現在的電視機越來越智能，有些品牌已經將人工智能作為自己的特點售賣。有優點也有缺點的新科技為我們觀看電視的體驗帶來哪些改變？

小時候看電視只有三個頻道。我的第一臺電視是黑白的，第二臺是彩色的Telefunken，激動得不得了。電視不能遠距離操控也就罷了，而且在很長很長的時間里，電視都只有三個國家頻道。現在，登錄Netflix，你就能看到之前觀看的綜藝，亞馬遜Prime和Hulu上也是這樣。

AI＋TV＝AITV

你以為內置AI并且能和Alexa或者Echo連接的電視還屬于未來？它已經成真了。LG就推出了一款叫做Thinq的電視，使用Alexa或者Echo、Echo dot就能換臺、調音量、暫停、搜索等等。電視還能成為智能家居核心，一邊看電視一邊就能控制掃地機器人、空調、電燈。

同時，智能電視也讓廣告變得有的放矢。從此以后，廣告將根據受眾的年齡層、性別、偏好、職業、興趣等等進行推送。至2017年，美國有1億3千萬已經聯網的電視用戶，并且還在以每年一億8千萬的速度增加，到現在至少55％的美國人在電視上看到的廣告是和有針對性地投放的。

如今的廣告投放是全方位閉環性質的。手機、電腦、平板、電視上都能同時收到同樣的廣告覆蓋。搜一下疾病，就會推送藥物的廣告（聽上去十分耳熟）。更復雜一點的，如果你查了查泳裝、登山裝，那么AI也能推算出你會想知道機票價格、想訂酒店。

AI還在改變廣告本身。

以前想要知道你究竟是在電腦上看到的廣告還是手機上并不容易。畢竟人們會同時使用很多電子設備，想要準確記錄和跟蹤信息入腦的過程，幾乎是不可能的。但現在，一種叫做MCA－AMS的技術解決方案將多個設備與同一個人連接，AI能夠全方位記錄你看電視時候都開了什么小差，這些廣告都對你的行為方式產生了什么影響。

電視節目

電視節目的播放現在也逐步電子化了，播出時間表的安排也逐漸又人工轉為了電腦完成。

IBM就已經著手準備通過分析文字、音軌、視頻，形成統籌數據來呈現內容，從而加速電視節目播放的冗長工作。他們近期的一個項目就幫Fox體育完成了2018世界杯無縫直播，其中包括320小時的原直播內容，共64場賽事。 Aspera技術將俄羅斯的12個體育場地中的賽事傳到在洛杉磯的管理系統和創作團隊。

利用AI技術，Watson從歷屆世界杯中將所有Cristiano Ronaldo或者是Lionel Messi的片段選出來并形成“經典片段合集”；BBC4頻道也用機器學習來輔助BBC找到50年來的A－V內容庫中最好的，最能引起普通觀眾共鳴的。

技術應用

除了鎖定需要需要的片段，AI還被用于壓縮視頻以及保持網路彈性。前者AI能夠探查視頻的質量，后者幫助直播公司維持服務器流量，在觀看者數量暴增的時候分流給云端和合作服務器。

在視頻推送方面，我的幾個App能夠跨平臺將我所有訂閱的頻道信息整合起來，然后基于觀看記錄和喜好給出推薦。這其中比較知名的有Movix、Gowatchit、reelgood、justwatch、Yidio。Movix是由DeepSystems推出的AI助力的電影推薦服務，集郵Google的Ternsorflow的架構，也有GPU的支持。和其他類似服務不同的是，它并不提前想好出推薦清單，而是即時在服務器上計算給出推薦。

Netflix算是影視平臺中最知名的了，這種成功離不開他的推薦引擎。公司還發表了一篇該領域內的論文，透露平臺使用的是以下幾種技術：

私人視頻排行

通過私人化的建檔，該技術能夠在不同的影視類別中給出相應的私人排行，做到了不同用戶即使在同一類別下，看到的推薦排行也不同。

“最愛”榜

該排行只關注用戶最喜歡的幾個視頻。

熱度流行

加入其它用戶的數據，該技術結合了歷史記錄和Beacon（一款記錄所有用戶印象和活動的服務）計算出目前Netflix上最火的視頻。

繼續觀看

進入這個列表中的視頻都是篩選后，確認用戶想要再看或者接著看下去的。

從視頻與視頻之間相似度的對比，到生成推薦頁面，今天的電視、視頻產業無處不用到數據和機器學習的技術。AI成為產業里不可或缺的一環已經不再是明天的“設想”，而是今天的現實。