详细分析视频AI技术行业现状及发展前景分析
目前，AI技术的应用已经贯穿整个文创产业链，包含剧本创作、选角、流量预测、审核、编码、剪辑、运营、搜索、推荐、宣发、热点预测、热点提取、追星、广告投放、在线交互等诸多环节，实现智能创作、智能生产、智能标注、智能分发、智能播放、智能变现、智能客服等七大方面的充分应用。
据Forrester发布的《2019-2020 Video AI技术预测》报告显示，90%的中国视频平台正在借助专业的视频识别技术以对视频进行数据结构化，在视频内容原创、视频营销、视频结构化商用、视频大数据领域、机器人流程化等领域产生财务绩效，通过自动化影像加工辅助技术、生产技术为产业升级提供动力。
中国的超高清产业进入快速发展期，视频技术正经历从高清向超高清的演进，不仅了带来芯片、显示面板、视频制作设备、存储设备、网络传输设备、终端整机等电子信息产业链各环节产品的升级换代，还将大幅提升数据的流量价值，驱动以视频为核心的行业数字化转型。随着这一系列产业链的成熟，4K超高清已经大量进入我们的生活娱乐与商业生产。
一、2018-2020年我国视频产业发展规模
人们正处于规模庞大、发展迅速的内容视频时代。物联网的广泛应用、大屏幕的日益普及和视频显示技术的进步推动了线上线下融合的趋势，将内容视频推向一个新的高潮。在视频类内容多样化需求不断增长的推动下，2018年中国内容视频巿场规模达到3910亿元，2020年市场规模增至7579亿元。
图表：2018-2020年中国内容视频市场规模(单位：亿元)
二、2018-2020年我国视频AI技术发展分析
1、我国视频AI技术发展情况
(一)AI+视频生产制作
图表：AI+视频生产制作
(二)AI+视频云
图表：AI+视频云
2、我国视频AI研发情况分析
2019年中国科技企业技术研发投入约为4005亿元，其中人工智能算法研发投入占比为9.3%，超370亿元，且大部分投入来自互联网科技公司。主要Al算法应用领域——计算机视觉、语音识别/语音合成，以及自然语言处理占比分别为22.5%、2.3%和7.1%，三者中计算机视觉相关算法研发投入占比最大，这与视觉相关创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关联系，计算机视觉目前仍是中国最具代表性的Al应用技术。
三、2018-2020年中国视频AI企业发展分析
(1)字节跳动
AI是字节跳动发展的基础。根据字节跳动B轮融资PPT，早在2013年，字节跳动就将AI技术(参见上文，自然语言、多媒体分析和处理，可扩展、高性能、海量数据存储和运算都是Al的一部分)作为公司核心竞争力——独创的个性资讯发现引学的核心部分。通过从多种渠道实时获取资源(后来引入了头条号补充内容)，再通过个性化资讯发现引学进行资讯分析、用户分析和相互的匹配，头条能够提供满足众多用户的不同阅读兴趣需求，从而实现千人千面的信息推荐。
字节跳动正在持续提升AI实力。发展至今，字节跳动的Al算法已经经过了4-5轮的迭代。目前，字节跳动大部分推荐产品采用实时训练，这对信息流产品非常重要：用户需要行为信息可以被模型快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果，而整个推荐算法模型包含几百亿原始特征和数十亿向量特征，在世界范国内都名列前茅。
图表：使用A技术匹配供给端和需求端
(2)抖音
抖音也大量采用了A技术。根据公司披露的抖音标签算法图，A处于整个流程的核心地位。从一开始的机器视频检测，到结合关键词匹配，再到叠加推荐、系统“挖坟”、更高级别流量池，都离不开Al的加持。抖音的Al算法决定着短视频流量的分配，也就决定着谁能够占据用户宝贵的时间。目前，互联网已经进入了下半场，对于存量用户的争夺成为各家的目标。因此，抖音的Al算法直接决定字节跳动百亿级别的收入，对于公司极为重要。不仅如此，我们认为，考虑到Al是搜索引擎的核心技术之一，随着字节跳动在用户画像、内容分析方面的沉淀和积累，未来字节跳动或将冲击百度的搜索业务。
图表：抖咅推荐算法
(3)短视频：公司竞争优势明显
短视频横空出世。根据Questmobile的报告，2019M6相比2018M6，短视频的月人均使用时长达到了22小时，同比增长8.6%，作为对比，其他品类，包括在线视频、手机游戏、在线音乐、在线阅读的使用时长均出现了下跌。根据极光大数据的报告，2020Q1，短视频所占据的用户时长达到了21.1%，相比于2019Q1的12.3%，提升了8.8个百分点，与此同时，除了游戏和阅读，其他应用的时间占比都出现了下降。对于移动互联网来说，失去了用户的时间，就相当于失去了流量，之后的变现就更加遥远。
疫情对短视频使用时长的提高起到了促进作用。根据Questmobile统计，2020年3月短视频行业总用户使用市场高达131.37亿小时，同比增加80%。疫情期间大量用户被困家中，只好通过短视频、游戏等方式消磨时间，进而导致短视频的使用时间变长。
