311      機器人

人工智能＋視頻 Viscovery欲成為視頻搜索界穀歌

導語

提及人工智能，人們的第一反應也許是穀歌旗下的人工智能圍棋程序“AlphaGo”，這位“圍棋高手”的豐功偉績一度成為全世界人民關注的焦點，這無疑為其代表的人工智能做了一番廣告宣傳。然而，如果認為人工智能的應用領域僅僅局限於下圍棋，那就大錯特錯了。

Viscovery作為一家基於人工智能應用於視頻識別的研發企業，不僅深耕視頻廣告精準化的探索，還在視頻大數據搜索、IoT物聯網等多個方向均表現出世界領先級別的水平。

2017年3月31日-4月1日，Viscovery作為唯一一家“人工智能+視頻廣告”的技術營銷類公司，受邀參加在上海舉辦的第十六屆中國廣告與品牌大會，與各位頂級傳媒人、業界資深學者共同探討廣告未來新生態。Viscovery憑借其先進的視頻內容識別技術閃耀全場，成為大會的一大亮點。

在演講中，Viscovery創始人兼CEO黃俊傑（Amos Huang）正式對外發布全新“視頻內容定向” 投放模式，並誠邀品牌主和廣告代理公司通過官方微信渠道進行免費申請，引爆全場關注。

更為精準的雙向視頻互動

與傳統的視頻內容單項傳送不同的是，借助Viscovery的視頻識別技術，用戶能夠輕鬆地與視頻內容達成雙向互動。

過去，人們在看電視或網絡視頻時都隻是局限於“看”，這僅僅是一個單向的傳播——即視頻播什麼，用戶看什麼。而現在，人們的社交、搜索等動作都能夠獲得即時的反饋，這便是雙向互動。

如何將雙向的互動應用於視頻領域？淘寶直播也許是一個較為簡單粗暴的例子。主播在直播過程中可以向觀眾傳達商品信息，而觀眾也可以點擊屏幕下方的相關按鈕，完成購買的行為。這樣的營銷手段不失為一招妙棋，然而高昂的營銷費用以及受限的平台與視頻資源等諸多原因，進一步限製了視頻雙向互動延展的可能性。

配合Viscovery的AI視頻識別技術，視頻雙向互動的領域與用戶體驗將大幅提升。比如在愛奇藝、優酷的邊看邊買，就是一種更具技術優勢、人群更為精準的互動模式。用戶在視頻中看到某個明星穿著的衣服、佩戴的首飾、或是駕駛的座駕，一旦激起了興趣，就可以直接進行購買行為。在對的場景（KEY MOMENT）中，讓用戶與視頻內容本身產生互動。

這樣的先進技術，勢必會帶來視頻廣告的顛覆性改變。以往的視頻廣告更多是基於人群標簽而進行的定製化投放，而對於廣告出現的時間節點則無能為力，僅僅局限於視頻開始與結束時的貼片廣告，或是其他人為決定的時間點。

Viscovery可以做到將視頻中的內容逐幀分析，這也就意味著，Viscovery可以告訴廣告主，在視頻的7分42秒、畫麵左下方將有品牌產品露出，請問是否需要展現廣告？當然，實際的廣告投放過程中並沒有這麼麻煩，Viscovery將會自動分析相關視頻數據庫中的所有視頻，並自動得出最佳的廣告投放節點，完成視頻廣告定製化向自動化的轉變。

豐富多樣的應用場景

如果隻是單純地做到畫麵的分析，那將遠遠無法滿足實際應用的需求。例如，視頻中出現了男主角哭泣的畫麵，而旁白說的是女朋友因車禍不幸去世，如果單靠畫麵的分析，是無法得出正確信息的，音頻同樣需要被納入分析的範疇。事實上，在紛繁複雜的各類場景中，目前世界上沒有任何一種技術可以達到百分之百的精準識別。

因此，Viscovery共需要收集並分析7大類內容，才能確保信息的精準性。利用FITAMOS整合的計算機視覺與深度學習技術，VDS（Video Discovery Service智能視頻探索平台）可以挖掘視頻內包括人臉、圖片/商標、文字、聲音、動作、物件、場景信息在內的所有具有價值的信息。

Viscovery通過盡可能多的層麵進行視頻分析，從而達到效果的精準化，也隻有在這樣的識別技術下，Viscovery才能將這項技術應用於更多複雜的場景中。

可以想象，在未來的足球比賽直播中，觀眾隻需點擊屏幕上出現的球員，即可實時了解到這名球員的所有信息；而解說員也無需在通過短信這類單一的方式來與觀眾進行互動，FITAMOS技術將根據直播視頻的分析結果，自動生成例如進球、紅牌等關聯性話題，實時與觀眾進行互動。

此外，視頻大數據搜索也將成為可能，用戶隻需提交相關的人物資料(圖片，關鍵詞、場景等)，便可以在本地或網絡上搜尋到所有與該人物相關的視頻。

據Viscovery透露，AI視頻識別技術的應用領域相當廣泛，光是目前已有合作的項目就包括情境式廣告、視頻內容互動、IoT物聯網服務等，隨著行業的進一步發展，越來越多的應用場景將被開發挖掘出來。

比穀歌更強

同為人工智能領域的探索者，穀歌目前已經實現了對於視頻中物件的識別運用，穀歌的無人駕駛技術便是研究成果的最好例證。而Viscovery目前則是全世界唯一一家可以做到FITAMOS技術整合的公司。據Viscovery創始人黃俊傑透露，與穀歌之間的差異主要體現在研究方向上的不同。

穀歌的視頻識別內容比Viscovery要寬泛許多，花草樹木、石子能微小物件都在穀歌的識別範圍之內，但識別的精確度卻仍處於較為落後的階段。“在穀歌的係統中，他也許能夠識別出大量的物件，但卻無法做到定位，它的提示也僅僅是‘此畫麵中也許存在某某物品’。”

由此聯想到前一陣子爆出的穀歌“廣告門”，其背後的技術原因也就可想而知了。由於在審核中錯誤地通過了極端組織視頻，導致該廣告出現在Youtube等網站上，據推測，該失誤將致使穀歌造成7.5億美元的經濟損失，相當於年收入的7.5%。

事實上，Viscovery將來的發展方向也確實是深耕於視頻廣告領域，相比較穀歌“寬泛而不精確”的識別技術，Viscovery的六大維度廣告數據（標簽類別、關鍵詞、出現位置、畫麵占比、持續時長、出現時間）能夠給予廣告主更為精準的營銷方式。Amos表示，內容相關聯性的廣告投放相比於傳統投放整體點擊率提升60%，同樣的預算能夠產生2倍的投資回報率，這從側麵也反映出Viscovery在人工智能視頻廣告領域的絕對實力。

最後更新：2017-10-08 01:17:09

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