智能影像技术步入成熟期,市场将迎来爆发增长
德迅
01-02
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智能影像技术步入成熟期,市场将迎来爆发增长

  能够改变未来的新兴科技永远是人们热衷讨论的话题,但我们却往往对这些技术逐步进入日常生活和工作场景中却视而不见。在2017年,计算机视觉技术成为各方关注的焦点,其中异军突起的智能影像技术更是为媒体、新闻、广电等行业带来了无限的想象空间。随着2019年即将成为历史的一个重要节点,计算机视觉和智能影像技术的发展到底为行业带来了哪些变化?根据Forrester发布的一份报告《Enterprise Computer Vision Software In China》给我们带来了2个重要的发现:首先是Forrester统计了历年计算机视觉领域的投融资规模,2019年中国计算机视觉行业的投资规模达75.2亿美金,是2017年的2.6倍,说明这一领域持续受到投资机构的青睐和产业各方关注,产业规模不断扩张;此外,Forrester对中国计算机视觉技术服务厂商进行了多个维度的对比分析,除了传统的计算机图像识别四小龙(商汤科技、依图科技、旷视科技和云从科技)以及百度、腾讯和海康威视以外,智能影像技术的代表影谱科技首次被评为 “成熟期(LateStage)” ,表明随着在媒体、广电等大文娱领域的广泛应用,智能影像技术已经逐渐步入成熟期,市场将迎来爆发式增长。

  在许多领域,人工智能扮演越来越重要的角色,已经成为这些产业升级的核心驱动力和创新的源泉。在视频内容的制作中,全球广电及在线流媒体行业为智能影像技术的应用提供了广泛的应用场景,包括自动化的内容编辑,自动化内容制作工作流程和影视媒体内容数据的标记及分析。美国福克斯体育(Fox Sports)在2018年已经在采编系统中运用智能影像技术使得记者和采编人员可以更加快速的制作各种集锦和短片,不再依赖于后端专业视频编辑制作人员,同时还为用户提供互动式平台,球迷可根据自己的偏好自助式地进行编辑和制作视频,并在主流社交媒体平台上分享,提高了用户体验以及Fox与其客户的互动。NBA编辑团队也在通过智能影像技术改变传统的视频剪辑方案,通过自动化的方式进行内容剪辑制作,更加适合年轻一代的口味,为上亿篮球迷创新观赛体验。在新闻领域,随着5G时代的到来,短视频将成为新闻报道的主要载体,国内主流媒体已经开始利用智能影像平台将帮助编辑人员制作更多吸引用户的新闻报道短片,光明网、湖南卫视、人民网体育利用影谱科技的智能影像技术推出媒体融合业务,技术上的赋能不仅使得这些媒体提升内容制作的自动化水平,影响更为深远的向智慧媒体转型的过程中所带动的产业升级。由此可见,广电及在线流媒体处于以“内容为中心”的新的浪潮中,长期以来形成的商业模式正在发生变化,传媒公司正在重新定位自己,在AI这一未来的基础设施上构建新的产业生态和商业模式则决定了发展的未来。

智能影像技术步入成熟期,市场将迎来爆发增长

  根据IBC的一项研究,到2023年,在线视频内容收入将超过1290亿美元,但整体产业也面临着对优质内容的争夺、同质化的竞争以及变现模式的制约。从越来越多的案例可以看到,在线视频新的发展阶段是现实与虚幻的融合,视频技术的新增强功能包括虚拟现实,增强现实和智能影像,正将在线视频的发展带入新的纪元。增强现实(AR)是将数字创建的内容叠加在现实世界之上,使观看者可以与现实世界和数字元素互动。虚拟现实(VR)是一种计算机生成的环境,可让用户沉浸其中,完全取代了现实环境。 360度全景视频是同时记录多个方向的视图的视频记录,可以是实况动作(不使用动画的电影摄影或录像),动画(从3D场景捕获)或计算机生成的影像和实况动作的混合。通过3D视频等技术进行融合后,用户可以在头戴式耳机中观看360度视频,视频可以是非交互式或交互式的。随着5G的普及,与在线视频融合的VR/AR游戏正在崛起,横跨游戏、影视、文学、动漫、音乐及相关衍生品的产业也正在融合,但调查发现,制约这一领域发展的关键问题在于优质内容不足,内容的制作则是其中的核心瓶颈。已经尝到甜头的领先的领先产业参与者,也正在加大在AI及智能影像技术上的投入,行业永远不缺乏创意,但只有技术上的赋能才能真正带来产业的繁荣。

智能影像技术步入成熟期,市场将迎来爆发增长

  根据统计,在全球已经涌现出数百个在线视频处理平台,为广电、社交媒体,体育,娱乐产业提供视频管理、分析以及自动化的编辑服务,市场的增长和需求的分化进一步促进了智能影像技术服务企业还在不断地涌现。从Forrester报告显示,国内也出现了影谱科技这样专注智能影像技术成熟的头部企业,不仅具有技术沉淀,更为重要的是对业务场景的理解能力。Forrester的报告也为产业的发展提供了建议,主要包括:首先,根据企业自身的特征和需求考虑使用计算机视觉及智能影像技术的系统部署方式,视频内容数据传输的成本高昂且费事,因此需要考虑工作负载的分布;其次,优化模型需要大量的异构工程数据,因此需要保障数据质量以满足模型训练的需要;最后,企业需要构建数据治理能力,包括数据结构定义,模型生命周期和API接口规范以确保业务系统的开发性和业务连续性。

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