2024求解智媒新未来”-AI-大数据对大屏媒体全环节和产业影响报告

求解智媒新未来”-AI& 大数据对大屏媒体全环节和产业影响 1 AI技术对视听媒体发展影响初现 AI技术的发展在全面改变社会和经济 早期推广技术 文本生成图像 AI音乐 可解释AI 通用大模型 AI安全 提示工程 柔性机器人 基于大模型的分布式深度学习 大模型工程化 基于生成式AI的对话机器人 前沿技术 合成数据生成脑机接口自适应AI 航天航空、航海和特种汽车无人驾驶类脑芯片 通用人工智能（AGI） 行业大模型 文本生成视频AI智能体 基于大模型的AI编程工具 图片来源：InfoQ研究中心《2023中国人工智能领域技术成熟度模型报告》 准成熟技术：RPA，生物识别，文本分析，语义分析，文本生成，虚拟助理，机器/深度学习平台，传统分布式深度学习，知识图谱，数字人/虚拟人，基于传统NLP的对话机器人，传统AI编程工具，半定制芯片（FPGA），全定制芯片（ASIC），汽车自动驾驶，AI工程化，智能视频编码 推广技术：人脸识别、OCR识别、物体识别、语音识别、专家系统、通用芯片（GPU）、机器学习、数据挖掘、推荐系统 3 AIGC等技术新成果对大屏媒体的影响已经出现 AIGC（生成式人工智能）正在成为广电行业制播端发力的重点 中央广播电视总台：牵头发起“央视听媒体大模型”研发共同体，以人工智能全流程赋能译制的英文版中国龙主题系列微纪录片《来龙去脉》已首播。采用AI技术赋能该片从声音识别、文本翻译、声线克隆到分轨替换等全译制流程；首部以我国自主AIGC技术支撑制作的系列动画片《千秋诗颂》也宣布启播。 北京广播电视台：锻造BRTV融媒跨模态生成模型，打造专业级的智能化内容生成解决方案，推动人工智能技术在广播电视核心制播流程的集成，加大人工智能在内容生产的应用，尝试在电视频道中开展智能生产节目试点。 湖南广电集团（台）：首个AI导演爱芒（英文名AIM）正式以助理导演的身份亮相。正在参与湖南卫视王恬工作室的《我们仨》综艺节目录制。 上海广播电视台：确立了财经媒体专属AI大模型、新闻资讯类大模型应用、智能语音和大语言模型应用、智能手语数字人、生成式智能与多媒体通信、人工智能应用下的传媒伦理研究等六大重点攻坚方向，着力推动传媒领域语料数据库的共建共享，推动数据处理工具的开发与维护，编制大模型传媒语料数据地方标准，发布传媒领域高质量语料数据集；面向财经、新闻、体育、音频、文旅、数字展陈、数字购物等业务场景的应用开发。推出了首个AIGC应用集成工具——Scube（智媒魔方）集成了多种AI能力——多模态素材识别、横屏转竖屏、自动生成稿件、全语种智能翻译、视频自动剪辑等，可以给报道团队提供现场实况内容整理、新媒体端内容制作播出、包括正文、标题、摘要和关键词在内的新闻稿件生成、现场实况内容翻译、指定视频片段提取、视频字幕生成等全套新闻制播服务体系。 成都广播电视台：构建“知著AI数据库”，全新打造“知著AI智能应用平台”，已成功开发并上线10余项音视图文多模态AI工具及虚拟数字人等智能展示技术，为智慧融媒、智慧政务、智慧蓉城各大场景提供有力支撑。以AI技术创制的AI音乐、AI视效、AI动画等产品已先后成功运用在大型人文纪录片《人类的记忆——中国的世界遗产》之《青城山—都江堰》 视听媒体的制播环节首先从AIGC的 发展中找到新的机遇 4 “央视听媒体大模型”(CMGMediaGPT)是首个专注于视听媒体内容生产的AI大模型。为应对大模型发展对高质量、大规模、安全可信语料数据资源的需求，保障大模型科研攻关及相关产业生态发展，总台还与上海人工智能实验室等10家单位联合发起了大模型语料数据联盟，为大模型发展提供高质量、大规模、安全可信语料数据资源，保障大模型科研攻关及相关产业生态发展。央视听媒体大模型经过数据训练和模型微调，已经能够提供以下应用场景： 节目创制 可根据关键词和内容提示创作文稿，并将文稿生成节目台本（镜头本），提示具体拍摄内容和查找媒资素材，在此基础上根据台本（镜头本）自动后期编辑，可按照用户需要的时长合成节目成片 短视频生成 根据输入文案自动生成标题、匹配素材、字幕、模板、解说、背景音乐并生成短视频 节目编辑/采集 大量节目是重播节目，而重播时长往往与原节目时长差异很大，尤其是体育节目，在原有节目的基础上根据节目时长要求进行精编或缩编，保留节目精彩部分 AI数字人 根据用户提供的视频可快速生成具备高度真实感的AI数字人或主播，建立智能化多模态算法与数字人驱动的接口，形成数字人感知与理解模式的仿真交互，通过大模型对数字人进行语音、表情和动作驱动，可实现脸、唇、音、体等智能化的全维表达 AIGC动画 通过文生图和文生动画，确定二维图像到三维模型的映射关系，为三维动画模型建模、二维动画摄像机定位创造基础，改善动画主体、镜头运动造成的生成内容变形，增加AIGC对于空间、角度、遮挡、变形的判断力，使得生成内容更趋平滑稳定 AI换脸 受很多事件影响，大批影视剧被雪藏，AI换脸成为影视制作行业的普遍需求，引入超分算法+高频动态渲染+4D数据技术，推出成熟可商用的AI换脸解决方案 5 全时空策划采集 全链条生产 识别和定制 识别和定制 全链条生产 全时空策划采集 AIGC在视听媒体领域的应用推动了大屏应用场景的全面改变，以数据资源为主要生产要素，通过大模型为代表算法体系和先进算力形成信息到泛化对象的精准配置能力，提高平台连接和处理效率，充分挖掘资源价值，形成以海量内容呈现和智能交互为代表的新传播能力。 自然习惯传播 场景广告投送 随着智能采访等技术的广泛应用，新媒体平台可高效策划节目，实现跨场景报道，隔空全息互动等方式，解决了时空因素的限制。 AI赋能视听媒体内容生产，AIGC技术可运用于内容创意、内容制作、内容宣发等生产全链路。在内容创制、视频剪辑、文稿修改、内容校对等各个环节中优化传统工作模式、工作形态和工作流程，提高媒体生产运营效率；实时智能生成图像、视频和音效，打造可视化和可听化新闻，提供更符合用户需求的视听媒体新闻内容。 能够通过建立模型识别客户行为背后的动机、偏好、习惯、需求，描绘客户画像，协助进行精准化、定制化传播；融合不同的用户需求、使用场景，实现多载体呈现和多渠道传播，打破传播的时空性，提升效率与受众阅读体验。 通过智能语义分析技术与智能交互等方式让传播内容更接近人的自然习惯，具有强学习能力，更具个性化，更好让受众接受。 在价值观宣传方面，能够很好去除传统媒体传播中大量同质化和片面化的低信息熵内容，更好过滤信息噪音，并对实现舆情监测和舆论引导方面有新的帮助。 大模型和虚拟人的出现给助力媒体广告创新，在场景投送方面，广告商能够通过媒体提供的AI+技术有效的对用户进行数据分析、需求洞察，达到精准、创意的投放……………………….. 场景广告投送 自然习惯传播 6 法规 需求 基本红线 大屏生态 平衡 直播 视听服务+泛视频 点播 金融 教育 民生 政府 AI+传媒：AI赋能大屏内容生成方面，实时智能生成图像、视频和音效，打造可视化和可听化新闻，提供更符合用户需求的大屏新闻内容。在技术方面，随着智能采访、5G+AI技术的广泛应用，新媒体机构可高效自动策划节目，实现跨场景报道，隔空全息互动等方式，突破时空因素的限制。在价值观宣传方面，通过智能语义分析技术与智能交互等方式让内容更接近人的自然习惯，更容易让受众接受，对实现大屏舆情监测和舆论引导方面做出贡献。AI+内容+场景如何实现大屏上传播效用的增强是该领域重点。 AI+电商：为大屏电客户精准定位与商品投放注入新手段。AI能够有效记录直播数据，通过对直播中投放、选品、商品佣金、即时人气、转化率等数据要素的积累分析，打造更优化的直播流程策略；在更多场景中，能够综合建立大模型识别客户行为背后的动机、偏好、习惯、需求，描绘客户画像，与第三方平台共同对客户进行联合营销；智慧客服可持续关注客户的售前咨询与售后体验，加快客户需求响应速度。该领域AI的市场机会在于延续原有惯性下、创造更短的营销距离和更低的中间成本。 AI+广告营销：AI+全方位助力大屏广告创意、内容生成和场景投送。通过高速展现能力广泛融合各类资源，辅助创意素材生产，同时以大模型和虚拟人提供更多营销手段。在营销内容方面，营销公司可以利用AI高效攫取内容产业价值，辅助内容营销创作与营销方案生成。在营销场景投送方面，广告商能够通过AI技术有效的对用户进行数据分析、用户洞察，达到精准、创意的投放，为用户提供智能化、个性化的产品，塑造品牌价值。该领域市场机会在于如何实现智能化、个性化、创意化服务与用户的消费兴趣点更好连接。 AI+影视：AIGC技术可运用于大屏内容创意、内容制作、内容宣发等影视生产全链路，如：剧本创作、AI换脸换声、分镜制作、CG动画、特效生成处理、视频剪辑、预告片海报制作等。有效为影视行业的生产提速增量，并解决影视制造成本较高的问题。拥有知名IP的影视行业通过相关AIGC技术使IP落地变现，分得流量与红利。比如，Runway的diffusion模型成为主流图片生成模型，新一代文字生成视频模型Gen-2能根据用户的语言或图片描述，自动生成高质量视频，包括根据文字生成视频、根据图片生成视频、改变视频风格、渲染、蒙版与定制化，能显著减少团队在拍摄、剪辑与宣发等环节成本。市场机会贯穿整个产业环节。 1 AI技术对视听媒体发展影响初现 2 算法将成为大屏媒体传播环节的关键要素 供过于求的海量信息、虚假新闻、无效信息、低俗内容成为受众的困扰，算法可以帮助受众接收对自身有效的新闻。智能推 荐算法应用于新闻推送中，能够过滤掉大量的无用信息和受众不感兴趣的内容，极大地节约了受众的时间与精力，提高了新闻 信息内容的分发效率和受众获取信息的效率。 受众对于个性化新闻内容的需求催生了个性化新闻的服务。基于智能推荐算法的新闻推送，极大地满足了受众的个性化需求， 真正实现了受众对于信息的“选择”和新闻内容的“订制”；基于算法的新闻信息推送将受众的体验得到极大提升。 大屏上的用户参与的出现为受众提供了交流、讨论、互动的空间。算法推荐新闻以受众喜好为基础来进行推送的，其“议程 设置”的主体是受众本身，使受众更愿意加入到话题的交流和讨论中去，大大提升了受众的互动意愿。 算法对媒体传播效能的影响 大屏的智能化推送平台收集用户的数据生成用户画像；利用算法将信息与用户进行匹配并分析受众的行为和社会关系，深入挖掘受众对新闻 信息的偏好和潜在需求，为不同受众生成不同的新闻信息。算法成为重要的视听媒体内容与受众之间的纽带和判断者，对内容进行选择与推送，依托内容算法和协同过滤算法来进行信息的调取、过滤、聚合与分发。 供过于求的海量信息、虚假新闻、无效信息、低俗内容成为受众的困扰，算法可以帮助受众接收对自身有效的新闻。智能推荐算法应用于新闻推送中，能够过滤掉大量的无用信息和受众不感兴趣的内容，极大地节约了受众的时间与精力，提高了新闻信息内容的分发效率和受众获取信息的效率。 受众对于个性化新闻内容的需求催生了个性化新闻的服务。基于智能推荐算法的新闻推送，极大地满足了受众的个性化需求，真正实现了受众对于信息的“选择”和新闻内容的“订制”；基于算法的新闻信息推送将受众的体验得到极大提升。 大屏上的用户参与的出现为受众提供了交流、讨论、互动的空间。算法推荐新闻以受众喜好为基础来进行推送的，其“议程设置”的主体是受众本身，使受众更愿意加入到话题的交流和讨论中去，大大提升了受众的互动意愿。 算法的优化和调整 教育 点播公共 医疗服务 直播 党建 精准匹配 合理的算法配置 在算法设计上，通过多种干预方法强化提高公众的视别能力，避开不当算法带来的信息歧视与传播偏向，规避隐含着潜在不当价值的负面信息。矫正个性化的算法推荐机制强化碎片化与流动性，小