據(jù)美國電影工業(yè)預(yù)計，2021年電影行業(yè)總營收將達7590億美元，3年復(fù)合年增長率（CAGR）3.6％，其中很大一部分收入受人工智能的積極影響。

人工智能對傳媒業(yè)的影響無可爭議，涉及內(nèi)容創(chuàng)建到用戶個性化體驗的全流程。人工智能將影響媒體價值鏈的各個方面，幫助創(chuàng)作者更具創(chuàng)造力，幫助內(nèi)容編輯更高效，幫助用戶找到符合他們興趣和當(dāng)前情況的內(nèi)容，微軟Rainer Kellerhals表示。

通過大量尋找相關(guān)內(nèi)容，瀏覽大量內(nèi)容，重新結(jié)構(gòu)化和機器學(xué)習(xí)，人工智能將有助于傳媒機構(gòu)管理自己龐大的內(nèi)容資產(chǎn)，影譜科技相關(guān)負責(zé)人表示，智能影像技術(shù)輔助傳媒機構(gòu)高效完成內(nèi)容自動化創(chuàng)建和分發(fā)，例如在新聞制作、體育、流媒體領(lǐng)域，智能影像生產(chǎn)技術(shù)可以顯著增加視頻批量生產(chǎn)，降低制作成本，加快新格式的創(chuàng)作，帶來全新的智能影像應(yīng)用。

IABM的首席研究分析師Lorenzo Zanni對此表示贊同。傳媒機構(gòu)可以在整個內(nèi)容供應(yīng)鏈中利用人工智能來自動化運營，推動決策制定并個性化用戶體驗，自動元數(shù)據(jù)標記和提取是迄今為止人工智能最廣泛的應(yīng)用，AI算法自動創(chuàng)建的元數(shù)據(jù)可用于推動內(nèi)容貨幣化策略。

這只是一個開始。影譜科技表示，傳媒機構(gòu)也可以使用AI來增強他們的預(yù)測和生產(chǎn)能力，例如人工智能技術(shù)可用于預(yù)測需求以調(diào)整資源分配（按需模型）、預(yù)測內(nèi)容中可能出現(xiàn)的中斷（例如內(nèi)容不合規(guī)）、預(yù)測商業(yè)化（例如元數(shù)據(jù)內(nèi)的商業(yè)化位置標記）、或預(yù)測內(nèi)容創(chuàng)建（例如內(nèi)容被機器自動創(chuàng)建）等，這些用例切實可行降低生產(chǎn)成本。

影譜科技AGC智能影像生產(chǎn)引擎基于視覺人工智能技術(shù)，可以更輕松地從視頻中提取元數(shù)據(jù)，包括時間編碼的單幀，人物，場景，動作，品牌，關(guān)鍵詞和情感，國內(nèi)某流媒體平臺技術(shù)負責(zé)人表示，與此同時，其用戶行為預(yù)測功能將通過互動數(shù)據(jù)，構(gòu)建用戶配置文件，為內(nèi)容推薦引擎、個性化內(nèi)容消費、商業(yè)化內(nèi)容定位和自動化生產(chǎn)內(nèi)容提供信息。

通過如影譜科技Moviebook AGC、微軟Microsoft Azure這類型的解決方案，傳媒機構(gòu)進一步釋放潛力。媒體與娛樂服務(wù)聯(lián)盟（MESA）執(zhí)行董事Guy Finley稱，現(xiàn)在是利用這一潛力的大好時機，我們第一次開始與消費者建立直接關(guān)系，從內(nèi)容開發(fā)、內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容商業(yè)化、個性化服務(wù)四個業(yè)務(wù)維度實現(xiàn)流程自動化。

首先，內(nèi)容開發(fā)是智能影像技術(shù)大規(guī)模業(yè)務(wù)場景之一。AI可以作為根據(jù)用戶喜好來給腳本創(chuàng)作提供情節(jié)預(yù)判、輔助角色等，并可逐步實現(xiàn)一鍵生成場景的視覺效果和人物素描，甚至可以預(yù)測下一個熱點大趨勢。例如，只需上傳腳本PDF，智能影像技術(shù)產(chǎn)品就可以在幾分鐘內(nèi)對角色進行詳細分析，檢測主角和對手等。除了創(chuàng)造性的幫助，AI還可以用于掃描腳本以獲取侵權(quán)內(nèi)容，以確保品牌合規(guī)性。

其次，內(nèi)容生產(chǎn)是智能影像生產(chǎn)技術(shù)的典型業(yè)務(wù)場景。在視頻拍攝攝影期間，計算機視覺可以派上用場，通過物體識別確保拍攝框架的連續(xù)性和質(zhì)量控制; 例如，在框架中發(fā)現(xiàn)懸臂麥克風(fēng)，而NLP驅(qū)動的功能可能有助于對話訓(xùn)練和表格讀取。進一步看，智能影像生產(chǎn)技術(shù)輔助內(nèi)容自動生產(chǎn)變得切實可行，以縮短制作周期和多次工序來實現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用。先進的機器學(xué)習(xí)算法減少機器拍攝，實現(xiàn)逼真的虛擬角色和虛擬場景創(chuàng)建；對于視頻制作，智能影像生產(chǎn)解決方案可以生成元數(shù)據(jù)，并使其與觀眾的興趣相匹配；對于內(nèi)容監(jiān)督，可以使用先進的機器學(xué)習(xí)技術(shù)幫助確保上下文合規(guī)性，例如掃描血腥或裸露等不宜內(nèi)容。

再次，定位和運營商業(yè)化內(nèi)容是智能影像技術(shù)快速規(guī)模化的關(guān)鍵驅(qū)動之一。影譜科技、Affectiva等AI解決方案可以使用面部識別和場景識別技術(shù)幫助媒體公司實現(xiàn)基于元數(shù)據(jù)的商業(yè)化。面向視頻內(nèi)容管理，影譜科技的智能影像解決方案確保電視廣播及流媒體公司可以無縫管理所有向觀眾提供內(nèi)容生產(chǎn)及商業(yè)化內(nèi)容應(yīng)用，確保管理內(nèi)容和權(quán)利，商業(yè)化內(nèi)容庫存水平和攤銷處于平衡狀態(tài)。這一解決方案集成了視頻內(nèi)容生產(chǎn)技術(shù)、機器學(xué)習(xí)等新技術(shù)和API，圍繞開放式架構(gòu)的新愿景有助于媒體公司在OTT，DTC、個性化和線性服務(wù)中面對日益復(fù)雜的問題，并使他們能夠獲得新的商業(yè)模式。

在內(nèi)容分發(fā)方面，智能系統(tǒng)可以根據(jù)用戶喜好進行個性化推薦。這是傳媒機構(gòu)從一對多到一對一模式的過渡，IABM首席分析師Zanni指出，生產(chǎn)方式從以制作為中心到以內(nèi)容+用戶交互為中心的轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變將依賴于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化（將內(nèi)容分解為元數(shù)據(jù)，識別提取及標記）、機器學(xué)習(xí)等智能技術(shù)支持智能內(nèi)容創(chuàng)建，輔以用戶個性化需求追蹤組合，以創(chuàng)建個性化的內(nèi)容體驗。通過智能內(nèi)容、敘事圖像、拍攝視頻等成為可迭代循環(huán)的新內(nèi)容組成部分，繼而實現(xiàn)對元數(shù)據(jù)進行迭代和管理。

人工智能技術(shù)作為媒體機構(gòu)日常業(yè)務(wù)核心部分被視為面向智慧媒體升級的基礎(chǔ)建設(shè)，對內(nèi)容制作和發(fā)行等以現(xiàn)金驅(qū)動的傳媒業(yè)務(wù)類型，直接反映出成本降低和效率提高的成果。