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原創動態

A.I.應用案例 | 互聯網傳媒產業(七)

2020-11-11 14:41:21

在近期由國家發布的《人工智能標準化白皮書(2018版)》中,例舉了十個人工智能典型應用案例。在接下來的發布中,工信恒企公眾號將和大家一一分享這些應用案例,了解人工智能如何改變我們所生活的世界。


案例八:智能網絡視頻云服務平臺

應用領域:互聯網傳媒產業

應用場景:視頻識別、視頻推薦、社交傳播、視頻營銷

案例提供者:北京愛奇藝科技有限公司


1)客戶需求和方案簡介

近年來,互聯網視頻產業發展迅猛,成為用戶規模最大的網絡服務。據中國互聯網信息中心CNNIC 40 次中國互聯網統計報告,中國網絡視頻用戶達到5.65 億,占網民總數的75%。隨著用戶數目逐年增長,視頻內容數量呈指數級增長。作為國內最大的網絡視頻分享平臺,愛奇藝每天處理上萬小時的新增視頻,產生千億條的用戶日志。海量信息內容孕育著更多的價值,也為網絡視頻行業發展提出新的挑戰。首先,面對海量的內容,視頻平臺急需優化生產和審核流程,提高內容生產的效率,為用戶提供更加便捷、流暢的內容服務。其次,用戶面對過載的信息海洋,選擇成本太高,平臺需要挑選和推薦用戶最感興趣的優質內容。再次,粗放投放為企業帶來高額營銷成本,迫切需要精準的廣告投放和精細化的商業運營。

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本項目依托愛奇藝在互聯網視頻行業的深厚積累,上線功能比較完備的智能網絡視頻云服務系統,可自動對視頻進行智能識別處理,大幅度提高生產效率;并通過智能算法對用戶行為大數據進行分析,產生用戶畫像,提供精準的個性化搜索推薦;最后,系統支持商業合作伙伴進行精準營銷和廣告投放,通過閃植和隨視購技術,創新性地打通了電商系統和視頻系統,實現“視頻內物品所見即所買”的精準投放。

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2)具體解決方案介紹

愛奇藝智能網絡視頻云服務平臺架構包擴基礎層、感知層、認知層、平臺層和應用層?;A層提供AI 服務所需的算力、數據和基本算法,極大地降低了對本地硬件設備和軟件系統的要求,運維成本和風險。感知層模擬人的聽覺、視覺,實現語音識別、圖片識別、視頻分析,AR/VR 配準渲染等功能。認知層模擬大腦的語義理解功能,實現自然語言處理、知識圖譜的記憶推理和用戶畫像分析等功能,構成愛奇藝大腦。平臺層通過開放服務接口,為視頻創作、視頻生產、內容分發、社交互動、商業變現等上層應用賦能。其中最主要的應用系統為智能視頻生產系統,智能內容分發系統和智能商業變現系統。愛奇藝智能網絡視頻云服務平臺架構圖,如下所示。

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智能視頻生產系統

智能視頻生產系統依托音、視頻智能識別技術,實現基于內容的視頻拆條、視頻標注和視頻審核。愛奇藝自主研發CNN 卷積神經網絡深度學習技術進行高精度明星識別、情感識別、物品識別、場景識別,基于BLSTM 網絡的視頻字幕識別、語音識別,獲得視頻編目的語義標注和封面圖。不斷增加的海量視頻內容,對審核速度和準確性都提出了更高的要求。智能審核系統研發了基于音視頻指紋的快速版權檢測,基于黑白名單、CNN 網絡的情色檢測等關鍵技術。通過對視頻中文字、人體、露點、槍聲、煙火、人群聚集等自動檢測功能,利用深度學習加強對非法廣告、黃色、暴力圖片的訓練和識別,極大地提高人工審查的效率,維護了健康良好的視頻環境。


智能分發系統

在智能傳媒時代,每個用戶既是內容的消費者,也成為了內容的創造者。這些海量的內容在滿足了用戶需求的同時,也使尋找所需內容更加困難。在這種情況下,智能分發系統應運而生。智能分發系統是在大數據分析和人工智能技術的基礎上,通過研究視頻內容和用戶的興趣偏好,進行個性化推薦;通過社交網絡宣發和熱點發掘,給用戶提供高質量的個性化內容,解決信息過載問題,更好的服務用戶的需求。

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愛奇藝智能推薦系統的各個模塊作用如下:

①用戶畫像:包含用戶的人群屬性、歷史行為、興趣內容和偏好傾向等多維度的分析,是個性化的基石;

②特征工程:包含了視頻的類別屬性、內容分析、人群偏好和統計特征等全方位的描繪和度量,是視頻內容和質量分析的基礎;

③召回算法:包含了多個通道的召回模型,比如協同過濾、主題模型、內容召回和SNS 等通道,能夠從視頻庫中選出多樣性的偏好內容;

④排序模型:對多個召回通道的內容進行打分排序,選出最優的少量結果。除此之外,推薦系統還兼顧了推薦結果的多樣性,新鮮度,深度和驚喜度等多個維度,更能夠滿足用戶多樣性的需求。


此外,愛奇藝開創了視頻社交的先河,研發愛奇藝泡泡社區聚攏相似愛好的用戶群體“圈子”分享互動,并宣發內容。圈子的類型有多種(明星圈、視頻圈、興趣圈、游戲圈、漫畫圈、圖書圈等等),不同類型的圈子也有不同的玩法,比如明星圈可以做積分任務、追蹤明星的行程信息等;視頻圈里面可以直接看視頻等。每個圈子下面匯集了用戶自發、編輯運營的相關內容(Feed 流),以及相關圈子的周邊信息。

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通過用戶的觀看、分享和評論數據,可以智能分析輿情、發掘熱點事件,進一步在不同的用戶群體中,宣發用戶感興趣的相關內容。

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智能商業變現系統

智能商業變現系統利用人工智能技術充分挖掘視頻內容價值,包括閃植廣告、隨視購廣告、智能票房預測等系統。通過大數據分析,對于用戶瀏覽、點擊、購買等行為進行統計和監測,可以進行用戶群體定位和商品的流行性預測,更好的指導商家用戶生產市場用戶需要的流行商品,及時調整廣告的投放策略,促進電商交易。

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閃植是首創的視頻植入營銷方式。根據影視場景進行內容植入,充分保障植入物品的擺放位置、角度、光照等視覺效果,并保持原場景的一致性。隨視購是愛奇藝基于視頻內容相關的廣告推薦系統。該系統通過視頻解析技術檢測視頻鏡頭和關鍵幀,然后使用先進的CNN 卷積神經網絡深度學習技術自動檢測和識別視頻內的物品場景,為視頻打上帶時間的物品或場景標簽。最后通過基于知識圖譜的關鍵字映射推導和統計過濾,輸出穩定可靠的廣告物品標簽。這樣,當互聯網用戶觀看影視劇時,廣告推送引擎能夠自動的將與當前視頻內容相關的角標廣告以動態的方式展示到視頻畫面中,吸引用戶關注和購買。例如,基于內容關聯的愛奇藝隨視購廣告可識別電視劇畫面并推送同款的女包商品和利用OCR 字幕識別技術推送電視劇臺詞相關的手游商品等。智能票房預測系統利用深度學習技術,根據劇集信息、演員、搜索指數和社交關注等數據,預測電影和電視劇的收視率和票房,輔助投資者在版權采購和內容創作中進行精準判斷,降低前期投入風險,并提高投資回報率。

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3)方案實施后的價值或成果

智能視頻生產系統極大提高了視頻生產效率,視頻數量從2014 年到2017年增長了約20 倍,但員工人數僅增長約2 倍。愛奇藝精彩片段的剪輯通過AI技術的生產效率提升2.5 倍。封面圖生成通過AI 技術實現全自動生成,每天為幾十萬UGC 視頻(用戶生成視頻)自動生產封面圖。情感識別技術則首次將C3DRNN 模型應用到情感識別領域中,準確地捕捉表情時序變化,協助發掘視頻中的精彩片段。


智能內容分發系統建立了精準的用戶畫像,使用AI 技術賦能個性化搜索推薦,進行高效內容分發。愛奇藝全網搜索涵蓋高達5 億全網視頻內容,是業界領先的全網視頻搜索引擎。目前高峰搜索量突破3 億,整體日導流量突破4 億。智能推薦整體導流超6 億,占總流量約30%,長視頻猜你喜歡、短視頻聯播效果達到行業第一。愛奇藝泡泡社區是中國最大的視頻社交平臺,目前高峰DAU 接近7 千萬。


智能商業變現系統打通了內容生產、人機交互和電商服務的各個層面,增加了愛奇藝作為網絡視頻平臺的廣告和商業價值。愛奇藝基于機器學習的多時間窗口預測中,電影票房預測,提前半年方差準確率高達77%;電視劇流量預測方面,提前半年到一年的方差準確率高達88%,為投資采購、廣告、營銷提供有力支持。閃植和隨視購廣告在《虎媽貓爸》《老九門》《中國有嘻哈》等劇集中大量播出,在不影響用戶觀看的同時,精準投放了視頻內容相關的廣告,實現文化產業和電商的共同增長,促進文化與科技的深度融合。


總結來看,本案例逐步探索基于人工智能+傳媒產業的新模式,對整個網絡視頻行業的發展有著良好的示范作用?;谥悄茏R別的互聯網視頻云服務系統,為內容生產方、用戶、商業合作伙伴提供強大的服務平臺,引領網絡視頻行業進入一個健康、可持續發展的新時代。



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