在當今快速發展的環境中，對高質量、多樣化和個性化內容的需求正在飆升。然而，傳統的存儲方式難以跟上這種激增，暴露出它們在滿足行業不斷變化的要求方面的不足。人工智能（AI）是一股正在重塑媒體資產存儲、組織和訪問方式的顛覆性的力量。

本文探討媒體和娛樂業由將AI集成到內容存儲解決方案所推動的正在進行的轉換。除了單純數據管理之外，這種轉變還代表著行業的一個重要時刻，釋放前所未有的創造力和創新。

傳統存儲系統面臨的挑戰

當今的媒體和娛樂公司正面臨著視頻庫規模前所未有的激增，包括數年甚至數十年的內容。如今，高質量的視頻內容很容易被創作出來，這推動了視頻內容的劇增。此外，各種規模的企業越來越多地利用視頻與他們的觀眾和合作伙伴建立聯系。

然而，許多媒體資產缺少適當的元數據標記，這對旨在重新利用和貨幣化其內容的媒體和娛樂公司構成了重大挑戰。編輯和后期制作團隊無法承擔花費數小時搜索某片段的費用，也不符合成本效益。

雖然較新的內容通常接受元數據分配，但這種元數據的有用性可能受到限制。制作團隊經常用季、集、關鍵詞等基本細節標記原創內容，這可能無法滿足營銷和推廣團隊的獨特要求。

此外，媒體和娛樂公司內容庫的價值往往很大程度上依賴于一小群人。對于媒體公司來說，依靠幾位對所有錄制內容都有全面了解的制作專家是很常見的。這種依賴關系造成了瓶頸，特別是當多個團隊同時需要訪問歷史內容時，導致工作流程內的延遲。

此外，傳統的資產管理系統是復雜的，只有少數經過培訓的編輯才能有效地駕馭它們。簡化對素材的訪問對媒體和娛樂公司來說至關重要，使得任何人都可進行簡單的搜索并迅速找到所需的數字資產。

AI存儲改變媒體和娛樂行業的主要方式

AI已經成為媒體與娛樂行業的游戲規則改變者，它徹底改變媒體資產的存儲和組織方式，以滿足行業不斷變化的需求。借助AI賦能的存儲解決方案，媒體公司可以為數據管理帶來無與倫比的效率，并營造一個促進內容創造力和創新的環境。

AI存儲改變內容創作的一個重要方式是通過前所未有的方式促進邊緣內容處理。與僅僅依賴基于云的處理方式（即數據上傳和被發送回之前做出決策是在異地）不同，邊緣AI可以在數據收集點實現實時決策。

這意味著現場生成的大量視頻內容，無論是在制作演播室、影棚還是體育場館，都可以在本地處理。例如，通過將體育賽事的現場攝像機傳輸信號饋送到AI賦能的本地存儲系統中，內容創作者可以快速識別關鍵鏡頭，并將其傳輸回演播室用于現場直播、集錦制作或未來分發。  

此外，AI正在徹底改變個性化的內容分發，而不僅僅是節目選擇。新聞節目現在可以根據個人興趣挑選播出，內容可以用首選語言發布，這一切都要歸功于從用戶偏好中學習的AI算法。然而，這種個性化內容分發的效力在很大程度上依賴于先進的存儲解決方案有效地支持這些算法。

AI賦能的技術還促進了自動對象識別、編輯和語義搜索等先進功能。語義搜索極大地加速了內容檢索，使編輯能夠快速定位媒體文件中的特定時刻，例如每次棒球運動員在比賽中打出全壘打。這增強了觀眾的內容發現，改善了他們的整體體驗。

此外，生成式人工智能（GenAI）正在取得重大進展，簡化了諸如創建剪輯、燈光效果等任務。最終，GenAI提高了效率和準確性，最終使內容創作者能夠以更低的成本提供高質量的視頻服務。通過提供類似這些的附加服務，服務提供商可以在提供獨特服務的同時向上銷售高級功能。

AI驅動的內容存儲和管理的演變

AI驅動的內容存儲和管理解決方案的未來正朝著混合云和邊緣發展。在邊緣實施AI，可以讓媒體企業在時間至關重要時直接在現場進行深度分析和元數據強化，減輕集中式或云存儲系統的負擔。

在混合設置中，媒體公司保留了將基于云的AI用于特定功能的選擇，例如運行尚未部署到邊緣設備的算法，或者用于處理事先未預處理已從邊緣設備遷移而來的數據，例如檔案數據。

智能運維（AIOps）在媒體和娛樂業也很有前景。AIOps自動化為不同應用場景確定最合適的存儲層的過程，簡化了編輯期間的訪問，并確保在存儲期間對攻擊提供強大的保護。通過自動化存儲管理任務，AIOps不僅降低了成本和安全風險，還允許內容創建者將更多時間分配給創造性工作。

結論

由于傳統的媒體存儲方法難以跟上個性化內容的要求，AI正在為媒體和娛樂工作流程注入新的活力。通過采用AI賦能的內容存儲系統，媒體和娛樂公司可以更快、更高效、更經濟地訪問視頻片段，使他們能夠重新利用其內容并將其貨幣化，以保持長期業務成功。