原标题：AI寸进成本怪圈下，视频内容产业的最优效率区间在哪？
近年来在技术对人生活的改变中，内容消费的变化算是感知最深刻的一项。从在短视频App日均使用时长达到了惊人的一小时以上，到去年中国在线直播用户规模达到3.98亿。从文字时代到视频，传播媒介的骤变也带来了产业的兴盛。中商产业研究院调研报告显示，在2018年直播产业的市场规模已经突破了500亿元。短视频行业更是吸引了BAT这类巨头和创业企业一齐参战。但不论是直播还是短视频，视频内容的产业发展是有进化途径的，我们可以看到经历过了激烈的竞争和内容监管风波之后，视频内容产业已经呈现出了明显的变化。
回归内容本身，视频内容产业在冷静期蝶变
近年以来，视频内容产业正在回归冷静，直播产业的竞争以虎牙和映客的上市暂告一段落。短视频产业则在年中遭遇了一系列的倒闭、下架和约谈。
进入冷静期后，在失去了以资本追逐为目的PR造势，也停止了竞争期对用户及内容创作者的补贴，视频内容产业开始越来越回归内容本身。
于是视频内容产业开始寻找手边的零件，试图搭建起足以形成驱动力的内容工具。
首先是对内容来源的赋能。
大量直播和短视频平台开始培养自己的主播公会和MCN机构，将这些高质量内容创造者维系在自己的平台上。另一方面平台开始加强AI、AR方面的技术支持，帮助用户创造出更有趣的视频内容。
同时还有对于内容推荐的加码。
随着时间发展，平台上的视频内容只会越来越庞杂。想要高效的抓住用户注意力，必然要在内容推荐上下功夫，不断用用户感兴趣的内容黏住用户的时间。大多数平台会选择智能推荐，其中内容理解和实时用户行为捕捉的算法能力，对于智能推荐的结果有着很大的影响。
最重要的，还有对内容审核的关注。
在经历过温婉、莉哥、陈一发儿等几位头部主播的禁封风波后，关于色情、恐暴、不当行为的内容审核几乎已经成为了产业的阿克琉斯之踵。可以看出监管部门对于这些问题的容忍度很低，对于很多出过问题的主播进行了封杀。而对于平台来说，流失一位大主播，几乎就是流失了一部分生命力。如果因为相关问题造成下架和被点名，更会对资本估值有着致命的伤害。于是除了图像识别、多模态识别等等AI技术进行自动化审核外，很多平台还要加入人力编辑进行监督。甚至某些平台还曾公开招募几千名党员进行内容审核，可见面对相关问题已经无所不用其极。
寸进成本怪圈，为什么AI让视频内容产业入不敷出？
在蝶变之下，视频内容产业的确在加深对用户的理解和内容安全的重视程度。可同样，变化的代价意味着平台方更大的成本支出。
我们可以举例对比一下，2015年、2018年直播平台分别都要做些什么。
在2015年，当时的直播平台几乎只需要搭建好平台和礼物变现模式，吸引到头部主播公会，让他们自行制造内容，就可以吸引流量推动平台上的生态运行。时不时举办一些打榜活动，还能吸引到不少土豪为主播一掷千金。以免费礼物的方式对于用户进行一些补贴，还能快速收获流量。
而2018年的直播平台，一方面平台方需要竞争签约优质主播、甚至参与到内容策划中来，另一方面还要对运营数据进行挖掘，提升内容审核和智能推荐能力。否则随着内容越发庞杂，用户在冷启动时迟迟看不到自己想看的内容，很有可能就会抛弃平台。或者内容安全上除了什么问题，还会有被下架禁封的风险。
这么看来，我们可以看到视频内容产业开始陷入了一种“寸进成本”怪圈：和早期简单的搭建平台、补贴用户相比，今天的视频内容产业却要做AI技术研发和内容精细运营两件事。
这两个方向无一不需要大量的人力投入，同时不存在任何概念上的重叠。最近还有新闻说，机器学习专业应届生的薪资已经达到了几十万。也就是说企业很可能每年付出几百万的人力成本，只为了提升智能推荐和审核的精准度，仍然并不能保证内容来源本身的稳定和优质。如此复杂的投入，可能仅仅也只能获得与产业繁盛期持平的收益。
所谓寸进尺退，进行了相关投入，获得的回报不成比例；可不进行相关投入，很可能造成极大的损失。这种性价比很低的成本投入，就是寸进成本。
于是现在我们可以看到视频内容产业开始逐渐转变战略。一部分企业，例如快手，开始注重于AI技术驱动而减少内容运营，放弃了平台主播的打造。也有一部分企业，例如凤凰传媒旗下的风直播，专注走人工编辑路线，做小而美的精品新闻直播。
但更多企业，选择与云计算企业合作，通过将AI技术部分的工作交付出去而降低寸进成本。像金山云的一站式AI内容服务金睛，就与映客、花椒等等多个平台达成了合作。这种方式似乎体现出了一种视频内容产业内的分化趋势，平台专注内容运营，第三方科技企业负责技术搭建。但当内容审核危及平台生命线、智能推荐关乎平台增长能力时，平台们为什么能够如此放心的接受这种分化？
产业分化初现，AI赋能带来三种魔力
寻找其中的答案，我们可以从目前主流视频平台在AI内容服务上的选择——与云计算厂商深度合作中一探究竟。找其中的答案的过程中，我们可以看看选择与云计算企业合作能为视频内容平台带来哪些收益。
1、 节省了模型训练上的投入
在视频领域，最大的特点之一就是数据规模和体量最大化。所以在训练模型时，不管是对于数据清洗、结构化，还是算力的投入都十分沉重。尤其是直播行业，在流量密集的高峰时期，很可能会短时间内迸发大量AI计算需求。
相比之下，金山云金睛这样作为建立在云计算企业上的产品，除了有海量底层计算资源储备以外，还有强大的弹性扩容和资源调度能力。例如短视频、直播产品在内容安全方面往往需要毫秒级响应速度，在21:00-02:00的业务高峰期时直播并发路数可以达到平时的3-8倍，必须要强大的后端计算资源协调和动态扩容技术才能满足。云计算企业为AI在视频内容产业的落地提供了从IaaS、PaaS到SaaS层全面的应用服务，技术产品化能力更强，降低了平台方应用技术的学习门槛。
2、 完善定制化AI能力
术业有专攻，视频内容方面的AI技术要远比文字或图片复杂。声音的处理、画面的处理、画面中文字的处理、评论弹幕的处理……其中涉及的识别对象非常复杂，既包括单一对象的识别，也包括了多对象的跨模态识别。如果视频平台选择自己进行研发，不仅仅可能会影响智能推荐的精准程度，更有可能因为智能审核不力而造成不可挽回的损失。
在这方面，显然第三方企业更加专业。例如在人才储备上，金山云金睛就有超过150人的研发团队。建立在人才供给和千亿级特征训练之上，金山云金睛可以提供人脸检测、五官定位、活体检测、语音识别种族等等整套技术方案，几乎包含了视频内容产业所遇到的静态图片、动态视频、语音、画中画等等大多数情况，从内容的创作到理解再到消费，足以覆盖内容产品整个生命周期。企业业务的的每一阶段，都可以利用上金山云金睛的技术。
尤其作为在行业拥有众多合作伙伴云计算企业来说，所能获取的数据标签会更加全面，可以为客户提供定制化的AI能力。例如金山云金睛就可以提供“直播实时AI安全监管服务”、“短视频AI安全审核解决方案”、“资讯平台AI安全解决方案”、“广电AI视听解决方案”等等针对不同平台运营需求的定制化模型。
3、 解决了内容AI的重运营之负
比起以上方面，视频内容AI技术最大的负担在于用户需求和监管政策的持续变化。例如在今年年初PGone被全网封禁时，内容平台可能要在短时间内就下架所有和PGone有关的音频和视频。同时上有政策下有对策，不当内容的发布者还会不断的用谐音、拼音等方式躲避审核。不保持对政策的灵敏感知和对技术的持续投入，是无法应对这些问题的。
在这一问题上，金山云通过两步骤战略建立了一个完整的运营链。一方面金睛与国家监管部门持续保持有效沟通，对于监管政策有着更加深入的理解。可以在监管部门新的监管政策下发时第一时间同步调整算法，内容报警也可以更加准确。帮助平台及时规避内容风险。
另一方面，金山云金睛在技术上建立了完整的内容安全体系，可以基于语音分析和深度识别引擎准确识别出变体、拼音组成的不当文字信息；还可以精准识别两千余个违规场景、敏感人物等等；至于在很多直播平台都难以避免的违禁歌曲上，金山云金睛的声音识别可以实现实时语音监控和过滤，对违禁歌曲、不当歌曲进行实时检测。而这一点几乎是人力无法完成的，大部分平台还是以对主播的教育为主。有了AI的助力，则可以把问题的隐患降到最低。
看过这三种魔力，我们可以很容易理解为什么金山云金睛在视频内容产业中如此受欢迎。云计算企业AI能力的接入，不仅可以让平台集中资源投入到内容运营这样他们更擅长的领域中来，还能在内容审核和分发上极大的提升效率，超过人力所能及的范围。
寻找最优概率区间，视频内容平台是否存在共同方向？
其实视频内容平台目前面临的变化，可以用统计学的概念解释。
在统计学的观点看来，只要存在不确定性，就不可能存在最优概率。同样视频内容平台面临的状况也是如此，有些平台很早就开始投入技术累积，那他们可能不需要再将自己的技术体系和第三方进行耦合；有些平台坚持进行人工分发，这种精品模式也不一定能从AI中受益。所以让整个产业都投入到同一条轨道上显然是不现实的，倡导AI或不倡导AI，都不是标准的答案。
在复杂的选择下，我们无法得出唯一的答案，却可以得出一个答案范围，也就是统计学上的最优概率区间。
我们的已知条件是，在失去了资本的过度青睐以及流量窗口期之后，视频内容产业的生长成本正在不断增加。而金山云金睛用三种魔力所表达的，是如何利用AI提升内容分发和审核效率，利用分工减轻企业利用AI的成本。
在“成本增长”这一已知条件下，“提升效率”自然就是我们所能找到的最优概率区间。或许对于AI的利用不是每一家视频内容企业的必经之路，但一定是整个产业的继续发展的安全路径。
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