華為副總裁、ISP與互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)部總裁 岳坤

2024年8月20日舉行的第三十一屆(BIRTV)北京國際廣播電影電視展覽會上，華為副總裁、ISP與互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)部總裁岳坤在主題報告會上發(fā)表《數(shù)智化引領(lǐng)傳媒行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力變革》的精彩演講，分享了“數(shù)智化如何為傳媒行業(yè)注入新動力”的最新思考與實踐，以下是發(fā)言概要:

一、在傳媒行業(yè)，數(shù)字化是智能化的基石，不能輕言跨過數(shù)字化直接進(jìn)入智能化

IT行業(yè)經(jīng)歷了電子化、信息化、數(shù)字化、智能化四個發(fā)展階段，傳媒行業(yè)同樣也在與時俱進(jìn)。隨著生成式AI的發(fā)展，業(yè)內(nèi)逐漸出現(xiàn)要求跨越數(shù)字化，直接演進(jìn)到智能化的聲音。關(guān)于這點，我們認(rèn)為：對于傳媒行業(yè)，數(shù)字化是智能化的基石，不能輕言跨過數(shù)字化直接進(jìn)入智能化，主要有如下三個考慮：

1.相對數(shù)字原生的行業(yè)，傳媒行業(yè)目前的數(shù)據(jù)整理、存儲和分析等數(shù)字化環(huán)節(jié)還存在很大提升空間，特別是歷史保存在非電子化及模擬系統(tǒng)中的語料。缺乏高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，無法為智能化提供足夠的“原料”和支撐。

2.當(dāng)前智能化技術(shù)難以滿足傳媒行業(yè)發(fā)展的需要。眾所周知，人工智能是一個概率統(tǒng)計學(xué)，即便最理想的情況下，精度無限接近1也不可能做到100%準(zhǔn)確;在部分場景，有70-80%精度的場景即可滿足日常應(yīng)用需求。但在傳媒領(lǐng)域，多模態(tài)技術(shù)正處于初期發(fā)展階段，當(dāng)前精度還不能支撐所有場景的規(guī)模應(yīng)用。

3.傳媒行業(yè)的數(shù)字化建設(shè)剛剛進(jìn)入深水區(qū)，還需要一定的時間來通過創(chuàng)新管理和交易機制，提升行業(yè)整體價值資本變現(xiàn)能力，為傳媒可持續(xù)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。

綜上，在傳媒行業(yè)中，數(shù)字化是邁向智能化的必經(jīng)之路，做好傳媒智能化的前提是做好傳媒數(shù)字化。

二、夯實傳媒數(shù)字化工作，做好系統(tǒng)化超高清建設(shè)與媒體融合轉(zhuǎn)型

近年來廣播電視行業(yè)協(xié)同發(fā)展，超高清與媒體融合成為兩大趨勢，為傳媒數(shù)字化奠定良好基礎(chǔ)。超高清在當(dāng)前的賽事節(jié)目中應(yīng)用效果尤為明顯，通過“4K超高清+三維聲”的應(yīng)用，為電視機前的觀眾帶來身臨其境的視聽體驗。媒體融合則是將一切媒體的資訊數(shù)字化，通過融媒平臺將資訊以最便捷的方式進(jìn)行傳播，同時也驅(qū)動了各類媒體信息共享和價值傳遞。

在超高清領(lǐng)域，華為根據(jù)當(dāng)前行業(yè)痛點和發(fā)展趨勢，聯(lián)合行業(yè)客戶、主流媒資設(shè)備廠商和ISV伙伴等，從以下三點出發(fā)，打造了行業(yè)領(lǐng)先的超高清制播IP化解決方案，共同構(gòu)建新一代超高清制播體系。

1.在國家科技部、國家廣電總局和央視總臺帶領(lǐng)下，華為深度參與超高清制播IP化標(biāo)準(zhǔn)制訂和產(chǎn)業(yè)研制工作。

2.依托由科技部批準(zhǔn)建設(shè)的超高清視音頻制播呈現(xiàn)國家重點實驗室，同中央廣播電視總臺、相關(guān)廠商開展了一系列4K/8K超高清IP化制播的研究與實踐，助力中央廣播電視總臺建成全國首個4K/8K總控IP化調(diào)度系統(tǒng)。該系統(tǒng)具備超遠(yuǎn)程制播能力，支持超兩千路4K無壓縮信號調(diào)度，采用SDN架構(gòu)實現(xiàn)無壓縮信號制播。目前該超高清制播IP化方案已經(jīng)成功商用交付上線。

在媒體融合方面，很多存量生產(chǎn)系統(tǒng)ICT基礎(chǔ)設(shè)施“煙囪”林立，形成信息孤島;很多傳統(tǒng)硬件平臺在支撐融媒體業(yè)務(wù)的生產(chǎn)與部署過程中面臨諸多挑戰(zhàn)。華為通過構(gòu)建融合數(shù)智化云底座來解決媒體單位在媒體融合業(yè)務(wù)部署過程中遇到的挑戰(zhàn)。

1.融合數(shù)智化云底座構(gòu)建媒體行業(yè)“平臺即服務(wù)”理念，沉淀行業(yè)共性能力，滿足媒體融合生產(chǎn)要求;提供統(tǒng)一的超高清存儲池，提供更強大的文件存儲能力、實現(xiàn)素材的快速遷移;促進(jìn)應(yīng)用軟件與底層硬件平臺解耦，更好滿足媒體融合生產(chǎn)的要求。

2.通過融合數(shù)智化云底座，可實現(xiàn)新聞視音頻素材的“隨采隨編”及內(nèi)容的智能生產(chǎn)及審核，減少生產(chǎn)制作環(huán)節(jié)內(nèi)容泄露風(fēng)險。

3.融合數(shù)智化云底座實現(xiàn)云化部署，統(tǒng)一建設(shè)與運營計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)平臺，提升資源利用率。

三、擁抱AI，共建傳媒大模型，強化監(jiān)管，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展

1.深化人工智能技術(shù)應(yīng)用，構(gòu)建AI敘事與評價能力

AIGC在傳媒領(lǐng)域部分場景已經(jīng)能夠原生生成各種類型的內(nèi)容，正逐步成為傳媒行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力的發(fā)動機。三中全會提出把中國故事講好，不是一件容易的事情。我們國家有5000年的絢爛文化，用這5000年的文化數(shù)據(jù)作為語料輸入，結(jié)合人工智能大模型訓(xùn)練推理，構(gòu)建良好的敘事體系及評價能力，文化與科技結(jié)合，一定能夠講好中國故事。因此，實現(xiàn)傳媒數(shù)智化需要積極擁抱人工智能，不能作壁上觀。

2.形成傳媒行業(yè)價值語料合力，共同構(gòu)建傳媒行業(yè)垂類模型

目前國內(nèi)外各大廠AI大模型已形成“百模千態(tài)”的局勢，但各大廠的投入方向主要聚焦在大語言模型、計算機視覺、多模態(tài)等基礎(chǔ)模型構(gòu)建。成熟可應(yīng)用的傳媒行業(yè)模型尚未發(fā)現(xiàn)，其主要原因在于傳媒行業(yè)價值語料分散在不同媒體機構(gòu)手中。因此需要廣播電視行業(yè)的頭部機構(gòu)牽頭發(fā)力，統(tǒng)一建設(shè)廣播電視大模型平臺，構(gòu)建傳媒行業(yè)垂類模型，服務(wù)傳媒行業(yè)智能化發(fā)展。

3.強化行業(yè)監(jiān)管，保障傳媒行業(yè)健康發(fā)展

AIGC為傳媒行業(yè)帶來生產(chǎn)力的提升，但也伴隨諸多挑戰(zhàn)。如何確保AI生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性和公正性、處理版權(quán)問題、以及防止AI技術(shù)被濫用以傳播虛假信息等問題，需要整個傳媒行業(yè)、國家部委、行業(yè)監(jiān)管機構(gòu)等多方共同努力，制定出相應(yīng)的規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，以確保AIGC在傳媒行業(yè)的健康和可持續(xù)發(fā)展。去年7月，七部委聯(lián)合發(fā)布“生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法”，是我國首個生成式AI的監(jiān)管文件，從生成式人工智能服務(wù)提供者的算法設(shè)計與備案、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型、到用戶隱私、商業(yè)秘密的保護，監(jiān)督檢查和法律責(zé)任等方面提出了相關(guān)要求。因此，需要行業(yè)監(jiān)管機構(gòu)制定落地細(xì)則(如AI生成的視頻強制水印機制等)，確保傳媒行業(yè)人工智能的健康發(fā)展。

在部署行業(yè)人工智能大模型過程中，解決方案往往會伴隨著試錯環(huán)節(jié)，這一過程中難免會陷入以下常見的誤區(qū)：

1.方式誤區(qū)：用傳統(tǒng)建設(shè)大數(shù)據(jù)或者私有云平臺的方式去部署智算大模型平臺

過去做大數(shù)據(jù)或者私有云平臺的時候，主要投資是服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)性能往往被忽視。而隨著AI平臺建設(shè)的逐步完善與發(fā)展，AI服務(wù)器利用率與網(wǎng)絡(luò)性能之間的正比關(guān)系也逐漸清晰。于是，如何盡可能提升AI服務(wù)器的使用率，已成為投資部門評審的關(guān)鍵。

2.算力認(rèn)知誤區(qū)：重硬件，輕軟件

由于大模型的算力系統(tǒng)是把幾萬個數(shù)據(jù)處理單元連接起來，且?guī)兹f個器件的連接一旦出現(xiàn)故障或者阻塞，就會導(dǎo)致訓(xùn)練中斷，訓(xùn)練中斷就需要checkpoint回退，一旦回退就會造成時間浪費。于是，斷點續(xù)訓(xùn)成為當(dāng)下業(yè)界普遍面臨的難題。目前業(yè)界通用的訓(xùn)練中斷時間是2.8天，即平均每2.8天就會出現(xiàn)一次中斷。但如果checkpoint設(shè)置合理，即便中斷，恢復(fù)速度也將大幅提升。因此，一個優(yōu)秀的算力調(diào)度平臺是算力系統(tǒng)建設(shè)的核心要素。

3.語料認(rèn)知誤區(qū)：重語料數(shù)量，輕語料質(zhì)量

部分行業(yè)大模型訓(xùn)練容易陷入過于強調(diào)數(shù)據(jù)量的認(rèn)知誤區(qū)，認(rèn)為語料越多，模型越精準(zhǔn)。這種觀點并不完全正確。盡管數(shù)據(jù)量對于訓(xùn)練行業(yè)大模型極為重要，但它并非是決定模型性能的唯一因素。語料的質(zhì)量、多樣性和代表性同樣重要。即使擁有大量的語料，如果質(zhì)量不高，仍然可能導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果不佳。此外，過多的語料還可能引起模型過擬合的問題，影響其泛化能力。實際上，在訓(xùn)練或微調(diào)行業(yè)模型時，還需要重視語料的質(zhì)量、多樣性和代表性等，并采取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)預(yù)處理措施以確保模型訓(xùn)練的有效性和準(zhǔn)確性。

因此，整個大模型智算系統(tǒng)的建設(shè)是一個系統(tǒng)工程，需要全面考慮。作為全球領(lǐng)先的ICT(信息與通信)基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端提供商，華為在這方面積累了豐富的經(jīng)驗，已經(jīng)成功完成了多個行業(yè)的大模型系統(tǒng)建設(shè)，為我們客戶提供了全棧AI能力。如：

1.對算存網(wǎng)進(jìn)行系統(tǒng)性設(shè)計，整合算力、存力和運力，構(gòu)建高性能、高穩(wěn)定、高帶寬的算力集群系統(tǒng)。

2.構(gòu)建可演進(jìn)、可開放、可承受的算力調(diào)度平臺，實現(xiàn)訓(xùn)練與推理資源統(tǒng)一管理和分時復(fù)用，支持訓(xùn)推資源共池、跨域診斷、斷點續(xù)訓(xùn)的能力，兼容各類開、閉源模型，面向未來可持續(xù)演進(jìn)。

3.構(gòu)建語料治理平臺，針對媒體行業(yè)的文本、語音、視頻等多模態(tài)語料進(jìn)行獲取、加工、標(biāo)注和發(fā)布等治理工作，管理數(shù)據(jù)生命周期，并具備數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)水印等全域資產(chǎn)可視化管理能力。

此外，華為開發(fā)了一系列的媒體行業(yè)AIGC能力，提供數(shù)字人生成與實時交互、實拍視頻轉(zhuǎn)動漫、視頻翻譯與AI原生同傳，AIGC-3D等服務(wù)，實現(xiàn)文本、圖像、視頻、音頻的跨域感知，多模態(tài)識別與創(chuàng)作分析。

視頻超高清及媒體融合的發(fā)展，推動IP化技術(shù)和云計算在廣播電視行業(yè)的深度應(yīng)用。生成式人工智能進(jìn)一步開啟了廣播電視領(lǐng)域的數(shù)智化新篇章，將引領(lǐng)整個行業(yè)數(shù)智化進(jìn)程。

面對前所未有的發(fā)展機遇，華為將持續(xù)投入傳媒行業(yè)，助力其數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級。我相信，在超高清技術(shù)、媒體融合與人工智能的共同驅(qū)動下，傳媒行業(yè)將迎來全新發(fā)展階段。讓我們攜手同行，共創(chuàng)傳媒行業(yè)美好未來!

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