自动化、机器学习 和人工智能 在广播行业中的变革作用。这些技术的现实应用如何重塑从内容制作到观众参与的广播制作工作流程。
人工智能如何用于自动化广播制作中的日常任务？
人工智能、机器学习和计算机视觉算法都被用来自动化实际任务并节省团队宝贵的时间。这在应用程序测试和视频质量测量过程中尤其明显，其中人工智能允许团队以十倍的速度编写测试场景，而视频质量测量现在使用与人类观看者相同的标准来评估视频质量。展望未来，自动化将继续成为人工智能能够产生实质性影响的领域。
人工智能可以自动执行日常广播制作任务，例如转录、翻译、摘要和关键词，而这些任务以前非常耗时。人工智能还简化了物体和面部识别，提高了内容的可搜索性和效率。
我们已经看到在减少创建自动化事件所需的时间方面取得了重大进展。通过摄像机自动化机器人技术，CV 跟踪系统，使用 AI 和预测使摄像机运动看起来像人类，这让操作员拥有更多的自由和管理更多摄像机的能力。
人工智能正在广播制作中用于自动化和加速视频编辑等任务，它可以根据预设标准快速排序和编辑素材或执行视频/图像填充，或者基于提示的创意。它还用于自动转录和翻译对话，显著加快字幕和本地化过程，使内容可以覆盖更广泛的区域。这些人工智能支持的应用程序简化了生产流程，减少了人工工作，并提高了内容效率。
以前，制作团队必须手动调整广播内容的大小、品牌，并将其分发到社交媒体等数字渠道。基于人工智能的视频编辑器通过自动调整大小、自动个性化和自动分发等功能自动执行所有这些日常任务。通过节省这些繁琐任务的时间，制作团队可以将更多的创意时间和精力花在更重要的制作工作流程上，从而直接提高收视率和观众参与度。
机电组织越来越认识到人工智能和机器学习 (ML) 技术的优势，可以简化工作流程并提高从长期市场预测到日常生产和运营管理等一系列业务流程功能的效率。以前可能需要几天、几周甚至几个月才能完成的手动任务现在可以在几分钟内完成，从而使员工摆脱繁琐且耗时的职能负担，使他们能够专注于更直接贡献的“更高价值”活动商业成功或客户满意度。这是一个完美的例子：凭借分析视频和音频内容并自动生成描述性元数据的能力，人工智能已经证明了其在增强内容和数据搜索、准确检测和分类内容中的人物、物体或位置方面的有效性。
如何利用自动化和人工智能来提高广播内容质量？
人工智能驱动的自动化减少了人们在制作高质量广播节目所需的耗时任务上花费的时间。它是为了提高创建节目和内容所需的系统的可用性，这总是消除无聊的任务并通过自动化减少潜在的错误源。例如，语音转文本命令可驱动画廊的视觉混合器、图形和其他行为，这些可以更快地调整内容并降低错误风险，从而提高广播的整体质量。
视频编码/解码近年来变得更加智能。以可变比特率 (QVBR) 控制为例。它利用机器学习来改变用于生成压缩视频的位数，以满足用户想要实现的感知质量，从而确保以最低的成本提供最高质量的直播。
提高内容质量的过程充满了重复性和劳动密集型任务。团队必须首先对其进行测试，然后解决他们发现的任何问题，最后再次进行测试以验证是否解决了问题。借助自动化和人工智能技术，可以大大减少设置测量所花费的时间，从而使团队能够将更多时间投入到提高质量的实际工程工作中。
自动化和人工智能可以通过自动标记实现更快的剪辑选择和人工智能升级，从而显着提高广播内容的质量。AI 标记利用面部和物体识别来实现高效分类，而 AI 升级将标清内容转换为高清或 4K，保持原始保真度。
训练有素的人工智能模型可确保媒体记录的一致性比人类媒体记录器的标准高得多。原因很简单：人工智能的表现并不取决于一个人工作了多少小时、睡了多少觉，或者需要多少咖啡因才能发挥最佳状态。人工智能自动化对人类媒体记录员的好处在于，它消除了繁重的工作，让他们能够执行更高价值、更具创造性的任务，例如策划、制作精彩片段和改进组织的人工智能模型。
广播公司如何利用人工智能进行实时分析和决策？
在非线性和数字环境中，人工智能正在通过利用人工智能工具来分析观众参与度和偏好来进行实时分析和决策。通过访问一手数据，实时数据驱动的决策可以确定在正确的时间向观看者提供哪些内容，同时还有助于动态优化广告投放和调度，从而增加收入。这种对观众行为和市场趋势的实时洞察使广播公司能够做出明智的、即时的决策，以改善观众体验和运营效率。
从体育营销领域的角度来看，我们看到传统广播收视率持续向流媒体、增强的数字内容观看体验转变，以及程序化广告的兴起。我们的行业也被迫对其衡量方法进行现代化改造，重点关注技术、数据驱动软件和媒体资产的融合，以创建一个自我可持续的生态系统，为体育的未来奠定基础。为了真正优化和最大化体育和娱乐领域的创意资产，必须超越传统估值指标。
人工智能的哪些进步正在推动广播内容的个性化？
内容广播公司正在优先考虑个性化的观众体验，以吸引并留住观众的注意力。人工智能的进步，例如用于分析观众偏好的机器学习算法、用于理解观众互动的自然语言处理以及用于预测内容趋势的预测分析，都是人工智能技术进步推动这种个性化的一些例子。例如，人工智能驱动的推荐引擎根据个人观看习惯定制内容建议，而计算机视觉技术通过分析视频中的视觉元素来增强内容发现。
近 80% 的观众在观看直播内容时使用第二个屏幕。例如，观看足球比赛的球迷也可能会在线关注比分。人工智能可以使这个辅助屏幕更加个性化：由于广播公司可以轻松自动生成剪辑，因此他们可以发布更大的内容库，以满足每个人的个人观看偏好和需求。
人工智能算法只是为品牌提供了更强大的讲故事工具，例如有助于分析观众行为模式以帮助预测内容偏好。此外，广播公司和内容制作人可以定制节目和广告，以最大限度地提高观众参与度。
人工智能如何在广播中用于更高效的内容管理和归档？
许多媒体和娱乐客户正在使用 AI 和 ML 进行自动元数据标记和增强可用元数据。例如，检测视频内容中的对象和人物，还可以查找文本并执行“视频分割”，即对视频结构进行分析，创建重要事件的时间线（即彩条、黑框、片头字幕 、介绍性材料、徽标、频道标识符等）。该数据可以与视频本身一起存储，并用于查找包含感兴趣的人物或特定主题的视频片段。
人工智能通过实现与内容的紧密集成，彻底改变了广播内容管理和归档。最新的人工智能技术通过元数据丰富了新添加的内容，优化了跨层存储，并为编辑者提供了有关数据的广泛信息，而无需担心备份或空间问题。
当广播公司将人工智能纳入其内容管理和归档工作流程时，它会通过语音转文本、面部识别等智能服务生成元数据标记，并启用高级搜索功能，提供更容易访问相关内容。这增加了盈利机会并缩短了发布时间。
借助人工智能，可以以人类根本无法达到的速度处理和索引大量内容，而且成本比手动数字化和记录方法低得多。人工智能为以前被认为站不住脚的大型档案保存和货币化项目开了绿灯，使组织能够在相当短的时间内完成这些任务。
人工智能最具争议的功能之一可能是创建自动化内容的能力，然后可以管理这些内容以创建制造的内容工作流程。如果正确处理集成，创意内容的自动化可提供极大的效率和优势，特别是在后期制作和现场制作工作流程中。人工智能能够归档内容，通过处理手动任务、字幕/编辑内容以及帮助构建整个广播工作流程（该工作流程借助集成在其中的人工智能的优势来流动和运行），为媒体资产管理（MAM）系统提供更多机会。
人工智能技术如何帮助管理广播中的多平台内容分发？
AI 通过为不同的视频流平台实现内容打包和交付自动化，简化了多平台内容分发。广播公司正在拥抱人工智能，因为它能够确保遵守平台规范并在不增加人力的情况下扩大发行范围。
对于广播中的多平台内容分发，人工智能能够通过自动格式化和调整大小等任务来优化不同平台交付的内容版本。他们利用预测分析来确定内容发布的最佳时间和平台，最大限度地扩大受众范围，同时跨平台为不同受众提供个性化内容，提高观众参与度。它可以通过管理和同步不同渠道的内容来简化工作流程，确保一致且高效的分发流程。
AI在提升直播制作方面发挥什么作用？
人工智能可以将想法转化为可执行任务。它还提供有关特定主题的有用信息，正如我们经常看到的那样，人工智能可以根据以前的反馈建议设置——这可以帮助人们根据视觉上更具吸引力、更有趣或更容易让观众理解的内容做出决策。人工智能的本质是不断学习，因此节目和内容创作的质量会随着时间的推移而提高。
一些广播公司可能认为人工智能只与档案片段相关。这在一代人之前可能是正确的，但人工智能现在可以摄取实时流并动态应用这些相同的技术。这增强了直播制作，因为观众现在可以近乎实时地欣赏看似经过大量后期制作过程的内容。
人工智能技术使供应商能够实现各种手动流程的自动化，包括实时流的索引。自动检测并索引人脸、物体、动作、位置和上下文的人工智能为视频编辑人员节省了大量时间，使他们能够执行简单的文本搜索并提取构建故事并发布所需的确切剪辑，充分利用这一时刻。
AI如何辅助直播中观众的参与和互动？
我们看到许多公司利用从直播和存档内容中提取的元数据来策划个性化的消费者体验，从而提高收视时长和广告投放。第二屏幕体验将因人工智能而得到巨大提升。如果您很晚才参加体育赛事转播，您自然会希望能够尽快赶上。机器学习技术现在可以生成特定于您错过的时间的广播精彩片段。
当观众观看精彩时刻（例如篮球比赛中的扣篮）时，他们自然会想再看一遍。不幸的是，由于广播公司的资源有限，他们无法制作观众在特定比赛期间可能希望看到的所有精彩片段。借助基于人工智能的视频编辑器，广播公司可以实时制作数量呈指数级增长的精彩集锦，从而吸引渴望重新观看并与之互动的粉丝。
直播报道已经变成了一场不断改进并不断给观众带来“身临其境”感觉的竞赛。随着图形自动化程度的提高以及 AR、VR 和 MR 的应用不断增加，人工智能可以实时生成图形和视觉效果，以增强广播的整体视觉吸引力，在全平台吸引和留住眼球的持续战斗中发挥关键作用和观众人口统计。