影譜科技跨越中國智能影像生產千億市場

據Gartner預測，2018年人工智慧(AI)產生的全球商業價值預計將達到1.2萬億美元，比2017年增長70%。預計2022年AI衍生的商業價值將達到3.9萬億美元。亞洲基於人工智慧技術的總業務價值將佔全球市場的48%。

「人工智慧有望在亞洲實現全球範圍內最快的增長速度。到2021年，人工智慧的商業價值將會帶來新的收入可能性。」Gartner研究副總裁John-David Lovelock說。「未來，廣告將變得更智能」。

《IAB 2018年視頻廣告支出報告》得到一致觀點，廣告客戶每年在網路和移動視頻廣告方面支出超過1000萬美元，和2016年比增長53%；

「不管是影像內容數據，還是用戶行為數據，我們實現AI+video的雙重技術儲備」，影譜科技技術副總裁樊碩表示，「2017年影譜完成了4.46億秒工程處理積累」。在一定程度，影譜科技代表了中國智能影像生產領域的先進生產力。

4.46億秒工程數據支持機器學習

「我們對數據做了結構化處理，通過標籤進行標註，包括視頻關鍵幀標籤，用戶標籤。基於這些標籤，就可以實時計算出最佳的廣告投放策略，幫助廣告主提高廣告效果，同時把對觀眾的影響降到最低」，影譜科技樊碩表示。

然而，實現海量視頻/用戶的標籤化並非易如反掌，通過人工標註方式幾乎不可能完成任務，圖像識別技術，尤其是AI技術正在試圖改變這一生產方式。

「視頻內的信息量巨大，需要用大量的視頻進行學習和校準，這包括材質、運動軌跡、光影、環境、邊沿演算法、參照物等」，影譜科技樊碩說，「這些標籤化的數據可以用於演算法的優化。反過來，演算法的優化又可以提升標籤的準確率，並做出更加逼真的虛擬物體，包括實現更加真實的原生廣告。」

顯然，影譜科技積累的4.46億秒工程數據讓機器學習變得更輕鬆。

「我們通過像素軌跡計算技術，實現了規模化、自動化的原生廣告植入的效果」，影譜科技技術人員表示，「我們可以憑空在桌子上生成一瓶水，或者將會議室牆上的海報替換掉，並做到以假亂真，觀眾是分辨不出來哪些是真實的，哪些是虛擬的物體。」

事實上，原生廣告能夠壓縮影視拍攝和製作的周期和成本，但做到以假亂真並非一朝一夕之功。據了解，原生廣告有三大難點，其一在於視頻結構化，其二是算力，第三是場景再造。算力關係到平台成本，目前影譜使用雲+端的方式進行分散式計算來降低成本。

據悉，影譜科技與中科院自動化所成立聯合實驗室，進一步加強AI技術與視頻生產與處理方面的探索。在視頻結構化的基礎上，做深層的內容感知，實現自動化剪輯。

積累海量數據 實現千人千面

除了在內容生產和後期製作中帶來的革新，新技術也進一步幫助視頻平台方、廣告主和關注實現多方共贏。

「我們可以獲取端到端的數據，從商品到視頻鏡頭結構，這個數據是需要積累的，這樣就可以針對性的把合適的原生廣告放到視頻中」，影譜科技技術人員表示，「同時，我們拿到用戶觀影的記錄，並估算推演用戶畫像，這對定向投放廣告已經足夠，從而建立起廣告商品與用戶之間的關係圖譜。再結合廣告主投放數據、流量數據等，便可以呈現千人千面的廣告展示。」

通過10年積累，大數據和AI+video技術儲備讓影譜科技成為了市場上的強有力的競爭者，而產品化能力進一步放大了數據和技術的價值。

「產品化最難的是實現批量、自動化生產，這包括視頻剪輯、視頻原生廣告以及千人千面的廣告推送平台，基於數據+AI技術讓我們擁有一系列自動化工具，這可以大大提升視頻自動化處理的比例。」

影譜科技深耕視頻垂直領域，在視頻廣告細分領域內挖掘市場空間，已將計算機視覺、深度學習、大數據等前瞻技術引入原生視頻廣告，並在擬真浮層實時植入技術，將廣告和視頻內容充分融合，帶來全新商業價值。

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