“智能影像技术加速产业变革”

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人工智能作为第四次工业革命下产业转型的核心驱动力和引领未来快速发展的战术技术，每一个商业场景都在加速落地，运用越来越普及。 根据麦肯锡和麦肯锡全球范围的调查，47%的公司已经在使用人工智能技术，比去年的20%有了很大的提高，另外30%的公司表示打算将人工智能技术运用到公司的核心流程中。 在人工智能快速发展的情况下，中国在技术快速发展和市场应用方面已经进入国际领先群体，受益于过去20年中国经济的快速发展和繁荣的网络产业，中国人工智能技术的运用已经成为推动世界人工智能技术快速发展不可忽视的力量 其中，最具代表性的是计算机视觉在视频影像行业的运用，无论是产业规模还是技术成熟度方面，都越来越受到世界的关注。

长期以来，视频作为模式识别中的“暗数据”，挑战了国内外许多计算机视觉技术企业的技术力量和对视频复制场景的理解。 不仅如此，随着视频成为最重要的新闻载体，视频拷贝的生产能力成为困扰媒体领域快速发展的中心问题，独特的创意在繁琐的后期剪辑和加工环节无法迅速实现商业价值。 另外，高额的制作价格和商业收益率的实现也限制了领域的进一步繁荣。 计算机视觉技术在视频行业运用的核心难点，首先是如何让机器“理解”视频，然后是基于视频的解构实现自动化视频的生产和加工，即处理大规模的模式间转换问题。 国内外媒体领域的巨头包括迪士尼、netflix在内都在该行业进行了积极的探索和尝试，试图利用ai技术和机械自动化生产技术来应对这一瓶颈。 例如迪士尼试图在多部电影中利用ai实现电影关键帧的自动化解决，使电影的视觉效果更加优美。

在国内，深耕该行业多年的影谱技术，得益于其在人工智能技术行业和视频影像领域的深厚积累，一次又一次地震惊了领域。 面对长时间挑战领域的难题，影谱技术推出了业界领先的自动柜员机( AGC )智能视频自动生产处理方案。 影谱技术的agc首先通过mcvs技术( mcvs技术)提取、理解、关联、预测现有视频的关键帧等，将视频拷贝结构化为像素和子像素维 然后，利用3d虚拟重构等计算机图像技术，通过视频复制自动化生产引擎mape ( moviebookauto-production engine )生成新的视频。 与以前流传的视频生产相比，影谱技术的agc处理方案融合了人工智能的多模态语义理解，利用深度学习实现了视频的自动加工和视频的同步生成，是一种新的视频视频视频生产方法。

在网络视频领域，部分场景下用机械自动化生产复制取代以前流传下来的复制生产，可以实现商业视频的自动化和个性化加载，同时提高商业转换效率，大幅减少投资，根据观众的个性化诉求， 影谱的agc处理方案已经在国内主流在线平台得到了大规模的应用，创造了独特创新的商业模式。 同样，在电影产业中的应用也将大幅提高原有的效率，帮助电影制作公司将越来越多的资源投入到文案创意行业。 ai拥有的视频自动生产应用于全媒体行业，使新闻媒体融合交换更快、更有效，大幅度缩短转换时间，降低生产价格，以前流传的娱乐公司多媒体文案生产时价格高、时间短、广告资源少、形式单一 处理了互动性和数据量化标准缺失等问题，产业链各方面比较有效地控制了制作、投入、播出等环节的风险。

在“数据+算法+行业知识”三个支点的带动下，影谱技术已经在计算机视觉行业奠定了标杆地位。 在全面智能视频时代，影谱技术智能影像生产技术是各种多媒体视频复制表达和互动创作相继发展的核心生产力，agc开放平台推动了文芳阁、营销、文化等行业的智能转型，巨大的娱乐产业升级。