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Video++極鏈科技董慧智解構(gòu)AI賦能新文娛

張康康 ? 2018-10-18 12:53 ? 次閱讀

10月15日,由國家發(fā)展和改革委員會、工業(yè)信息化部、國家網(wǎng)信辦指導(dǎo),中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟(AIIA)主辦的2018 AIIA人工智能開發(fā)者大會在蘇州國際博覽中心盛大召開,Video++極鏈科技聯(lián)合創(chuàng)始人&COO董慧智受邀出席,并在主論壇就《解構(gòu)AI賦能新文娛產(chǎn)業(yè)》帶來精彩演講。


以下為Video++極鏈科技聯(lián)合創(chuàng)始人&COO董慧智的演講實(shí)錄:

感謝大家!今天聽了這么多,其實(shí)我覺得AI已經(jīng)成為現(xiàn)在整個高科技領(lǐng)域的主流,但其實(shí)在我們剛剛創(chuàng)業(yè)的2012年,AI還是一個很偏的話題,當(dāng)時是很苦的,直到2014年、2015年,日子才開始好過了,在這里面,我們也是最早應(yīng)用的。

在AI應(yīng)用領(lǐng)域里面大家熟知的有安防、智慧城市等,另外一個領(lǐng)域就是與大家的生活、消費(fèi)息息相關(guān)的、同時也是互聯(lián)網(wǎng)中間信息集中度最高的領(lǐng)域——文娛。文化娛樂是非常大的領(lǐng)域,和廣告、電商很多商業(yè)模式直接關(guān)聯(lián),而我們盯準(zhǔn)的就是文娛領(lǐng)域,要做用AI賦能新文娛產(chǎn)業(yè),然后和廣告、電商、新零售關(guān)聯(lián)在一起,從而發(fā)揮出萬億級的市場潛能。

從我的理解來看,Video++從2012年開始做,我們就在思考AI能做什么事?包括剛才機(jī)器之心講的,AI能夠做的就是把海量用戶、海量信息、海量需求,用統(tǒng)一自動化方式撮合在一起,產(chǎn)生出很多連接點(diǎn),從而創(chuàng)造出非常大的經(jīng)濟(jì)價值。

我把這個過程分成三個步驟。第一個步驟是感知,不論是語音識別、語義識別、圖像識別、視頻識別,都是感知的部分,不僅是感知別人說話的含義、每個眼神的含義,我們現(xiàn)在做的還有感知每個圖像背后表達(dá)的什么情感、什么故事等。之前講過一個結(jié)構(gòu)模型,知識圖譜模型,任何一個互聯(lián)網(wǎng)視頻,往上都有基礎(chǔ)要素,包括明星、物體、人物、場景,這些都是基礎(chǔ)標(biāo)簽,再往上就是情感,再往上就是故事,現(xiàn)在大家都在花大力氣做這一塊的感知。

感知只是第一步,把海量的模擬信息轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)信息之后,這個量太大了,就要做自動化。當(dāng)我把現(xiàn)有的方法論、把以前人操作的部分轉(zhuǎn)變成公式,轉(zhuǎn)變成自動化的系統(tǒng),才能逐漸顯露出人創(chuàng)建的方法論的局限。

人的很多棋譜都很精妙,但是當(dāng)我把AlphaGo這樣自動化的機(jī)器和圍棋高手放在一起,才能可以發(fā)明出更多的棋局,就進(jìn)入了第三步優(yōu)化,我們在進(jìn)化這個過程,需要讓機(jī)器的感知更像人的五官以及其他器官一樣,自動化得像神經(jīng),我們每個肌肉動作都不是大腦思考的,有本能自動的過程。 最后一步當(dāng)機(jī)器達(dá)到可以思考、可以優(yōu)化、甚至模糊優(yōu)化的時候,這個時候才是AI走向大腦智能的時候,這是我們對AI未來發(fā)展的理解。

而我們正處在自動畫像、優(yōu)化這個方向當(dāng)中,我相信這也是很多AI企業(yè)正在努力的方向。在我們看來,國內(nèi)AI公司,我們分三大類,AI算法公司、AI應(yīng)用公司、AI硬件公司;而我們是典型做應(yīng)用的公司,而且非常垂直,專注在文娛領(lǐng)域。而AI未來應(yīng)用最廣泛的六個領(lǐng)域,包括安防、機(jī)器人、無人駕駛、醫(yī)療、文娛,這是我們判斷在五年之內(nèi)會真正創(chuàng)造出萬億級市場潛能地方。


講到AI+文娛,我們介紹一下自己,我們從2012年開始創(chuàng)業(yè),目前發(fā)展到C輪,是AI+文娛領(lǐng)域的獨(dú)角獸,集團(tuán)旗下包括AI場景廣告、電商、新商業(yè)IP、新零售等各種產(chǎn)業(yè),投資方包括阿里巴巴、曠視科技、優(yōu)必選等。

對于新文娛產(chǎn)業(yè)是怎么催生這樣大的體量的,我們發(fā)現(xiàn)有幾個效應(yīng),當(dāng)經(jīng)濟(jì)走緩之后,更多的文化產(chǎn)業(yè)占娛樂的比重會增加,此時95后、00后的消費(fèi)心理逐漸從需求消費(fèi)心理出發(fā),轉(zhuǎn)變成觸發(fā)型經(jīng)濟(jì),比如80后買東西是搜索,想買什么買什么,從而成就了淘寶京東,而現(xiàn)在的很多95后、00后,他們買東西更多的是,被什么打動了買什么,從而才會有現(xiàn)在的種草、撥草,文化娛樂觸動的粉絲經(jīng)濟(jì)、IP經(jīng)濟(jì)也好,都是一個非常強(qiáng)勁的趨勢。但是如果只用人工的方式培養(yǎng)粉絲,太慢了,而AI會大大加快這個進(jìn)程。我們利用70%的長尾視頻和直播的流量,用AI的方式,把種草撥草的過程自動化,就可以產(chǎn)生大量的文娛消費(fèi),包括廣告、電商等,這是我們的發(fā)展歷程,也是很多AI公司未來會發(fā)展的路線。

我們在2012年開始做AI技術(shù),我們從那個時候開始,就專注AI文娛這個領(lǐng)域。到了2014年,我們發(fā)現(xiàn)作為一種技術(shù)而言,我們是比較領(lǐng)先的,之后就開始尋找應(yīng)用場景。當(dāng)大家都在看視頻的時候,往往只是在那看,沒有辦法和視頻內(nèi)容進(jìn)行深度互動,于是我們做了第二套產(chǎn)品,VideoOS。這套系統(tǒng)就是把VideoAI識別出來的數(shù)據(jù),通過用戶可以直接互動的方式和AI數(shù)據(jù)結(jié)合,從而產(chǎn)生投票、購買、點(diǎn)擊廣告等行為,當(dāng)這些用戶行為和現(xiàn)在的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)起來之后,就產(chǎn)生了一個很大的應(yīng)用場景。

我們一方面在找AI應(yīng)用場景,另外一個方面創(chuàng)建應(yīng)用場景。

這是我們總體架構(gòu),也是我們現(xiàn)在能夠占據(jù)在眾多視頻以及直播平臺,都使用我們的操作系統(tǒng)的原因,現(xiàn)在來說已經(jīng)形成了一個閉環(huán)。一套系統(tǒng)VideoAI,把視頻數(shù)據(jù)辨識出來,形成一個數(shù)據(jù)庫,現(xiàn)在已經(jīng)做到了全網(wǎng)熱劇的數(shù)據(jù)化,數(shù)據(jù)自動通過VideoOS進(jìn)行匹配,當(dāng)一個用戶打開視頻,把場景自動匹配到相應(yīng)的廣告,比如說啤酒、一些女性喜歡的飲料等,在合適的節(jié)點(diǎn)把廣告自動推送出來,這就是通過視頻場景所產(chǎn)生的情感共鳴,直接轉(zhuǎn)化成廣告點(diǎn)擊和廣告銷售,這個過程就在第二套系統(tǒng)里面實(shí)現(xiàn),這套系統(tǒng)就是一個在視頻中的小程序,所承載的業(yè)務(wù)就是廣告、電商、新零售,三大塊業(yè)務(wù)。

這是一個介紹我們AI技術(shù)的視頻。首先我們用全序列識別算法,像Face++這樣的公司人臉識別已經(jīng)做的非常好了,為什么要投資我們,是因?yàn)槲覀兺耆珡囊曨l出發(fā),所以在視頻處理過程中,最基本的單位就是視頻,而不是理解成圖像的集合,我們算法中間融合了很多特殊算法,比如說去特效,場景聚合等等,這些算法最后一步才是圖像識別,這是之所以我們能做到這個領(lǐng)域最專最深入的原因。

技術(shù)方面,白色是我們技術(shù)的處理,經(jīng)過一個系列的處理之后,把視頻結(jié)構(gòu)化成為一個數(shù)據(jù)庫,我們稱之為視頻結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫,這個數(shù)據(jù)庫就很像知識圖譜,只不過這個圖譜是2012年到2018年全網(wǎng)熱劇的數(shù)據(jù),經(jīng)過存儲之后,通過匹配算法完成用戶標(biāo)簽和廣告需求匹配,自動推送相應(yīng)廣告,實(shí)現(xiàn)海量用戶、海量信息、海量需求自動化,這套系統(tǒng)是我們所做的,現(xiàn)在已經(jīng)批量化商用,我們這套視頻AI商業(yè)化解構(gòu)系統(tǒng)已經(jīng)是市場端商業(yè)應(yīng)用最成熟的一套系統(tǒng)。

關(guān)于技術(shù)壁壘,我們在這個領(lǐng)域目前在全球是領(lǐng)先的。剛剛說到,我們有一個數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫長什么樣?我們把文娛視頻分成四個層次,最底下是視頻層,所有的平臺都有一個媒體庫,決定了我的視頻庫有哪些綜藝節(jié)目、電視劇、電影、短視頻,媒體庫是視頻層;第二層是信息層,大家看到的AI辨識出來的東西、人、物體等;最下面一層是情境層,最終能夠打動人心的部分,為什么年輕人愿意為一個只是五十塊錢的成本東西,花五百塊錢去買,就是因?yàn)楸贿@個視頻的娛樂特性打動;而每種不同視頻場景都對某一品類的廣告或電商有非常高的轉(zhuǎn)化作用,這就使得AI有了很強(qiáng)的用武之地。


我們把識別的數(shù)據(jù)庫和我們的廣告關(guān)聯(lián)起來,就是用的VideoAI底層識別系統(tǒng),匹配到用戶體驗(yàn)最好,同時轉(zhuǎn)化效率最高的廣告,再通過VideoOS中用戶喜歡的程序,讓用戶參與投票、卡牌收集游戲、發(fā)紅包、購物這樣的過程,轉(zhuǎn)化率非常高。我們?nèi)ツ曜鲞^實(shí)驗(yàn),在同樣一個場景當(dāng)中,普通的廣告,轉(zhuǎn)化率千分之二左右,但是用我們的旅游貼、或者說投票,可以達(dá)到平均3%的轉(zhuǎn)化率,為整個商業(yè)帶來很大的價值。

這是長隆游樂園在芒果TV投的廣告,帶來了很大的轉(zhuǎn)化率而且效果非常好。

第二個例子是Tutor ABC,一個英語教育公司,我們識別的是明星說英語的場景,當(dāng)一個明星在視頻當(dāng)中說英語,就把這個關(guān)聯(lián)的廣告推出來,轉(zhuǎn)化率極高,他們已經(jīng)第五輪下單了。


2018年,Video++到了C輪,會有更多新的增長點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)視頻每天十幾個億播放量,覆蓋4.5億人群,但目前為止只有1%的填充率,我們還在盡可能多吸引更多的用戶進(jìn)來,但是熟悉廣告的都知道,廣告的商業(yè)場景有各種要求,不可能做到百分之百,但很多場景都可以用電商、新零售的方式進(jìn)行填充。

在文娛電商這個領(lǐng)域,我們制定了行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),通過千人觀看帶來的銷售額——VPM值來衡量其中的商業(yè)潛力。包括我們與芒果TV合作的超級IP,如《歌手》、《爸爸去哪兒》、《媽媽是超人》等2018年的超級IP,VPM值都非??捎^,在超級IP上,未來還會帶來更多的商業(yè)化變現(xiàn)。

后面還有一些美食類的案例,就不做詳述了,如果對AI文娛感興趣,希望可以和Video++多聯(lián)系,謝謝大家!


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