媒体和娱乐行业正处于自数字化出现以来最具变革性的演变的关头。随着生成式AI、智能代理和高度个性化内容的融合，内容生命周期的每一个环节（从创作到分发），都在发生着彻底的变化。在未来五年内，受代理式AI系统不断增大的影响，工作流程将会呈现出显著的不同。
内容创作：从人类主导到混合生成
AI已经在内容创作中发挥着重要作用，它自动化重复性任务，并引入新的创作能力。
如今，自动化的体育和新闻精彩片段集锦已十分常见，其推动力是在视觉线索和元数据上训练的 AI 模型。这些系统能在现场拍摄后的几秒钟内生成内容，对于激发社交互动和创造盈利机会起着至关重要的作用。例如，亚马逊 Prime Video 利用实时AI标记技术编辑英格兰足球超级联赛比赛的精彩片段，并在比赛关键时刻发生的短时间内将片段发布到社交平台上。
我们还看到，合成主播和类似深度伪造的虚拟化身正在多语种新闻中心中得到应用，以实现大规模的本地化分发。韩国广播电视公司MBN已经采用了AI生成的新闻主播播报每日新闻快报，从而提高了效率和覆盖范围。
AI还通过制作极其现实的B卷镜头扩大创作自由度，减少对传统素材库的依赖。在广告领域，像Runway这样的工具正在推动生成超现实的视频，而像Kalshi这样的平台则通过一系列广告活动展示了AI驱动创意的病毒式传播潜力，包括一则NBA总决赛的广告。这些技术能够利用品牌指引和消费者数据快速生成完整的广告或预告片，从而实现大规模的针对性创意迭代。
这些进展预示着一个未来前景：AI代理承担起更主动的创意角色，提出想法、尝试新格式，实时改编多种内容版本以适应观众的反应。
内容智能：有目的的编排
过去，节目编排和优化被视为后台工作，如今它们已成为内容与盈利之间的关键纽带。
生成丰富元数据（包括情感标注、面部识别和场景分类）的 AI 工具极大地提高了可搜索性和可发现性。翻译和语音克隆技术使得几乎可以瞬间生成内容的多语种版本，从而为全球发行开辟了机会。迪士尼一直在对地区性Disney+内容测试多语种AI旁白，使得配音版本的推出速度超过了传统工作流程所能达到的速度。
甚至节目编排本身也正变成AI辅助。Peacock利用AI推荐引擎不仅建议内容，而且规划排期和平台上的推广活动。线性频道和广告支持的免费电视（FAST）频道正越来越多地依赖这些数据驱动的模式优化订户参与度和留存率。
结果是形成了一个新兴的决策支持层，在这个层中，AI加强授权、管理以及受众拓展方面的决策。
内容制作：动态和自动化
内容制作，尤其是实时和近实时工作流程的内容制作，正在经历一场悄然的变革。如今，AI能够合成本地化的宣传环境、生成高度针对性的解释文字或视频，并动态生成相关的图形。语音克隆工具使一个母版脚本的内容可多语种分发，还能根据每个市场的特征调整语气和情感。
这些创新的结果是AI生成的新闻或体育简讯，它们能够通过元数据、预先标记的精彩片段以及模板化的叙述自动合成，使得“实时制播”可近乎瞬间完成。展望未来，我们预期智能代理将像虚拟制片人一样工作，协调资产、触发提示并飞速调整节目布局。
内容存储与分发：AI带来可衡量的投资回报的领域
如果说AI的创意应用成为新闻热点，那么它对存储与分发的影响则是能带来最直接且可衡量的回报。如今，AI模型能够提供缓存策略，利用历史数据和预测数据提前将高需求内容预先载入边缘服务器，从而在高峰需求时段大幅降低延迟。例如，网飞利用机器学习将热门内容预先置于其开放连接设备（OCA）内容分发网（CDB）节点上，从而缩短载入时间和减少缓冲。
编码优化是另一个重要领域。基于AI的先进编码技术能够实现前所未有的视频质量，同时还能使流式传输的HEVC编码视频内容的带宽使用量降低30%或更多，或者在相同比特率下显著提升画质。通过实时分析输入的视频流、动态调整编码设置以及优化编解码器性能以确保最佳结果，最大限度地提高效率。
基于AI的预处理能够使带宽效率再提高20%-40%，具体取决于源内容。对于基于文件的和直播的内容，可实现等量的节省效果，从而在存储支出方面也可有相同的节省。对于移动设备使用率高的市场和对延迟敏感的应用（如体育博彩或实时投票）而言，这种边缘感知的分发方式是至关重要的。
或许最具革命性的是AI驱动的边缘个性化。YouTube的广告引擎会根据观众的地理位置、行为和偏好动态量身定制片头广告内容，这种做法如今已扩展到浮层广告和流包装等方面。 在这样一个在这一个分发成本精确到分分毫豪的行业中，这些AI能力提供了清晰明确的投资商业依据。通过减少运营中的障碍以及扩大个性化，AI正在改变现代体验背后的经济性。
总体层面：AI协调
若孤立地运用AI，无疑会限制其全部潜力。真正的变革来自于整体协调：在内容生产、传输、分发的全流程运行的智能系统，持续评估数据并据此采取行动，以优化端到端运作。
这些代理会评估诸如以下的折中：
资产价值与处理成本
受众细分与分发开支
上线时间与计算资源
根据平台、地域或受众细分来确定分发优先级
通监测整个内容生命周期中资产的表现，这些协调代理能够建议哪些方面可以实现自动化、哪些方面可以加快处理速度以及哪些方面可以节省资源，从而将AI的作用从任务执行转变为战略决策制定。
这样的系统不仅被规模最大的流媒体公司所部署，一些灵活的广播电视公司和电信公司也纷纷采用，它们希望在不大幅增加运用复杂性的同时，优化性能。
为代理时代做准备
尽管许多媒体机构仍在试验，但从辅助式AI向真正代理式系统的转变已初见端倪，智能代理将能够开始承担整个复杂工作流程中的目标设定、适应调整以及执行。为了支持这一变革，机构必须提高架构灵活性，而不仅仅是技术能力的提升。
企业必须重构基础设施，使其具备模块化、可互操作和AI原生的特性。数据必须从各个孤岛中解放出来。必须建立治理模式，以确保AI运行透明且符合道德规范。最重要的是，必须通过沙盒化试点推行试验，允许团队在不干扰直播业务的情况下试验、失败和迭代。
要在以受众优先的世界中取得成功，关键在于以AI为基础进行系统性构建。这并非是添加额外的一项功能。尽管明显的影响往往最先出现在内容分发方面，但更复杂的挑战在于内容制作领域。那些在两个领域都有考虑周到投入的媒体机构将更能做好准备以适应变化并引领潮流。关键在于目的明确行动，拒绝盲目跟风。