d众旗下的奥迪a7，昨天向我们发来了广告邀约，按照去年的标准来说，项目总费用大概在6000万到8000万人民币。”
陈序闻言吃惊不已。
广告公司的主要成本有三大块：宣传、制作、设计。
其中宣传占主要大头子，大概要五成，按照折中7000万的总规模来说，宣传费用要占到3500万，然后是设计制作，按照国内惯例，这个费用占剩余资金的四成，大概在1400万左右。
剩下的2100万就是浩鑫的纯利润了。
反正这一单做下来，蓝汐起码能赚1500万1800万。
25的利润率，在广告界来说已经很低了。
这一刻，陈序却眼红了
第0071章 我懂了
蓝汐来找陈序的目的很简单，像上次一样，请他打造一款炫酷的cg特效广告。
“奥迪a7面向的客户群主要是年轻人，他们充满着个性、张扬、以及自我，所以大众企划部那边对广告案的设计要求比较高，要符合年轻人的审美观，要运动、要爆炸、要让人看一眼便产生颅内高潮的感觉，非它莫属”
顿了一下，蓝汐跟到：“说实话，这样的广告案，除了整体cg特效制作外，我再也想不到其他，普通的实拍宣传案根本达不到要求。”
陈序拿起汤匙搅拌着咖啡杯，说：“蓝总觉得上次的cg特效制作水平怎么样”
蓝汐说：“嗯，国际顶尖水准。”
虽然感觉有些难为情，但陈序还是说：“既然这样的话，那咱们就按国际顶尖水准的价格来谈怎么样”
说实话，上次酒吧里蓝汐给了他100万的大红包，他心里挺感动的。
但在商言商，第一次“试钟”，第二次不能再因为感动就白菜价帮她制作特效吧。
“这个嘛”作为广告从业者，蓝汐自然知道国际顶尖水准的cg特效制作费用有多么高昂，一时间有些举棋不定。
沉吟了一下，蓝汐问道：“具体的国外价格我并不是太清楚，能不能说我听听。”
陈序说：“咱们以四大特效公司的收费标准来计算，工业光魔、维塔数字、数字领域以及索尼图形图像运作公司，他们每一帧的平均制作费为600美刀，一秒钟24帧。”
蓝汐在心里计算了一下，600x2414400美刀，按照现在的汇率来算，一秒钟近10万人民币
“嘶嘶”得出这个数字，蓝汐倒吸一口凉气。
这部广告预计在150秒钟，也就是说，请陈序制作的话，光制作费就要1500多万。
陈序说：“国内特效制作费往往占总成本的十分之一、二十分之一，但是拍出来的效果不用我多说了。你再看看国外，一般特效制作费全部在总成本的40以上，一部总投资一亿美刀的电影，特效费用要用到4000万美元以上。”
蓝汐默然。
话虽没错，她也知道国外的cg制作费比较高昂，但是如果花同样价格的话，难道她不会找那些大公司制作嘛，又何必来找他
陈序顿了一下笑说：“看在咱们是二次合作的份上，我给蓝总你打个八五折，不过建模这一块需要交给你们公司来完成。你看行吗”
“这个嘛”蓝汐迟疑了起来。
当公司只有几百万资本的时候，她敢去冒险一搏，敢凭借一段视频就敢找陈序这个“三无人员”制作cg特效；但是现在局面已经打开了，浩鑫有着更多的选择权，说个不好听的话，她完全可以找大公司来制作。
反正又不是出不起制作费的，又何必在他这棵树上吊死呢
当然了，这只是想想，蓝汐并没有打算这么做。
毕竟陈序以及他幕后的制作团队，在广告制作方面有着更专业的水准，那些顶尖特效公司并不一定就会比他们制作的更好。
也就是蓝汐短短的迟疑间，陈序脸上的笑容渐渐消退，“行，我懂了那我就先走了。”说着陈序放下手里的汤匙，站起来朝外走去。
之前还说这是个有魄力的女人呢，没想到还是太高看她了。
同时感觉有些难堪，他刚刚眼红蓝汐又要大赚一笔了，想趁机多要一点。
其实也不算多要，只是相比那些大公司没有便宜多少罢了。
可是蓝汐的表情却提醒他你不值这个价钱
这让他感觉脸上火辣辣的疼。
“等一下陈序陈老师别走啊”蓝汐没想到自己短短的迟疑间，便让陈序生了嫌隙，赶忙追了上去。
“陈老师你听我说
咱们价格好商量
陈老师”
“不用了，蓝总另请高明嘛。”陈序出了咖啡馆匆匆离去。
站在门口的蓝汐，一时间郁闷不已，她哪知道自己只是犹豫了一下，陈序就像被踩了尾巴的猫一样。
她赶忙拿出手机给陈序打过去，那边不接。
蓝汐又给他发薇信，“对不起陈老师，我刚才只是在核算成本，并没有说不同意，还请你不要介意。你看这样行不行，一切都按你说的办，咱们明天就签合同。”
语音发出去后，蓝汐站在咖啡馆门口等了足足五分钟，但是那边始终没有回复信息。
转眼过去了一个礼拜。
十二号早上下雨了，风骤雨急，中海笼罩在朦胧的烟雨中，从高处俯瞰下去，云遮雾绕。
不过好在今天礼拜六，不用上学。
陈序一直睡到九点钟才起床。
牛奶面包鸡蛋，妥妥的小康生活标准。
吃完了开始研究ai挑战赛的资料。
这还是昨天晚上季青临打电话提醒他时他才想想起，要不然都快忘记了。
他们小组分到的课题是文本分类与聚类。
“分类”的英文叫cssification，是利用机器学习中使用的最多的一大类算法，通常也把分类算法叫“分类器”。
这个说法其实非常形象，就是一个黑盒子，有个入口，有个出口，在入口丢进去一个“样本”，在出口期望得到一个分类的“标签”。
比如，一个分类器可以进行图片内容的分类标签，我们在“入口”丢进去一张桃谷绘里香的照片，在“出口”得到“女优”这样一个描述标签。
这就是一个分类器最为基本的分类工作过程。
而“聚类”英文叫csterg，这个用专业术语来解释有些麻烦，我们可以把它叫做“物以类聚”。
打个比方，我们在小时候被父母用看图说话的方式来教咿呀学语的时候就有过类似的体会了，图片上画了一只猴子，于是我们就知道了这是一只猴子；
图片上画了一辆汽车，于是我们就了解了，这是一辆汽车，等等。
等我们上街或者去动物园的时候，猴子不是画上的猴子，而且各种各样的猴子也长得各不相同，我们会把它们当成一个一个的新事物去认识吗
不会。我们只会把它们统称为猴子。
我们看汽车也一样，大小，颜色，样式，形形色色五花八门，它们在我们眼里是一个个新的事物吗
不是。它们都叫汽车。
这就叫聚类，也叫物以类聚。
现在大数据分析里面对相关技术应用比较成熟。
就这样窝在沙发里看资料，不知不觉两个小时过去了。