網易云音樂是一家音樂公司還是科技公司?

　　雖然很少有人問,但這是一個值得思考的問題。不管提到哪個音樂APP,我們總習慣地把大版權、音樂人、歌迷品味等等內容拿出來探討。這當然不算錯,卻只能算對了一半。

　　5月26日,網易云音樂正式向港交所遞交了IPO招股書。當大部分人都在熱烈討論網易云音樂的社區、年輕人、原創音樂內容時,作為一個長期觀察AI市場的研究者,我們想指出可能被忽視的一點:網易云的成功,很大程度上是AI的成功。

　　這份招股書中除了闡述營收、月活、社區、原創音樂等維度的數據,提及最多的關鍵詞就是科技和技術,研發人員的占比高達53%,“提高技術能力”也被納入募集資金的主要用途之一。

　　其實AI+音樂一直是網易探索重點。早在半年多前的網易未來大會上,網易就借機首發了AI原創單曲《醒來》。有不少網友在網易云音樂評論區稱聽出了鄧紫棋和周深的絕絕子結合體,一開口又有點像張韶涵,還有網友直接“吹起彩虹屁”:“簡直是音樂人要失業的節奏。”

　　自從第四次人工智能浪潮興起,“AI讓人失業”的操作便比比皆是。2016年前后就有媒體利用AI寫作,隨后衍生出了各種各樣的AI主播;B站上一度流行起AI續寫小說的橋段,創作出了諸葛亮開戰斗機、莊子研究“三體”的腦洞故事;即使是在音樂領域,虛擬偶像洛天依都有了站姐……

　　只是深究以往的案例,幾乎都有著清晰的“人工”痕跡。當《醒來》為代表的AI作品開始以假亂真,網易云音樂等音樂平臺開始推崇新科技的時候,是否預示著音樂人即將走向失業的邊緣?

　　音樂人“領跑”失業?

　　長期處于音樂行業的人,有可能會以為這是一個純粹的“創意”行業。所謂AI、所謂科技創新,離作詞作曲看起來是那么遙遠。

　　實際上,科技領域關于音樂人的“飯碗危機”,早已不是什么新鮮話題。

　　2016年的時候,索尼計算機科學實驗室的DeepBach項目就曾仿照巴赫的風格創作曲目,連專業的音樂家都誤認為這就是巴赫的作品。

　　法國計算機科學家Pierre Barreau創造的AI作曲應用Aiva,可以根據需求創作不同風格的音樂,甚至可以根據圖畫信息進行作曲,并在2017年被“法國及盧森堡作曲家協會”吸納為首個非人類會員。

　　就在幾個月前, Big Hit娛樂向一家名為Supertone初創企業注資40億韓元,原因是這家AI語音企業可以創造出“無法區別于真實人類的、超逼真、富有表現力的聲音”。Big Hit娛樂希望在藝人不在場的情況下,為粉絲們提供個性化、私人化的語音內容服務。

　　僅僅是這些被熟知的案例,AI在音樂界的進展不可謂不驚人:最初還只是在作曲方面以假亂真,然后借助語音技術進入到了“模唱”階段,最后可以獨立作詞作曲甚至有了難以分辨的“人聲”。

　　不過,音樂人們似乎可以稍稍松口氣,用AI取代音樂人并不在一些玩家的思考范圍內,更多的意圖或許在于技術上的練兵。

　　比如《醒來》的幕后團隊網易伏羲,在作詞方面自主研發了有靈智能創作平臺,利用大規模預訓練的語言模型GPT-2實現了端到端的歌詞生成。用戶如果以“雪”作為標簽,AI算法會自動推薦與“雪”相關的場景、意象、畫面,來保證歌詞生成得到更好質量;用戶甚至可以只輸入一段自己的故事,在AI的輔助下轉換為專屬歌詞。

　　在作曲和編曲方面,網易伏羲自主研發了一套旋律生成算法和智能編曲引擎,15-30秒就能生成一首出版級歌曲,而相同質量的人工編曲,市場價格在1-1.5萬元。同時建立了一個龐大的歌唱合成庫,涵蓋古風、流行、電子、民謠等主流華語音樂風格。

　　所幸網易伏羲并沒有“出道”的計劃,《醒來》只是一個小彩蛋,在網易內部扮演的仍是“技術中臺”的角色,一個服務對象是游戲,比如《逆水寒》《倩女幽魂》等爆款游戲的音頻開發;另一個服務對象就是文娛,即深耕音樂賽道的網易云音樂。

　　音樂行業被忽視的變量

　　即便沒有和音樂人搶飯碗的意思,AI對音樂圈的影響仍然不可小覷。

　　2009年豆瓣正式推出了豆瓣FM,不同于酷狗等音樂點播平臺,豆瓣FM的特色是算法推薦,時間上比以算法橫掃互聯網的今日頭條,整整早了三年。

　　到了在線音樂多方混戰的階段,表面上的戰況是轟轟烈烈的版權戰,深層次的變量其實是算法,以及基于算法的產品模式之爭。這直接左右了后來騰訊音樂和網易云音樂“二分天下”的市場格局,并深度影響了用戶的聽歌習慣。

　　最初的較量是曲庫的爭奪,在線音樂平臺可以通過播放量判別熱門和冷門音樂,這樣在線音樂平臺就不再盲目下注,可以優先購買用戶真正喜歡的曲目。正如后來大家所熟悉的:一些平臺看似在版權上占據了相對優勢,卻未能利用規模優勢碾壓對手,算法在其中有著不可或缺的貢獻。

　　除了商業競爭中的深度參與,算法的核心價值在于個性化推薦——這也正是外界津津樂道的音樂社區打法中非常重要的一環。網易云音樂的社區模式,最初兩年主要就是靠個性化推薦+歌單+評論異軍突起。

　　豆瓣FM等早期平臺采用的是協同過濾算法,即用戶A和用戶B聽了同樣的歌曲,算法會把他們視為相似用戶,然后把用戶A聽過的其他歌曲推薦給用戶B。但協同過濾算法只是根據用戶行為進行推薦,準確性難免不盡如人意。

　　網易云音樂代表的在線音樂平臺,則在此基礎上還采用了另一種基于標簽簇的推薦算法,利用算法抽取歌詞和音樂的特征,給每一首歌都打上多個標簽,然后通過標簽理解歌曲的內容,再將其匹配給最合適的聽眾。

　　同時為了規避用戶只收聽某個特定類型的歌曲而陷入“聽歌繭房”的問題,音樂平臺在算法中加入了擾動因素,主動推薦用戶平時不太接觸的風格,并將歌單細分為治愈、懷舊、清新等13個類型,再根據用戶的喜好推薦特定情緒類型的音樂。

　　正是算法推薦的規模化應用,不同音樂平臺的用戶群體進一步分化,避免了整體市場陷入同質化的無序競爭。根據交銀國際2020年中期發布的報告,網易云音樂的內容增長策略更偏UGC,而騰訊音樂擅長以PGC為主的長音頻制作,二者的用戶付費率在2020年分別為8.8%和7.7%,內容風格和用戶粘性都存在明顯的差異化。

　　被算法及AI拯救的還有音樂人,得益于算法推薦將音樂情緒和用戶情緒的連接,處于“長尾市場”的冷門歌曲開始被推薦、被收聽、被記住,原本話語權高度集中的音樂市場早已被看不見的算法打破,那些處在腰部和尾部的音樂人終于被看見。

　　AI正在重塑音樂產業鏈

　　厘清了音樂和算法的機緣,AI可能并不是音樂人的宿敵。

　　在過去很長一段時間內,音樂都是一個高門檻的游戲:只有少數經過專業訓練的人才有玩音樂的資格,消費者對于音樂作品只能被動接受,而且哪怕是聲名顯赫的藝術家也有創意枯竭的時候……人工智能對音樂的影響,可能不在于是否搶奪了音樂人的生存機會,而是對整個音樂產業鏈的沖擊。

　　這一點從巨頭們整齊劃一的動作中就能看出。

　　網易云音樂在2020年戰略投資了AI音樂公司AIVA,雙方將合作的重點放在了AI輔助音樂創作領域;騰訊AI Lab推出了AI數字人“艾靈”,可以通過用戶提供的關鍵詞自動生成歌詞并演唱;深耕短視頻賽道的字節跳動收購了音樂創業公司Jukedeck,以資本并購的方式進軍AI作曲;2020年的國際音頻檢索評測大賽中,網易云音樂音視頻實驗室憑借領先的 “旋律抽取”技術奪得世界冠軍,打破三項世界紀錄......

　　科技巨頭們的頻繁布局,意味著音樂的圍墻正在被推倒,即將到來的是生產力被重構的“零界時代”。

　　比如AI輔助音樂創作。當音樂人為靈感而頭禿時,或許可以利用AI創作引擎輸入調號、節拍等參數,先讓AI打頭陣創作一段音樂,再從中找出和自己情緒相符的片段,作為靈感的迸發點,以此降低創作的時間成本。

　　至少就目前來說,類似的音樂創作引擎并非遙不可及。就像網易伏羲已經打造了智能創作平臺、旋律生成算法、智能編曲引擎和歌唱合成庫,是否進一步沉淀為音樂創作引擎,剩下的只是市場需求的挖掘。

　　比如音樂消費的“C2M”定制化。對于大多數普通用戶而言,第一需求可能并非原創音樂內容,而是和情緒吻合的音樂,目前AI已經非常擅長基于情境和情緒的音樂創作,為用戶定制音樂不失為一種可行的方向。

　　如同電商市場流行的柔性生產,音樂市場似乎也可以根據對用戶需求,預測下一波可能的流行風格,然后為音樂人提供精準的創作引導,進行定制化創作,以一種全新的機制孵化下一個周杰倫、林俊杰。

　　再比如釋放音樂“玩”的價值。借鑒當年合成器對音樂產業的推動,AI的輔助創作將進一步降低門檻,促使一大批音樂愛好者進階為音樂創作者,讓“玩音樂”成為一種越來越大眾化的興趣愛好。

　　這可能是音樂平臺激活社區氛圍、找到更大想象空間的新法門,至少網易云音樂已經推出了“爆改歌詞”的玩法,未來可以通過AI進行作曲、編曲甚至是演唱,進一步刺激用戶的付費意愿、增強用戶粘性。

　　種種新場景的背后,音樂產業鏈的市場規則正在被改寫,可能會損害一部分固守既有玩法的玩家的利益,但整個市場的想象空間將進一步增長。

　　寫在最后

　　可能就現階段來說,AI對于音樂產業的價值仍然比較有限,大多數AI創作的音樂還有些玩鬧的性質。

　　但新技術對社會的影響從來都是不可逆的,哪怕是感性至上的音樂也不會例外。作為普通的消費者,我們可以盡情享受AI帶來的音樂紅利,但對音樂人和音樂平臺而言,行業的風向正在悄悄改變,長遠來看不去做風口上的“豬”似乎并不是什么明智之舉。

　　特別是激戰正酣的在線音樂市場,價值的衡量標準已經發生了變化,不僅僅是曲庫、用戶數量和變現能力的較量,是否有足夠的技術硬實力,是否對市場趨勢有深入的洞察,都將直接影響下一個賽段的排位。

　　畢竟AI正在改寫這個時代。