随着人工智能技术的普及与使用，市场已渐渐不再满足于现有的智能化技术种类，而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用、更整体化的系统应用，力求实现在应用的广度、深度上有更多突破。在此背景之下，计算机视觉作为人工智能行业的三大热门领域之一，正受到来自市场的越来越多的关注。

计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用，因其使用场景广泛多样，被业界一直认为具有巨大的市场发展潜力。因此在人工智能的强力牵引下，计算机视觉赋能视频行业也走进了智能化时代，并呈现出了爆发的趋势。

视频行业智能化时代来临

视频行业经历了三个阶段的变化：第一个阶段是传统视频时代，主要以线下的电视、电影作为视频传播载体，无法进行交互，用户也不能自主选择观看内容；互联网普及应用后，涌出了一批诸如优酷、土豆、爱奇艺这样的网络视频平台，用户在平台上可以自由选择观看内容； 2016年直播行业的迅速爆发让视频行业进入了第三阶段，诞生了快手、斗鱼、YY、映客等C2C平台，其特点是传播速度快、精准化且碎片化，这个阶段依托的技术背景是H5链接，所以用户可以直接将自己拍摄的视频实时上传至平台上。

在人脸识别、深度学习等人工智能技术如雨后春笋涌现、并一度成为行业热词的背后，技术导向型新锐公司开始走在市场前列，利用计算机视觉技术不断赋能视频行业，让视频在文娱、安防、医疗、广告营销、新零售等领域全面升级开花，正式开启了智能化时代。

目前，已有企业在新一代视频自动生产技术研究上取得了成果，并推出了新的产品形态和新的系统架构，这种新技术正在逐渐与市场结合，探求更大的发展空间。

智能影像生产成行业新热点

TechCrunch报道，国内人工智能公司影谱科技已成功研发了一款名为"从视频中捕获动作（MCVS）"的新型技术框架。该框架无需预先进行动作捕捉合成的高度结构化数据，就可以让计算机直接模仿大量现有视频片段来学习高难度技能，并生成无监督数计。

而这一人工智能技术，可以帮助播放器、视频网站、电视台、影像制作企业等进行理解社交网络上每天诞生的数十亿的图像和视频，在提取关键帧、进行自动结构化后，为下游任务提供大量数字化资源，如视频搜索、原生视频内容营销、视频内容创作、视频人脸识别、游戏生产等。

事实上，智能影像能自动化、规模化生产的背后，是视频识别技术的成熟及人工智能在视频领域的综合技术应用，它是一种对图片、动态视频的解构和重构，广泛应用了计算机视觉（CV）、计算机动画（CG）两大深度学习交叉学科。

业内分析人士表示，这些创新技术将与现有的各项智能技术不断地融合，并扩展到各种产品形态中，应用在影像制作加工的各个环节，进而变化为更多的智能化产品类型，从而推动智能视频技术更深入的与行业用户的业务需求相结合，开拓出更大的行业市场。

视频识别大规模商业化变现在即

上述分析人士认为，随着全球范围内开源视频数据的激增，目前视频的商业化价值还仅限于营销及观影服务，MCVS框架的创新成果，将会带来视频识别技术的大规模商业化变现。

据了解，目前影谱科技MCVS框架已经在原生视频内容营销领域大规模应用，视频识别系统作为云 API 被实现和部署到客户端应用程序中。下一步，还会用这种技术来理解及模仿视频中出现的人类动作，以实现影像内容的自动化制作。以每分钟都会有300小时的视频传到 YouTube 上的视频量计算，MCVS所产品的视频识别及视频内容生产的商业价值将是成倍效益。

值得一提的是，目前中国在线视频网站、短视频等平台正经历播放内容的严格审查时期，对此外界一致认为，使用MCVS框架将对视频内容的监督起到巨大的帮助与提升。