比起炒幣行情的起伏不定，區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用落地的遙不知期，AI在短視頻領(lǐng)域的應(yīng)用卻已經(jīng)風(fēng)生水起。

如今，大量視頻網(wǎng)站每天的新視頻上傳量達(dá)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(shí)工作量巨大，往往力不從心?？梢宰R(shí)別視頻中人物的 AI 引擎以及視頻預(yù)覽功能，對(duì)于視頻審核員來說，會(huì)是一個(gè)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(dòng)生成封面圖、標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞)、個(gè)性化推薦等，用AI提升創(chuàng)作、生產(chǎn)、運(yùn)營、變現(xiàn)的效率，就變得必不可少。

AI用于電商直播業(yè)務(wù)中的人臉技術(shù)原理

電商直播中的人臉技術(shù)應(yīng)用，主要在手機(jī)上運(yùn)行。直播中所涉及的底層技術(shù)(人臉檢測、特征點(diǎn)定位和跟蹤)大部分都需要在手機(jī)上實(shí)時(shí)運(yùn)行，由此需要遵循新要求：速度要足夠快，模型要足夠小，同時(shí)保證有足夠高的準(zhǔn)確度，這是需要折中的過程。

直播中的人臉技術(shù)總體架構(gòu)

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(jī)端。

在實(shí)際業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)了人臉特征點(diǎn)跟蹤的SDK，并部署在移動(dòng)端，應(yīng)用在電商直播場景中?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人臉技術(shù)雖然取得了顯著的成果，但是深度學(xué)習(xí)對(duì)大量計(jì)算資源的需求，以及復(fù)雜的模型(幾十MB到幾百M(fèi)B)，難以應(yīng)用在移動(dòng)端。

傳統(tǒng)算法雖然效果沒有超過深度學(xué)習(xí)，但是資源消耗很小，模型也簡單，在應(yīng)用過程中更加適合于用到目前的移動(dòng)設(shè)備上來。不過，隨著處理器技術(shù)發(fā)展和深度學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)的逐漸成熟，基于深度學(xué)習(xí)的人臉技術(shù)會(huì)更加普及。

PP云在AI短視頻領(lǐng)域的探索

PP云早在2016年就探索到AI技術(shù)與電商結(jié)合的業(yè)務(wù)場景，為保障平臺(tái)運(yùn)營和用戶體驗(yàn)帶來新的價(jià)值。一方面，通過人臉識(shí)別方法自動(dòng)識(shí)別商品圖像中的人物，提升了后臺(tái)圖像管理的效率;另一方面，電商直播中應(yīng)用人臉技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了美膚和特效等功能，改善了用戶體驗(yàn)。

深度學(xué)習(xí)方法為人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)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(zhǔn)確度，達(dá)到實(shí)時(shí)運(yùn)行的目標(biāo)。因此，在開發(fā)過程中，需要根據(jù)具體需求來進(jìn)行方案的權(quán)衡和選擇。圖像算法技術(shù)的開發(fā)，需要在日常工作過程中積累基礎(chǔ)模塊，逐步拓展其運(yùn)用場景，并且根據(jù)業(yè)務(wù)場景變化，進(jìn)行不斷的迭代，為業(yè)務(wù)需求提供保障。

PP云高級(jí)技術(shù)架構(gòu)師高超今年接受媒體采訪時(shí)表示，2018年P(guān)P云會(huì)重點(diǎn)關(guān)注超高清窄帶視頻、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、GAN、小樣本學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合、區(qū)塊鏈等技術(shù)，并將其應(yīng)用在短視頻生產(chǎn)、看點(diǎn)提取、用戶交互、搜索推薦、版權(quán)管理、智能營銷等應(yīng)用場景。將把AI技術(shù)重點(diǎn)應(yīng)用于蘇寧易購短視頻電子商務(wù)領(lǐng)域，實(shí)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(shù)應(yīng)用

眾所周知，AI智能水平從淺入深有“感知、理解、決策”等多個(gè)層級(jí)，目前在感知方面如語音識(shí)別、人臉識(shí)別、大數(shù)據(jù)分析，搜索等方面相對(duì)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(yīng)用的基礎(chǔ)，具體技術(shù)包括圖像識(shí)別、行為識(shí)別、語義分析等諸多方面，更加綜合，也更加復(fù)雜。AI現(xiàn)在對(duì)視頻的理解與人類還有一定差距，需要讓機(jī)器在視頻大數(shù)據(jù)訓(xùn)練中更多的使用弱監(jiān)督學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和迭代學(xué)習(xí)。

同時(shí)，創(chuàng)作、分發(fā)和營銷環(huán)節(jié)的AI決策技術(shù)也有待加強(qiáng)，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(wù)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)、GAN等技術(shù)還有待進(jìn)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(shí)都在嘗試用技術(shù)手段、AI能力去解決這些重要問題。AI技術(shù)已經(jīng)在視頻的整個(gè)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(yīng)用，在提高運(yùn)營效率、提升用戶體驗(yàn)、提升商業(yè)化能力等方面發(fā)揮了重要作用。

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