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BAT、科大訊飛、影譜科技等助力媒體智能變革

時間:2019-10-19, 來源:互聯網, 資訊類別:行業統計

隨著人工智能、5G等新一代信息技術加速釋放動能,對于媒體業態而言,加快發揮AI在媒體應用和融合轉型中的重要作用亟不可待。近年來,美國、英國、日本等世界各國均在政策層面不斷推出媒體人工智能發展準則和計劃,而我國自2000年發布《互聯網信息服務管理辦法》以來至今,已陸續出臺近百份涉及“網絡媒體”、“互聯網媒體”等政策,特別是在2019年1月25日,中共中央政治局在人民日報社就全媒體時代和媒體融合發展舉行第十二次集體學習。會議指出,從全球范圍看,媒體智能化進入快速發展階段,我們要增強緊迫感和使命感,推動關鍵核心技術自主創新不斷實現突破,探索將人工智能運用在新聞采集、生產、分發、接收、反饋中,用主流價值導向駕馭“算法”,全面提高輿論引導能力。

近日,由北京大學新媒體研究院主辦的“第二屆全國縣級融媒體中心建設高峰論壇”于京順利舉行、北京大學副校長王博、中國網絡社會組織聯合會會長任賢良、人民日報副總編輯張首映等發表致辭,經濟日報、光明網、中國傳媒大學、中廣電廣播電影電視設計研究院等媒體高校機構負責人,新浪微博、快手科技、騰訊等互聯網科技企業高管百余人參與探討。

論壇以“智能時代的媒體融合發展趨勢”為主題,北京大學在現場發布《媒體人工智能發展報告(2019)》(以下簡稱《報告》)。該《報告》重點梳理了人工智能技術在國內媒體中的應用情況,厘清人工智能技術給媒體帶來的利弊,透析人工智能技術在媒體中的未來應用方向勢在必行。報告特別指出,人工智能技術的突飛猛進帶動了媒體行業飛速發展,從內容生產自動化,到智能分發精準化,再到內容形態多樣化和運營管理系統化,媒體生態體系每個環節都發生著翻天覆地變化。

北京大學新媒體研究院副教授、北京大學互聯網發展研究中心主任田麗表示,在政策的傾斜扶持和市場的白熱競爭下,我國的許多媒體都開始引進人工智能技術,從最為普遍的效果檢測反饋到需要大量成本投入的智能剪輯和虛擬現實新聞都有所涉及,人工智能對媒體的滲透越發深入,結合越發緊密,媒體的發展越發高效智能。

AI讓媒體生產自動創意化

在人工智能技術輔助下,簡單的新聞文字可自動編輯,信息采集將更為全面快捷,翻譯與轉換可同步進行;隨著技術進一步發展,虛擬主播、虛擬演播室、集成機器人也將會更普遍地應用到一些簡單交流場景中。如,新華社推出寫作機器人“快筆小新”、封面新聞與阿里云合作的寫稿機器人“小封”、錢江晚報與微軟共同打造的機器人記者“小冰”等,可進行簡單人工智能寫作;人民日報社打造“中央廚房”系統平臺、科大訊飛推出可實現中英離線互譯的“曉譯翻譯機”等,則可輔助記者快速打造深度新聞。

此外,國內人工智能企業影譜科技,可通過智能影像生產技術,支持大批量數字內容視頻化,并實現視頻自動化加工以及視頻同步生成,是一種全新的視頻影像生產方式,曾在兩會期間成功應用,為媒體提供了全息可視化新聞報道的技術支持,同時也在探索虛擬演播室、虛擬主播等創新報道模式。

AI讓媒體分發個性精準化

不論是媒體內容機構想要獲得更多用戶青睞、取得更大商業效益,還是用戶從大量信息中獲取想要內容,都需要個性化推送來實現。現階段智能分發技術已可做到通過分析用戶屬性進行個性化推送,大大節省人工分發時間,使分發更有針對性和效率。

例如今日頭條建立了高并發、高可用、低延時的大規模推薦系統,引入“算法排序”“人工運營”和“A/B test+投票”等機制;快手的智能推薦技術深入產品骨髓,在視頻生產、廣告推薦等多角度均有應用;影譜科技使用基于特征的推薦系統架構,可將新聞輿論導向、新聞事件的社會效應等新聞價值理念融入算法設計中,將新聞價值算法化和模型化。

AI讓媒體管理運營高效便捷化

在媒體內容管理方面,人工智能技術應用主要集中在自然語言處理和圖像處理等領域。目前已可篩查色情、暴力、恐怖、涉政等圖文視聽信息,在用戶管理與人機互動領域應用也較為普遍,自動內容標注與效果分析也大大提高了媒體運作效率。

華為云推出的內容審核服務涵蓋了文本內容檢測、涉政敏感檢測、視頻內容審核、圖片內容檢測、圖像反黃檢測等;百度智能媒體庫采用自然語言理解、圖片識別、視音頻識別、知識圖譜、智能標引等人工智能技術,擁有媒體資源的數字化、分析理解、編目、智能推薦索引、存儲、管理與一體化等功能;影譜科技結合知識圖譜系統和人工智能識別系統,可提供精確到幀的自動化視頻結構化服務,并將所識別內容用于視頻內容管理和結果審核等,其開發的快速集錦生產系統、視頻智能剪輯合成系統,已在效率提升、資源挖掘、貼合觀眾需求等方面,為體育賽事視頻集錦剪輯帶來了更多維度的新變化。

《報告》還指出,據北京大學互聯網發展研究中心的不完全統計,目前我國人工智能技術在媒體行業各個環節應用中,效果檢測占比達43.3%,應用比率最高;其次是內容生產、媒介形式、運營管理,各占比23.3%;隨后是內容分發、企業管理、用戶運營管理。總體而言,人工智能技術在國內媒體行業中呈現出應用領域不平衡、應用廣度不足、應用深度不夠等問題,培養媒體產業鏈和改善產業格局更是今后發展的重中之重。

展望未來,更多傳統媒體將走向媒體內容視聽化、視聽內容短視頻化階段,人工智能技術將使媒體融合轉型變得更加迅速精準。可以預見,未來整個媒體行業將在人工智能技術助力下,完美解決原生與新生問題的同時,開啟媒體融合新時代。

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