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人工智能赋能视频行业,新娱乐时代的变局已定_南京被打护士自杀
2019-05-10 15:20  www.yijingnet.com    我要评论

摘要:在人脸识别、深度学习等人工智能技术如雨后春笋涌现、并一度成为行业热词的背后,技术导向型新锐公司开始走在市场前列,利用计算机视觉技术不断赋能视频行业,让视频在文娱、安防、医疗、广告营销、新零售等领域全面升级开花,正式开启了智能化时代
关键词: 人工智能

  计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用,因其使用场景广泛多样,被业界一直认为具有巨大的市场发展潜力。因此在人工智能的强力牵引下,计算机视觉赋能视频行业也走进了智能化时代,并呈现出了爆发的趋势。

 

  在人脸识别、深度学习等人工智能技术如雨后春笋涌现、并一度成为行业热词的背后,技术导向型新锐公司开始走在市场前列,利用计算机视觉技术不断赋能视频行业,让视频在文娱、安防、医疗、广告营销、新零售等领域全面升级开花,正式开启了智能化时代。

 

  AI赋能的关键要素

 

  针对视频行业,AI 最重要的事情是理解用户和内容。理解用户最重要的是将用户行为抽象出特征,理解内容实际上是理解文本、图像等等,将这种非结构化的信息数据转变成结构化的数据,这样才算是机器理解它了。只有通过结构化的数据,机器才能做更好的处理。所以,视频行业 AI 的重点就在于用户的理解、内容的理解,从而各种系统和各种应用都会发挥本身的绝对优势。

 

  随着人工智能技术的普及与使用,市场已渐渐不再满足于现有的智能化技术种类,而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用、更整体化的系统应用,力求实现在应用的广度、深度上有更多突破。在此背景之下,计算机视觉作为人工智能行业的三大热门领域之一,正受到来自市场的越来越多的关注。

 

  人工智能赋能的畅想

 

  通过对AI+娱乐的战略布局,

新闻事件炒作

,人工智能技术进一步落地到影视娱乐生态的各个环节。内容筹备阶段,利用机器学习,能够有效分析文学、剧本,挖掘具有潜在价值的 IP。综艺节目制作后期,通过画面、语音识别等 AI 技术,实现视频内容的精准剪辑。技术正逐渐改造影视娱乐行业。它将体量庞大,且标准化程度高的工作内容整合,解放创意工作者的时间,提升行业整体运转效率。

 

  人工智能只处于初级阶段,目前人工智能比较成熟的技术就是人脸识别。同时,人工智能识别的技术能帮助视频行业有效的对监管内容进行审核。为了加速AI的落地,视频行业将通过算法和数据的搜集,达到AI替人做决策的目的。这将有助于线上的内容监管和娱乐内容的理解,形成一个有效的人机互动环境。

 

  ①提升生产效率:AI和采集生产环节结合,是能够有效提高视频生产制作的效率的。传统的视频制作是人来做的,当AI和视频采集生产环节结合,运用AI技术可以引入智能编辑技术,快速生产视频。

 

  ②规避监管风险:在视频中引入人工智能审核技术,可以缩短视频发布周期,减少了人工审核的干预,并且可以更高效、准确的规避监管风险。

 

  ③降低成本:提升生产效率和规避监管风险中,机器和算法做了很多替代人的操作,释放了人力,可以带来成本的降低。

 

  从互联网到互联智能时代

 

  互联网的推动使得视频行业行业得以高速发展,给视频行业带来非常多的商业模式。视频行业从最开始把互联网当成一种工具,一种信息传播的工具,然后这种信息传播的工具变成办公的工具,变成了媒体的渠道,然后慢慢改变视频行业的生活。在传统互联网过程,互联网只是工具,并没有改变视频行业的商业模式。

 

  但是久而久之它就改变了视频行业的传播习惯,使视频行业对视频有所依赖,使视频行业的工作和公司对视频和媒体的方法都有改变,它逐渐变成了一种生活方式,一种传播的习惯。在未来所有的视频内容都将变成智能化,因为视频行业收集了太多市场化的数据,无论是视频、工作还是交易的各种各样数据。

 

  在这个过程中视频行业把互联网分成三个阶段,即传统互联网、互联网+和互联网智能化。2015年视频行业还处在互联网+这一如日中天的正当中的阶段,那时候很多的行业正处于数据积累和商业模式迭代阶段。到了2017年就完全不一样了,2017年视频行业完全完成了互联网+的布局,

2018中国会发生战争吗

,该并购的公司已经并购掉了,该实现商业模式已经实现过了,这时候视频行业开始进入到产业升级。

 

  智能影像生产成行业新热点

 

  国内人工智能公司已成功研发了“从视频中捕获动作(MCVS)”的新型技术框架。该框架无需预先进行动作捕捉合成的高度结构化数据,就可以让计算机直接模仿大量现有视频片段来学习高难度技能,并生成无监督数计。

 

  而这一人工智能技术,能帮助播放器、视频网站、电视台、影像制作企业等进行理解社交网络上每天诞生的数十亿的图像和视频,在提取关键帧、进行自动结构化后,为下游任务提供大量数字化资源,如视频搜索、原生视频内容营销、视频内容创作、视频人脸识别、游戏生产等。

 

  事实上,智能影像能自动化、规模化生产的背后,是视频识别技术的成熟及人工智能在视频领域的综合技术应用,它是一种对图片、动态视频的解构和重构,广泛应用了计算机视觉(CV)、计算机动画(CG)两大深度学习交叉学科。

 

  这些创新技术将与现有的各项智能技术不断地融合,并扩展到各种产品形态中,应用在影像制作加工的各个环节,进而变化为更多的智能化产品类型,从而推动智能视频技术更深入的与行业用户的业务需求相结合,开拓出更大的行业市场。

 

  AI推动视频直播行业的发展

 

  技术是一个推动力,影响了视频行业非常多的行业,同样对于视频直播行业影响也很大。首先第一互联网商业模式已经迭代完成,但是视频行业现在不把它当技术看,是因为它已经发展完了,它已经变成一种工具,每个人都需要去使用。视频行业已经完成了商业模式的迭代,并且完成了数据的积累。AI大数据、人工智能虽然不直观,但是却会推动视频行业视频直播行业去发展。

 

  结尾