短視頻單平臺日上傳量已達百萬級 AI應用或成下一個風口

比起炒幣行情的起伏不定，區(qū)塊鏈技術應用落地的遙不知期，AI在短視頻領域的應用卻已經(jīng)風生水起。

如今，大量視頻網(wǎng)站每天的新視頻上傳量達幾十萬甚至上百萬，視頻審核員在過濾暴力、色情等不合規(guī)定的視頻時工作量巨大，往往力不從心。可以識別視頻中人物的 AI 引擎以及視頻預覽功能，對于視頻審核員來說，會是一個很好的輔助工具，甚至取而代之。例如：智能特效、智能編目(自動生成封面圖、標題、摘要、關鍵詞)、個性化推薦等，用AI提升創(chuàng)作、生產(chǎn)、運營、變現(xiàn)的效率，就變得必不可少。

AI用于電商直播業(yè)務中的人臉技術原理

電商直播中的人臉技術應用，主要在手機上運行。直播中所涉及的底層技術(人臉檢測、特征點定位和跟蹤)大部分都需要在手機上實時運行，由此需要遵循新要求：速度要足夠快，模型要足夠小，同時保證有足夠高的準確度，這是需要折中的過程。

直播中的人臉技術總體架構

目前所采用的解決方案大部分是通過算法優(yōu)化和模型優(yōu)化的工程手段，將算法移植到手機端。

在實際業(yè)務中實現(xiàn)了人臉特征點跟蹤的SDK，并部署在移動端，應用在電商直播場景中?；谏疃葘W習的人臉技術雖然取得了顯著的成果，但是深度學習對大量計算資源的需求，以及復雜的模型(幾十MB到幾百MB)，難以應用在移動端。

傳統(tǒng)算法雖然效果沒有超過深度學習，但是資源消耗很小，模型也簡單，在應用過程中更加適合于用到目前的移動設備上來。不過，隨著處理器技術發(fā)展和深度學習優(yōu)化技術的逐漸成熟，基于深度學習的人臉技術會更加普及。

PP云在AI短視頻領域的探索

PP云早在2016年就探索到AI技術與電商結合的業(yè)務場景，為保障平臺運營和用戶體驗帶來新的價值。一方面，通過人臉識別方法自動識別商品圖像中的人物，提升了后臺圖像管理的效率;另一方面，電商直播中應用人臉技術，實現(xiàn)了美膚和特效等功能，改善了用戶體驗。

深度學習方法為人臉識別技術領域帶來了巨大的飛躍，而傳統(tǒng)方法能夠保證足夠的性能和足夠的準確度，達到實時運行的目標。因此，在開發(fā)過程中，需要根據(jù)具體需求來進行方案的權衡和選擇。圖像算法技術的開發(fā)，需要在日常工作過程中積累基礎模塊，逐步拓展其運用場景，并且根據(jù)業(yè)務場景變化，進行不斷的迭代，為業(yè)務需求提供保障。

PP云高級技術架構師高超今年接受媒體采訪時表示，2018年PP云會重點關注超高清窄帶視頻、強化學習、無監(jiān)督學習、GAN、小樣本學習、多模態(tài)融合、區(qū)塊鏈等技術，并將其應用在短視頻生產(chǎn)、看點提取、用戶交互、搜索推薦、版權管理、智能營銷等應用場景。將把AI技術重點應用于蘇寧易購短視頻電子商務領域，實現(xiàn)線上線下銷售轉(zhuǎn)化目的，深度研究和開發(fā)AI在智慧零售的作用。

AI未來在PP視頻云中的技術應用

眾所周知，AI智能水平從淺入深有“感知、理解、決策”等多個層級，目前在感知方面如語音識別、人臉識別、大數(shù)據(jù)分析，搜索等方面相對成熟，而視頻理解和決策方面有待發(fā)展。

視頻理解是AI視頻應用的基礎，具體技術包括圖像識別、行為識別、語義分析等諸多方面，更加綜合，也更加復雜。AI現(xiàn)在對視頻的理解與人類還有一定差距，需要讓機器在視頻大數(shù)據(jù)訓練中更多的使用弱監(jiān)督學習，強化學習和迭代學習。

同時，創(chuàng)作、分發(fā)和營銷環(huán)節(jié)的AI決策技術也有待加強，未來我們不僅需要AI輔助人類創(chuàng)作視頻，還希望AI能有助于內(nèi)容采購、內(nèi)容分發(fā)和營銷服務，強化學習、GAN等技術還有待進一步研發(fā)。

目前，不管是PP視頻還是國內(nèi)外的其他視頻網(wǎng)站，其實都在嘗試用技術手段、AI能力去解決這些重要問題。AI技術已經(jīng)在視頻的整個創(chuàng)作、生產(chǎn)、分發(fā)、播放、變現(xiàn)流程中開始發(fā)揮作用，在一些分支中已經(jīng)取得了非常令人矚目的突破，催生很多落地的AI應用，在提高運營效率、提升用戶體驗、提升商業(yè)化能力等方面發(fā)揮了重要作用。

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