人民邮电报

    随着第24届中国国际广播电视信息网络展览会（CCBN2016）的举行，使视频应用一下子成为业界关注的焦点。从普通用户的角度出发，视频应用主要还是以娱乐为主。与此相应，本届展会的展示也大多从丰富视频内容、提升观看体验入手。那么，娱乐就一定是视频应用的最大卖点吗？

    答案当然是否定的。除了娱乐之外，关注于安全领域的视频监控类应用，早已伴随着移动以及固定宽带技术的发展大显身手。同时，移动通信网络从4G到5G的演进、传输速率的大幅提升以及时延的大幅下降，也使视频监控的体验会越来越好，应用范围会越来越广。事实上，这一趋势已在2016MWC（世界移动通信大会）上充分显现出来。

    除了视频监控这个老生常谈的话题之外，我们不妨换个角度来看看视频应用的其他价值。这个新角度，就是大数据。

    大数据，可以说是视频内容价值释放的“引擎”。在CCBN2016主题报告会上，中国工程院院士邬贺铨就浓墨重彩地渲染了一番视频数据的价值。事实上，视频应用产生的数据，已经远远超过了视频内容本身。以网上视频数据为例，除了有视频内容外，还有个人身份信息、位置信息、通信录、应用偏好信息等，甚至还会有账号信息。除此之外，还有一些数据是与视频内容关联产生的，例如网民上传视频的标题、关键词、用户名、IP地址、日期、格式等，以及网民对于视频内容的评论……想想看，如果加上大数据的分析手段，这些丰富的数据又能够产生多少有用的信息呢？

    事实上，今天的大数据技术正在尝试挖掘视频内容以及关联数据的价值。据邬贺铨介绍，由于视频是非结构化信号，如果有参考帧，就可以通过比对匹配来发现有关视频，而随着深度学习技术的发展，也可以训练计算机识别图像；另一种方法则是将非结构化视频中的关键特征转换为结构化数据来处理，例如通过语音识别可将视频中的音频转为文字并翻译，视频中的字幕则可以从视频文件中分离出来。

    既然从视频内容中挖掘出了有用的数据，那么又该怎样使用这些数据呢？此时，就可以充分发挥想象力了，也许未来的场景是只有想不到，没有做不到了。

    从目前的情况来看，根据视频大数据来预测票房或者指导连续剧的下一步情节进展，已经率先成真。例如，美剧《纸牌屋》的成功，就来源于Netflix每天记录用户3000多万个观看的动作和400多万个评分等，据此预判观众喜好，选择导演和演员并及时调整剧情。

    接下来，就是将视频大数据应用于视频产业之外了，例如体育竞技领域。数据显示，在30家NBA球队俱乐部中，已经聘请了专业的数据分析师的球队平均胜率达到了59.3%。与此相反，没有进行数据分析的球队平均仅有40.7%的胜率。从这个角度来看，大数据堪称球队的“金牌教练”了。

    可以说，是大数据让视频突破了娱乐这一与生俱来的“标签”。视频的未来，显然因为大数据将会变得更加精彩。