AI（人工智能）连续三年写入总理政府工作报告，已经成为促进新兴产业加快发展的新动能。2019年5月，中央广播电视总台特地将5G+4K+AI媒体实验室设立在上海，也是广电行业对未来智能化应用的尝试与突破。
虽然，我们在很多行业场景下已经不可避免的使用到了AI技术，例如智能化调度、视频人像自动识别、语音对话机器人、文本语义的分析和态势感知预测等等。就如同这一次的疫情防控中，德拓AI技术趋势分析就已投入其中：「AI疫情监控预测大数据平台」正式发布，实时显示各省市确诊预测及误差率，全国多个城市的防疫防控指标等。（小拓提示：点击文末阅读原文，即可访问AI疫情监控预测大数据平台）
但在广电媒体领域到底哪些场景可以尝试使用AI技术来赋能，来走向智能化呢？我们今天就简单探讨一下，在广电媒体行业如何利用AI技术。
在重大事件的新闻报道中，新闻媒体的报道常常会对舆论环境产生很大影响，例如在这一次全民关注的疫情报道中，在复杂、混乱的网络环境中，诸如“双黄连口服液可预防感染”、“人中涂风油精可预防感染”、“哈佛八剑客临危回国”等不实信息泛滥，如果媒体能够把握时机，及时满足受众针对某一问题的信息需求，则可以避免很多谣言的广泛传播带来的负面影响。
媒体可以借助AI智能系统通过对网络平台的信息、反馈进行分析，提供选题、决策依据，准确把握当下的舆论关切、舆论焦点，对受众最为关心的话题进行准确报道，在重大事件的报道中把握头条。
某老牌电视台拥有众多的媒体内容，但其媒体库长期以来都缺乏有效的管理，包含大量的文本、图片、视频、音频资源，且其中不乏涉及暴恐、色情的媒体数据，要从其中找到所需资源绝非易事，出现媒体库资源多，利用率低的情况。如果能够对媒体库中的资源进行智能分类，智能审核，则会节省很多精力。
在广电媒体行业，如何辨识、理解、解析海量数字化的视音频媒体，并通过人工智能提供相应的智能化媒体内容生产、管理和发布成为人工智能在广电媒体行业主要的应用领域。
随着AI能力的不断提升，AI技术的创新，德拓在成功推出DDP大数据技术平台、DanaStudio数智开发平台、PandaBI数智决策平台后即将推出AIStudio人工智能创新产品平台。
德拓AI人工智能技术引擎平台围绕机器学习、深度学习技术为基础，平台主要包括人脸识别、图像识别、NLP自然语言处理等相关技术，在媒体图像数据识别、语义识别、情节和情绪辨识及搜索各方面都取得了初步的创新和实践。
德拓AI人工智能技术平台和AI引擎，在新闻选题、信息采集、内容生产、渠道传播等方面媒体业务领域有着广泛的应用价值，助力广电媒体的内容生产、分发、传播。
AI智能化新闻稿件采编
网络舆情智能语义分析
当前，随着以微博、微信、新闻客户端为代表的移动新平台不断发展，对于传媒机构来说把握舆论导向的挑战更大。通过AI人工智能的语义分析识别、情节和情绪辨别等功能，可以掌握受众的意见、态度、情感等原来难以捉摸的内容，并将其数据化，这使得网络舆论的研究和舆论导向的追踪更加精准。
新闻选题AI智能推荐
利用成熟的推荐算法，以互联网发布数据和前端用户行为数据为基础，运用数据挖掘工具自动发现，实现媒体热点追踪、要闻推荐、线索收集等业务应用，提供自定义热点发现功能，为传媒从业人员快速发现全渠道热点信息以及热点分析结果提供数据支撑，全面辅助其进行选题报题以及网络热点应对工作。
AI人工智能写作
利用NLP自然语言处理、语义识别、情节和情绪辨识等算法和模型将AI人工智能写作广泛应用于涉及大量数据的新闻稿件撰写，如财经、体育、灾难性报道，把记者从繁琐、简单的数据新闻中解放出来，让他们专心采写更深度的新闻报道和最后的撰写决策，从而节省人力，提高业务能力和工作效率。
媒体数据AI智能化管理及制作决策应用
媒体机构和传媒公司的视频库、媒资库中存储有海量媒体数据，如何在海数据中提取有价值的数据，让公司对其视频库、媒资库有更深的认识。这些海量数据包括可视化数据、文字和音频提示、情感提示以及其他一些特性如地点等。当各媒体机构和传媒公司有了这样的媒体数据储备后，AI人工智能可以更好地发挥媒体数据的价值。
智能标签，视频库、内容库知识图谱构建
通过面部识别、语音分析、情感分析来对媒体数据进行分析，通过关联的方式对媒体库、内容库进行分类，形成智能图谱，进行机器学习生成智能标签，方便用户搜索。
智能审查
利用AI深度学习对图片、视频等媒体内容进行涉黄、涉政、涉暴恐等敏感内容审核或内容标签生成；并且能够对视频文件进行智能分析，对媒体库、内容库内容进行审核，提升视频点击率和用户体验。
智能字幕
AI自动字幕系统可以根据节目文稿与节目音频，通过语音识别，自动分析，产生相应的时码文本文件，再通过非编软件，导入时码文本文件，在时间线上自动叠加字幕。
提供决策依据
平台能够收集来自于互联网平台的信息和反馈，用于指导节目的策划、创作、编审、发布、传播等各环节。
例如，节目发布后，观众通过各种渠道观看或阅读后，会产生诸如点击、浏览、评论等动作和行为，媒体同行则进行转载、引用等动作，在经过一段时间的传播后，通过AI人工智能、大数据的聚合，收集到在传统媒体和新媒体平台上可以量化的动作、时间等维度信息量，为媒体机构提供媒体报道传播力分析，对节目传播效果、节目商业价值考评乃至节目方向调整提供决策依据和数据支持。
AI媒体数据智能化发布
当前，媒体的发布与传统AI智能推荐算法数据智能化内容分发紧密结合，基本上采用电子商务的个性化推荐算法，但是媒体数据本身的特性决定的个性化分发技术还有更多，应用于新媒体，可以使得内容分发策略更有效。
直播
在直播方面，数据分析包括收视时长、收视率、市场份额、观众关注度等。通过AI人工智能、大数据分析创新指标展现节目相对吸引力、收视率分布等。
点播
在点播方面，主要人工智能分析点播业务使用、节目指标以及各时段在线户数、在线率、点播数、收看时长、点播内容等，并按栏目、内容等维度分别进行AI分析，从而做出更好的内容分发、推荐。
广告
在广告业务方面，按各广告时段、广告包进行指标分析，和广告曝光频次、有效用户数等进行大数据AI分析，AI数据分析包括业务各时段在线用户数、在线时长、页面点击率以及其它维度指标分析。
视频媒体
媒体根据受众特点进行个性化的内容分发。这种分发可以是文字资讯，也可以是视频内容。对于视频媒体来说，不同的收看时段、环境、收看条件下可能会带来不同的体验。人工智能可以进行视频质量评估，根据AI智能分析的结果进行发布可以大大减少内容发布时间，提升内容分发效率。
AI人工智能可充分利用海量媒体数据优势，进一步深入人工智能在媒体数据爆炸时代对媒体机构业务带来的变革，进而以人工智能探索媒体传播趋势。
在大型媒体机构中，AI人工智能技术在音视频媒体的生产、传播、发布当中的应用价值和媒体数据价值都在逐步显现，为了进一步推动新媒体发展，德拓利用自己在数据创新领域的知识、能力、工具及数据经验，赋能媒体机构及媒体业务场景，从而最大化地发挥人工智能在媒体数据应用中的积极作用，让媒体数据更具价值。
