机构：方正证券 研究员：焦娟/冯静静 电影是一个⭐怎样的行业？电影是文化与传媒这一行业中，最为经典的内容形态；😜电影行业本身规模不大，但其制造爆款的特质，天然具备“消费牵引🤯力”与“打穿各圈层”的传播能力，故吸引了众多具备不同资源禀赋😎的入局方。电影作为内容形态，其上游为制作与发行环节，下游为院😴线渠道。影院作为渠道、零售场景，其扩张有一定的惯性，除票房整😍体表现外，如何将影院运营好更为关键，故非票业务经营也是影院经🙄营的关键。 如何看待IP？是金矿吗？我们对此有不同的看😴法——IP 从来不是金矿，它只是一种沉淀用户的有效方式——打😜造爆款IP 与IP 是完全不同的两门生意。此外，电影行业沉淀🙌用户的另一有效方式，是用票务平台，如猫眼等互联网平台，以票务🔥为业内内核，沉淀观影用户。 影视行业最大的弊端，在于产😎能供应难以放量。基于行业当前的发展现状，内容产业的AI 新叙🤗事，有望呈现在三方面：1）AI重塑制作环节；2）AI 作为先😂进生产力，极大释放供给端活力；3）分发渠道更为重要。 👏万达电影如何顺应大趋势，重拾增长逻辑？中国儒意收购万达电影后😡，两家公司具备明显的协同效应。中国儒意在原创剧本、发行上优势😅突出，万达电影则在线下放映、发行上优势突出。有别于市场的主流💯观点，我们反而认为在“中国儒意+万达电影”的协同架构下，万达🌟电影的核心在于“线下分发+空间运营”——“中国儒意”出爆款（😅主投主控、参投；发行；南瓜电影线上分发）、万达电影承接并配套😎做线下的发行与影院运营。以影院为核心的空间运营，一方面包含影😢院放映业务的运营，另一方面则包含影院的非票业务经营——即在影🎉院的独立空间中，如何运营出更多的收入项，以及提升盈利能力。 🌟 投资建议：考虑到万达电影的新定位、基于新定位的增长逻辑🎉清晰，且作为影视龙头，有望充分受益于AI 浪潮对内容制作、分😊发等环节的重塑。我们预计公司2025-2027 年分别实现营🤩收136.78/151.36/160.10 亿元，归母净利润😢8.57/12.32/15.97 亿元，对应PE分别为30/😴21/16 倍。首次覆盖，给予公司“推荐”评级。返回搜狐，查🤗看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多