人工智能（AI）正導(dǎo)致媒體搜索、制作、分配和消費(fèi)方式發(fā)生天翻地覆的變化。
最近全世界注意力轉(zhuǎn)向人工智能的根本原因是眾所周知的數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）。盡管主要被用于商業(yè)環(huán)境，但數(shù)字化轉(zhuǎn)型廣泛影響很多領(lǐng)域，不僅僅是電視媒體和娛樂業(yè)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在影響公共和商業(yè)部門、眾多的組織活動(dòng)、業(yè)務(wù)流程管理（BPM）、社交媒體，以及從政府到教育的公共機(jī)構(gòu)。
這種席卷全行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型某種程度上得到AI重視力度和功能增加以及機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用的促進(jìn)。DX、AI和ML為云端或偶爾在本地的增強(qiáng)服務(wù)。AI觸及的應(yīng)用可從包括蘋果iPhone、谷歌AI、IBM沃森和越來越多的其它設(shè)備獲得。
智能服務(wù)
多種適用于廣播、新聞和體育的新服務(wù)正在把AI作為其內(nèi)容創(chuàng)作、識(shí)別、匯編和分配引擎的一部分。在視頻業(yè)，我們現(xiàn)在正遭遇視頻內(nèi)容搜索、制作、分配和消費(fèi)方式的巨變。感知計(jì)算正轉(zhuǎn)變我們使用和產(chǎn)生視頻的方式。視頻定制（AI一種頻繁的輸出）正在使我們看到視頻消費(fèi)方式及其正被分配的場(chǎng)所和方式的持續(xù)增強(qiáng)。
功能上，利用AI的工作流程始于用預(yù)測(cè)引擎提取元數(shù)據(jù)的智能內(nèi)容管理功能采集文件的這一點(diǎn)?；贏I的引擎決定流程、主題、相關(guān)性及其它接著高精準(zhǔn)度產(chǎn)生相關(guān)的搜索成分的屬性。AI位于以計(jì)算為中心的食物鏈的頂端（圖1）。
其它適用的基于AI的服務(wù)包括廣告核實(shí)以及跟蹤和查證品牌名稱提及、商標(biāo)和產(chǎn)品描述的贊助效果。對(duì)于新聞節(jié)目，AI技術(shù)將分類本地和全國范圍的新聞報(bào)道、采訪、突發(fā)新聞和特寫或?qū)ｎ}節(jié)目。對(duì)于體育節(jié)目，運(yùn)動(dòng)員識(shí)別和積累的比賽或比分?jǐn)?shù)據(jù)被用于自動(dòng)產(chǎn)生比人工能做到的更相關(guān)的比賽或統(tǒng)計(jì)資料組合，并且是實(shí)時(shí)做到。
超越簡單的識(shí)別
AI不只是關(guān)于面部識(shí)別或場(chǎng)地分類或文字/語音翻譯。AI采用機(jī)器學(xué)習(xí)，而非數(shù)據(jù)挖掘。對(duì)媒體應(yīng)用，AI是搜索引擎中一個(gè)關(guān)鍵的支持手段，舉個(gè)例子，它利用復(fù)雜巧妙的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法編目圖像和聲音，用于元數(shù)據(jù)提取或收集。減少分類或標(biāo)記圖像和聲音所需的手工人機(jī)交互量既補(bǔ)充又增加歸檔和編目平臺(tái)的新價(jià)值，而現(xiàn)在AI令這些應(yīng)用有更深一步的發(fā)展。索引（以前的人工后期攝取工作）現(xiàn)在能夠在視頻攝取和制作過程開始的瞬間啟動(dòng)。基于導(dǎo)出的元數(shù)據(jù)，利用AI能夠立即建立實(shí)時(shí)搜索。而信息可與其他人（包括用戶及其它基于AI的數(shù)據(jù)庫和資料庫）即時(shí)共享（權(quán)限有待審批）。
基于云
這些新索引平臺(tái)中，很多完全以基于云的模式建立。利用語音和目標(biāo)識(shí)別，直播和預(yù)制作的視頻片段可被精確到幀檢索。在以前先進(jìn)的自動(dòng)化索引只是檢測(cè)場(chǎng)景變化的地方，現(xiàn)在智能資源補(bǔ)充能夠利用從其它分析收集結(jié)果的信息去查明如幀內(nèi)的人物、不可見說話人的語音或動(dòng)作識(shí)別（如果鏡頭內(nèi)的物體為動(dòng)物、建筑、汽車等），以及根據(jù)數(shù)據(jù)庫和來自其它畫面的說明查明鏡頭在什么地點(diǎn)拍攝。這一切在第一輪有80%-85%的可靠性；未來幾輪有更高的精確度。
AI允許服務(wù)業(yè)建立學(xué)習(xí)之前的識(shí)別的信息庫，這反過來提高準(zhǔn)確度并且加速每個(gè)任務(wù)的加索引和編目時(shí)間。系統(tǒng)看到、收集和確證內(nèi)容越多，這些解決方案就變得更好和更快。圖2表示2016年美國公司較常見的AI應(yīng)用，而這些應(yīng)用正飛快擴(kuò)增。
對(duì)廣播公司的吸引力
AI用于廣播充分利用能夠理解觀眾需求的機(jī)器使用效率，用數(shù)據(jù)管理和過濾技術(shù)分析特定主題的內(nèi)容，然后創(chuàng)建適用于各個(gè)人、地點(diǎn)和這些人相互作用且植入畫面內(nèi)的內(nèi)容。這些應(yīng)用對(duì)接受原始/直播內(nèi)容并且將它濃縮為可拼接在一起的粗剪內(nèi)容供快速發(fā)布給OTT或移動(dòng)設(shè)備特別有用。
AI概念簡直就是“打開了節(jié)目制作和分發(fā)的水閘，”TVU網(wǎng)絡(luò)公司CEO Paul Shen表示。將之前的人為障礙從制作過程中消除，數(shù)字和廣播節(jié)目部門能夠在全部頻道上為如直播或錄播信號(hào)這樣的原始素材建立一個(gè)集中式搜索引擎。
此外，AI集成幫助傳媒公司用更恰當(dāng)?shù)墓?jié)目和廣告更精準(zhǔn)地瞄準(zhǔn)特定的觀眾，這與臉譜網(wǎng)和推特這樣的社交媒體沒什么不同。這些實(shí)體全都在利用不同程度的AI和ML。
連接戰(zhàn)略
利用新興技術(shù)的潛力和機(jī)會(huì)，數(shù)字轉(zhuǎn)型有助于創(chuàng)造和優(yōu)化新能力。不過，DX旅程需要一種通過清晰路線圖制定的分階段方式。利益相關(guān)者必須展望一個(gè)跨越孤島的連接世界，擁有一個(gè)解除內(nèi)外制約的戰(zhàn)略，在DX成為未來事實(shí)上存在的終點(diǎn)位置時(shí)，估量將持續(xù)發(fā)展的最終目標(biāo)。
物聯(lián)網(wǎng)也有助于促進(jìn)這個(gè)連接戰(zhàn)略概念，由此以前局限于高級(jí)設(shè)計(jì)、架構(gòu)和計(jì)劃開發(fā)的系統(tǒng)現(xiàn)在正向媒體和內(nèi)容轉(zhuǎn)移。
為業(yè)務(wù)或生產(chǎn)仔細(xì)安排經(jīng)營活動(dòng)的能力現(xiàn)在正被用于日常消費(fèi)產(chǎn)品，如智能家庭、報(bào)警監(jiān)控和自動(dòng)駕駛汽車。由于創(chuàng)作的內(nèi)容激增以及觀眾想更快更好地觀看更多內(nèi)容，AI必須應(yīng)用于廣播、媒體和娛樂以便滿足這種渴求。
謹(jǐn)防炒作
不熟悉的術(shù)語帶來可能導(dǎo)致困惑的充滿焦慮的市場(chǎng)機(jī)遇。
專門用語之一的DX也不例外。與任何新興和/或顛覆性技術(shù)一樣，存在尋找或選擇那些提供令人心動(dòng)產(chǎn)品或宣稱能夠在一個(gè)產(chǎn)品內(nèi)滿足你全部要求的那些科技公司的趨勢(shì)。但由于一般說來數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)被視為“行業(yè)不可知”，而且可能包含多種情況下的很多產(chǎn)品，因此令人夠煩。
DX應(yīng)從商業(yè)目標(biāo)、確定挑戰(zhàn)、探討當(dāng)前和未來的客戶或需求開始，然后把這些結(jié)果應(yīng)用于機(jī)構(gòu)環(huán)境中。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型通常以不同速度發(fā)生。DX產(chǎn)生協(xié)同增效的新合作關(guān)系。DX能夠把顛覆性實(shí)體（技術(shù)和機(jī)構(gòu)）融入?yún)f(xié)調(diào)的實(shí)體。但要注意，簡單地選擇一個(gè)產(chǎn)品而不了解和預(yù)測(cè)對(duì)機(jī)構(gòu)（及其合作伙伴）的總體影響對(duì)DX挑戰(zhàn)的成功可能是不利的。
從使較大運(yùn)營商適者生存或死亡的意義上說，一些提供商確實(shí)是破壞性的——這只是議題的一部分。
基于AI的解決方案的可能采用者可向新初創(chuàng)企業(yè)以及我們后來聽到的技術(shù)成功故事學(xué)習(xí)。我們只是剛剛開始看到AI和ML帶給工作流程和運(yùn)作（如配備自動(dòng)化內(nèi)容識(shí)別或內(nèi)容匯編的媒體資產(chǎn)管理）的深度和相互作用。