NAB Show：2025 年的 AI：少炒作，多帮忙

快速阅读: 据《电视科技》称，在2023年NAB展会上，AI和机器学习技术被广泛应用于传媒娱乐行业，从内容创作到数据分析。尽管存在市场炒作，许多公司展示了AI的实际应用，如生成式AI优化工作流程和提升用户个性化体验。亚马逊和Veritone等公司强调AI对档案管理和内容变现的重要性。

（图片来源：Writecream.com）

传媒与娱乐行业的从业者带着更多利用机器学习和人工智能的经验，齐聚今年的NAB展会。从内容创作到优化媒体供应链，再到个性化内容和数据分析，这些技术被广泛应用于各类任务中。与此同时，他们还怀揣着超越市场炒作、探索这些技术如何解决问题的愿望而来。

“如今每个人都在声称自己做AI，但显然并非如此，”彼得·多赫蒂说道，他是ThinkAnalytics的创始人兼首席技术官，该公司刚刚推出了一款统一的AI驱动平台，支持情境广告、内容货币化、策划和捆绑。

“先是AI；然后是生成式AI[Generative AI]。总会有新的算法出现。我称之为‘炒作周期’。对我们而言，关键在于拥有解决实际业务问题或把握商业机会的正确能力。”

这并不意味着广播公司和其他M&E公司未能充分利用AI带来的优势。例如，Sinclair带着一项AI试验来到展会上，这项试验旨在为旗下四个本地电视台的新闻节目生成实时西班牙语音频翻译，并通过YouTube分发。Gray Media带着全新的集团范围内AI政策参会，该政策强调在人类监督和控制下创新使用这项技术，而CBS新闻和站点则带着与Veritone新签署的扩展合同参会，利用AI使其庞大的内容库更易于访问和营销。

“近年来，随着处理的内容越来越多，模型不断优化，搜索的准确性和精确性也有所提高，”Veritone媒体和娱乐总经理肖恩·金表示。

“像CBS这样的内容创作者可以利用这种透明度挖掘他们的档案——坦率地说，进入他们的知识产权(IP)，提升媒体供应链的运营效率，并利用潜在的三级收入机会，”金先生说。

档案辅助

亚马逊云服务全球M&E业务开发主管伊恩·麦克弗森表示，AI已经帮助内容所有者延长了其图书馆的影响力和价值，并创造了更丰富的元数据，使档案可搜索。在NAB展会上，他预计会看到许多关于这项技术如何改进媒体工作流程的例子。

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“我们将继续看到生成式AI被整合到工具中，以自动化平凡的任务并协助创意工作，特别是在生产和后期制作垂直领域的公司，”他说。“更多的公司将发布具有媒体和娱乐领域有意义应用的基础模型，如Amazon Nova，我们还将看到这些类型模型越来越多地集成到生产力工具中。”

Quickplay产品管理副总裁纳文·那拉亚南表示，专为实现对视频帧内发生情况的“深度理解”而设计的生成式AI算法为内容所有者提供了一条途径，可以将从较长片段中剪辑出的短视频变现。

“短视频正成为人们从长篇内容角度找到可能观看内容的主要媒介，”他说。“我们正在多个步骤中大量利用生成式AI……以理解长篇内容的关键时刻，找到它们并创建有可能走红和吸引用户的短视频。”

同样，AI可以自动生成多种语言的节目描述，即使允许操作员进行干预以进行修正，也能将编写描述所需的时间减少80%，他说。

更好地了解子集

AI正在帮助流媒体分销商解决其他关键问题，如用户生命周期管理和更好地理解分销商对其用户可用的数据海洋，Cleeng的产品营销副总裁达米安·奥尔根说。

“在超个性化层面上更智能地理解平台上的用户群体是机器学习和AI的优势，这一点毫无疑问，”他说。“能够基于理解不同的客户群而智能地行动至关重要。”

仅有约20%的人对自己的数据素养技能充满信心，奥尔根指出。

“生成式AI正在改变人们如何处理数据以及如何理解他们自己平台产生的数据。借助生成式AI讲述从这些数据中挖掘的故事对于运行这些平台的企业管理者来说是一个真正的变革者，”他说。

NAB展会上的与会者可以期待在几个方面看到AI的发展，包括服务增强，如内容分发网络(CDN)流量的算法优化，以及以观众体验为中心的增强功能，提供实时内容分析以支持互动性，Synamedia视频网络高级副总裁兼总经理朱利安·西格内斯说。

“你需要深入了解多个方面才能辨别什么是炒作，什么是现实，”他说。“好消息是我们看到了事情的发生，我认为前景一片光明。”

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菲尔·库尔兹

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菲尔·库尔兹是TV Tech的特约编辑。他在电视和视频技术领域工作超过30年，并曾担任三家领先行业杂志的主编。他在密苏里大学哥伦比亚新闻学院获得了学士学位和硕士学位。

(以上内容均由Ai生成)