现在的电视机越来越智能，有些品牌已经将人工智能作为自己的特点售卖。有优点也有缺点的新科技为我们观看电视的体验带来哪些改变？以下为商业运营管理咨询员Melvin Machau在A Medium上发表的文章。现在，登录Netflix，你就能看到之前观看的综艺，亚马逊Prime和Hulu上也是这样。

    AI＋TV＝AITV  

你以为内置AI并且能和Alexa或者Echo连接的电视还属于未来？它已经成真了。LG就推出了一款叫做Thinq的电视，使用Alexa或者Echo、Echo dot就能换台、调音量、暂停、搜索等等。电视还能成为智能家居核心，一边看电视一边就能控制扫地机器人、空调、电灯。

同时，智能电视也让广告变得有的放矢。从此以后，广告将根据受众的年龄层、性别、偏好、职业、兴趣等等进行推送。至2017年，美国有1亿3千万已经联网的电视用户，并且还在以每年一亿8千万的速度增加，到现在至少55％的美国人在电视上看到的广告是和有针对性地投放的。

如今的广告投放是全方位闭环性质的。手机、电脑、平板、电视上都能同时收到同样的广告覆盖。搜一下疾病，就会推送药物的广告（听上去十分耳熟）。更复杂一点的，如果你查了查泳装、登山装，那么AI也能推算出你会想知道机票价格、想订酒店。

    AI还在改变广告本身  

以前想要知道你究竟是在电脑上看到的广告还是手机上并不容易。毕竟人们会同时使用很多电子设备，想要准确记录和跟踪信息入脑的过程，几乎是不可能的。但现在，一种叫做MCA——AMS的技术解决方案将多个设备与同一个人连接，AI能够全方位记录你看电视时候都开了什么小差，这些广告都对你的行为方式产生了什么影响。

    电视节目  

电视节目的播放现在也逐步电子化了，播出时间表的安排也逐渐又人工转为了电脑完成。IBM就已经着手准备通过分析文字、音轨、视频，形成统筹数据来呈现内容，从而加速电视节目播放的冗长工作。他们近期的一个项目就帮Fox体育完成了2018世界杯无缝直播，其中包括320小时的原直播内容，共64场赛事。 Aspera技术将俄罗斯的12个体育场地中的赛事传到在洛杉矶的管理系统和创作团队。

利用AI技术，Watson从历届世界杯中将所有Cristiano Ronaldo或者是Lionel Messi的片段选出来并形成“经典片段合集”；BBC4频道也用机器学习来辅助BBC找到50年来的A——V内容库中最好的，最能引起普通观众共鸣的。

    技术应用  

Netflix算是影视平台中最知名的了，这种成功离不开他的推荐引擎。公司还发表了一篇该领域内的论文，透露平台使用的是以下几种技术：

私人视频排行：通过私人化的建档，该技术能够在不同的影视类别中给出相应的私人排行，做到了不同用户即使在同一类别下，看到的推荐排行也不同。

“最爱”榜：该排行只关注用户最喜欢的几个视频。

热度流行：加入其它用户的数据，该技术结合了历史记录和Beacon（一款记录所有用户印象和活动的服务）计算出目前Netflix上最火的视频。

继续观看：进入这个列表中的视频都是筛选后，确认用户想要再看或者接着看下去的。从视频与视频之间相似度的对比，到生成推荐页面，今天的电视、视频产业无处不用到数据和机器学习的技术。AI成为产业里不可或缺的一环已经不再是明天的“设想”，而是今天的现实。

除了锁定需要需要的片段，AI还被用于压缩视频以及保持网路弹性。前者AI能够探查视频的质量，后者帮助直播公司维持服务器流量，在观看者数量暴增的时候分流给云端和合作服务器。

在视频推送方面，我的几个App能够跨平台将我所有订阅的频道信息整合起来，然后基于观看记录和喜好给出推荐。这其中比较知名的有Movix、Gowatchit、reelgood、justwatch、Yidio。Movix是由DeepSystems推出的AI助力的电影推荐服务，集邮Google的Ternsorflow的架构，也有GPU的支持。和其他类似服务不同的是，它并不提前想好出推荐清单，而是即时在服务器上计算给出推荐。