雖然視頻會(huì)議已成為主流，但仍未能復(fù)制面對(duì)面互動(dòng)的真實(shí)社交體驗(yàn)。然而生成式人工智能（GenAI）技術(shù)取得的長(zhǎng)足進(jìn)展，為迄今困擾視頻混合會(huì)議的許多問題提供了解決方案。

　　毫無疑問，GenAI會(huì)使視頻會(huì)議更具效率和吸引力，能夠虛擬模仿現(xiàn)實(shí)生活中的體驗(yàn)。但為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，這些功能需要以最小的延遲和實(shí)惠的價(jià)格實(shí)時(shí)提供。這意味著其中一些AI功能必須在連接的端點(diǎn)上可用。

　　幸運(yùn)的是， 解決方案提供商正在迅速將GenAI集成到視頻會(huì)議平臺(tái)和計(jì)算機(jī)中，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)優(yōu)化、虛擬增強(qiáng)和自動(dòng)化會(huì)議管理。這些發(fā)展為顯著增強(qiáng)客戶混合和虛擬會(huì)議體驗(yàn)鋪平了道路。

　　面對(duì)面會(huì)議體驗(yàn)

　　GenAI可以顯著增強(qiáng)虛擬會(huì)議的視頻、音頻和文本體驗(yàn)。在面對(duì)面和遠(yuǎn)程參與者的混合會(huì)議中，由AI提供支持的智能視頻處理可以讓遠(yuǎn)程參與者放大演講者，復(fù)制面對(duì)面會(huì)議的體驗(yàn)，而不只是播放整個(gè)會(huì)議室的鏡頭畫面。

　　神經(jīng)輻射場(chǎng)（NeRF）或類似技術(shù)可以幫助創(chuàng)建遠(yuǎn)程參與者側(cè)面的視圖，動(dòng)態(tài)改變每個(gè)端點(diǎn)的視角。然后，GenAI將其轉(zhuǎn)換為一致的視圖，以統(tǒng)一的尺寸、姿勢(shì)或風(fēng)格顯示所有參與者，以形成身臨其境的體驗(yàn)。此外，如果會(huì)議室中有白板，人工智能可以自動(dòng)檢測(cè)到它，并且書面文本可以轉(zhuǎn)換為可編輯的格式。此外，也可以創(chuàng)建個(gè)人版本用于記筆記。

　　GenAI 還可以通過音頻和文本為每位會(huì)議參與者（無論是遠(yuǎn)程的還是面對(duì)面的）提供幫助，以最大限度地提高他們的工作效率。該助手可將音頻轉(zhuǎn)換為文本，以創(chuàng)建會(huì)議摘要，甚至?xí)ㄗh參會(huì)者做出相關(guān)響應(yīng)。對(duì)于多語(yǔ)言團(tuán)隊(duì)來說，在這樣一個(gè)可以提供即時(shí)音頻翻譯的助手的幫助下，語(yǔ)言障礙可以得到緩解。

　　盡管存在幾乎無限的可能性，但當(dāng)今的GenAI受到實(shí)現(xiàn)它的技術(shù)的限制，如果只是通過云端進(jìn)行服務(wù)，則不足以發(fā)揮它的強(qiáng)大作用。

　　擴(kuò)展能力

　　為了讓 GenAI 充分發(fā)揮其在視頻會(huì)議中的潛力，視頻會(huì)議系統(tǒng)應(yīng)該能夠在端點(diǎn)本身（無論是在個(gè)人計(jì)算機(jī)還是會(huì)議網(wǎng)關(guān)設(shè)備上）執(zhí)行 GenAI 處理，而無需返回云端進(jìn)行處理。

　　會(huì)議系統(tǒng)是否強(qiáng)大的關(guān)鍵指標(biāo)之一是其擴(kuò)展能力。當(dāng)談到可擴(kuò)展性時(shí)，需要明確區(qū)分哪些情況適合集中處理，哪些情況適合邊緣處理，這很重要。

　　在以下三種情況下，在中心點(diǎn)進(jìn)行集中處理是適合的：

　　1.分時(shí)

　　當(dāng)需要輕量級(jí)服務(wù)時(shí)，可以交由中央計(jì)算機(jī)處理。中央計(jì)算機(jī)只需其性能容量的一小部分即可輕松處理完畢，例如參與者進(jìn)入房間或取消麥克風(fēng)靜音時(shí)發(fā)出警報(bào)，中央計(jì)算機(jī)可以為所有端點(diǎn)提供這些服務(wù)，不會(huì)對(duì)使用體驗(yàn)產(chǎn)生影響。

　　2.資源共享

　　當(dāng)具有所有端點(diǎn)通用的處理功能時(shí)，例如在共享數(shù)據(jù)庫(kù)上搜索。這種情況下，集中共享處理可重復(fù)用于許多或所有端點(diǎn)。

　　3.信息共享

　　當(dāng)所有參與者需要共享相同的信息時(shí)。例如，共享白板。

　　這三種情況適合集中處理，此外的絕大多數(shù)情況更適合邊緣處理。因此為了構(gòu)建可擴(kuò)展的視頻會(huì)議系統(tǒng)，使所有參與者都可以使用這些功能，需要將AI功能分布到下游，為不同的節(jié)點(diǎn)配備適當(dāng)?shù)腁I計(jì)算能力。

　　這將帶來多種好處，例如：

　　● 延遲——在虛擬會(huì)議中，無論是實(shí)時(shí)翻譯、內(nèi)容創(chuàng)建還是視頻調(diào)整，即時(shí)結(jié)果對(duì)于流暢的交互都是必不可少的。在邊緣設(shè)備上利用GenAI減少延遲，確保流暢的討論和無縫的用戶體驗(yàn)，而不會(huì)出現(xiàn)延遲。

　　● 費(fèi)用—— 對(duì)于許多組織來說，每月訂閱基于云的GenAI工具的成本可能令人生畏。借助滿足各種用戶需求（如聊天、搜索引擎和圖像/視頻創(chuàng)建）的眾多工具，每個(gè)用戶每月的成本可能會(huì)迅速增加數(shù)百美元，從而進(jìn)一步增加預(yù)算。通過將GenAI遷移到用戶的個(gè)人計(jì)算機(jī)或會(huì)議設(shè)備，用戶無需每月訂閱或長(zhǎng)期承諾即可成為工具的所有者，從而提供更可行的解決方案。

　　● 帶寬和連接性—— 虛擬會(huì)議經(jīng)常受到帶寬短缺的影響，尤其是當(dāng)參與者的互聯(lián)網(wǎng)連接有限時(shí)，例如在旅行期間或在偏遠(yuǎn)地區(qū)。基于邊緣的GenAI可以在本地去除不相關(guān)的信息，保證只傳輸相關(guān)和重要的數(shù)據(jù)，并實(shí)現(xiàn)不間斷和富有成效的會(huì)議。

　　● 環(huán)境影響—— 基于云的人工智能處理的影響不容小覷，在此過程中會(huì)產(chǎn)生大量的能源消耗和污染?？▋?nèi)基梅隆大學(xué)（Carnegie Mellon University）和Hugging Face公司的研究人員測(cè)量了不同機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的碳足跡。他們的研究結(jié)果表明，涉及生成新內(nèi)容的人工智能任務(wù)，如文本生成、摘要、圖像標(biāo)題和圖像生成，是最耗能的。研究結(jié)果表明，最耗能的人工智能模型，如Stability AI的StableDiffusion XL，每次產(chǎn)生近1,600克二氧化碳，這與駕駛汽油動(dòng)力汽車行駛四英里對(duì)環(huán)境的影響大致相同。

　　邊緣設(shè)備為GenAI提供了更可持續(xù)的選擇，消耗更少的功耗，最大限度地減少冷卻要求，并減少碳足跡，從而有助于實(shí)現(xiàn)更環(huán)保的 AI 會(huì)議方式。

　　GenAI時(shí)代的視頻會(huì)議

　　今后，AV集成商和設(shè)計(jì)人員將能夠安裝具備越來越強(qiáng)大GenAI功能的視頻會(huì)議系統(tǒng)。這些在邊緣設(shè)備上進(jìn)行人工智能處理的視頻會(huì)議系統(tǒng)，可以在云中完成部分工作，同時(shí)在筆記本電腦、會(huì)議室設(shè)備和攝像頭等設(shè)備上實(shí)現(xiàn)更為豐富的各項(xiàng)功能和體驗(yàn)，確保會(huì)議以可承受的成本順利進(jìn)行，生成的內(nèi)容（如自動(dòng)摘要或動(dòng)態(tài)演示）更加安全?？傊?，GenAI會(huì)讓視頻會(huì)議更加真實(shí)、高效、安全、可靠。

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