人工智能正逐步成为媒体等行业中一股不可忽视的变革力量。通过简化多渠道运营和降低延迟，显著优化了媒体公司的工作流程。同时，它还利用数据驱动的洞察力，为媒体公司重新定义了竞争策略。
简化多渠道运营
随着电视、流媒体服务和社交媒体等平台数量的激增，媒体公司的运营格局变得日益复杂和碎片化。人工智能驱动的工具能够独特地统一并优化这些运营，减少冗余并提高效率。
例如，康卡斯特的人工智能驱动接入网络通过其大规模网络虚拟化项目“Janus”整合了实时遥测和自愈功能。通过其人工智能驱动的技术消除了核心网络运营中的人为错误，从而确保了即便在高需求时期也能稳定提供无缝的实时内容。
人工智能还帮助自动化日常任务。Netflix利用人工智能算法，根据观众位置和网络可用性动态调整流媒体质量。根据德勤的一份报告，采用类似人工智能优化的公司运营成本可节省高达20%。
提升系统性能与降低延迟
人工智能具备监控、预测和适应实时需求的能力，这正在改变媒体性能，尤其是在直播流媒体和互动媒体等对延迟极其敏感的应用场景中。
在高流量的现场体育赛事或重大新闻广播期间，Amazon Prime Video的人工智能算法会动态分配资源，以维持流媒体质量，无需人工干预即可避免中断。
虽然目前直播流媒体通常占据延迟相关讨论的中心位置，但人工智能的作用已经进一步延伸到了优化内容分发网络方面，显著减少了点播内容的延迟。例如，Netflix通过人工智能优化其Open Connect Appliance，将热门内容预先存储在离用户更近的地方，从而缩短传输时间，确保播放流畅。
推动市场竞争力的AI洞察
人工智能驱动的分析工具可以从海量数据中提取可操作的洞察，确保内容和策略的相关性。
例如，迪士尼和Hulu使用人工智能分析观众数据，从而实现精准广告投放和个性化内容推荐。根据麦肯锡的报告，采用个性化人工智能策略的公司可以将收入提高10%以上，这主要得益于客户保留率的提升。
不仅是这些行业领军者，小型平台也在通过第三方分析服务使用类似的人工智能功能，从而在观众保留和盈利能力方面与大平台缩小差距。
应对技术变革和市场需求
媒体行业对技术颠覆并不陌生，那些能够迅速适应新工具的公司往往能够获得竞争优势。华纳兄弟探索公司正在利用AI实现精准广告投放，提高相关性和用户参与度。
生成式AI等新兴技术也正在重塑很多行业。例如，Runway正在通过文本生成视频的AI技术支持广告制作，提供低成本内容创作的新机遇。
挑战与伦理考量
尽管AI具有巨大潜力，但其整合过程仍面临诸多挑战。高昂的实施成本、对专业技术的高需求以及关于数据隐私和算法偏见的伦理问题，都是重要障碍，媒体公司必须谨慎应对。
人工智能：媒体未来的催化剂
人工智能在媒体行业中的价值持续增长，帮助企业优化工作流程、减少延迟并获取战略洞察力。通过采用可扩展且符合正确价值观的AI解决方案，媒体公司能够提升运营效率，满足消费者需求并保持竞争灵活性。
未来AI的角色将从“优化”迈向“创新”，推动新的内容形式、沉浸式体验以及个性化叙事的发展。无论是大型企业还是小型初创公司，早期采用者都有更多机会塑造媒体的未来，在快速变化的行业中设立新标准。（转载有删减）
来源：AI音频时代
编辑:王铮
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