原標(biāo)題：為什么這兩家?jiàn)蕵?lè)公司都在不務(wù)正業(yè)搞AI競(jìng)賽？

文|顏璇

來(lái)源|智能相對(duì)論（ID：aixdlun）

十?dāng)?shù)年時(shí)間，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)視頻歷經(jīng)風(fēng)云變幻，總是你方唱罷我才休。

市場(chǎng)一直在變，而在公眾認(rèn)知范圍內(nèi)，視頻行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)在內(nèi)容、在流量、在資金。直到近期，愛(ài)奇藝AI競(jìng)賽“發(fā)榜”，市場(chǎng)驚覺(jué)在競(jìng)爭(zhēng)格局越發(fā)緊張的現(xiàn)在，在線視頻已經(jīng)在憑技術(shù)突圍。

其實(shí)在AI領(lǐng)域，競(jìng)賽并不鮮見(jiàn)。不過(guò)近幾年，越來(lái)越多的AI競(jìng)賽將命題從單純的物體識(shí)別聚焦到了人物甚至人物動(dòng)態(tài)識(shí)別上。這使得越來(lái)越多流媒體平臺(tái)現(xiàn)身其中。前有美國(guó)Netflix通過(guò)AI競(jìng)賽，現(xiàn)在愛(ài)奇藝也拿出高額獎(jiǎng)金旨在進(jìn)一步拓展在人物識(shí)別領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步，中美的兩家?jiàn)蕵?lè)頭部公司不約而同地做起了技術(shù)方面的競(jìng)賽，無(wú)疑是娛樂(lè)行業(yè)中值得關(guān)注的全新的風(fēng)向標(biāo)。只是，競(jìng)賽往往意味著長(zhǎng)時(shí)間的賽程，多資源的調(diào)動(dòng)，以及不確定的賽果回饋，愛(ài)奇藝和Netflix舉辦AI競(jìng)賽，究竟釋放了什么樣的信號(hào)？

中美紛紛瞄準(zhǔn)AI競(jìng)賽，究竟想賽出什么

AI一直是各個(gè)巨頭搶灘布局的主陣地，在讓人眼花繚亂的各式招數(shù)之中，“競(jìng)賽”成為諸多科技企業(yè)的選擇。就在上個(gè)月，谷歌推出了AI Impact Challenge，這是一項(xiàng)高達(dá)2500萬(wàn)美元獎(jiǎng)金的優(yōu)秀作品競(jìng)賽，這項(xiàng)競(jìng)賽旨在將最佳創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為行動(dòng)，推動(dòng)行業(yè)技術(shù)研究和應(yīng)用，對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生積極影響。

再往前推，ICRA在過(guò)去幾年分別和亞馬遜、空客等公司合辦過(guò)機(jī)器人挑戰(zhàn)賽。通過(guò)機(jī)器人挑戰(zhàn)賽，亞馬遜希望加強(qiáng)工業(yè)和學(xué)術(shù)機(jī)器人之間的關(guān)系，并促進(jìn)共享和開(kāi)放的解決方案，解決亞馬遜平臺(tái)在非結(jié)構(gòu)化自動(dòng)化領(lǐng)域面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。而空客則希望尋求一個(gè)創(chuàng)新的想法和數(shù)字解決方案，帶來(lái)了航空航天行業(yè)的技術(shù)變革。

Netflix也在幾年前就啟動(dòng)了AI競(jìng)賽，公開(kāi)征集電影推薦系統(tǒng)的電腦算法。賽后，Netflix在比賽結(jié)果的基礎(chǔ)上，把現(xiàn)有推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確率提高了10％。

AI競(jìng)賽不僅讓舉辦公司實(shí)現(xiàn)了技術(shù)上的突破，還推動(dòng)了AI技術(shù)在行業(yè)的落地，不少競(jìng)賽更是成為了AI發(fā)展史上的里程碑，成為了技術(shù)以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推器。

最著名的是ImageNet大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC），從2010年以來(lái)，ImageNet每年都會(huì)舉辦一次軟件競(jìng)賽，主要評(píng)價(jià)算法在大尺度上對(duì)物體檢測(cè)和圖像分類(lèi)的效果。在這幾年的比賽中，涌現(xiàn)了大量?jī)?yōu)勝算法，比如2013年的ZFNet、2014年的VGGNet、GoogLeNet和2015年的ResNet，該競(jìng)賽不僅成為了各團(tuán)隊(duì)、巨頭展示實(shí)力的競(jìng)技場(chǎng)，還促進(jìn)了AI領(lǐng)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和發(fā)展。

目前，大家所熟知的AlexNet便是從這個(gè)競(jìng)賽中脫穎而出。時(shí)隔六年，AlexNet中的一些方法比如數(shù)據(jù)增強(qiáng)和dropout，直到現(xiàn)在也在使用。而相關(guān)的論文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks》迄今被引用約7000次，被業(yè)內(nèi)普遍視為行業(yè)最重要的論文之一。這項(xiàng)技術(shù)的提升將對(duì)機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言處理、醫(yī)學(xué)影像分析、在線多人游戲等領(lǐng)域起到極其關(guān)鍵的作用。

不同于大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)集中在人臉識(shí)別，此次愛(ài)奇藝AI大賽是全球范圍內(nèi)首個(gè)“多模態(tài)視頻人物識(shí)別”領(lǐng)域的科研競(jìng)賽。基于人臉、聲紋、姿態(tài)、場(chǎng)景等多模態(tài)特征的人物識(shí)別技術(shù)屬于AI領(lǐng)域中前沿的技術(shù)。目前在人臉識(shí)別領(lǐng)域最熱門(mén)的評(píng)測(cè)競(jìng)賽包括LFW與MegaFace，前者側(cè)重于對(duì)比兩張人臉照片是否具有相同身份，后者則是以在海量注冊(cè)人臉中檢索特定人臉的準(zhǔn)確率為重要指標(biāo)。而此次愛(ài)奇藝推出“多模態(tài)視頻人物識(shí)別挑戰(zhàn)賽”則是側(cè)重基于人物的聲音、體態(tài)、著裝、行為舉止等多維度進(jìn)行綜合識(shí)別，更接近真實(shí)場(chǎng)景的需求，難度更大。在勝出團(tuán)隊(duì)的MAP平均精度均值88.65%的基礎(chǔ)上，愛(ài)奇藝?yán)妙^部、聲音、人體等多模態(tài)特征融合信息和更少的模型，將精準(zhǔn)度提高了0.8%，推動(dòng)了該技術(shù)在視頻領(lǐng)域的應(yīng)用。

多種多樣AI競(jìng)賽的舉辦，顯示了行業(yè)對(duì)AI技術(shù)的探索熱情。AI正在爆發(fā)新的產(chǎn)能，不論哪個(gè)行業(yè)，任何一家公司只有不斷創(chuàng)新，才能在AI主戰(zhàn)場(chǎng)上搶得陣地；競(jìng)賽在最大范圍內(nèi)調(diào)動(dòng)了國(guó)內(nèi)外AI研發(fā)團(tuán)隊(duì)的參賽積極性，為技術(shù)領(lǐng)域提供了選拔創(chuàng)新人才和項(xiàng)目的渠道；資金、商業(yè)數(shù)據(jù)由企業(yè)投放給學(xué)術(shù)界，學(xué)術(shù)界反哺給企業(yè)科研結(jié)果和人才，形成產(chǎn)學(xué)研的有機(jī)孵化生態(tài)，利于技術(shù)向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化的效率提升。

用戶觀看體驗(yàn)需求再升級(jí)，娛樂(lè)生態(tài)行業(yè)如何轉(zhuǎn)型破局

AI技術(shù)受到視頻平臺(tái)的追捧與行業(yè)面臨的變革不無(wú)關(guān)系。視頻行業(yè)發(fā)展初期，資本的能力和意愿是視頻網(wǎng)站最核心的流量入口。對(duì)于內(nèi)容制作商而言，通常是把內(nèi)容賣(mài)給出價(jià)最高的，由此，視頻平臺(tái)通過(guò)資本驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容從無(wú)到有的變化。

隨著用戶對(duì)內(nèi)容的要求越來(lái)越高，近幾年，各大視頻平臺(tái)開(kāi)始圍繞優(yōu)質(zhì)內(nèi)容進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，也是在這個(gè)時(shí)期，內(nèi)容成為流量入口，各大視頻網(wǎng)站都有了自己制作的內(nèi)容，包括電視劇、網(wǎng)綜、網(wǎng)絡(luò)大電影等，誕生了諸如《奇葩說(shuō)》《河神》此類(lèi)的影視爆款。

如今，人們對(duì)視頻形態(tài)的要求再一次發(fā)生了變化。比如觀看視頻的時(shí)間越來(lái)越碎片化，短視頻、倍速觀看、養(yǎng)肥了再看、跨屏看等等，人們觀看視頻的自主化和個(gè)性化也越來(lái)越強(qiáng)。在視頻行業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，視頻平臺(tái)憑借AI技術(shù)破局，要解決的是C端體驗(yàn)和B端效率的問(wèn)題。從這方面來(lái)看，愛(ài)奇藝舉辦AI競(jìng)賽，搶占多模態(tài)視頻人物識(shí)別賽道，也有了更深層次的意義。

首先，視頻人物識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用能夠應(yīng)對(duì)碎片時(shí)代內(nèi)容精準(zhǔn)獲取的問(wèn)題?；谥悄苋宋镒R(shí)別的“只看TA”、以圖搜劇等功能，用戶可更精確地捕捉視頻畫(huà)面，為用戶帶來(lái)更為個(gè)性化的觀看體驗(yàn)，在大型綜藝節(jié)目《中國(guó)新說(shuō)唱》的后期制作中，人物識(shí)別就實(shí)現(xiàn)了精彩畫(huà)面查找功能，后期制作人員通過(guò)特定標(biāo)簽，可以在數(shù)秒內(nèi)調(diào)出特定表演者的視頻素材。

其次，人物識(shí)別技術(shù)能夠有效提升平臺(tái)分發(fā)、運(yùn)營(yíng)的效率，這也給行業(yè)帶來(lái)了新的創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新機(jī)遇——基于全網(wǎng)最大的智能明星庫(kù)，AI能識(shí)別出明星、劇情、行為、動(dòng)作、情感、臺(tái)詞等多種類(lèi)別海量場(chǎng)景，讓廣告與內(nèi)容實(shí)現(xiàn)智能匹配，達(dá)到廣告投放效果和用戶體驗(yàn)的雙重提升，進(jìn)而增強(qiáng)平臺(tái)的貨幣化能力。愛(ài)奇藝的“創(chuàng)可貼”廣告就是一種全新的廣告形態(tài)。

但是，目前的主流人物識(shí)別技術(shù)都是針對(duì)輕量級(jí)人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)。在實(shí)際應(yīng)用中，識(shí)別效果往往受到多姿態(tài)、多表情、多年齡、多光照、多分辨率、不同角色化妝、局部遮擋等影響，還無(wú)法達(dá)到應(yīng)用所需的滿意精度。

所以，如果能掌握更多維度的人物識(shí)別技術(shù)，將更能應(yīng)對(duì)用戶體驗(yàn)的升級(jí)，并提升平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)效率和貨幣化能力。愛(ài)奇藝洞察用戶需求，舉辦AI競(jìng)賽，顯然是為了形成更好的AI戰(zhàn)略布局，打造新的內(nèi)容形態(tài)，進(jìn)而解決提升用戶體驗(yàn)和平臺(tái)效率。

邁入技術(shù)戰(zhàn)場(chǎng)，愛(ài)奇藝的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

長(zhǎng)期來(lái)看，技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)在視頻行業(yè)轉(zhuǎn)型破局的關(guān)鍵。而在這個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)上，愛(ài)奇藝雖然先發(fā)制人，首先搶占了多模態(tài)視頻人物識(shí)別技術(shù)的賽道，但以愛(ài)奇藝為首的視頻平臺(tái)們依然面臨著挑戰(zhàn)。

雖然視頻行業(yè)的商業(yè)邏輯簡(jiǎn)單，但AI技術(shù)的門(mén)檻較高。縱觀整個(gè)視頻生命周期，包含了視頻采集、生產(chǎn)制作、播出、用戶體驗(yàn)這幾個(gè)環(huán)節(jié)，視頻平臺(tái)必須有足夠的技術(shù)實(shí)力和對(duì)整體的把控力，才能提升每個(gè)環(huán)節(jié)的效率和質(zhì)量，進(jìn)而讓AI技術(shù)發(fā)揮應(yīng)用和商業(yè)價(jià)值，帶來(lái)視頻的變革。

2014年愛(ài)奇藝開(kāi)始布局AI技術(shù)，不斷提升用戶體驗(yàn)，目前愛(ài)奇藝已經(jīng)成為了年輕用戶的聚集地。據(jù)愛(ài)奇藝Q3財(cái)報(bào)顯示，愛(ài)奇藝的會(huì)員規(guī)模已經(jīng)增長(zhǎng)到8070萬(wàn)。而且根據(jù)QuestMobile的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2018年8月，愛(ài)奇藝APP月總使用時(shí)長(zhǎng)59.08億小時(shí)，在線視頻領(lǐng)域排名第一，全網(wǎng)排名第三。因此，愛(ài)奇藝在大數(shù)據(jù)的數(shù)量和維度上有著行業(yè)領(lǐng)先的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而導(dǎo)致用戶模型的基礎(chǔ)更加夯實(shí)。

其次，愛(ài)奇藝已經(jīng)將AI技術(shù)應(yīng)用于內(nèi)容創(chuàng)作、生產(chǎn)、標(biāo)注、分發(fā)、播放、貨幣化與客戶服務(wù)等環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)多線AI技術(shù)的轉(zhuǎn)化落地，搭建起以技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的娛樂(lè)生態(tài)平臺(tái)，而多模態(tài)視頻人物識(shí)別技術(shù)的突破無(wú)疑又為平臺(tái)增添了一份籌碼。同時(shí)，這次競(jìng)賽也讓AI＋視頻的話題進(jìn)一步發(fā)酵，獲得公眾的關(guān)注。

而多模態(tài)視頻人物識(shí)別技術(shù)的突破也將進(jìn)一步優(yōu)化愛(ài)奇藝娛樂(lè)生態(tài)系統(tǒng)的方方面面：愛(ài)創(chuàng)媒資系統(tǒng)、藝匯智能選角系統(tǒng)等已經(jīng)應(yīng)用于自制內(nèi)容的制作，將會(huì)進(jìn)一步優(yōu)化娛樂(lè)生態(tài)系統(tǒng)的效率；在智能拆條、智能化廣告點(diǎn)位選取，更在保證用戶體驗(yàn)的基礎(chǔ)上，最大化廣告主的收益，進(jìn)而增強(qiáng)愛(ài)奇藝的貨幣化能力。

同時(shí)，該技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也能反哺愛(ài)奇藝AI生態(tài)系統(tǒng)。愛(ài)奇藝創(chuàng)始人、CEO龔宇曾表示，目前愛(ài)奇藝引入的人工智能算法已經(jīng)可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)在本平臺(tái)播出的電視劇和節(jié)目的收視情況，并以此作為制作標(biāo)準(zhǔn)，反過(guò)來(lái)指導(dǎo)內(nèi)容選擇與策劃。同理，將用戶使用人物識(shí)別功能的數(shù)據(jù)賦予知識(shí)圖譜和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠優(yōu)化視頻推薦模型，研發(fā)出更多實(shí)用性很強(qiáng)的功能。

結(jié)論

隨著AI技術(shù)對(duì)視頻產(chǎn)業(yè)影響的逐漸深入，各大視頻平臺(tái)紛紛布局AI領(lǐng)域，而這顯然是一道技術(shù)優(yōu)劣決定勝負(fù)的題目。總體來(lái)看，愛(ài)奇藝的AI基因還是十分強(qiáng)大，對(duì)AI應(yīng)用的創(chuàng)新也使其在在線視頻領(lǐng)域拔得頭籌。而對(duì)于整個(gè)行業(yè)而言，愛(ài)奇藝的AI技術(shù)能力能夠?yàn)槭袌?chǎng)帶來(lái)更多可能。而不論技術(shù)發(fā)展如何，從用戶體驗(yàn)出發(fā)，總能讓公司先行一步。

*以上圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)。

【完】

智能相對(duì)論（微信ID:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評(píng)出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域：AI+醫(yī)療、機(jī)器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開(kāi)發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

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