总21期
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媒体智能,重塑媒体的未来
文/汪云龙
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摘要:人工智能渗透到媒体生产、发布、呈现以及结果的全过程,为媒体展现了一个全新的未来。

近几年,粗暴生硬地在电视剧或综艺节目中插播广告,越来越受到用户的嫌弃。而媒体智能打破了传统视频广告投放模式,将视频广告带入人工智能阶段,实现广告与内容的紧密连接。通过AI智能识别技术,可识别视频中的人、物、景等,并从中筛选出与广告产品紧密关联的场景,随着剧情的发展在电视端及手机端实现场景化广告投放。

所谓“媒体智能”,是指人工智能结合媒体行业应用场景而形成的适合该领域需求的技术、产品和解决方案。媒体智能通过应用智能剪辑、智能拆条等技术实现视频智能化生产,为用户提供精彩、丰富的小视频内容。另外借助媒体智能能够让信息的传播变成了“千人千面”,满足用户对个性化内容的消费需求。而借助媒体智能广告技术可以实现广告精准投放,提升媒体运营效率。

媒体智能,让媒体生产自动创意化

人工智能渗透到媒体生产的全过程,成为媒体内容自动生产的新底层支持。

1、智能写作&智能勘误

人工智能已经可以在体育赛事报道等领域自动创作内容,而可读性并不亚于人工编辑。基于内容理解和自然语言生成技术自动生成满足用户需求的文章,降低了人工撰写的成本;另外通过人工智能技术对文本中的错误信息进行识别和提示,降低人工勘误成本。

2、智能拆条&智能剪辑

利用视频内容分析,提供多维度内容标签,输出时间戳,快速智能的把一个长视频,按照新闻内容分成一个一个独立的新闻,进行自动拆条,有效提高了媒体内容的传播速度。

智能算法可以从电影,体育赛事等长视频中自动抽取精彩片段,自动化生成各类集锦、花絮等专题内容,同时可以自动完成海报提取以及给出封面建议。不仅节省人力,提升了剪辑效率,而且可以节省用户时间和流量。

3、智能审核

为了有效规避违规视频带来的法律风险和品牌伤害,可以借助人工智能对视频内容(包括文本、图片、音频和视频)进行涉黄、暴恐、涉政、广告、违禁等内容的检测。例如可以自定义敏感人物,提供政治敏感人物库,通过智能审核精准识别敏感人物。和人工审核方式相比,智能审核具有效率高、标准统一、客观公正等优点,可以在很大程度上帮助企业减少人工投入,降低内容安全风险。

4、图像、视频增强

基于AI的超分辨率 (Super-Resolution,简称超分) 技术,可以让低分辨率视频达到高分辨率的观看体验。超分技术是提高原有图像的分辨率的技术,通过用时间带宽(获取同一场景的多帧图像序列)换取空间分辨率,主要有插值法、重建法及机器学习方法。19年国庆节期间刷屏朋友圈的彩色版“开国大典”使用了AI超分算法技术实现了真实影像4K修复。

媒体智能,让媒体的分发个性精准化

在传统媒体时代,新闻生产和分发的权利由传统媒体掌控,信息传播的决策权始终握在编辑手中,整个的内容产品的信息形态是“千人一面”。而进入互联网时代,用户的主导性和个体意识越来越强,用户对个性化的内容消费需求也越强烈。基于AI的智能分发能够让信息的传播变成了“千人千面”,帮助媒体行业有效提升点击率、转化率及用户粘性。

1、 智能分发

智能分发是一套人工智能系统,它的本质就是决定分发过程和分发流向的控制,以实现合适的内容在合适的场景之下分发给合适的用户。根据不同用户的喜好、用户间的关系等信息挖掘生成用户画像,将新闻内容与用户喜好进行匹配,为每位用户提供“千人千面”的个性化推荐内容。

2、 VR/AR技术

VR通过隔绝式的音视频内容带来沉浸感体。AR技术将虚拟的信息叠加到真实世界,从而实现真实与虚拟的大融合,丰富现实世界。随着5G商用,5G的大带宽和低时延特性带来了VR/AR更好的临场感,VR/AR也日益成为特定媒体内容分发的界面。越来越多的内容厂商布局全景生态,将其优质内容分发到VR/AR设备和场景中。

3、 视频水印

在媒体分发过程中,为了突出品牌、适应视频版权保护和溯源的需求、增加产品的识别度,往往会在视频上添加企业logo、电视台台标、用户昵称等相关信息。视频水印能够抵抗各种无意或故意的攻击包括帧平均、帧丢弃、帧交换等专门针对视频水印的攻击,且难以被篡改或伪造。视频水印成为抵抗媒体盗版的一道防线,具有广泛的应用前景和巨大的经济价值。

4、 高清低码

在移动互联网的助力下,直播、短视频市场持续火爆。面对大量用户的访问,如何在小带宽下提供低码率的高清视频体验,如何降低传输的时延等,成为了技术挑战。通过AI深度学习模型对画面内容进行感知学习,根据视频场景、复杂度及视频质量,智能调节编码参数,以更小的码率获得了更好的编码质量。同时可以基于ROI进行人眼主观增强,获得了更适合于人眼的高清画质。

媒体智能,让媒体管理运营高效便捷化

1、 智能广告

广告是互联网流量变现的重要手段,是驱动工业界大规模AI技术应用与研究最重要的场景之一。智能广告,即通过AI技术进行视频内容分析,将视频中的消费场景进行识别和标签化,结合品牌投放需求和产品使用场景智能无缝整合广告到视频内容中,让用户在观看视频内容时有效获取品牌和产品智能推荐信息,从而实现广告精准投放。这种AI智能广告通过强相关场景加深了用户对品牌印象。

未来,通过深度学习算法学习受众群体的资料数据,针对不同消费群体,定位符合其确切品味的产品,推送定制个性化广告。另外AI可以利用数据库中的资源,事实地根据受众群体的消费习惯和行为特征,为不同的广告主创造组合出各种不同广告方案。

2、 视频内容语义搜索

视频内容语义搜索,即通过计算机视觉、语音识别和文本理解等技术实现多模知识解析,并通过知识图谱关联和计算,形成对视频的结构化语义理解和搜索。很多用户在进行视频搜索时,只能大致说出自己喜欢或想查找的内容类型,无法第一时间精准输入关键词。基于自然语言的视频语义搜索,可以让用户随心所欲描述自己要查找的视频,无需在繁多的内容结果中艰难地挑选内容。

3、 用户画像

用户画像,即用户信息的标签化。用户标签包括用户的基本标签、内容偏好标签和APP上的行为标签等。这些标签从不同的维度来描述同一个用户。新媒体运营必须弄清楚自己服务对象以及然他们的日常行为、消费偏好、上网习惯、个人喜好等,并将这些数据收集后,通过数据加工分析,产生的一个个标签,构建出一整套完善的用户画像。依托庞大的用户数据,并利用大数据和机器学习能力,帮助企业实现个性化推荐、精准营销。

4、 舆情分析

舆情分析就是根据特定问题的需要,对针对这个问题的舆情进行深层次的思维加工和分析研究,得到相关结论的过程。AI技术在舆情监测和分析系统中的越来越广泛应用。通过利用搜索引擎技术、挖掘技术、语音识别和视频分析等AI技术,对媒体内容敏感词汇过滤、视频关键帧智能分析、音频流智能分析、统计分析,形成舆情简报、分析报告等,为决策层提供全面舆情动态,助力决策层把握时事脉搏。

媒体智能方案介绍

AI已经成为一种新GPT(通用目的技术),被广泛应用在社会活动实践中。媒体智能是AI在媒体场景的应用形态,AI正从信息采集、内容生产、内容分发和管理、内容分控、舆情分析等各个环节深入驱动媒体变革。

媒体智能方案包括三层:基础层、平台层和应用层。该方案在基础层和平台层采用AI产业通用的技术架构,在应用层面上结合行业场景形成了适合该领域需求的软硬件产品和解决方案。

媒体智能架构图

基础层使用云计算提供的大容量存储、可弹性缩放计算、广泛的网络功能。基于稳定可靠的IaaS服务能力,有效拉通数据中心基础设施资源,并通过运营运维一体化门户自动化交付,助力企业构建高可用性和弹性媒体平台。

平台层依托基础层提供的数据、算力、存储、网络、安全等资源,基于人工智能/大数据/多媒体基础云服务,形成了媒体智能的能力服务平台。基于人工智能技术,落地传媒行业视频场景,输出图像识别、自然语言、人脸识别、内容审核等能力。为满足多种业务场景需要,大数据服务提供了数据采集清洗、数据处理分析、数据治理等应用。多媒体基础云服务提供高性能、低时延、清晰流畅、安全稳定的视频云服务,包括云转码、云直播、云点播。

在媒体应用层,人工智能与媒体行业应用场景融合,在媒体生产、媒体分发、媒体运营等应用方向落地。在媒体生产方面,基于机器写作、智能剪辑、虚拟主播、图像超分等技术的人机协作实现了内容生产机制的升级。在媒体分发方面,基于智能推荐、数据挖掘、语音交互等技术的智能传播塑造了媒体新型传播模式。在媒体运营方面,用户画像、智能播放,效果评估、广告智能等技术提高了媒体运营管理效率。

结束语

AI与大数据、云计算、5G、区块链等新兴科技一同带动了媒体行业业务流程和生态体系翻天覆地的变化。人工智能技术不仅重塑了新闻生产的整个业务流程,从内容生产自动化,到智能分发精准化,再到内容运营管理便捷化,而且还催生出新的媒体业态。机器人新闻、虚拟主播等新媒体业态将不断涌现。而在新兴媒体业态传播体系中算法和用户权重越来越大。未来,媒体智能将能够更好地感知受众的情绪变化,推送更贴近用户心境的更有温度的新闻信息产品。

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