在历史上，印刷术、广播、电视和互联网技术的发明和普及，都给媒体业带来了巨大的变革。如今，随着移动互联网技术的快速兴起，媒体类型、传播形式和内容产业再次面临着转型挑战。而在转型的过程中，媒体业自身的业务特点，也对互联网技术提出了新的要求。

10月20日，在由中国电影电视技术学会召开的“广电与互联网媒体融合发展技术研讨会”上，百度云多媒体产品总经理李旭受邀出席并发表演讲，分享了百度云是如何通过构建“云计算+大数据+人工智能”三位一体的服务，来推动媒体行业的技术升级和业务转型。

（百度云多媒体产品总经理-李旭）

李旭首先从三个不同角度来描述了媒体业的发展历程。

在媒体类型的变革过程中，媒体类型从最开始的报纸、广播和电视，发展到了如今的互联网，媒体经历了电子化、数字化、网络化的转型。而在此转型过程中，信息也呈现了爆发式地增长。如何支撑海量信息的存储、处理和让用户随时随地可获取到信息，这些对于IT基础设施和系统提出了挑战。

从人际传播，到大众传播、分众传播，再到如今的交互传播，传播形式经历着从普适到个性，从分时到实时，从单向到交互的变化。以往以专业媒体为传播中心的形式也在移动互联网的大环境下，逐步过渡到以人为传播的主体和中心。在这个演变的过程中，对传播内容的信息提取、用户行为识别等提出了技术挑战，部分挑战已经超出了靠人脑就可以思考清楚的范畴。

媒体业的内容产业发展，经历着早期渠道为王到如今内容为王的观念转变。随着观众口味的提升，渠道对用户流量的竞争日益白热化，只有通过生产优质内容，并且把内容精准传播给感兴趣的用户人群，才能实现内容价值的最大化。而这个过程，提出了对于丰富素材来生产优质内容、内容智能推荐给合适用户的新型技术要求。

针对如上媒体类型、传播形态和内容产业演变过程中的技术诉求，云计算、人工智能、大数据的三位一体的互联网技术可以很好应对这些挑战。

云计算的弹性特点和规模效应，可以适应EB级信息的低成本存储需求；通过分布式计算机群，可以对媒体内容进行实时处理；而覆盖全网的媒体加速分发能力，则可以实现千万观众同时刻获取信息。

大数据利用机器学习技术，可以刻画媒体内容和用户的特征，根据用户兴趣点，在合适时机主动推荐媒体内容，增强用户体验，同时提升变现能力。此外，大数据提供的弹性搜索技术，可以让企业快速构建出媒体检索系统，让用户通过关键词搜索即可快速并准确获取所需信息。

而人工智能领域的人脸识别、语音识别等技术，则可以有效识别和理解用户的行为，提供更友好的媒体与观众交互体验。此外，基于深度学习和图像识别的技术，可以对数字信息的大规模网络化传播中，自动甄别内容是否存在违规情况，保证传播内容的健康。

相比于传统云计算平台注重提供底层基础云设施的不同，百度所构建的百度云平台，不仅提供了底层的云计算基础服务，也把百度深耕多年的大数据和人工智能的技术积累也对外开放。

百度云计算提供了业内领先的针对图像和视频处理的基础云产品。毫秒级的双向互动直播和千万级高并发的单向直播，满足了大量用户实时获取信息的场景。拥有EB级低成本存储能力和强大内容保护方案的视频点播服务，则满足了用户随时随地想要获取信息的诉求。

百度大数据的机器学习技术，覆盖20多种分布式并行算法，得益于百度在搜索相关性推荐领域的技术积累，可以满足内容推荐、数字广告营销等领域的需求；百度也构建了国内首个深度学习平台，以及网罗全网数据、百度独家用户画像和搜索指数数据的舆情分析产品，可以有效帮助媒体业的企业准确监控媒体内容发布后的用户评价并做相应反馈或公关。

百度人工智能则提供了人脸识别、文字识别、语音技术和增强现实等能力。

高准召率的语音识别和合成技术，实现了实时语音转文字，以及文字高仿真转语音播报的能力。这些对于人机交互带来了体验提升。如今百度语音技术也与国内众多手机厂商、特斯拉等企业建立了合作。

百度的人脸识别不仅在人脸检测和识别的权威评测机构中获取了世界第一的评测结果，同时也率先实现了互联网应用，第一个全网人脸实时检索系统的诞生，可以索引数亿人脸。百度的文字识别则可以做到视频字幕识别的高准确率，整行识别率在90%以上；在身份识别、图像或视频的反作弊领域，也已有不少应用。

另一个体现百度综合人工智能技术的就是增强现实AR技术。AR在广电领域其实已有应用，如在新闻栏目、综艺节目中通过专业的计算机渲染出的虚拟演播厅。而如今，通过百度的AR技术，可以实现基于普通的智能手机，即可实现增强现实的效果，实现媒体内容传播时的更好用户观感，同时达到更好的变现效果。

百度云是百度面向企业提供云服务的品牌，基于百度16年的技术积累对外开放，融合了云计算、大数据和人工智能的独特优势。基于此，广大媒体企业在移动互联网的浪潮下，可以创造出更多更好的创新业务，就像当年的印刷术、电视一样，利用技术再次实现媒体业的变革！