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用人工智能赋能视频影像,提高生产效率

2019-05-14 阅读888次

  过去几年,人工智能在内容分发、算法推荐等领域有了大量应用,但内容生产环节仍相对传统,缺少核心技术支撑和变革。

  随着 社交 平台崛起和网速升级,内容消费尤其是视频消费已成为现代人大众化、高频次的刚需。

  国内外 媒体 同步进入视频化表达时代

  近年来,随着数字技术及移动 互联网 的发展,视频业务已逐步成为 传媒 与娱乐企业角逐的一个焦点领域。包括迪士尼、环球、HBO、CNN、路透社、BuzzFeed、人民日报社、湖南电视台等多家国际知名传媒集团都在加大投入,不断拓展视频业务边界。

用人工智能赋能视频影像,提高生产效率

  当前,视频影像作为信息传播的媒介地位越来越突出,甚至出现任何领域的信息都有视频的表现形式。英特尔在2018年10月发布的报告中显示,未来5G网络数据流量中,视频影像将占到90%;而据思科公司评估,2021年单月上传至全球网络的视频总时长将超过500万年,网络视频流量将占据全球所有网络用户流量的81.44%。

  在中国,新闻媒体的视频化表达也已成为媒体融合过程中的大势所趋。发生这一变化是来自三方面的驱动。

  用户习惯发生变化,近八成中国用户接受信息的介质变成视频。据第43次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2018年12月,中国网络视频、短视频用户规模分别达6.12亿、6.48亿,使用率分别为73.9%、78.2%,视频已成为用户获取信息及娱乐的首选方式。

  政策利好推动视频化的发展,习近平总书记在中央政治局第十二次集体学习时提出媒体需要探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中,全面提高舆论引导能力。

  传统媒体及娱乐企业则是更为积极的拥抱全面视频化,包括《南方日报》、腾讯、澎湃、芒果TV、爱奇艺、华视传媒等在内的传媒和娱乐企业相继推出了智能视频业务,用人工智能赋能视频影像,提高生产效率。

  有专家预测:2019年将是传统媒体迈向视频化演进的元年,并将实现中外媒体技术的零差距。

  全球媒体谋求新的内容生产及表达方式

  2018年2月,CNN推出全面视频化的新APP,这一举措被视为其 投资 2000万美金进行数字化扩张的重要一部分。与原重文字轻图片的风格不同的是,此次更新突出表现了CNN对视频的重视。

  在改变了过去重文字轻图片的布局后,如今CNN的APP新闻最显著的变化是,视频是最重要的表现形式。用户可通过该APP观看总时长达100小时的视频资源,包含CNN各式广播电视节目、数字化直播、短视频和点播连载电视节目。

  CNN移动电视产品副总裁 RajinPersaud称:可以预想,接下来几年内将会有一个转折点,视频在移动端被消费的总量将与在台式电脑、电视上被消费的总量持平。面对如此消费增长趋势,目前CNN 手机 APP用户基数仅为其移动网站用户的十分之一,但前者的视频被观看次数是后者的17倍。

  CNN高级副总裁和首席产品官Alex Wellen也认为:新闻媒体目前正尝试直接联系受众以试图重夺社交媒体平台的控制权,而视频化无疑是一重要途径。

  不仅有CNN,《每日邮报》也在努力向信息视频化领域挺进。但与CNN发展自身APP不同的,《每日邮报》的视频化转型则选择与社交媒体平台深度合作。以量取胜、深度融合社交平台。

  不同传统媒体会依据自身设计不同的视频化发展战略,《每日邮报》采取的方式是以量取胜,即每日在主页上推送多条视频内容,并以某些品牌,如尼桑、维珍航空等的前置式广告拉动 经济 效益。该策略负责人 Matthew Breen称,我们意识到如今的用户更习惯透过视频来消费新闻资讯,所以现在我们每篇文章都或多或少地会加入一些视频内容。

  但数据显示,《每日邮报》网站的原创视频内容缺乏,其视频点击率主要来自于与社交平台的高度融合。Tubular实验室数据显示,《每日邮报》今年1月获得的15亿视频浏览量中,大部分来自Facebook及YouTube。

  去年12月,其与MCN机构合作制作了5个关于烹饪圣诞食物的短视频,在播出后的短短3天内,其每个视频浏览量均超过100万,赚取广告费高达9万英镑(约人民币80万),尽管如此,至今已有5个品牌即将在未来2个月签署合约推行此类视频的广告推广。

  The Native Network品牌视频顾问Philip Byrne就评价道:视频将成为媒体的微处理器和基本元素,变得不可或缺。过去人们总在说传统媒体萎缩,现在制约传统媒体重新获得快速增长的不再是渠道和分发,而是视频生产效率。

  Moviebook影谱 科技 亦表示,视频生产效率已成为媒体向智能媒体跨越的一个节点,利用人工智能技术能解决大规模视频内容制作工时长和成本高的问题。通过实验,影谱科技的智能影像生产平台,可提高视频内容的生产效率和 商业 变现率,极大地降低运作成本。

  实际上,通过智能影像生产技术在制作过程自动对视频内容进行修正及预测,国际市场早已有成功案例,如皮克斯出品的影片作品《海底总动员2》和《 汽车 总动员3》等。

  国内传媒与娱乐企业的视频化演变更为迅猛。主流媒体均在积极借助视频构建自主可控平台或提供优质视频内容产品。

  人民网旗下的人民视频推出了大量的原创节目,包括纪录片《听见中国》《走出果洛》,专题片《咱们小镇有希望》等等。人民视频产业生态主任宋博博在公开场合表示,随着5G时代的到来,新闻逐步由图、文为载体逐步走向视频化,人民视频顺应这一趋势而诞生。

  新华网则更为彻底,去年底新华网正式启动视频化战略,将视频业务作为构建内容新生态的战略支点,全面推动新华网向视频化、移动化、知识化、智能化转型。

  在智能影像技术领域,Moviebook影谱科技推出的智能影像生产技术处于应用前沿。其所推荐的视频内容自动化生产引擎—MAPE (Moviebook Auto-Production Engine)是一个人工智能平台,利用视频识别及视频生产技术为文娱企业提供见解。

  据悉,MAPE与媒体平台合作开发一个个性化的媒体信息视频化业务流程,可以集成到媒体现有的业务平台中,实现新闻信息从采编业务流到视频化资讯呈现的自动化生产流程。它正帮助使用者实现个性化、自动化的视频内容开发流程。

  根据有关资料显示,其推出的智能影像生产技术已在文娱行业大规模商用:在已有视频中,用智能技术提取视频中的商业化场景,匹配合理的品牌元素进行无需更改片源的内容增加与替换,这样的方式有利于深度挖掘视频红利,拓展增量市场,直接提高视频内容变现率:

  - 通过视频神经网络进行视频扫描分析,根据视频码流,帧率,镜头的景深,光照,色调,场景,转场关键帧等要素对视频做规格化数据处理和标记,批量发掘视频广告增量市场。


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