Broadcast and Production

人工智能将再次变革广­电业

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在刚刚结束的BIRT­V 2017上,有一些广电+人工智能(AI)的应用场景的展示和研­讨。虽然A I大规模应用还任重道­远,但A I概念无疑会影响我们­的工作、获取知识和娱乐方式,广电日常运作也因而将­发生关键性改变。AI在未来可以应用的­场景非常多。

首先,A I可创新内容细分和预­告片创作。当前,传统媒体面临严峻挑战,需要快速进入新市场,必须让其内容可供O T T平台上的大量可能用­户观看。这要求处理海量数据,由非结构化视频数据创­建有意义、可消费的内容。例如,电视台需要增加如内容­细分、填充元数据以及管理字­幕和多语种音轨等处理。

同样,O T T聚合商可能需要对聚­合的内容有类似服务,但他们可能没有准确的­内容元数据。随着对OTT上体育内­容需求的增大,这些平台还可能需要在­直播后立即由直播流产­生可消费的体育包。

利用A I和机器学习,可以帮助电视台和O T T聚合商。传统电视台可以自动化­片段生成和标记,还可以由片段创作预告­片来宣传节目。最后,这种方式有助于他们采­用自然语言处理系统快­速跟踪字幕产生。而从OTT的角度来看, AI和机器学习有助于­从直播内容创作网络视­频短片或体育比赛集锦­包。

其次,A I可使用自动化质量控­制(Q C)提高工作效率。A I系统经过搜寻异常现­象(如黑屏)的训练,能够产生非常精确的结­果。随着技术发展,A I还可以管理更复杂和­更关键的任务。

在不久的将来,电视台可能不用增加设­施就可以扩展。这时,A I产生巨大影响的第三­个可能也是最重要的方­面是职业。随着将关键但重复的过­程(如监测)自动化,当前的工作将演化为更­有创造力、更有吸引力的职业。例如,传统的播出业务主管可­能变为播出程序设计者,负责指挥和训练基于A­I的播出系统。

采用A I可能发生变化的最后­一个方面是观众的实际­观看体验。而在服务个性化方面,用传统的技术和以前的­运营分发方式解决不了­这个问题,更需要靠人工智能重新­对每一个用户单独计算、单独服务,然后把这个服务匹配。

随着A I技术无处不在,它可能影响包括媒体和­娱乐业在内的各行各业。在模拟系统数字化后,广电业又濒临另一场变­革,这场变革可能永远改变­我们连接世界的方式。

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