詹姆斯·弗雷澤

　　“生成式和多模態(tài)AI技術(shù)使電視制作人能夠快速提取過去的舊片段來豐富體育直播。

　　隨著體育不斷吸引全球觀眾，對高質(zhì)量、引人入勝和易于獲取的內(nèi)容的需求從未像現(xiàn)在這樣大。在體育媒體這個充滿活力的世界里，從海量的直播和存檔體育視頻內(nèi)容庫中管理和提取價值一直是一項艱巨的任務(wù)。

　　不過，人工智能（AI）的進展正在徹底改變廣播公司、內(nèi)容提供商和體育組織處理媒體資產(chǎn)管理的方式。本文將探討生成式AI和多模態(tài)AI令人贊嘆的能力，以及這項技術(shù)在重塑體育直播和存檔媒體資產(chǎn)管理形態(tài)方面的作用。

　　生成式AI和多模態(tài)AI之區(qū)別

　　生成式AI和多模態(tài)AI正在改變體育媒體資產(chǎn)管理工作流程，盡管方式略有不同。生成式AI是機器學(xué)習(xí)（ML）的一種特定應(yīng)用，它使用深度學(xué)習(xí)模型生成高質(zhì)量的文本、圖像及其它內(nèi)容——通?；谖谋据斎搿?/p>

　　多模態(tài)AI是底層的技術(shù)。有了這個技術(shù)，媒體專業(yè)人士現(xiàn)在可以通過聲音、語音、音樂、圖像甚至背景，深入理解視頻，然后為GenAI模型提供準(zhǔn)確的描述，以生成更多的元數(shù)據(jù)。

　　當(dāng)結(jié)合使用時，生成式和多模態(tài)AI還可以產(chǎn)生視頻文件中對白的數(shù)百語種文字記錄和翻譯。通過利用集體記憶、個人學(xué)習(xí)以及空間和時間概念，運用于多模式AI索引的元數(shù)據(jù)將用戶引導(dǎo)到他們尋找的體育比賽中的確切時刻，并為他們提供所需的精確背景。

　　生成式和多模式人工智能如何增強體育直播

　　根據(jù)市場研究公司Allied Market Research的數(shù)據(jù)，2020年體育市場全球AI價值為14億美元，預(yù)計到2030年將飆升至192億美元，2021-2030年的復(fù)合年增長率（CAGR）為30.3%。

　　生成式和多模態(tài)AI正在改變體育內(nèi)容創(chuàng)作和后期制作，尤其是媒體資產(chǎn)管理。利用這項突破性的技術(shù)，廣播公司、內(nèi)容提供商和體育組織可以加快分析速度，自動化日常任務(wù)，快速創(chuàng)建新內(nèi)容，并推動體育迷互動。此外，AI將創(chuàng)意人員從耗時、勞動密集型的任務(wù)中解放出來，使他們能夠?qū)Ｗ⒂趯λ麄兒退麄兊慕M織最重要的工作。

　　當(dāng)前，廣播公司、內(nèi)容提供商和體育組織正在以幾種創(chuàng)新的方式使用AI。例如，借助生成式和多模態(tài)AI，通過自動化規(guī)則，廣播公司可以快速剪輯并發(fā)布比賽集錦到社交媒體，從而最大限度地提高體育迷參與度。AI可以自動檢橄欖球比賽測觸地得分及其它動作，并將其編組到預(yù)定的智能文件夾中，以便在體育比賽期間自動發(fā)布到Instagram和YouTube等頻道。

　　如果一次觸地得分讓一場比賽的體育播報員想起了10年前的一場比賽，那么AI檢索和語義搜索技術(shù)可以讓制作人迅速從檔案中調(diào)出一段舊片段，在直播中一起播放。

　　生成式和多模態(tài)AI在體育領(lǐng)域的另一個最新應(yīng)用是多語種轉(zhuǎn)譯。雖然目前還處于早期階段，但它對接收多個國際信號的體育轉(zhuǎn)播商來說尤其有益。

　　在賽后采訪場景中，體育頻道很難跟上用不同語言向多名受訪者提問的記者們。觀眾想要了解那一刻在說什么，而借助生成式和多模態(tài)AI，廣播公司可以快速生成多語言轉(zhuǎn)譯，并為每個觀眾推出帶有正確字幕的片段。這項技術(shù)也接近于產(chǎn)生現(xiàn)場轉(zhuǎn)譯，并根據(jù)觀眾的位置和他們喜歡的語言提供個性化的內(nèi)容。

　　生成式和多模態(tài)AI還可用于制作個性化的VOD集錦包，以吸引更廣泛的觀眾興趣。這不僅能提高觀眾粘性，還能降低流失率。利用AI，廣播公司可以自動標(biāo)記體育比賽中的關(guān)鍵人物和關(guān)鍵時刻，然后在他們的檔案中快速找到這些時刻，制作集錦和花絮。

　　一些觀眾可能對整個足球比賽的集錦感興趣，而另一些人則只想看某個球員的片段。另一部分觀眾可能只關(guān)心場外娛樂，比如明星出席的鏡頭、球迷沖進球場的鏡頭，以及攝像機捕捉到的觀眾親吻的畫面。

　　生成式和多模態(tài)AI也被用于個性化廣告內(nèi)容——幫助媒體公司在提高觀眾參與度的同時提高收入。例如，廣播公司和內(nèi)容提供商可以根據(jù)觀眾的地理位置和偏好改變體育場廣告牌上顯示的信息。

　　這項技術(shù)也提升了體育統(tǒng)計資料。美國國家橄欖球聯(lián)盟（NFL）是體育組織正在擁抱AI的很好例子。NFL與亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)合作，利用智能算法和數(shù)據(jù)收集工具，從比賽中提取有意義的數(shù)據(jù)，并辨認(rèn)球員表現(xiàn)中的模式。這些數(shù)據(jù)可以讓我們深入了解防守球員的攻擊性、速度以及四分衛(wèi)的反應(yīng)速度。

　　AI未來在體育領(lǐng)域的突破

　　生成式和多模態(tài)AI將發(fā)展到自動生成體育內(nèi)容的全面描述之程度。通過對一個特定運動或垂直領(lǐng)域的自然語言模型進行訓(xùn)練，廣播公司、內(nèi)容提供商和體育組織可以使用與體育迷使用的相同語言快速生成體育賽事集錦和概述。

　　最終的目標(biāo)是讓體育內(nèi)容對觀眾更具相關(guān)性和吸引力，同時為內(nèi)容提供商節(jié)省大量的時間和金錢。生成式AI將過去需花數(shù)小時的編輯工作變成了只需幾分鐘即可完成的任務(wù)。

　　隨著對高質(zhì)量、個性化和有吸引力的體育內(nèi)容的需求不斷增長，生成式和多模態(tài)AI能將繼續(xù)發(fā)揮關(guān)鍵作用，使廣播公司、內(nèi)容提供商和體育組織能夠更快、更高效地制作體育內(nèi)容。AI算法正變得越來越精確，接受它，廣播公司可以適應(yīng)市場變化和觀眾不斷變化的期望，提升體育迷的體驗。

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