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  从前那种传统的得依靠看天来决定吃饭方式的模式,正逐步朝着现今先进的凭借数据来进行种地的全新形态迈进。就在前些日子,“数字中国建设峰会”专门举办了一场AI加上农业的论坛,这样的一项举措致使由政策所带来的红利已经能够延伸至广阔无垠的田间地头了。现在,AI土壤检测早就不单单是放置在高科技展柜里的那种简单的陈列品了,它实实在在地关联着各类传感器以及农业决策系统,通过这样的关联途径,农民只要轻松打开手机,就能够清楚地看懂土壤的“这份体检报告”,进而依据报告里的内容科学地去开展农事活动。

  不久前,中国科学家用心制作出土壤“听诊器”,前沿技术是给农田做“智能穿刺”,而这一先进成果成功达成了对作为土壤水分波动的分钟级别的实时监测,它就好像给土壤安上了灵敏的“耳朵”,能够精确地捕获每一分钟里,土壤水分所产生的些许变化。更值得提及的是,有团队研发出全球首个人工智能土壤修复预测系统,这个系统能够直观地评估重金属污染治理方案,它彻底改变了过去治理污染只能通过凭感觉摸索的状况,为科学治理土壤污染给予了强有力的技术支持。

  泥土康健会如“人的身体指标”那般达成数字化,跟着行业关联智慧农业大赛成功落地,此普惠化趋向正快速步入规模化农场,当下,土壤优劣不再仅是抽象的“肥力”观念,而是转变成具体的数字指标,你见过最为先进的土地检测方法是什么,欢送到评论区分享你的所见所闻!

  在智慧农业持续发展的进程里面,土壤健康数字化的趋向越发显著,借助先进的技术办法,能够精确地拿到土壤各项数据,并且转变为直观的数字指标,这对于规模化农场的管理以及发展有着重要的意义,你在实际当中碰到过哪些跟土壤检测相关的有意思的事情呢,欢迎在评论区讲讲你的所见所闻!

  五一假期时长,全国客流数量攀升至15.2亿人次之多,而在此期间,成都天府机场适时亮出ACDM数字大脑,这一数字大脑能够于当下实时共享接近400项运行数据,凭借着高效的数据分析以及精准的调度举措,为那些到晚的航班节省出了恰好整整20分钟的保障时长,进而大幅度地提升了航班运行的效率。

  就在这个时候,兰州中川T3航站楼依靠5G-AAI技术,搭建起智能化的运转体系,对航站楼内超过10万个节点进行调度,达成了各个环节的无缝连接与协同运转,使“零中断会思考”的智慧大脑成为平常之事,给旅客提供了更为便捷、高效的出行感受。

  让人惊叹不已的运营效率的背后,有着AI算力以及云平台的强有力支撑,西安咸阳国际机场建造起了超过100P的算力,这般强大的算力促使着35种以上的AI算法一同协同运转起来,为机场的高效运营给予了坚实的保障。

  广州白云机场凭借“AI + 安全”搭建‘技防化、少人化’飞行区,大规模推行机器人作业以及无人驾驶,在先进技术予以助力时,广州白云机场持续提高运营效率,呈现出独特优势。

  国内智慧中枢外出前往东京羽田机场,日本航空(日航)正着手开展人形机器人搬运装卸的实证试验;科技巨头Meta同样在今日宣布收购垂直机器人AI公司,进而提前对航空地服领域进行布局。各位旅客或者业内同仁,您最期望哪项黑科技首先流行起来呢?欢在评论区分享您的智慧出行体验。

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  人工智能与系统可行性

  人工智能与系统可行性的概念界定

  人工智能在系统可行性中的应用与挑战

  系统可行性评估方法在人工智能领域的发展

  人工智能对系统可行性的影响与提升

  基于人工智能的系统可行性优化策略研究

  人工智能与系统可行性的发展趋势与前景展望

  人工智能在系统可行性实践中的问题与对策

  人工智能与系统可行性的融合与发展

  人工智能与系统可行性的概念界定

  人工智能与系统可行性

  人工智能与系统可行性的概念界定

  人工智能与系统可行性的概念界定

  1.有着这样的概念,人工智能也就是AI,它是那种由人制造而成的,具备一定智能的系统,这个系统能够去理解,能够学习,能够推理,能够适应,还能够实现人类认知功能的技术。而系统可行性指的是,一个系统在特定条件之下,是不是能够满足预定的目标以及要求。

  2.人工智能跟系统可行性有着这样的关系,人工智能算一种技术途径,它的运用得在有可行性的系统根基之上开展,系统可行性是衡量人工智能应用成败的关键要点,唯有具备高度可行性的系统,才能够充分施展人工智能的长处,提升工作效率以及质量。

  3.用于人工智能以及系统可行性的评估办法是,评估一个系统的可行性一般涵盖技术可行性、经济可行性、操作可行性等层面,对于人工智能系统而言,还得考量数据可用性、算法可优化性、硬件资源限制等要素,经由综合评估这些因素,能够确定一个人工智能系统在实际应用里的可行性。

  4.人工智能的发展趋势,以及系统可行性的情景走向:伴随科技持续进步,人工智能技术会愈发成熟起来,系统可行性也会向上提升空间。在未来那里,人工智能会于更多领域施展功用,像是智能制造领域,还有智能医疗领域,以及智能交通领域等。与此同时,为提升系统可行性,研究人员会不断探寻新的技术,还有新的方法,用以处理存在的问题,以及应对面临的挑战。

  5.人工智能跟系统可行性的应用实例是,当前存在好多成功把人工智能与系统可行性相结合的应用实例,像自动驾驶汽车,智能家居,语音识别助手等。这些应用不光提升了生产效率,还给人们的生活带去了便利。

  6.人工智能跟系统可行性所涉及的伦理及法律问题,伴随人工智能技术不断发展,好些伦理和法律问题慢慢呈现出来,像数据隐私保护、算法歧视、责任归属这类,所以,在提升系统可行性之际,还得留意这些问题,保障人工智能技术能健康发展。

  人工智能在系统可行性中的应用与挑战

  人工智能与系统可行性

  人工智能在系统可行性中的应用与挑战

  人工智能在系统可行性中的应用

  1.人工智能能够对海量的数据予以高效处理,借助深度学习以及机器学习算法,去挖掘数据里潜藏的规律、趋势,可为决策者供给有价值的信息,此乃数据处理与分析。比如说,于金融领域之中,人工智能能够助力银行、保险公司辨别欺诈行为、评估信用风险等。

  2.自动化跟优化方面,人工智能能够达成系统的自动化以及优化,以此提升生产效率并且降低成本。比如说,在制造业里,智能机器人能够取代人工去完成重复性劳动,以此提升生产速度以及产品质量;在物流领域当中,人工智能能够优化运输路线还有调度方案,进而降低运输成本。

  3.人工智能能够给系统予以智能决策支持,助力管理者作出更合理的决断,比如,于医疗范畴,人工智能依照患者的病情以及历史数据为其举荐最佳治疗方案,在教育领域,人工智能为教师给予个性化教学建议,提升教学质量。

  人工智能在系统可行性中的应用与挑战

  人工智能在系统可行性中的挑战

  1.数据隐私跟安全:因人工智能于各个领域被应用,数据隐私以及安全问题愈发突出。怎样在确保数据利用之际保护用户隐私,成了个急需解决的问题。比如,在中国,政府跟企业都在积极促使数据安全立法与技术保障,用以保障用户数据的安全。

  2.可靠性还有可解释性,就涉及人工智能技术啦,其可靠性以及可解释性,对系统具可行性来讲,那是相当关键的,当前呢,诸如深度学习以及机器学习这般的技术,依旧存在着一些不确定性,怎样去提升模型的可靠性,还有怎去提升模型的可解释性,这已然成了一个研究重点所在,比如说,中国科学院等研究机构,正在探寻可解释性强的人工智能算法,目的是能够更好地服务于实际应用场景。

  3.人工智能技术发展之下,人机协作成重要议题,怎样保证人类主导地位时充分发挥人工智能优势,这是需深入探讨的问题,另外,人工智能技术于伦理道德方面有挑战,怎么确保技术公平性与正义性,这也是不可忽视的问题,比如,中国政府和企业在积极投身国际讨论,一起探讨人工智能伦理道德相关问题。

  系统可行性评估方法在人工智能领域的发展

  人工智能与系统可行性

  系统可行性评估方法在人工智能领域的发展

  机器学习在系统可行性评估中的应用

  1.机器学习算法能够自动去分析数据,进而挖掘潜在存在的规律以及模式,以此为系统可行性评估提供有力的支持。

  2.借助机器学习技术,能够达成对海量数据的迅速处理,以及对其展开分析,用以提升评估效率。

  3.机器学习能够被应用在各式各样的场景里面,像异常检测呀,预测分析之类呀,这对更加全方位地评判一下系统的可行性是有着帮助的。

  多模态数据融合在系统可行性评估中的作用

  1.来自不同来源的数据,被进行整合,来自不同类型的数据,也被进行整合,这就被称作多模态数据融合,其目的是要提高数据的价值。

  2.在针对系统可行性展开评估期间,多模态数据融合能够助力我们,以更为全面的方式去了解系统的运行状态,以及系统的性能。

  3.经过多模态数据融合技术,能够达成针对各类数据的统一处理,以及对其进行分析,进而提升评估的准确性,使其更具可靠性。

  系统可行性评估方法在人工智能领域的发展

  模糊逻辑在系统可行性评估中的应用

  1.模糊逻辑乃一种用以处理不确定性信息的办法,能够在并不明确定义概念的情形下展开推理以及决策。

  2.于系统可行性评估里,模糊逻辑能够协助我们应对不确定性因素,像是需求变更,以及技术风险等。

  3.运用模糊逻辑技术,能够达成对系统可行性评估结果进行量化,以及对其予以优化,借此提升评估的实用性。

  基于深度学习的系统可行性评估方法

  1.深度学习是机器学习方法,它基于神经网络,具备强大的数据处理能力,同样具备模式识别能力。

  2.于系统可行性评估期间,借助深度学习之法能够自行提取特征,进而提升评估之准确性。

  3.深度学习能够被应用于多样场景,像是模型训练,还有参数优化等,这对达成更高效的系统可行性评估有所助力。

  系统可行性评估方法在人工智能领域的发展

  系统集成与优化在系统可行性评估中的挑战与对策

  1.指的是这一情况,多个独立的子系统被组合成一个完整的整体,以此来满足特定需求,这就是系统集成与优化。

  2.于系统可行性评估这个过程里,系统集成以及优化遭遇众多挑战,像接口方面的问题,还有性能相关的瓶颈等等。

  3.关于这些挑战,要采取对应的对策,像是优化接口设计,提高系统性能等,以此来保证系统可行性评估能够顺利开展。

  人工智能对系统可行性的影响与提升

  人工智能与系统可行性

  人工智能对系统可行性的影响与提升

  人工智能对系统可行性的影响

  1.让系统的智能化水准得以提升,人工智能技术能够让系统生出更强的自主学习以及决策能力,进而在繁杂的环境里更出色地去适配和处理问题。

  2.借助自动化与智能化的技术方法,能够削减人工介入,提升系统的运转效能,降低人力花费投入从而减少系统对于开发的资源耗费以及维护运作所需的成本开支。

  3.系统性能得到了优化,人工智能技术能够协助系统更出色地处理海量数据,提升数据的处理速度,增强数据的准确性,进而提高整体性能。

  人工智能对系统可行性的提升

  1.系统的预测能力得以提高,经由进行对历史数据的分析以及挖掘,人工智能能够助力系统更为精准地去预测未来的趋势还有行为,从而为决策给予有力支持。

  2.促使系统的自适应能力得以提升,人工智能技术致使系统可以依据环境的改变自行调节策略以及参数,进而在持续变动的环境里维持高效运转。

  3. 增添系统的安全性,借由实时监控以及智能预警,人工智能能够协助系统及时察觉到潜在的安全威胁,进而采取对应的防御举措,保障系统的稳定运行。

  人工智能对系统可行性的影响与提升

  人工智能在金融领域的应用

  1. 风险把控方面,人工智能借助大数据剖析还有机器学习技术,针对金融市场展开实时的监测以及分析,以此助力金融机构更精准地去识别并且管理风险。

  2. 投资者进行决策时,人工智能能够依据过往的数据以及市场方面的信息,给投资者予以投资方面的建议以及策略,以此提升投资所获取的收益。

  3. 客户服务,人工智能能够被运用在银行这类金融机构的客户服务范畴当中,像是智能客服、在线理财诸如此类,以此提升客户满意度以及服务质量。

  人工智能在医疗领域的应用

  1. 人工智能能够借助对大批病例数据展开分析,向医生给予辅助诊断提议,以此提升诊断的精确性以及效率,实现诊断辅助。

  2. 治疗方案推荐,依据患者基因、病史等信息,人工智能能够给医生推荐个性化的治疗方案,以此提高治疗效果。

  3. 药物研发,人工智能在其中,于药物研发进程里,借助模拟实验以及数据分析,能够促使新药研发进程加快,还能让研发成本降低。

  人工智能对系统可行性的影响与提升

  1. 依照学生的学习状况以及需要,给其供给个性化的教学资源还有意见,提升学习成效,这便是人工智能所具备的个性化教学功能。

  2. 具备智能特性的辅导方式是,人工智能能够充任学生学习方面的助手,在实时状态下解答学生所提出的各种问题,并提供用以学习的策略以及技巧。

  3. 教育管理而言,人工智能能够助力完成教育机构教学资源管理工作,能协助开展教师培训工作,还能进行学生评价等工作,进而提升教育质量。

  人工智能在教育领域的应用

  基于人工智能的系统可行性优化策略研究

  人工智能与系统可行性

  基于人工智能的系统可行性优化策略研究

  基于人工智能的系统可行性优化策略研究

  1. 人工智能于系统可行性优化里所起的作用是,借助对海量数据展开分析,去挖掘潜藏的规律,以此为系统优化给予强有力的支撑,举例来说,运用机器学习算法来预测需求量,从而提升生产计划的精确程度,运用深度学习技术来识别异常行为,进而提高系统的安全性能。

  2. 借助数据驱动的优化办法,充分运用大数据技术,达成对海量数据的实时处理以及分析,进而为系统优化供给科学依据,拿流计算技术处理实时数据来说,能快速响应系统变化,以图计算技术分析复杂网络,可揭示系统里的关键节点和关系。

  3. 借助人工智能技术去协助决策者开展问题分析和方案抉择,以此提升决策效率,达到智能化决策支持,比如说,运用知识图谱技术来构建领域知识模型,从而给决策者供应充裕的参考信息,运用强化学习算法开展多目标优化,进而达成最优决策。

  4. 人机协同展开优化,把人类专家所拥有的经验以及人工智能具备的计算能力相互结合在一起,达成人机协同的那种系统优化,举例来说,运用混合智能系统把专家知识和人工智能进行结合,以此提升优化所产生的效果,运用虚拟现实技术去模拟复杂环境,从而为优化过程给予直观反馈。

  5. 可解释性予以优化:留意人工智能算法的可解释性,致使优化结果更易于被理解以及接受。比如说,运用可解释的机器学习算法去生成可视化结果,从而助力决策者领会模型原理;运用透明化的方式来展示优化过程,进而提升公众对人工智能技术的信任度。

  6. 伦理以及法律的约束,于系统可行性优化进程里,要充分考量伦理道德跟法律法规的要求,以此确保优化行为能合规,比如说,得遵循隐私保护原则,合理地去收集以及使用数据,还得遵循公平性原则,防止算法歧视现象出现。

  人工智能与系统可行性的发展趋势与前景展望

  人工智能与系统可行性

  人工智能与系统可行性的发展趋势与前景展望

  人工智能与系统可行性的发展趋势

  1. 计算能力提升,算法得以优化,大数据广泛应用,在此背景下,人工智能技术快速发展,于各个领域取得显著进展,为系统可行性提供强大支持。

  2. 聚焦于深度学习以及神经网络所达成的突破,深度学习这种技术,还有神经网络它作为人工智能里的核心的技术,在近些年当中,于自然语言处理此处领域,还有图像识别那儿的领域,取得了重要的突破,进而为达成更高层次的智能系统,奠定了相应的基础。

  3. 人工智能技术,正逐步达成由单一模态朝着多模态的融合,此其一,其二,它在不同领域,诸如自动驾驶、医疗诊断这类领域,有着广泛应用,并进一步提升了系统的可行性。

  人工智能与系统可行性的前沿研究

  1. 模型具备可解释性以及安全性,于人工智能范畴之内,怎样去提升模型的可解释性以及安全性变成了研究的关键方向,借由剖析模型的行为以及决策进程,能够提升系统的可靠性以及可控性。

  2. 有关联邦学习以及数据隐私保护而言,当着大量数据的收集以及处理这种情况出现时,怎样在确保数据得以有效利用的状况下,对用户隐私予以保护,这已然成为急切需要去解决的问题。联邦学习作为一种崭露头角的学习模式,能够在不致使原始数据泄露出去的情形下,达成模型的训练以及更新。

  3. 人工智能伦理以及社会影响方面,伴随人工智能技术被广泛运用期间,怎样去保证它契合伦理规范还有社会价值观,并且防止出现负面效应,变成急需予以关注的问题。籍由制定相关政策以及法规,引领人工智能技术朝着健康方向发展。

  人工智能与系统可行性的发展趋势与前景展望

  人工智能与系统可行性的应用前景

  1. 提高生产效率,人工智能技术应用于制造业,人工智能技术应用于服务业等领域,能够极大提高生产效率,能够在很大程度上降低成本,能够有力推动产业升级。

  2. 提升民众生活幸福指数:人工智能相关技术于医疗范畴、教育领域、养老方面等的运作使用,能够给人们予以更为便利、更具个性化特征的服务,从而达成生活品质的提高。

  3. 助力科技创新,人工智能技术持续发展,会不断促使其他领域技术创新,进而为人类社会进步给予强大动力。

  人工智能与系统可行性的挑战与应对

  1. 尽管人工智能技术有了明显的进步,然而还是存在诸如计算能力、算法优化等方面这样的技术瓶颈,这些瓶颈有待进一步去研究以及突破,是技术瓶颈。

  2. 于数据大规模收集以及应用的情形之下,数据安全同隐私保护,怎样去确保数据的安全以及隐私由此变成一项关键挑战,要强化数据安全管理以及技术防护举措。

  3. 人才存在短缺状况,人工智能这个领域,需要数量众多的专业类型人才,当前人才缺口依旧是比较大的,要强化人才培养以及引进工作,以此提高整个行业的竞争力。

  人工智能在系统可行性实践中的问题与对策

  人工智能与系统可行性

  人工智能在系统可行性实践中的问题与对策

  人工智能在系统可行性实践中的问题

  1. 数据质量存有问题,人工智能系统的性能,于极大程度之上,取决于训练数据的质量,要是训练数据存在偏差、残缺不全或者已然过时,便有可能致使模型泛化能力欠缺,进而影响系统的可行性。

  2. 深度学习这类人工智能技术开展训练时,通常对计算资源需求量大。于实际系统里,有可能遭遇资源不足状况,致使模型训练速度迟缓,进而对系统可行性造成影响。

  3. 模型具备可解释性:人工智能构建的系统常常出现决策进程难以让人明白的状况,这种状况会致使使用该系统的用户对其信任程度下降。提升模型所拥有的可解释性有益于增进用户对系统的信任,进而提升系统的可行程度。

  人工智能在系统可行性实践中的对策

  1. 运用多样化的数据来源,借助不一样的数据增强技术等办法,提升训练数据的质量,让其具备多样性,从而对模型的泛化能力进行提高。与此同时,定期去更新数据,以此来适应持续变化着的环境。

  2. 进行计算资源的优化,借助分布式计算、硬件加速等技术手段,以此方式来提升计算资源方面的利用率,进而缩短模型训练所需要耗费的时间。除此之外,能够考虑采用轻量级的模型结构,最终达成降低计算资源需求该目标。

  3. 通过采用像决策树、线性回归这类可解释性强的模型结构,或者运用如LIME、SHAP等具有可解释性的机器学习算法,来提升模型的可解释性,以此实现可解释性增强的目的。与此同时,要着重与业务专家进行沟通,从而保证模型能够契合实际需求。

  人工智能与系统可行性的融合与发展

  人工智能与系统可行性

  人工智能与系统可行性的融合与发展

  人工智能与系统可行性的融合与发展

  1. 人工智能跟系统可行性相融合,人工智能技术向前发展给系统可行性带来全新机遇,借助对好些数据给以分析与处理,人工智能能够帮我们更优理解系统运行规律,籍此提升系统可行性此外,人工智能还可借由对系统予以优化与调整,提升系统性能及效率,令其更契合实际需求,比如说,于智能制造范畴,人工智能能够凭借对生产过程进行实时监控以及分析,达成对生产过程开展优化,提高生产效率与产品质量。

  2. 未来研究的重要方向,是人工智能与系统可行性之间的协同发展,人工智能与系统可行性的协同发展。把人工智能技术运用到系统可行性的研究里,以此能达成对系统更深入的理解以及更高效的优化。并且,人工智能技术的发展会给系统可行性的研究提供更多可能。比如说,借助生成模型和强化学习等先进技术,能够达成对复杂系统的智能控制与管理,提升系统的可靠性和稳定性。

  3. 人工智能跟系统可行性的挑战以及展望,伴随人工智能技术不停发展,其于系统可行性探究里的运用也遭遇着一系列挑战,像怎样保证人工智能算法的可解释性还有安全性,以及怎样处理数据隐私跟保护等问题,不过,这些挑战也给人工智能与系统可行性的融合进步创造了新机遇,在将来,随着人工智能技术不断迈进,我们有理由确信,人工智能和系统可行性的融合跟发展将会给各个领域带去更多创新与突破。

  谷歌之前担任CEO的施密特讲过,要是有一艘火箭打算起飞,无论处于何种位置,都必须坐上去。

  AI就是那艘火箭,而巨头们早已排好了座次。

  今年各家的一季报里,AI成了绝对的关键词。

  一季度,百度与AI相关的收入,同比增长幅度达到了三位数;腾讯那里不同,云服务以及与AI相关的收入,快速增长从而拉动企业服务收入,实现了双位数增长;阿里智能云集团,同比增长了18%。

  对于快手而言,在一季度的时候,可灵所获取的收入突破了1.5亿,其中P端付费订阅会员为营业收入贡献了将近70%,在业绩电话会上程一笑表明,坚信AI是能够成为公司的第二增长曲线当中的一条。

  表明一件事儿,各家一季报 AI 含量甚高,各行各业之中,AI 对增长的拉动愈发明显了,这项技术正渗入千行百业,化作新的增长动能。

  AI商业化爆发,序幕已然拉开。

  视频大模型,赛博造纸术?

  作为个体,自己运用AI时亲身体验到的感受比巨头财报所含披露的数目字来得更具直透感和明显性,究竟要以哪个才能更精准,而确切所披露的是数字。

  十多年来,我投身于创业做媒体这一领域,期间目睹了诸多潮起潮落的景象,先是智能手机普及开来,而后VR崛起,接着元宇宙兴起,区块链备受追捧,再到电子烟曾风靡一阵 ,而如今最大的浪潮便是AI。

  这些浪潮,有的是真浪潮,有的是真泡沫。

  我曾实实在在地花钱买过VR,买过谷歌的眼镜,使用过后有这样一种感受,即这些产品尚未成熟,并非真正的潮流。直至我使用了,使用了文生视频才有了一种感觉:AI这个事物,很有可能会成功。

  AI时代浪潮的余波,落到每个人身上,都是一股洪流。

  遇上AI,我也一度充满焦虑。

  处在AI时代的个体创作者,或许都存在焦虑,具体是,AI会怎样去颠覆内容创作,又会怎样去颠覆现有的图文以及视频表达,弄明白这些,对于每个创作者而言,可是关系到手里捧着的那碗赖以生存的饭的。

  从事内容创作十几个年头了,一路走来历经波折费尽周折坚持到如今,我曾尝试去做短视频相关的内容,各种各样的风格都进行了尝试,有出镜的那种,还有不出镜的那种,有商业性质的,也有八卦类的,期间踩过的坑数量也不少。

  试过之后才晓得,制作视频时,最难的并非是创意,而是优质内容的制作成本实在是过高了。

  看看爱奇艺年报,二零二四年爱奇艺的总成本是二百一十九点五亿,其中内容成本就达到了一百五十七点一亿。从天眼查 APP 的融资信息能够看出,爱奇艺在二零一八年实现上市,一直到二零二三年年度净利润才转变为正值。

  成本,是内容创作必须跨过去的一道坎。

  AI到底能不能把创作成本降低

  带着这个问题,我把市面上的文生视频模型都试用了一遍。

  产品端,即梦、可灵是毫无争议的第一梯队。

  需值得提及的是,可灵接入了 -R1 灵感版大模型,其使用起来会显得更为便利些。另外,可灵刚刚发布了 2.1 版本,鉴于此,我便简要讲述一下使用完可灵后的感受。

  就直观感受而言,AI生成的视频所带来的感觉是极具震撼力的,这种震撼如同彼时初次使用那般,总而言之,AI生成的视频有着清晰程度颇高的画面,流畅度同样良好,画面的动态效果亦是自然的。

  就体验而言,大模型生成视频的速率同样十分迅速,在可灵2.1的高品质模式,也就是1080p的情况下,生成5秒的视频所需时间仅仅不到1分钟,而其他模型生成相同时长视频所需时间大概在2分钟至3分钟之间。

  只是,当下由AI生成的视频,也得经过某些调整之后,才能够当作素材来加以使用,当然,提示词越是精准,所生成视频的可用程度也就越好。

  让我印象最深的还是生产视频的花费。

  以可灵2.1作为例子,在高品质模式的情形下,生成一段视频所要花费35灵感值,这35灵感值约折合人民币3.5元,其相当于2.0大师版同等质量的视频,花费仅仅相当于1.6版本,相较于线下去拍摄素材,接着给画面进行调色、制作特效,一个镜头3.5元来说,这样的成本确实是很具备性价比的。

  不由让人惊叹:AI这是要革摄影师、剪辑师的命。

  在经历了AI生成视频的体验之后,我产生了这样一种感觉,即AI生成视频,仿佛具备着一种类似“赛博造纸术”的特质。

  为什么唐宋时期诗词文化会出现大爆发的情况呢?一方面,当时农业生产呈现出繁荣的态势,经济基础十分牢固,另一方面,则是因为西汉时期对造纸术进行了改进,使得内容创作的成本变得更低了。

  西汉以前,人们写诗赋词,那时是用帛书、简牍,其创作成本高,且流通成本也高。之后发明了造纸术,人们才开始把字写在纸上。如此一来,文学内容的创作成本降低,进而才有了唐宋诗词文化的大爆发。

  今天AI生成视频,又何尝不是用数据和代码重新“造纸”?

  当下,我们存在短视频,存在直播带货,视频经济已然极为繁荣,视频内容繁荣的另一面向,事实上亦是创作成本的降低。

  过往,智能手机得以普及,这使得摄影成本降低,基于此,短视频行业兴起了。如今,AI生成视频实现了普及,这让特效制作成本降低,依此,整个短视频行业会从创作转变为创造。

  要搁在影视行业里,AI是妥妥的“点石成金术”。

  在影视行业当中,最大的那种制造成本,除去前期之时的相关人员还有制作团队,便是后期的特效,以及画面美工咯。

  一靠谱影视团队招聘一名具备三至五年经验的高级影视美工,所需成本大概为一年十八万到三十万元。当前,一个由AI生成的镜头三块多 ,你对其进行几遍修改 ,也就三十来块。

  在成本上AI是降维打击。

  成本发生改变,常常是影响极为深远的。就拿锂电池来讲,在90年代的时候锂电池技术已然出现了,可是为何直至此刻才在汽车领域广泛应用开来呢?缘由在于在这20年的时段里,锂电池成本降低了20多倍。

  今时今日的影视行业之中,AI生成的特效镜头,跟人工制作的镜头成本相比,差距可不是仅仅只有20倍。所以,接下来时段里影视行业的制作方式,大概率将会出现一场全新的革命。

  内容行业本质上像科技行业,边际成本是可以无限趋近于0的 。

  科技领域花费一亿用以打造一款产品,随便怎样讲,不管是供十个人使用,还是供一亿个人使用,其成本都是恒定不变的。同样的道理,针对制作一项内容而言,不管是供十个人观看,还是供一亿人次观看,制作所需的成本同样是毫无差异相同的。

  由此,内容制作成本越低的情况下,边际效应越大,而这正是AI生成视频真正具有重要价值的地方,是其价值所在之处。

  或许是已经看到这一点,内容行业里有头有脸的企业都在做AI。

  近来,阿里大文娱进行了改名,改名为虎鲸文娱。阿里大文娱此次改名,其最大的底气来源于AI。

  改名过后,虎鲸文娱明确了“内容 + 科技”的双轮驱动模式,针对此事,樊路远作出表示称:“大文娱针对AI投入的程度,会是其他视频网站投入程度加起来的总和。”。

  对于腾讯视频而言,其也正以积极的态势,去推进AI工具于创意开发领域的应用,推进AI工具在剧本分析视觉预演方面的应用,推进AI工具在拍摄制作环节的应用,推进AI工具于后期制作阶段的应用。

  不同于腾讯,爱奇艺同样在将关注点集中于AI,在此之前,爱奇艺推出了名为桃豆2.0的智能小助手,除此之外,还为剧本创作者打造了借助AI驱动的剧本工具“剧本工坊”,龚宇曾经表达过这样的意思,“要是爱奇艺没有AI以及大语言模型给予支持,那就如同处于断电断网的状态。”。

  过去,在业内进行内容创作时,实际上存在着两条途径,一条是借助资本大量投入资金去购买IP,另一条是专心致志地精心雕琢剧本以制作出爆款作品。

  当前,版权大战已然沦为历史的尘埃,然而,去开展爆款的打造,高成本一直都是个难题。

  成本处于这般高度,内容要怎样实现起量呢?最终还是必定要依靠AI,依靠那技术去实现成本降低啊。

  由此来看,AI生成视频,在专业市场的商业化可能是最快的。

  仿如往昔时代的微软、苹果,借由PC自专业市场起始推行普及信息化那般,当代的“可灵们”正自专业市场着手切入,这还会进一步促使影视行业达成AI化。

  自此,AI对整个内容产业的改变,正式拉开帷幕。

  10%的临界点已至?内容产业的AI嬗变

  看看以往经历过的事情,内容产业的演变会出现这样几个时期,有实现工业生产标准的时期,有借助数字技术支撑的时期,还有依靠 AI 构建模型的时期。

  这几个阶段里,生产力不断递进是主线。

  在工业化阶段,内容产业的繁荣靠的是工业能力。

  可作为典型标本的是20世纪50、60年代的好莱坞,在那个时候,内容产业比拼的是工业化能力。好莱坞那些在世界范围内风靡的西部片、科幻片,全都依托于洛杉矶当地极为强大的电影工业能力。

  为啥直至今日,我们的科幻电影唯有《流浪地球》系列这一棵孤零零的苗子呢?缘由在于电影工业的基础较为薄弱。

  我们如今文化市场呈现出的繁荣景象,实际上所依靠的并非是工业方面的能力,而是在于分发方面的能力。

  数字化阶段,内容产业发展靠的是分发能力。

  这个阶段谁掌握流量入口,谁就有优势。

  就算没有强大的影视工业基础,可我们还是跑出了优爱腾,这其中,有个原因,那就是,依靠移动互联网,我们的内容产业,很早便进入到了数字化分发阶段。

  优爱腾之后,内容产业紧接着出现了短视频,快手、抖音的分发能力比优爱腾更强,还掌握了多数注意力,于是长视频内容没落了。

  现在,又有了AI,内容产业开始进入AI模型化阶段。

  新阶段里,大家拼的不仅是流量,也是数据、算法和AI。

  处于AI内容时代,谁掌握算法,谁掌握AI能力,谁掌握数据生态,谁便是赢家。你瞧,那些能够将视频AI做到顶尖水平的,大多拥有自身的内容生态体系。

  比如说快手可灵,再比如说谷歌Veo。最近在谷歌年度开发者大会之上将Veo 3发布了,马斯克看过之后也声称Veo 3很不错。

  虽然内容产业AI化趋势是确定的,但我还是要浇一盆冷水。

  如今看来,AI在行业中顺利落地是一个逐步推进的过程,AI要在内容产业实现落地,必然难以一路顺遂,会遭遇诸多挑战。举例来说,当下的AI大模型,无法一次性将一个完整的视频内容全部生成出来,AI所生成的视频还会存有各式各样的小问题。

  虽然AI还不完美,但大的趋势不会变。

  一旦市场渗透率接近百分之十的节点,整个内容产业会开始一个新的增长周期,我是这样认为的。

  有一个数据很值得深思。

  前不久,快手一季度财报才公布的数据显示,可灵AI的收入超过了1.5亿元,当中P端付费订阅会员所贡献的营业收入将近70%。P端用户,指的是自媒体视频创作者以及广告营销从业者。

  这组数据,同样证实了长久以来所抱持的论断,那便是,AI商业化必然是经由B面向C。

  据快手所言,可灵2.1有着其标准,还有高品质模式,它主打高效又灵动,具备超高性价比,能覆盖短视频,也能覆盖营销广告,甚至还涵盖AI短剧等众多视频创作场景。

  这可能意味着两件事儿:

  1、AI这个烧钱的技术,进一步在垂直领域看到了盈利的可能。

  当下,在AI行业之中,能够实现盈利的公司数量极少,视频大模型的营收呈现出快速增长的态势,这至少证实了,只要在垂直领域的落地足够深入,那么商业化就是可行的。

  2、跟着短视频行业融合,跟着营销行业融合,跟着短剧等行业融合,越深,就能够进一步促使内容行业推进突破10%临界点。

  有一个评判,得出这样一件事,AI视频模型的营收增长速度竟是这般快,如此一来,专业内容市场那10%的市场渗透率临界点或许已然距离不远,就要达到了。

  对于一项新技术实现商业化而言,10%的市场渗透率乃是一个门槛,一旦突破10%,市场占有率便会大幅快速有所提升。

  比如说,新能源汽车行业的渗透率,在2020年初的时候,接近10%,而到了2024年4月,渗透率首次突破50% ,市场渗透率呈现出从10%到50%的增长态势,仅仅只用了短短三四年的时间。

  如果在接下来,当AI于内容产业之中的渗透率一旦抵达10%这个数值的时候,那么影视行业,还有短剧行业,都将会被注入一股AI动力,而后便会开始步入新周期的进程。

  内容产业的新周期,不是消费周期,而是供给周期。

  这几年,影视行业的处境相当凄惨,众人纷纷评论称,在现下这个消费呈现下行态势的周期里,位于电影院场所内不存在那种具备购买能力的情形。就行业一端而言,规模较大的影视公司个个都在进行成本削减的举措。那些处于头部位置的公司,其股票价格始终呈现出一种先上升,接着连续多次下跌的状况。

  降本意味着砍项目,每砍掉一个项目,就少了一个爆款的可能性。

  爆款越来越少,内容行业就会更缺乏生机,最终陷入死循环。

  《哪吒2》能火,《流浪地球》系列能火,恰恰表明内容行业从来都不缺少购买力,毕竟,在产能过剩这样的大背景之下,各行各业的生产效率却依旧在提升,工作变得越来越卷,人们变得越来越焦虑,精神文化层面的消费会进而越来越成为刚需。

  眼下的这个时代,人们所欠缺的恰恰是那种情绪方面赋予的价值,正因如此,关乎内容产业的关键之处实际上还是处于供给的这一侧的。

  这里面的逻辑并非繁杂,然而票房若想持续攀升,那就得以优质内容呈现给观众,好比姜文所讲的那般,给予观众上乘之作,观众内心便会有所挂念,如此这般。

  怎么能做出来更多的好内容?说到底还是得把成本降下来。

  降本这件事儿,是能解放创造力的。

  人类历史进程里,铁器被大规模运用,使得农业生产的成本得以降低,进而人存活所需的成本也降低了,如此一来,才出现了诸子百家,才会发生文艺复兴。

  AI就是内容产业新时代“铁器”。

  有着这样一种可能性,那就是,当AI技术更深层次地渗透进入内容产业之后,是否会有数量更多的优质内容问世这般的情况出现呢?整个内容产业是否会迎来如同又一个“诸子百家”时代那样的场景呢?

  我想,这应该是一个大概率事件。

  写在最后:

  有这么一句在《三体》里老是被传颂的经典话语,它是,“不是给文明以岁月”,并且是,“而是给岁月以文明”。

  文明是什么?是文字、是诗歌,是音乐、是电影。

  处于当下原子化的网络时代里,文明表现为,你于平台所发布的一个短视频,是你曾点赞过的一部短剧,是你所喜爱的导演刚投放于市场的新电影。

  某种意义上,内容本身也是一种文明。

  人类文明长如浩瀚银河,而AI注定将书写新的璀璨一页。