數字化的視頻媒體本身就是海量的數據，隨著人工智能的突破，如何辨識、理解、解析這些內容，并通過人工智能提供反饋是目前所有科技巨頭關注的焦點：其中圖像識別、語義識別、情節和情緒辨識及搜索是各方都正在解決的問題。
人工智能和云計算正在加速改變各個行業，而媒體娛樂行業可能是其中改變最快的一個。
上周在紐約舉辦的美國廣播電視展覽會(NAB)儼然成為科技巨頭的斗獸場：亞馬遜云服務AWS、IBM以及谷歌均以主要展商的姿態出現，它們在各個論壇和技術討論中向電視臺、電影和廣告公司描述一個相似的未來。
視頻內容不但在云端存儲和播放，其整個制作流程都將可以依托強大的計算能力在云端完成；反過來，這些海量數據將不斷“訓練”人工智能系統，自動為媒體提供一系列有價值的信息：從哈里森福特三十年前出演第一部電影的某個片段，到哪個演員、什么樣的劇情才是此刻觀眾更想看到的。
如果當家神劇《紙牌屋》的成功證明了大數據對內容創作的作用，那么奈飛(Netflix)本身的商業擴張更體現了云端和人工智能對媒體的作用：作為第一家將全部視頻內容轉移到云端的內容商， Netflix 通過亞馬遜云AWS服務擴展到了 130 余個國家，成為真正意義上的全球互聯網電視網絡。
在美國廣播電視展覽會上，媒體和科技巨頭正在探討如何將這一趨勢延伸、擴大。
“二三十年前，技術是媒體公司的后臺部門，負責修電腦管數據，但到了現在，媒體本身已經變成了科技。”IBM全球媒體和娛樂行業主管Peter Guglielmino在展會現場向21世紀經濟報道記者表示。
數字化的視頻媒體本身就是海量的數據，隨著人工智能的突破，如何辨識、理解、解析這些內容，并通過人工智能提供反饋是目前所有科技巨頭關注的焦點：其中圖像識別、語義識別、情節和情緒辨識及搜索是各方都正在解決的問題。
“幾年以前，當談到云計算和人工智能時，不少媒體精英還是一頭霧水，現在所有人都看到了重要性。”Guglielmino表示。
“這是一場系統化的升級，從數字內容的拍攝到上傳，到渲染和剪輯，以及后期人工智能的應用，”數字媒體傳輸和元數據采集創業公司Quine CEO Gunleik Groven向21世紀經濟報道記者表示，他認為，從云服務到人工智能，媒體娛樂的智能轉型還在開始階段。“不管是亞馬遜谷歌還是IBM，都在盡力搭建一個更加連通的媒體拼圖。”
轉向云端：從why到how
“對媒體來說，對于向云端轉移，大家已經開始從問為什么，到問怎么做的階段。”Guglielmino表示。
從NAB現場來看，不管是微軟的Azure，還是IBM、谷歌的云服務，都被眾多廠商提及。而說到媒體和云服務合作的先例，Netflix的故事無法被忽視。
2008年8月，Netflix遭遇嚴重的數據庫損壞事件，連續三天無法向成員用戶寄送DVD光碟，從那時起， Netflix意識到，線下數據中心的關系數據垂直擴展的單點數據系統容易發生問題，必須轉向高可靠的、水平擴展的云端分布式系統。
從那個事件到完成轉向亞馬遜云端網絡服務的真正轉換，Netflix花費了七年時間。在2016年1月，Netflix宣布完成了云端的遷移，關閉所有的自己的流媒體服務數據中心。
遷移到云端已為Netflix帶來多項利益。
一方面是體量。相比于2008 年，他們現在的流媒體用戶增加了七倍，用戶平均觀看時間同時提高，八年內用戶整體觀看量增長了三個數量級。
Netflix本身一直在不斷地迅速演進，各項功能越來越倚賴新的資源和不斷增長的數據體量。要支持這樣迅速的增長僅靠我們自己的數據中心已力不從心。云的彈性允許其分分鐘內添加數以千計的虛擬服務器和千萬億字節計的存儲能力，Netflix充分利用AWS覆蓋全球的服務云區，動態調整服務網絡，擴展全球網絡服務能力，竭力為全球成員用戶打造更好、更滿意的流媒體服務體驗。
此外， 云端也提高了Netflix服務的時段覆蓋。在本地數據中心發生過數次故障后，盡管在云端也不可避免地遇到過一些麻煩 ， 但整體的時間覆蓋率一直在穩定地提高，幾乎已接近期望中的99.99%不停機運行的目標。
建立云上視頻能力
“只有一個云服務器是遠遠不夠的，更重要的是在這個基礎上能夠提供怎樣的服務。”Quine CEO Gunleik Groven表示，“一個顯著的趨勢是，科技巨頭在馬不停蹄地并購原來細分媒體領域的服務公司，以把文件上傳、渲染、轉碼等具體視頻媒體技能轉化到自己的平臺之中。”
早在2013年，IBM就收購了由私人控股的大文件傳輸技術公司Aspera.
Aspera的傳輸技術，能夠削減大型數據文件的傳輸時間。一份容量為24GB的大型數據文件，如傳輸到地球另一端通常情況下需要26小時，但Aspera的技術僅需30秒。Aspera采用的高速傳輸技術名為“fasp”，打破了當前制約寬帶傳輸速率的瓶頸。
在Aspera當前的客戶當中，還有一些視頻服務商，比如Netflix和環球影業等，這些視頻服務商都不希望自己的數據在傳統的網絡上受阻。
在2015年，亞馬遜以5億美元收購了視頻技術公司Elemental，將其整合AWS的視頻技術的一部分，成立了視頻云開放平臺，將視頻云技術開放給開發者，實現視頻的包括接收、轉碼和存儲、彈性擴容等等諸多與計算相關的功能。
今年3月，亞馬遜AWS對Thinkbox軟件進行了收購，此次收購意味著：除基本的云計算服務外，為其客戶添加更多的實用性工具，主要是針對視頻和更廣泛的視覺媒體行業的媒體設計和內容創建的解決方案。
據了解，Thinkbox已提供的服務的示例包括用于渲染管理、幾何緩存和粒子網格劃分的系統以及一系列粒子渲染解決方案的其他工具。其解決方案目前已設計用于內部部署和基于云的工作。
盡管亞馬遜沒有相關材料顯示對于Thinkbox的定位，然而基于全球媒體數字視頻內容的大幅增長，相關猜測認為：其將建立和銷售更多服務，開發企業轉向亞馬遜為其提供后端支持，幫助其不僅提供內容，而且創建內容。
在各家平臺爭搶視頻公司后，微軟的云平臺Azure也不甘示弱。今年4月，微軟宣布與全球領先的媒體技術提供商合作，為世界范圍內的媒體機構、企業用戶以及獨立藝術家們提供制作、分發、媒體價值化的工具。
作為協議的一部分，Avid選擇 Microsoft Azure作為其首選的云托管平臺，并且將發展及推出一系列軟件即服務(SaaS)和平臺即服務(PaaS)的服務模式，此服務架構在Avid MediaCentral平臺之上，它是行業最開放、整合緊密且高效的平臺，專為媒體行業而設計。
通過建立在行業最先進、最綜合的Avid創意工具和媒體工作流程解決方案之上的基于云的服務，戰略云聯盟將使媒體機構及創意專業人士能夠快速及輕松地平衡效率、靈活性及敏捷性——Avid靈活的授權、部署方式使之成為可能。通過公司新的媒體工作流程、新的操作能力及新的商業機會，云還能夠驅動行業創新。
人工智能識別能力
把存儲、剪輯等一系列流程都在云上解決并非科技發展的目標，運用人工智能來分析和識別數據，更好服務于內容創作才是更重要的。
Peter Guglielmino向21世紀經濟報道記者表示，IBM剛剛針對媒體推出了 IBM Waston Media，通過從媒體和娛樂公司的視頻庫內容中提取海量數據，可以讓這些公司對其視頻庫有更深的認識。這些海量數據包括可視化數據(人或物)、文字和音頻提示(標注和聲音)、情感提示(語氣)以及其他一些特性如地點等。當各媒體和娛樂公司有了這樣的數據儲備后，它們能更好地為消費者提供參與式體驗，以及為廣告商提供更好的匹配。
在剛剛過去的9月份美國網球公開賽中，IBM沃森媒體的“識別對焦”(Cognitive Highlight)功能使用人工智能實時分析選手和觀眾。在比賽期間，該系統一直在監控七個不同的美國網球公開賽場地，分析球速、球員跑動距離以及觀眾的歡呼次數等，以便將其分配給“整體興奮”得分。所有這些數據都是由沃森處理的，然后將出現在美國網球公開賽應用程序和USTA Facebook頁面上。
此外，“Cognitive Highlight”的新功能加入了已“委托”給Watson的任務列表中，包括收集和分析統計信息以向電視臺提供信息，積極監控美國網球公開賽官網以防范安全威脅，并擴大規模以適應比賽前后網絡流量的大幅增長。
半島電視臺已經開始了這樣的嘗試。半島電視臺副臺長阿布格拉認為，人工智能和大數據很有可能在未來重塑新聞編輯室。阿布格拉指出，大約一年以前，半島電視臺就開始通過面部識別、語音翻譯和情感分析來分析其內容，“我們正在搞清楚，那個家伙到底是怎么生氣的？聲音是什么時候發出的？人們在什么時刻歡呼？”
他表示，增強、豐富元數據只能通過一個非常聰明的人工智能平臺來實現。“我們盡管擁有大量的內容，但無法在沒有云計算和強大的人工智能的情況下實現這個目標。”阿布格拉說。
阿布格拉指出，“為了實現它，我們需要確保我們做出了正確的判斷。有些不是依靠你自己就能實現的，你需要支持的技術來幫你重塑思維，甚至做出明智的決定。”
除了應用人工智能分析其內容外，半島電視臺還在利用大數據來挖掘可能隱藏在其20年新聞節目檔案中的信息。例如，分析員認為，一位政治家在某一國家發表演講時使用了一個句子，然后試圖辨別出與他所作出的某項政策決定有關。“有很多的可能性。”阿布格拉說，“你必須數字化，然后分析。”
Peter Guglielmino向21世紀經濟報道記者表示，從技術發展和需求來看，追求高效快捷的新聞和體育是目前媒體系統的最早應用，但未來必將深入到廣告、電影、電視制作中。
“內容制作是一個千億市場，每個人都在加油沖刺。”Guglielmino說。
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