云计算人工智能颠覆视频制作 科技巨头混战娱乐业

   21世纪经济报道

　　人工智能和云计算正在加速改变各个行业，而媒体娱乐行业可能是其中改变最快的一个。

　　上周在纽约举办的美国广播电视展览会（NAB）俨然成为科技巨头的斗兽场：亚马逊云服务AWS、IBM以及谷歌均以主要展商的姿态出现，它们在各个论坛和技术讨论中向电视台、电影和广告公司描述一个相似的未来。

　　视频内容不但在云端存储和播放，其整个制作流程都将可以依托强大的计算能力在云端完成；反过来，这些海量数据将不断“训练”人工智能系统，自动为媒体提供一系列有价值的信息：从哈里森福特三十年前出演第一部电影的某个片段，到哪个演员、什么样的剧情才是此刻观众更想看到的。

　　如果当家神剧《纸牌屋》的成功证明了大数据对内容创作的作用，那么奈飞（Netflix）本身的商业扩张更体现了云端和人工智能对媒体的作用：作为第一家将全部视频内容转移到云端的内容商， Netflix 通过亚马逊云AWS服务扩展到了 130 余个国家，成为真正意义上的全球互联网电视网络。

　　在美国广播电视展览会上，媒体和科技巨头正在探讨如何将这一趋势延伸、扩大。

　　“二三十年前，技术是媒体公司的后台部门，负责修电脑管数据，但到了现在，媒体本身已经变成了科技。”IBM全球媒体和娱乐行业主管Peter Guglielmino在展会现场向21世纪经济报道记者表示。

　　数字化的视频媒体本身就是海量的数据，随着人工智能的突破，如何辨识、理解、解析这些内容，并通过人工智能提供反馈是目前所有科技巨头关注的焦点：其中图像识别、语义识别、情节和情绪辨识及搜索是各方都正在解决的问题。

　　“这是一场系统化的升级，从数字内容的拍摄到上传，到渲染和剪辑，以及后期人工智能的应用，”数字媒体传输和元数据采集创业公司Quine CEO Gunleik Groven向21世纪经济报道记者表示，他认为，从云服务到人工智能，媒体娱乐的智能转型还在开始阶段。“不管是亚马逊谷歌还是IBM，都在尽力搭建一个更加连通的媒体拼图。”

　　转向云端：从why到how

　　从NAB现场来看，不管是微软的Azure，还是IBM、谷歌的云服务，都被众多厂商提及。而说到媒体和云服务合作的先例，Netflix的故事无法被忽视。

　　2008年8月，Netflix遭遇严重的数据库损坏事件，连续三天无法向成员用户寄送DVD光碟，从那时起， Netflix意识到，线下数据中心的关系数据垂直扩展的单点数据系统容易发生问题，必须转向高可靠的、水平扩展的云端分布式系统。

　　从那个事件到完成转向亚马逊云端网络服务的真正转换，Netflix花费了七年时间。在2016年1月，Netflix宣布完成了云端的迁移，关闭所有的自己的流媒体服务数据中心。

　　迁移到云端已为Netflix带来多项利益。

　　一方面是体量。相比于2008 年，他们现在的流媒体用户增加了七倍，用户平均观看时间同时提高，八年内用户整体观看量增长了三个数量级。

　　Netflix本身一直在不断地迅速演进，各项功能越来越倚赖新的资源和不断增长的数据体量。要支持这样迅速的增长仅靠我们自己的数据中心已力不从心。云的弹性允许其分分钟内添加数以千计的虚拟服务器和千万亿字节计的存储能力，Netflix充分利用AWS覆盖全球的服务云区，动态调整服务网络，扩展全球网络服务能力，竭力为全球成员用户打造更好、更满意的流媒体服务体验。

　　此外， 云端也提高了Netflix服务的时段覆盖。在本地数据中心发生过数次故障后，尽管在云端也不可避免地遇到过一些麻烦 ， 但整体的时间覆盖率一直在稳定地提高，几乎已接近期望中的99.99%不停机运行的目标。

　　建立云上视频能力

　　早在2013年，IBM就收购了由私人控股的大文件传输技术公司Aspera。

　　Aspera的传输技术，能够削减大型数据文件的传输时间。一份容量为24GB的大型数据文件，如传输到地球另一端通常情况下需要26小时，但Aspera的技术仅需30秒。Aspera采用的高速传输技术名为“fasp”，打破了当前制约宽带传输速率的瓶颈。

　　在Aspera当前的客户当中，还有一些视频服务商，比如Netflix和环球影业等，这些视频服务商都不希望自己的数据在传统的网络上受阻。

　　在2015年，亚马逊以5亿美元收购了视频技术公司Elemental，将其集成AWS的视频技术的一部分，成立了视频云开放平台，将视频云技术开放给开发者，实现视频的包括接收、转码和存储、弹性扩容等等诸多与计算相关的功能。

　　今年3月，亚马逊AWS对Thinkbox软件进行了收购，此次收购意味着：除基本的云计算服务外，为其客户添加更多的实用性工具，主要是针对视频和更广泛的视觉媒体行业的媒体设计和内容创建的解决方案。

　　据了解，Thinkbox已提供的服务的示例包括用于渲染管理、几何缓存和粒子网格划分的系统以及一系列粒子渲染解决方案的其他工具。其解决方案目前已设计用于内部部署和基于云的工作。

　　尽管亚马逊没有相关材料显示对于Thinkbox的定位，然而基于全球媒体数字视频内容的大幅增长，相关猜测认为：其将建立和销售更多服务，开发企业转向亚马逊为其提供后端支持，帮助其不仅提供内容，而且创建内容。

       今年4月，微软宣布与全球领先的媒体技术提供商合作，为世界范围内的媒体机构、企业用户以及独立艺术家们提供制作、分发、媒体价值化的工具。作为协议的一部分，Avid选择 Microsoft Azure作为其首选的云托管平台，并且将发展及推出一系列软件即服务（SaaS）和平台即服务（PaaS）的服务模式，此服务架构在Avid MediaCentral？平台之上，它是行业最开放、集成紧密且高效的平台，专为媒体行业而设计。

　　通过建立在行业最先进、最综合的Avid创意工具和媒体工作流程解决方案之上的基于云的服务，战略云联盟将使媒体机构及创意专业人士能够快速及轻松地平衡效率、灵活性及敏捷性——Avid灵活的授权、部署方式使之成为可能。通过公司新的媒体工作流程、新的操作能力及新的商业机会，云还能够驱动行业创新。

　　人工智能识别能力

　　把存储、剪辑等一系列流程都在云上解决并非科技发展的目标，运用人工智能来分析和识别数据，更好服务于内容创作才是更重要的。

       IBM刚刚针对媒体推出了 IBM Waston Media，通过从媒体和娱乐公司的视频库内容中提取海量数据，可以让这些公司对其视频库有更深的认识。这些海量数据包括可视化数据（人或物）、文字和音频提示（标注和声音）、情感提示（语气）以及其他一些特性如地点等。当各媒体和娱乐公司有了这样数据储备后，它们能更好地为消费者提供参与式体验，以及为广告商提供更好的匹配。

　　在刚刚过去的9月份美国网球公开赛中，IBM沃森媒体的“识别对焦”（Cognitive Highlight）功能使用人工智能实时分析选手和观众。在比赛期间，该系统一直在监控七个不同的美国网球公开赛场地，分析球速、球员跑动距离以及观众的欢呼次数等，以便将其分配给“整体兴奋”得分。所有这些数据都是由沃森处理的，然后将出现在美国网球公开赛应用程序和USTA Facebook页面上。

　　此外，“Cognitive Highlight”的新功能加入了已“委托”给Watson的任务列表中，包括收集和分析统计信息以向电视台提供信息，积极监控美国网球公开赛官网以防范安全威胁，并扩大规模以适应比赛前后网络流量的大幅增长。

　　半岛电视台已经开始了这样的尝试。半岛电视台副台长阿布格拉认为，人工智能和大数据很有可能在未来重塑新闻编辑室。大约一年以前，半岛电视台就开始通过面部识别、语音翻译和情感分析来分析其内容，“我们正在搞清楚，那个家伙到底是怎么生气的？声音是什么时候发出的？人们在什么时刻欢呼？”

　　除了应用人工智能分析其内容外，半岛电视台还在利用大数据来挖掘可能隐藏在其20年新闻节目档案中的信息。例如，分析员认为，一位政治家在某一国家发表演讲时使用了一个句子，然后试图辨别出与他所作出的某项政策决定有关。“有很多的可能性。”阿布格拉说，“你必须数字化，然后分析。”

　　Peter Guglielmino向21世纪经济报道记者表示，从技术发展和需求来看，追求高效快捷的新闻和体育是目前媒体系统的最早应用，但未来必将深入到广告、电影、电视制作中。

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