人工智能赋能传媒技术，实现流程再造
2020年的新画卷正在徐徐展开。在前两个十年里，大规模gpu服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术得以实际应用，人类社会相继迎来了互联网时代、大数据时代和人工智能时代。
回顾整个2019年，人工智能吸引了来自政府、科技巨头和学术界的大量关注。就商业化而言，据普华永道（pwc）预计，到2030年人工智能将为全球经济贡献15.7万亿美元，其中媒体与娱乐技术走入深度应用区。
ai深度再造媒体流程。如果说，记者与写稿机器人等人工智能辅助工具的关系，还曾一度被渲染得富有冲突和争议性，人们还充满惶恐。那么，现如今技术则不再被简单地视为“门外的野蛮人”。过去一年里，在媒体行业，ai更全面、深刻地发挥了影响。这虽然不是什么惊天动地般的“突破”，但是对于技术和媒体的发展交互，却意义非凡。
随着5g时代的到来，内容供给，尤其是视音频内容的供给实现了智能化。5月，《人民日报》也推出了自己的人工智能虚拟主播“果果”。在系统中输入文字稿，几分钟后“果果”就能流畅地将新闻播报出来。两会期间，新华社推出的首款ai合成主播“新小萌”吸引了不少观众的注意，让很多人都不敢相信这竟然是个虚拟人物。光明网则上线了新闻可视化，述职人与智能影像之间实时交互，智能影像可视化图形可跟随述职人的语言实时呈现，据悉此技术服务由国内人工智能技术企业影谱科技提供。
随着人工智能时代的到来，媒体对内容生产需求产生了怎样的变化？路透社首席运营官reg chua认为：“我们需要建立起能够吸引更多人兴趣的一对一模型。”为了满足人们对内容多样、特殊的口味需求，2019年年初，bbc开发了一项名为salco（semi-automated local content半自动生产本地内容）的实验项目，借助这一工具，读者每天看本地新闻时，还可实时了解本地医院的急诊情况。这也是目前bbc新闻实验室与编辑部的最佳合作范例。
影谱科技技术负责人认为：“5g与ai到来的时代，人机协同内容共生，ai成为下一代传媒与娱乐发展的基础技术。”影谱科技开发一套ai生成视频内容的技术引擎agc，该技术可基于用户的喜好及技术应用者的需求自动生产符合场景需求的短视频、视频内片段、虚拟主持人等ai智能影像，通过ai算法生成的内容引擎，可为播客的每个听众提供独特的叙述和角色。
“该技术可一定程度上缓解高质量内容生产力不足情况”，一位传媒内容主管表示，“影谱与一些广电媒体的内容可视化实践是一个典型的ai生产内容场景。在生产成本飞涨的时代，自动生成的视频是超个性化内容和机器产生的创造力的有前途的模型”。
有趣的是，今年7月netflix财报披露称公司正在研究利用ai生成预告片。很快，netflix就可以快速、大量地，对海量内容自动生成预告。在降低剪辑师人工成本的同时，这千人千面的预告片，又会增加影片点击率和观看时长。早在2016年时，21世纪福克斯和ibm就推出了watson系统给自家的惊悚片morgan自动生成预告片了，只不过不能像netflix这大批量自动化。
这背后的原理相通：第一步的“识别”是基础，第二步的“生成”则是应用。第一步，识别并理解内容，系统对非结构化数据进行结构化自准备，对结构化数据进行帧内容识别。比如，进行复杂环境下的人脸识别，如演员姓名对应、谁是主角、谁是群演，同时进行物体识别、场景识别，如“公园里”，“家里近景”等等。此外，会对台词、配乐分析，识别情感，是惊悚还是温情，一目了然。第二步，根据既定工业化流程生成既定视频，这需要机器深度学习、并辅以3d重建等综合计算机视觉技术。
技术的发展，带来了“媒体经济”市场地位和规模的提升。以智能内容生产技术为切入，智能内容市场开拓出了更多的信息需求场景。这种变化，也为传统的以视觉信息为主的媒体，提出了更多的思考：内容的概念外延可以有多宽阔？在新渠道、新场景随着技术不断被“开垦”出来，媒体如何与技术共舞？如何与技术巨头合作？
种种迹象表明，许多媒体已经深刻关注到智能内容对于业务的有效补充——视频革命。除了利用自动化技术，将原有的文本内容转换为视频内容外，越来越多的媒体还将为ai辅助生产视频作为内容第一载体。
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ai深度再造媒体流程。如果说，记者与写稿机器人等人工智能辅助工具的关系，还曾一度被渲染得富有冲突和争议性，人们还充满惶恐。那么，现如今技术则不再被简单地视为“门外的野蛮人”。过去一年里，在媒体行业，ai更全面、深刻地发挥了影响。这虽然不是什么惊天动地般的“突破”，但是对于技术和媒体的发展交互，却意义非凡。
随着5g时代的到来，内容供给，尤其是视音频内容的供给实现了智能化。5月，《人民日报》也推出了自己的人工智能虚拟主播“果果”。在系统中输入文字稿，几分钟后“果果”就能流畅地将新闻播报出来。两会期间，新华社推出的首款ai合成主播“新小萌”吸引了不少观众的注意，让很多人都不敢相信这竟然是个虚拟人物。光明网则上线了新闻可视化，述职人与智能影像之间实时交互，智能影像可视化图形可跟随述职人的语言实时呈现，据悉此技术服务由国内人工智能技术企业影谱科技提供。
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有趣的是，今年7月netflix财报披露称公司正在研究利用ai生成预告片。很快，netflix就可以快速、大量地，对海量内容自动生成预告。在降低剪辑师人工成本的同时，这千人千面的预告片，又会增加影片点击率和观看时长。早在2016年时，21世纪福克斯和ibm就推出了watson系统给自家的惊悚片morgan自动生成预告片了，只不过不能像netflix这大批量自动化。
这背后的原理相通：第一步的“识别”是基础，第二步的“生成”则是应用。第一步，识别并理解内容，系统对非结构化数据进行结构化自准备，对结构化数据进行帧内容识别。比如，进行复杂环境下的人脸识别，如演员姓名对应、谁是主角、谁是群演，同时进行物体识别、场景识别，如“公园里”，“家里近景”等等。此外，会对台词、配乐分析，识别情感，是惊悚还是温情，一目了然。第二步，根据既定工业化流程生成既定视频，这需要机器深度学习、并辅以3d重建等综合计算机视觉技术。
技术的发展，带来了“媒体经济”市场地位和规模的提升。以智能内容生产技术为切入，智能内容市场开拓出了更多的信息需求场景。这种变化，也为传统的以视觉信息为主的媒体，提出了更多的思考：内容的概念外延可以有多宽阔？在新渠道、新场景随着技术不断被“开垦”出来，媒体如何与技术共舞？如何与技术巨头合作？
种种迹象表明，许多媒体已经深刻关注到智能内容对于业务的有效补充——视频革命。除了利用自动化技术，将原有的文本内容转换为视频内容外，越来越多的媒体还将为ai辅助生产视频作为内容第一载体。
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