2020年的新畫卷正在徐徐展開。在前兩個十年里，大規模GPU服務器并行計算、大數據、深度學習算法和類腦芯片等技術得以實際應用，人類社會相繼迎來了互聯網時代、大數據時代和人工智能時代。
    回顧整個2019年，人工智能吸引了來自政府、科技巨頭和學術界的大量關注。就商業化而言，據普華永道（PwC）預計，到2030年人工智能將為全球經濟貢獻15.7萬億美元，其中媒體與娛樂技術走入深度應用區。
    AI深度再造媒體流程。如果說，記者與寫稿機器人等人工智能輔助工具的關系，還曾一度被渲染得富有沖突和爭議性，人們還充滿惶恐。那么，現如今技術則不再被簡單地視為“門外的野蠻人”。過去一年里，在媒體行業，AI更全面、深刻地發揮了影響。這雖然不是什么驚天動地般的“突破”，但是對于技術和媒體的發展交互，卻意義非凡。
    隨著5G時代的到來，內容供給，尤其是視音頻內容的供給實現了智能化。5月，《人民日報》也推出了自己的人工智能虛擬主播“果果”。在系統中輸入文字稿，幾分鐘后“果果”就能流暢地將新聞播報出來。兩會期間，新華社推出的首款AI合成主播“新小萌”吸引了不少觀眾的注意，讓很多人都不敢相信這竟然是個虛擬人物。光明網則上線了新聞可視化，述職人與智能影像之間實時交互，智能影像可視化圖形可跟隨述職人的語言實時呈現，據悉此技術服務由國內人工智能技術企業影譜科技提供。
    隨著人工智能時代的到來，媒體對內容生產需求產生了怎樣的變化？路透社首席運營官Reg Chua認為：“我們需要建立起能夠吸引更多人興趣的一對一模型。”為了滿足人們對內容多樣、特殊的口味需求，2019年年初，BBC開發了一項名為Salco（Semi-Automated Local Content半自動生產本地內容）的實驗項目，借助這一工具，讀者每天看本地新聞時，還可實時了解本地醫院的急診情況。這也是目前BBC新聞實驗室與編輯部的最佳合作范例。
    影譜科技技術負責人認為：“5G與AI到來的時代，人機協同內容共生，AI成為下一代傳媒與娛樂發展的基礎技術。”影譜科技開發一套AI生成視頻內容的技術引擎AGC，該技術可基于用戶的喜好及技術應用者的需求自動生產符合場景需求的短視頻、視頻內片段、虛擬主持人等AI智能影像，通過AI算法生成的內容引擎，可為播客的每個聽眾提供獨特的敘述和角色。
    “該技術可一定程度上緩解高質量內容生產力不足情況”，一位傳媒內容主管表示，“影譜與一些廣電媒體的內容可視化實踐是一個典型的AI生產內容場景。在生產成本飛漲的時代，自動生成的視頻是超個性化內容和機器產生的創造力的有前途的模型”。
    有趣的是，今年7月Netflix財報披露稱公司正在研究利用AI生成預告片。很快，Netflix就可以快速、大量地，對海量內容自動生成預告。在降低剪輯師人工成本的同時，這千人千面的預告片，又會增加影片點擊率和觀看時長。早在2016年時，21世紀福克斯和IBM就推出了Watson系統給自家的驚悚片Morgan自動生成預告片了，只不過不能像Netflix這大批量自動化。
    這背后的原理相通：第一步的“識別”是基礎，第二步的“生成”則是應用。第一步，識別并理解內容，系統對非結構化數據進行結構化自準備，對結構化數據進行幀內容識別。比如，進行復雜環境下的人臉識別，如演員姓名對應、誰是主角、誰是群演，同時進行物體識別、場景識別，如“公園里”，“家里近景”等等。此外，會對臺詞、配樂分析，識別情感，是驚悚還是溫情，一目了然。第二步，根據既定工業化流程生成既定視頻，這需要機器深度學習、并輔以3D重建等綜合計算機視覺技術。
    技術的發展，帶來了“媒體經濟”市場地位和規模的提升。以智能內容生產技術為切入，智能內容市場開拓出了更多的信息需求場景。這種變化，也為傳統的以視覺信息為主的媒體，提出了更多的思考：內容的概念外延可以有多寬闊？在新渠道、新場景隨著技術不斷被“開墾”出來，媒體如何與技術共舞？如何與技術巨頭合作？
    種種跡象表明，許多媒體已經深刻關注到智能內容對于業務的有效補充——視頻革命。除了利用自動化技術，將原有的文本內容轉換為視頻內容外，越來越多的媒體還將為AI輔助生產視頻作為內容第一載體。