誰看了《刺客聶隱娘》?貓眼電影大數據告訴你
誰看了《刺客聶隱娘》?貓眼電影大數據告訴你

侯孝賢執導的大作《刺客聶隱娘》上映已滿一周,全台貢獻超過2000萬元台幣票房,不過到底是哪些人看了聶隱娘呢?很可惜的,台灣沒有這樣的數據。不過,中國的貓眼電影平台,已經建立起涵蓋全中國的電影大數據分析。我們透過貓眼電影數據分析,來看看到底誰看了《刺客聶隱娘》?

圖說明

貓眼電影小檔案:2012年出自於團購平台美團網的貓眼電影,仗著先進者優勢超越微信電影、時光網、格瓦拉以及淘寶電影等同業,占去70%電影商務市場,覆蓋一到四線城市的4000家戲院,累計破5億人次的購票紀錄,成為中國最大電影票務電商。此外貓眼也是中國最大影評平台,熱門電影影評數量,是豆瓣、時光網等同業的3倍以上。貓眼電影提供從電影評論、網路選位、行動支付、影院門口自助購票機購票,一條龍的電影商務購票服務,還提供每周最低2.5折,一張票不到10元人民幣的「低價票」團購吸引青年。

貓眼電影票房分析:女性與21-25歲年輕人最捧場

在當日票房部分《刺客聶隱娘》上映當天與第一個周六票房達到高峰,分別為1088.9萬元人民幣與1123.8萬元人民幣。

在排片率的部分,上映當天排片率最高達15.28%,僅次於當日好萊塢大片《終結者:創世紀》的30.92%與《烈日灼心》的20.31%,排片率拿下第三名,但首日過後,排片率不斷下降,到了第9月2日,受到《華麗上班族》與《男神時代》等新片影響,排片率從8.42%陡降到3.06%。

上映首日觀眾中高達62.71%為女性,男性僅佔37.29%,並且以21歲到25歲佔比達4成最高,26-30歲達3成。

以城市細分,以北京、上海、廣州、深圳、成都等大城市等觀眾最捧場。雖然隨著上映日數增加當日票房,逐漸下滑,但觀眾的性別、年齡與城市分佈比並沒有太大的異動。

表一:《刺客聶隱娘》貓眼電影平台:中國票房表現

上映日期 8月27日(四) 8月28日(五) 8月29日(六) 8月30日(日) 8月31日(一) 9月1日(二) 9月2 日(三)
當日票房 1088.9 818.5 1123.8 885.6 390.9 363.3 219.1
排片率 15.28 11.93 9.89 9.04 8.93 8.42 3.06
票房佔比 11.02 6.49 5.86 4.96 3.51 3.19 1.63
累計票房 1116 1935 3059 3944 4335 4698 4918

(票房單位:萬元人民幣/資料來源:貓眼電影)

僅北市公開電影票房數據,全台票房系統未串聯

相比對岸貓眼電影等公司提供性別、年齡、地區、排片率甚至即時票房等大數據,台灣在電影數據方面顯得沒有聲量。

「台灣的電影大數據應用,可以說是一片荒漠,或用『零』來形容也不為過。」牽猴子整合行銷業務總監王師說。全台的票房透明資訊系統未建置完成,支付寶等第三方支付方式尚未盛行,影評、線上購票等整體電影商務購票流程還沒有打通。

在電影票房統計數據上,僅台北市有公開統計資料。「台灣戲院票房總額中,僅有台北市的票房數據透明、公開與可信,台北市以外戲院,票房資料多不透明不公開,所謂的台灣總票房,多為片商自己公布的數字。」王師強調。

威秀影城公關經理,同時也是知名影評人膝關節的李光爵指出,台灣還沒有如貓眼這般市占率高的線上購票系統,與支付寶這種第三方支付的緩慢發展有關。

他指出,花旗銀行推出「行動市集APP」,刷花旗指定信用卡訂電影票,自動產生一組 QR code,憑此入場,使用者不多,「若一天以1萬名購票人次計算,大約僅有100人使用,探其原因,除了對線上刷信用卡的不信任感之外,很多人還是習慣現場購票,覺得較有時間彈性。」

台灣從10%的國片小數據開始

「台灣電影應先跳出大數據迷思,先別談大數據,從10%『國片票房統計』的小數據開始即可。」王師建議。

台灣的票房約有90%以上都來自於好萊塢大片,在扣除每年15部的中國進口電影,國片票房約占10%。

「這些票房數據對於電影的策劃初期、選角、劇本走向、對白撰寫、發行、預算、行銷方式與策略底定等層面,都有非常重要參考價值。」王師強調。

「文建會一直鼓勵民間創投與政府合作基金投資電影,希望振興國片,但其實台灣連最基本,最底層的全國票房統計系統都沒有建置完成,這是最重要的部分….我們沒有票房數據,連觀眾長得什麼樣子,地域性差別都不了解,怎麼做到差異化產品,台灣市場雖然小,觀眾分布不同,區域性差異大。」王師說。

政府今年才正要在《電影法》草案中,以立法的方式建立起全台的票房精準票房統計系統。雖然這個法案已經三讀通過,但實施時間未定。

日前文化部已編列共1300萬元建置全國票房統計系統,但除了票房總計之外,要如何知曉觀眾的性別與年齡和區域等更細部的資料,更是台灣電影票房大數據急需彌補的空缺。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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