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BAT、科大讯飞、影谱科技等助力媒体智能变革

2019-10-19 07:10 次阅读

随着人工智能、5G等新一代信息技术加速释放动能,对于媒体业态而言,加快发挥AI在媒体应用和融合转型中的重要作用亟不可待。近年来,美国、英国、日本等世界各国均在政策层面不断推出媒体人工智能发展准则和计划,而我国自2000年发布《互联网信息服务管理办法》以来至今,已陆续出台近百份涉及“网络媒体”、“互联网媒体”等政策,特别是在2019年1月25日,中共中央政治局在人民日报社就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习。会议指出,从全球范围看,媒体智能化进入快速发展阶段,我们要增强紧迫感和使命感,推动关键核心技术自主创新不断实现突破,探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中,用主流价值导向驾驭“算法”,全面提高舆论引导能力。

近日,由北京大学新媒体研究院主办的“第二届全国县级融媒体中心建设高峰论坛”于京顺利举行、北京大学副校长王博、中国网络社会组织联合会会长任贤良、人民日报副总编辑张首映等发表致辞,经济日报、光明网、中国传媒大学、中广电广播电影电视设计研究院等媒体高校机构负责人,新浪微博、快手科技、腾讯等互联网科技企业高管百余人参与探讨。

论坛以“智能时代的媒体融合发展趋势”为主题,北京大学在现场发布《媒体人工智能发展报告(2019)》(以下简称《报告》)。该《报告》重点梳理了人工智能技术在国内媒体中的应用情况,厘清人工智能技术给媒体带来的利弊,透析人工智能技术在媒体中的未来应用方向势在必行。报告特别指出,人工智能技术的突飞猛进带动了媒体行业飞速发展,从内容生产自动化,到智能分发精准化,再到内容形态多样化和运营管理系统化,媒体生态体系每个环节都发生着翻天覆地变化。

图:助力媒体各环节的人工智能代表企业

北京大学新媒体研究院副教授、北京大学互联网发展研究中心主任田丽表示,在政策的倾斜扶持和市场的白热竞争下,我国的许多媒体都开始引进人工智能技术,从最为普遍的效果检测反馈到需要大量成本投入的智能剪辑和虚拟现实新闻都有所涉及,人工智能对媒体的渗透越发深入,结合越发紧密,媒体的发展越发高效智能。

AI让媒体生产自动创意化

在人工智能技术辅助下,简单的新闻文字可自动编辑,信息采集将更为全面快捷,翻译与转换可同步进行;随着技术进一步发展,虚拟主播、虚拟演播室、集成机器人也将会更普遍地应用到一些简单交流场景中。如,新华社推出写作机器人“快笔小新”、封面新闻与阿里云合作的写稿机器人“小封”、钱江晚报与微软共同打造的机器人记者“小冰”等,可进行简单人工智能写作;人民日报社打造“中央厨房”系统平台、科大讯飞推出可实现中英离线互译的“晓译翻译机”等,则可辅助记者快速打造深度新闻。

此外,国内人工智能企业影谱科技,可通过智能影像生产技术,支持大批量数字内容视频化,并实现视频自动化加工以及视频同步生成,是一种全新的视频影像生产方式,曾在两会期间成功应用,为媒体提供了全息可视化新闻报道的技术支持,同时也在探索虚拟演播室、虚拟主播等创新报道模式。

AI让媒体分发个性精准化

不论是媒体内容机构想要获得更多用户青睐、取得更大商业效益,还是用户从大量信息中获取想要内容,都需要个性化推送来实现。现阶段智能分发技术已可做到通过分析用户属性进行个性化推送,大大节省人工分发时间,使分发更有针对性和效率。

例如今日头条建立了高并发、高可用、低延时的大规模推荐系统,引入“算法排序”“人工运营”和“A/B test+投票”等机制;快手的智能推荐技术深入产品骨髓,在视频生产、广告推荐等多角度均有应用;影谱科技使用基于特征的推荐系统架构,可将新闻舆论导向、新闻事件的社会效应等新闻价值理念融入算法设计中,将新闻价值算法化和模型化。

AI让媒体管理运营高效便捷化

在媒体内容管理方面,人工智能技术应用主要集中在自然语言处理和图像处理等领域。目前已可筛查色情、暴力、恐怖、涉政等图文视听信息,在用户管理与人机互动领域应用也较为普遍,自动内容标注与效果分析也大大提高了媒体运作效率。

华为云推出的内容审核服务涵盖了文本内容检测、涉政敏感检测、视频内容审核、图片内容检测、图像反黄检测等;百度智能媒体库采用自然语言理解、图片识别、视音频识别、知识图谱、智能标引等人工智能技术,拥有媒体资源的数字化、分析理解、编目、智能推荐索引、存储、管理与一体化等功能;影谱科技结合知识图谱系统和人工智能识别系统,可提供精确到帧的自动化视频结构化服务,并将所识别内容用于视频内容管理和结果审核等,其开发的快速集锦生产系统、视频智能剪辑合成系统,已在效率提升、资源挖掘、贴合观众需求等方面,为体育赛事视频集锦剪辑带来了更多维度的新变化。

《报告》还指出,据北京大学互联网发展研究中心的不完全统计,目前我国人工智能技术在媒体行业各个环节应用中,效果检测占比达43.3%,应用比率最高;其次是内容生产、媒介形式、运营管理,各占比23.3%;随后是内容分发、企业管理、用户运营管理。总体而言,人工智能技术在国内媒体行业中呈现出应用领域不平衡、应用广度不足、应用深度不够等问题,培养媒体产业链和改善产业格局更是今后发展的重中之重。

展望未来,更多传统媒体将走向媒体内容视听化、视听内容短视频化阶段,人工智能技术将使媒体融合转型变得更加迅速精准。可以预见,未来整个媒体行业将在人工智能技术助力下,完美解决原生与新生问题的同时,开启媒体融合新时代。

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