《視頻AI場景數據應用實例分析》前言

用戶時間正快速從圖文向視頻進行轉移，視頻總流量成幾何級增長并且流量分布呈多中心化的狀態，目前移動影音類影音達36.6萬個，而全網415萬個APP正在快速普及視頻功能。根據eMarketer的最新報告顯示，截至2020年，互聯網上平均92%的流量都將來自于視頻，當視頻擁有這么大流量的時候，其商業價值也是不可估量的，視頻互娛廣告、視頻電商將是視頻商業化的兩大主要方式。在視頻AI技術的突破下，品牌主、電商主的需求、媒體的期待、用戶的訴求隨之有了新的變化。

對比快速增長的用戶流量，視頻內容目前更多還處于一個非結構化數據的狀態，數據應用的效率還很低。上游的品牌主、電商主需要一個基于視頻場景的廣告解決方案，下游的海量影音應用需要結構化自己的視頻場景資產，這片藍海一定會誕生出基于視頻AI技術的平臺型企業來鏈接上下游兩端。

此次報告就將以視頻AI場景的落地應用為核心落腳點，分析視頻AI市場的發展環境與現狀、基于視頻結構化數據所形成的用戶指數、以《創業時代》為典型應用場景案例，希望此份報告能夠為行業各方對視頻AI進行深入認識提供參考。

極鏈AI研究院

極鏈AI研究院由姜育剛教授擔任首席科學家，研究團隊由來自中國科學院、復旦大學、加拿大皇后大學等世界名校的博士組成。

研究院深耕計算機視覺領域相關技術的研發，主要研究方向包括：視頻內容識別、視頻分類、視頻剪輯與摘要、視頻檢索、視頻自動生成、視頻情感分析、視頻風格遷移、深度神經網絡的壓縮與加速等。致力于對視頻AI技術的研發積累和前沿探索。