在当今快速发展的环境中，对高质量、多样化和个性化内容的需求正在飙升。然而，传统的存储方式难以跟上这种激增，暴露出它们在满足行业不断变化的要求方面的不足。人工智能（AI）是一股正在重塑媒体资产存储、组织和访问方式的颠覆性的力量。
本文探讨媒体和娱乐业由将AI集成到内容存储解决方案所推动的正在进行的转换。除了单纯数据管理之外，这种转变还代表着行业的一个重要时刻，释放前所未有的创造力和创新。
传统存储系统面临的挑战
当今的媒体和娱乐公司正面临着视频库规模前所未有的激增，包括数年甚至数十年的内容。如今，高质量的视频内容很容易被创作出来，这推动了视频内容的剧增。此外，各种规模的企业越来越多地利用视频与他们的观众和合作伙伴建立联系。
然而，许多媒体资产缺少适当的元数据标记，这对旨在重新利用和货币化其内容的媒体和娱乐公司构成了重大挑战。编辑和后期制作团队无法承担花费数小时搜索某片段的费用，也不符合成本效益。
虽然较新的内容通常接受元数据分配，但这种元数据的有用性可能受到限制。制作团队经常用季、集、关键词等基本细节标记原创内容，这可能无法满足营销和推广团队的独特要求。
此外，媒体和娱乐公司内容库的价值往往很大程度上依赖于一小群人。对于媒体公司来说，依靠几位对所有录制内容都有全面了解的制作专家是很常见的。这种依赖关系造成了瓶颈，特别是当多个团队同时需要访问历史内容时，导致工作流程内的延迟。
此外，传统的资产管理系统是复杂的，只有少数经过培训的编辑才能有效地驾驭它们。简化对素材的访问对媒体和娱乐公司来说至关重要，使得任何人都可进行简单的搜索并迅速找到所需的数字资产。
AI存储改变媒体和娱乐行业的主要方式
AI已经成为媒体与娱乐行业的游戏规则改变者，它彻底改变媒体资产的存储和组织方式，以满足行业不断变化的需求。借助AI赋能的存储解决方案，媒体公司可以为数据管理带来无与伦比的效率，并营造一个促进内容创造力和创新的环境。
AI存储改变内容创作的一个重要方式是通过前所未有的方式促进边缘内容处理。与仅仅依赖基于云的处理方式（即数据上传和被发送回之前做出决策是在异地）不同，边缘AI可以在数据收集点实现实时决策。
这意味着现场生成的大量视频内容，无论是在制作演播室、影棚还是体育场馆，都可以在本地处理。例如，通过将体育赛事的现场摄像机传输信号馈送到AI赋能的本地存储系统中，内容创作者可以快速识别关键镜头，并将其传输回演播室用于现场直播、集锦制作或未来分发。
此外，AI正在彻底改变个性化的内容分发，而不仅仅是节目选择。新闻节目现在可以根据个人兴趣挑选播出，内容可以用首选语言发布，这一切都要归功于从用户偏好中学习的AI算法。然而，这种个性化内容分发的效力在很大程度上依赖于先进的存储解决方案有效地支持这些算法。
AI赋能的技术还促进了自动对象识别、编辑和语义搜索等先进功能。语义搜索极大地加速了内容检索，使编辑能够快速定位媒体文件中的特定时刻，例如每次棒球运动员在比赛中打出全垒打。这增强了观众的内容发现，改善了他们的整体体验。
此外，生成式人工智能（GenAI）正在取得重大进展，简化了诸如创建剪辑、灯光效果等任务。最终，GenAI提高了效率和准确性，最终使内容创作者能够以更低的成本提供高质量的视频服务。通过提供类似这些的附加服务，服务提供商可以在提供独特服务的同时向上销售高级功能。
AI驱动的内容存储和管理的演变
AI驱动的内容存储和管理解决方案的未来正朝着混合云和边缘发展。在边缘实施AI，可以让媒体企业在时间至关重要时直接在现场进行深度分析和元数据强化，减轻集中式或云存储系统的负担。
在混合设置中，媒体公司保留了将基于云的AI用于特定功能的选择，例如运行尚未部署到边缘设备的算法，或者用于处理事先未预处理已从边缘设备迁移而来的数据，例如档案数据。
智能运维（AIOps）在媒体和娱乐业也很有前景。AIOps自动化为不同应用场景确定最合适的存储层的过程，简化了编辑期间的访问，并确保在存储期间对攻击提供强大的保护。通过自动化存储管理任务，AIOps不仅降低了成本和安全风险，还允许内容创建者将更多时间分配给创造性工作。
结论
由于传统的媒体存储方法难以跟上个性化内容的要求，AI正在为媒体和娱乐工作流程注入新的活力。通过采用AI赋能的内容存储系统，媒体和娱乐公司可以更快、更高效、更经济地访问视频片段，使他们能够重新利用其内容并将其货币化，以保持长期业务成功。