約翰·瓦斯特寇特

　　與現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的各個行業(yè)一樣，廣播媒體行業(yè)目前也正在自己的人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）征程，機(jī)構(gòu)處于評估和實施的各個階段。但實際上，AI和ML是如何改變廣播公司的工作方式？隨著這些技術(shù)的不斷加速發(fā)展，它們可能的發(fā)展方向是什么？在廣播電視行業(yè)采用AI和ML的各種關(guān)鍵驅(qū)動因素中，其中之一是要求多快好省。面對通貨膨脹、不斷上升的資本成本和企業(yè)對盈利能力的追求，廣播電視公司需要用更少的人員管理日益復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)工作流程，同時降低成本。

　　在這種情況下，AI和ML技術(shù)可以應(yīng)用于跨工作流程監(jiān)測和配置管理，可以跨多個系統(tǒng)觀察模式。這項技術(shù)有助于穿過無意義的喧囂，引導(dǎo)操作員將注意力集中在最重要的地方，從而最大限度地提高效率并減少浪費(fèi)的時間。相反，員工可以專注于其它重要的任務(wù)——一種有助于把重點放在提高生產(chǎn)力上的方法。

　　這也適用于許多正在遷移或已經(jīng)遷移到軟件定義基礎(chǔ)設(shè)施的廣播機(jī)構(gòu)。這些技術(shù)提供更靈活的工作流程，包括由廣播公司及其內(nèi)容和附屬合作伙伴控制的本地和云資產(chǎn)。展望未來，AI和ML將通過提供對這些復(fù)雜系統(tǒng)性能的深入了解，在最大限度地發(fā)揮這種方法產(chǎn)生的影響方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。它們使廣播公司能夠在實時播出過程中發(fā)現(xiàn)問題并識別出現(xiàn)的不穩(wěn)定因素，最終提高操作員的信心。此外，AI和ML可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)容分析自動調(diào)整工作流程，確保最佳性能。

　　利用AI和ML的能力

　　雖然目前的各種解決方案利用AI和ML來幫助廣播公司降低復(fù)雜性，增強(qiáng)工作流程并提高運(yùn)營效率，但考慮這些技術(shù)的更廣泛應(yīng)用是必須的。例如，最先進(jìn)、最有效的AI和ML平臺旨在可預(yù)見復(fù)雜工作流程中出現(xiàn)的不規(guī)則現(xiàn)象和問題，使操作員和工程師更容易識別需要注意的頻道，同時還提供對信號質(zhì)量下降及其可能原因的詳盡了解，促進(jìn)跨組織孤島的協(xié)作，以有效解決問題。在最前沿，實時ML還用于在問題發(fā)生之前主動提醒操作人員，確保最小的中斷并提高操作可靠性。

　　展望未來，正在進(jìn)行的向混合工作流程的轉(zhuǎn)變將不斷為廣播公司提供新的機(jī)會，使其更具活力，快速增加內(nèi)容和分發(fā)合作伙伴，并適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)。然而，伴隨著這種活力的增加，工作流程管理變得更加復(fù)雜，這將推動對提供早期問題檢測和快速響應(yīng)機(jī)制的分析解決方案的需求。由于廣播公司努力用有限的資源保持運(yùn)營效率和適應(yīng)性，AI和ML解決方案將繼續(xù)成為他們成功的組成部分。因此，這些創(chuàng)新將在長期持續(xù)重塑行業(yè)格局，使廣播公司能夠在數(shù)字時代蓬勃發(fā)展。

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