人工智能和虚拟现实技术在广播电视行业中的应用

刘东华

（山西广播电视台，山西 太原 030001）

1 人工智能和虚拟现实

1.1 人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一项科学技术，它可以模仿人的智能，包括进行学习、逻辑推理、认知、理解和交流等。人工智能可以通过人工神经网络、基于规则的系统和遗传算法等方式实现。

1.2 虚拟现实

虚拟现实（Virtual Reality，VR）是运用先进的计算机技术创作出的全新的虚幻环境，可以让用户体验到真实世界的真实感受。虚拟现实通常需要使用头戴式显示设备和手柄等硬件设备来实现[1]。

2 人工智能和虚拟现实技术在广播电视领域中的应用

2.1 新闻报道

人工智能在新闻报道中有着广泛的应用，如自动化新闻写作、智能采编等。通过使用自然语言处理技术和机器学习算法，人工智能可以自动分析数据、整理信息、撰写新闻稿件，大幅提升报道的效率和品质。虚拟现实技术可以为新闻报道带来更加真实的呈现方式，例如，将新闻场景制作成虚拟现实环境，让用户可以身临其境地参与其中。

2.2 电视剧制作

人工智能在电视剧制作中可以用于多个方面，如演员选角、剧本创作、后期制作等。在选角方面，通过对演员信息、表演风格等因素进行大数据分析，人工智能可以精准地预测演员的表现能力和市场价值，为电视剧制作提供更好的指导意见。在剧本创作方面，人工智能可以通过深度学习算法自动生成剧本大纲、情节设定等内容，为编剧提供灵感和参考。在后期制作中，人工智能可以应用于视频修剪、特效添加等环节，并且能够自动检测出画面中的问题，如色彩失真、抖动、模糊等，并进行自动修复。

虚拟现实技术可以在电视剧制作中用于场景搭建和特效展示。例如，使用虚拟现实技术可以让制片方更加便捷地模拟出高成本的场景，如科幻场景和历史场景等。同时，虚拟现实技术还可以帮助制片方更加真实地呈现特效，让用户产生身临其境的感觉。

2.3 电视直播

人工智能在电视直播中也可以用于多个方面，如智能分镜、语音识别等。在智能分镜方面，人工智能可以根据现场画面的动态变化，自动调整摄像头的拍摄角度和镜头切换方式，为观众带来更加舒适的视觉体验。在语音识别方面，人工智能可以自动将主持人的话语转化为文字，并进行实时字幕显示，为听障人士提供更好的服务。

虚拟现实技术可以在电视直播中用于互动体验和全球联播。例如，可以利用虚拟现实技术制作虚拟演播室，让观众参与到现场直播中，产生身临其境的感觉。同时，虚拟现实技术还可以让不同国家的观众可以共同参与到同一场直播活动中，打破时间和空间的限制。

2.4 智能编播

当今的广播电视内容主要依赖于硬件设备进行传输和呈现，并代表着广电的基本格式。这种格式趋向于追求高精度、高质量和高参与性。因此，广播电视编制和散播业务对于广告投放等环节的技术发展需求逐渐增加。

在这一方向上，人工智能技术具有巨大的发展潜力。目前，智能编播技术主要基于深度学习等技术获取大量视音频材料，并借鉴网页搜索结果的机制将关键信息传递给观众。最终，通过算法实现节目播出。这种技术在符号化的标签、分量、标识、时间轴等方面得到了应用。

2.5 视频内容分析

随着互联网的快速发展，互联网视频已成为一个极其巨大的市场。在视频产业销售市场中，如何更精准和高效地推广视频是每个电视机构关注的焦点问题。而利用人工智能技术对视频的内容进行分析和判断则是当前普遍采取的做法。

当前，视频内容分析的主要方式是利用智能算法对视频中的物体、动作、语音、情感等特征进行提取，然后再利用计算机视觉、自然语言处理和机器学习等技术进行分类和识别。例如，当前广泛应用的深度学习网络、卷积神经网络和循环神经网络等，可以自动进行特征提取，通过采用大数据技术，可处理精准进行视频分类和推荐。

2.6 数据分析和预测

人工智能技术的出现，使得广播电视公司在日常工作中可更好地关注用户的需求和喜好，以便更好地了解观众的口味和模式，从而更好地促进和指导编排工作。在数据分析和预测方面，人工智能之所以能够有如此广泛的应用，是因为它追求数据的合理性、科学性和优化。数据分析和预测技术的使用，可以帮助广播电视公司更好地了解自己的观众，提高广告投入的效率，并为编排电视节目提供决策支持，从而实现对电视节目进行复杂的数据分析和预测。

2.7 增强电视观看体验

虚拟现实技术可以通过增强现实设备，将虚拟世界与现实世界融合在一起，为观众带来更加真实、立体的观看体验。例如，在节目直播中增加观众参与环节，通过虚拟道具等提高节目的趣味性和吸引力。

2.8 虚拟主播报道和采访

虚拟主播报道和采访是近年来广播电视行业中新兴的一种报道形式。通过虚拟主播的形式，观众可以更加沉浸式地参与新闻报道，获取更加真实和及时的信息。同时，通过虚拟主播的形式，还可以降低新闻报道的成本和风险。

2.9 虚拟演唱会

虚拟演唱会是近年来备受瞩目的一种演出形式。通过虚拟现实技术，观众可以身临其境地感受到演唱会的现场氛围，与演唱者近距离接触。这种形式可以大大增强演唱会的吸引力和参与感。

2.10 虚拟演播室

虚拟演播室利用虚拟现实技术，将现实中的工作场景转换为虚拟场景，以键盘和鼠标等设备进行操作来实现。广播电视可以通过虚拟演播室，将虚拟场景应用到自己的电视节目中，使电视观众感受到更多的视觉冲击力，并为广播电视增加了更多的视觉想象空间。

2.11 360度全景沉浸式体验

360度全景沉浸式体验，是利用虚拟现实技术，将环绕画面投射到头戴式显示设备上，实现观众身临其境的视听体验。例如，虚拟现实技术可以为观众呈现360度现场体验，实现精准目标的展示，并使观众更加自如地享受更为全面的视听体验。

2.12 AR互动节目

AR互动节目是利用虚拟现实技术的一种演示，即利用计算机图像特效控制技术，将虚拟图像与现实环境进行结合。虚拟现实技术可以为广播节目带来更多的特效，如在真实主播面前展示虚拟金钱、汽车、人物等图像，从而使观众更有参与感和互动性。人工智能和虚拟现实技术在广播电视领域中还有许多其他的应用场景和研究方向，以下是一些值得探索的应用领域和研究方向。

（1）智能电视节目推荐系统：通过分析用户的观看行为、兴趣爱好等数据，建立用户画像，为用户推荐更加符合其口味和兴趣的电视节目。

（2）虚拟现实技术在广播电视演播室中的应用：通过使用虚拟现实技术，实现对演播室场景的全真模拟，提高演播室节目的制作效率和质量。

（3）人工智能和虚拟现实技术在广播电视观众互动中的应用：通过使用人工智能技术，实现对观众互动行为的分析和预测，从而为观众提供更加智能化、个性化的互动体验。例如，通过语音识别技术，实现与观众的智能对话，为观众提供更加人性化的服务。

（4）基于人工智能和虚拟现实技术的电视节目制作：通过使用人工智能和虚拟现实技术，实现节目制作流程的自动化、智能化管理，提高节目制作的效率和质量。

（5）基于人工智能和虚拟现实技术的广播电视安全监控：通过使用人工智能和虚拟现实技术，实现对广播电视节目制作现场的安全监控，提高节目制作的安全性和可靠性。

3 人工智能和虚拟现实技术在广播电视领域中应用的优缺点

3.1 人工智能的优点

（1）提高工作效率：人工智能可以自动处理大量数据和信息，提高报道、制作和运营等业务的效率。

（2）减少人力成本：人工智能能够替代人力完成一些重复性、简单性的工作，降低了人力成本。

（3）提升品质水平：人工智能可以自动检测出错误和问题，并进行自动化修复和优化。

（4）增强用户体验：人工智能可以根据用户需求进行智能推荐和个性化服务，提升了用户体验。

3.2 人工智能的缺点

（1）技术门槛高：人工智能的应用需要高级的技术支持和专业的技术团队，对企业的技术要求较高。

（2）数据安全风险：人工智能的应用会涉及大量的用户数据和信息，如果数据和信息泄露，会对用户造成隐私和安全风险。

3.3 虚拟现实技术的优点

（1）增强沉浸感：虚拟现实技术可以让用户身临其境地感受到虚拟环境中的场景和事件，提升了沉浸感。

（2）提供新形式的娱乐：虚拟现实技术可以为用户带来全新的娱乐方式和体验，增强了用户的参与感。

（3）降低制作成本：虚拟现实技术可以替代传统的场景搭建和特效制作，降低了制作成本。

（4）扩大营销渠道：虚拟现实技术可以为企业提供新的营销渠道，让用户更加深入地了解产品和服务。

3.4 虚拟现实技术的缺点

（1）硬件设备限制：虚拟现实技术需要使用头戴设备等硬件设备，而这些设备成本较高，使用难度也较大。

（2）用户数量限制：虚拟现实技术需要一定的硬件支持，因此在一定程度上限制了用户数量。

（3）存在一定的潜在健康风险：长时间使用虚拟现实设备可能会对用户的健康产生一定影响，如眼睛疲劳、晕眩等。

4 未来展望

人工智能和虚拟现实技术将继续成为广播电视行业中的重要发展趋势，未来，这些技术还将在以下领域中得到应用。

（1）广告营销。人工智能和虚拟现实技术可以帮助企业更好地进行广告投放和推广。例如，人工智能可以通过用户画像、行为分析等方式精准地锁定目标用户，并提供个性化的广告推送；虚拟现实技术则可以为用户带来更加真实的购物体验，如虚拟试衣间等。

（2）媒体监管。人工智能可以通过自动识别和过滤有害内容、违规行为等方式,维护媒体监管的公正性和规范性。另外，虚拟现实技术能够协助监管机构更加便捷地对媒体进行监管和检查工作。

（3）智能化媒资管理。在电视台的新闻频道中，采用人工智能技术对新闻视频进行分类和标签化处理，可提高编目工作的效率和准确性，降低人力资源的投入量。与此同时，还能对突发新闻事件进行及时预警，更好地保障新闻频道的新闻质量。

5 结束语

应用人工智能和虚拟现实技术是广播电视行业中的重要发展趋势。这些技术可以提升业务水平、改善用户体验、优化制作成本，并且在广告营销、媒体监管和教育培训等领域中具有广泛的应用前景。但是，这些技术的应用也存在一定的局限性和挑战。广播电视行业应在充分利用这些技术的同时，应注重数据安全、伦理和道德问题的解决，为用户提供高质量的服务。