Ландшафт медиа, развлечений и спорта претерпевает сейсмический сдвиг, вызванный неустанным развитием искусственного интеллекта. Создатели контента, вещатели и дистрибьюторы сталкиваются с беспрецедентными объемами цифровых активов, испытывая сильное давление по оптимизации операций, вовлечению аудитории новыми способами и раскрытию скрытой ценности своих архивов. Осознавая этот поворотный момент, сотрудничество между Qvest, известной технологической консалтинговой компанией, и NVIDIA, пионером в области ускоренных вычислений, усиливается с целью вооружить отрасль мощными и практичными инструментами ИИ. Это партнерство, действующее с начала 2024 года, объединяет глубокие отраслевые знания Qvest в области медиа-рабочих процессов с передовыми ИИ-платформами NVIDIA, обещая решения, которые выходят за рамки простой технологической новизны и обеспечивают ощутимые бизнес-результаты. Престижная выставка NAB Show служит сценой для их последних инноваций, где Qvest представит два революционных решения Applied AI, призванных дать организациям возможность использовать весь потенциал своих библиотек цифрового контента и прямых трансляций.
Синергия, движущая трансформацией медиа
Альянс между Qvest и NVIDIA — это не просто объединение логотипов; он представляет собой стратегическое слияние возможностей, необходимых для навигации по сложностям внедрения ИИ в медиа-ориентированных средах. Qvest привносит десятилетия опыта понимания сложных рабочих процессов, уникальных проблем и специфических потребностей вещателей, студий, спортивных лиг и других медиа-организаций. Они понимают путь от создания контента до его обработки, управления, распространения и монетизации. NVIDIA, в свою очередь, предоставляет фундаментальную технологию — мощные графические процессоры (GPU), сложные комплекты для разработки программного обеспечения (SDK) и предварительно обученные модели, которые составляют двигатель современного ИИ.
Это сотрудничество сосредоточено на преобразовании абстрактного потенциала искусственного интеллекта в конкретные приложения, решающие специфические болевые точки отрасли. Медиакомпании часто тонут в данных — часы необработанных съемок, обширные архивы, разнообразные аудиодорожки и сложные метаданные. Проблема заключается не только в хранении этого контента, но и в эффективном поиске, анализе, перепрофилировании и монетизации. Традиционные методы часто включают значительный ручной труд, что приводит к узким местам, упущенным возможностям и высоким операционным затратам. Инициатива Qvest-NVIDIA напрямую нацелена на эти неэффективности, стремясь ускорить внедрение ИИ путем предоставления решений, повышающих операционную эффективность, открывающих двери для новых потоков доходов и, что особенно важно, способствующих большей креативности за счет освобождения человеческого таланта от рутинных задач. Цель состоит в том, чтобы выйти за рамки пилотных проектов и доказательств концепции к масштабируемым, готовым к корпоративному использованию развертываниям ИИ, которые обеспечивают измеримую рентабельность инвестиций.
Представление передовых инструментов ИИ на NAB Show
Выставка NAB Show, глобальный эпицентр для профессионалов в области медиа, развлечений и технологий, предоставляет идеальный фон для Qvest, чтобы представить свои последние предложения на базе ИИ, разработанные с использованием внушительного технологического стека NVIDIA. Это не теоретические конструкции, а практические инструменты, предназначенные для немедленного воздействия.
Интеллект в реальном времени: Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor
Представьте себе освещение крупного спортивного события в прямом эфире или срочных новостей с одновременной трансляцией с нескольких камер. Огромный объем поступающего видео представляет собой серьезную проблему для производственных команд, стремящихся запечатлеть каждый важный момент, определить лучшие ракурсы камеры и быстро генерировать сводки или основные моменты. Agentic Live Multi-Camera Video Event Extractor решает эту проблему в лоб.
Это сложное решение работает в режиме реального времени, анализируя несколько входящих видеопотоков одновременно. Его основные возможности включают:
- Автоматическое обнаружение событий: Система использует передовые алгоритмы компьютерного зрения, потенциально обученные на обширных наборах данных аналогичных событий, для автоматического определения значимых происшествий в прямых трансляциях. В футбольном матче это может означать обнаружение голов, фолов, ключевых сейвов или действий конкретных игроков. На пресс-конференции это может быть выявление моментов повышенной эмоциональности, специфических жестов или появления ключевых лиц.
- Интеллектуальное резюмирование: Помимо простого обнаружения, инструмент может генерировать краткие сводки событий, разворачивающихся в различных потоках. Это позволяет продюсерам быстро понять ход повествования и принимать обоснованные решения, не просматривая вручную часы отснятого материала с разных ракурсов.
- Идентификация лучшего кадра: Критически важной функцией для прямого эфира является выбор наиболее убедительного ракурса камеры в любой данный момент. Это ИИ-решение анализирует такие факторы, как композиция кадра, стабильность камеры, фокус на объекте и релевантность действия во всех доступных потоках, чтобы рекомендовать или даже автоматически переключаться на оптимальный кадр, значительно помогая режиссеру и улучшая впечатления зрителей.
- Извлечение структурированных данных: Возможно, самой мощной функцией является преобразование системой неструктурированных видеоданных в структурированную, доступную для поиска информацию. События, временные метки, ракурсы камеры и, потенциально, даже распознанные лица или объекты регистрируются как метаданные. Эти структурированные данные бесценны для анализа после события, быстрого создания пакетов основных моментов, персонализированной доставки контента (например, показ основных моментов конкретного игрока) и обогащения доступности архива.
Последствия глубоки. Вещатели могут оптимизировать свои рабочие процессы прямого эфира, сокращая потребность в больших командах, вручную регистрирующих события. Спортивные лиги могут генерировать почти мгновенные основные моменты для вовлечения в социальных сетях или предлагать болельщикам персонализированные впечатления от просмотра. Медиакомпании, освещающие живые события, могут более эффективно управлять своими ресурсами и извлекать большую ценность из своего контента как во время, так и после события. Это выходит за рамки простой автоматизации к интеллектуальному дополнению производственного процесса.
Демократизация инсайтов: No-Code Media-Centric AI Agent Builder
Хотя потенциал ИИ в анализе медиа огромен, его внедрение часто сдерживалось необходимостью в специализированных технических навыках. Специалисты по данным и инженеры ИИ пользуются большим спросом, а разработка пользовательских моделей ИИ может быть трудоемкой и дорогостоящей. Qvest решает эту проблему с помощью No-Code Media-Centric AI Agent Builder.
Этот инструмент представляет собой значительный шаг к демократизации ИИ для профессионалов в области медиа. Как следует из названия, он позволяет пользователям без опыта программирования создавать и развертывать ИИ-агентов, способных извлекать значимые инсайты из различных медиаформатов. Ключевые аспекты включают:
- Упрощенный интерфейс: Пользователи взаимодействуют с конструктором через интуитивно понятный графический интерфейс, определяя типы медиа, которые они хотят анализировать, и конкретные инсайты, которые они ищут,вместо написания сложного кода.
- Универсальная обработка медиа: Платформа предназначена для приема и анализа широкого спектра неструктурированных медиа, распространенных в отрасли, включая:
- Видео: Анализ сцен, идентификация объектов или людей, обнаружение конкретных действий, транскрипция речи.
- Аудио: Транскрипция речи, идентификация говорящих, анализ настроений, обнаружение специфических звуков или музыки.
- Изображения: Распознавание объектов, лиц, текста (OCR), оценка качества или эстетики изображения.
- Сложные документы: Извлечение ключевой информации, резюмирование текста, идентификация положений или сущностей в контрактах или сценариях.
- Автоматическая генерация инсайтов: Используя предварительно обученные модели (потенциально включая базовые модели NVIDIA, доступные через интерфейсы, такие как микросервисы NVIDIA NIM) и позволяя настраивать под руководством пользователя, конструктор автоматизирует процесс анализа. Это может включать такие задачи, как автоматическое тегирование активов релевантными ключевыми словами на основе визуального или звукового контента, генерация резюме длинных видео или документов, выявление проблем соответствия в рекламных креативах или анализ настроений аудитории по комментариям.
- Сокращение ручного труда: Самым непосредственным преимуществом является резкое сокращение ручных усилий, необходимых для таких задач, как регистрация контента, проверка соответствия и базовый анализ. Это освобождает ценные человеческие ресурсы для творческих и стратегических задач более высокого уровня.
- Централизованный сбор информации: Обрабатывая разнообразные медиаактивы через единую платформу, организации могут создать централизованное хранилище извлеченных инсайтов, разрушая информационные силосы и предоставляя более целостное представление о своем контентном ландшафте.
- Ускоренное получение инсайтов: Автоматизация анализа значительно ускоряет процесс получения действенной информации из медиаактивов. Это позволяет быстрее принимать решения относительно контентной стратегии, программных сеток, маркетинговых кампаний и управления правами.
Этот подход без кода дает возможность экспертам в предметной области — архивистам, маркетологам, юридическим командам, контент-стратегам — напрямую использовать ИИ для своих конкретных нужд, способствуя более широкому внедрению и инновациям во всей организации без всеобщей зависимости от выделенных команд программистов ИИ.
Стратегические императивы и технологические основы
Запуск этих решений подчеркивает стратегическое видение, сформулированное руководством Qvest. Кристоф Понсар, соруководитель направления прикладного ИИ в Qvest, подчеркивает совместный характер усилий: «Наше постоянное сотрудничество с NVIDIA позволяет нам поставлять специализированные медиа-ориентированные решения для раскрытия ценности цифрового контента компаний. Вместе мы помогаем нашим клиентам определить наиболее практичные применения ИИ и внедрить решения, которые получают распространение и обеспечивают рентабельность инвестиций». Это подчеркивает фокус не только на технологии, но и на практической реализации, принятии пользователями и ощутимых финансовых выгодах — решающих факторах для любых корпоративных инвестиций.
Qvest и NVIDIA позиционируют эти инструменты как ‘готовые к корпоративному использованию’ (enterprise-ready), подразумевая, что они созданы для масштабируемости, надежности и интеграции в существующие сложные медиа-экосистемы. Решения нацелены на прямое удовлетворение основных потребностей современного медиа-ландшафта: эффективная обработка огромных объемов как контента в реальном времени, так и архивного контента, преобразование неструктурированных форматов в полезную структурированную информацию и, в конечном итоге, оптимизация принятия решений по всей цепочке создания стоимости медиа, от первоначального производства через обогащение контента до окончательного распространения. Акцент делается на максимизации автоматизации, снижении операционной сложности и ускорении реализации ценности цифровых активов.
Точка зрения NVIDIA, разделяемая Ричардом Керрисом, вице-президентом по медиа и развлечениям, дополняет это видение. «Внедрение ИИ в медиапространство требует от компаний внедрения новых производственных методов и инструментов для обеспечения функциональности и вовлеченности пользователей», — заявил Керрис. Успешная интеграция ИИ — это не просто подключение нового программного модуля; она часто требует переосмысления устоявшихся рабочих процессов и принятия иных операционных парадигм. Керрис особо упомянул роль микросервисов NVIDIA NIM — оптимизированных, облачно-нативных моделей ИИ, развертываемых на различных платформах, — и NVIDIA Holoscan for Media, платформы, предназначенной для создания и развертывания ИИ-приложений для живых медиа и вещания. Эти технологии обеспечивают базовую инфраструктуру, которая позволяет партнерам, таким как Qvest, быстрее и эффективнее создавать и развертывать сложные ИИ-приложения реального времени, помогая отрасли ускорить внедрение ИИ и достичь ‘реальных результатов’.
Продолжение взаимодействия и более широкий контекст
Презентация на стенде W2055 на NAB Show — это лишь один аспект деятельности Qvest. Компания также участвует в Fireside Chat вместе с NVIDIA и AWS, глубже погружаясь в тему раскрытия ценности контента с помощью ИИ — свидетельство общеотраслевого внимания к этой проблеме.
Заглядывая за пределы NAB, Qvest и NVIDIA планируют провести в мае вебинар, посвященный приоритизации сценариев использования ИИ, которые максимизируют доход и операционную эффективность. Эта образовательная работа подчеркивает их приверженность не только предоставлению инструментов, но и руководству отраслью по стратегическому внедрению ИИ для достижения наилучших возможных результатов. Эти недавно представленные ИИ-ускорители находятся в рамках более широкого портфеля медиа-ориентированных услуг Qvest, который охватывает консалтинг по прикладному ИИ, разработку платформ Over-The-Top (OTT), оптимизацию цепочки поставок цифровых медиа, стратегии трансформации вещания и системную интеграцию. Этот контекст показывает, что ИИ-решения являются частью комплексного подхода, помогающего медиа-организациям ориентироваться в технологических и бизнес-трансформациях, формирующих их будущее. Путь к полностью интегрированным с ИИ медиа-операциям сложен, но благодаря стратегическим партнерствам и разработке целевых, удобных для пользователя инструментов, такие компании, как Qvest и NVIDIA, прокладывают путь к более эффективному, проницательному и увлекательному медиа-ландшафту.