场再添一把火？在这方面，影视工业更为成熟的国家有比较丰富的经验。比如，韩国电视剧就是通过有意识地策划，为韩国的旅游、服装、化妆品、食品、手机等行业带来巨大品牌溢出效应，使这些产业获得更大市场空间，电视剧不仅输出了韩国文化，还培养了“韩国制造”的消费市场，达到两全其美的传播效果。

　　近年来，国产电视剧也开始有意识地为民族产业“代言”。不过，一些电视剧一味急功近利，没有把主要精力用在创作上，也未深入研究如何更巧妙地与消费市场结合，过度植入或“硬”植入广告内容，让消费者的观剧体验大打折扣。这些剧尽管因为满足了品牌方的广告宣传需求而获利，却因剧情拉胯而翻车，品牌最终也没有获得预期的传播效果。如果作品本身是浮夸的、空洞的，观众就很难认同剧中植入的价值理念，更不会为其想带的“货”埋单。

　　作为文化产品，电视剧的真正意义不仅是创造多少收视率、经济价值，更重要的是满足人们的精神文化需求，引领人们树立正确的价值取向。《狂飙》之所以能成为“带货王”，关键是引发了大众的情感共鸣，有令人可亲、可信、可感的人物形象作支撑。润物无声更能深入人心，靠剧情打动吸引观众，这样的“带货王”才有更广泛持久的影响力。（经济日报）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）