人工智能技术在电视制播中的应用

马 兰

（盐城市广播电视台播出中心，江苏 盐城 224005）

0 引言

随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经融入各行各业，极大地改变了人们的日常生活。电视制播是其中的一个重要领域。人工智能技术不仅提升了电视节目制作的效率，而且增强了观众的观看体验。然而，利用人工智能技术进行电视制播仍然面临诸多挑战。本文对人工智能技术的发展现状及其在电视制播中的应用做出全面的阐述，揭示人工智能技术在电视制播中所面临的问题以及可能的解决方案，旨在为业界研究者和从业者提供有价值的参考。期待在未来，相关主体能更好地利用这项前沿技术，推动电视制播业的持续发展。

1 人工智能技术概述

1.1 人工智能技术的发展及其现状

人工智能的发展历程可追溯到20世纪40年代，当时有研究者开始构思并实现计算机化的智能理论方法。到了20 世纪80 年代，专家系统等起源于符号主义AI 的方法迎来高峰。进入新世纪，随着大数据的兴起和计算能力的提升，神经网络方法开始快速发展，特别是深度学习方法的突破，使AI 进入了一个新的阶段。至今，AI 已被广泛应用到语音识别、图像处理、自动驾驶及推荐系统等各类场景中。当代AI 技术正在聚焦自主学习、自适应以及更强的推理能力等研究。尽管AI 在各方面取得了长足的进展，但仍面临许多挑战，包括如何理解复杂的人类语言、如何实现真正的自我学习等[1]。

1.2 人工智能技术的分类与特点

人工智能技术可以分为符号主义（Symbolism）和连接主义（Connectionism）两大类。符号主义以规则和逻辑为重点，致力于建立精确的计算模型，如专家系统，依赖预先定义好的规则，用于解决具有明确定义的问题。象棋等策略游戏就是其中的典型应用[2]。连接主义以神经网络和深度学习为代表，侧重于学习和归纳，通过大量数据的学习训练，形成模型并进行预测和决策，如语音识别、图像识别和自然语言处理等。这两类人工智能技术各有特点。符号主义强调逻辑推理、规则明确，适合处理结构化数据，但对于模糊问题解决和非结构化数据处理欠佳。连接主义则强调大数据学习、模式识别，处理非结构化数据能力强，但需要大量的数据和强大的计算能力，且模型内部机制通常难于理解和解释。

2 电视制播的现状与挑战

2.1 电视制播的基本流程

电视制播的基本流程主要包括以下步骤。第一，创意策划。围绕主题进行详尽的研究，构建基础故事框架和节目结构，并确定目标观众群体。第二，预制作。根据创意策划结果，编制拍摄脚本，进行选角、分镜头设计、道具准备及景点勘察等工作。第三，摄制。按照脚本和分镜头表进行拍摄。此阶段，导演、演员和摄影团队的表现至关重要。第四，后期制作。摄制完成后，对拍摄的素材进行剪辑，调整色彩，添加特效，配乐、配音等，将分段的影片串联起来，形成连贯完整的故事。第五，播出和分发。完成后期制作，将节目进行上播，通过电视台、互联网平台等向观众发布，让观众观看[3]。

2.2 当前电视制播存在的问题

当前电视制播中存在的主要问题如下。第一，创作质量挑战。在当前的媒体环境下，电视制播过程中的创作需要更高的独特性，以吸引和保持观众。然而，高质量内容的创作需要的是大量的资源和时间，这在很大程度上挑战了电视行业。第二，技术更新和人才不足。新的技术如4K、8K、高动态范围（High Dynamic Range，HDR）等的应用，对硬件设备和技术人员的知识技能提出了更高的要求，使得电视制播的硬件更新和人才培养成为一大挑战。第三，观众需求分化。随着网络技术和新媒体的兴起，观众的需求日趋多元，个性化需求增强。传统电视制播模式已难以满足观众的观看体验。第四，数据分析不足。当前制播中对于观众反馈和数据利用的不足，使得节目修改和优化缺乏及时有效的依据[4]。

3 人工智能在电视制播中的应用

3.1 在电视内容创作中的应用

人工智能正在电视内容创作中发挥越来越重要的作用。在智能剪辑方面，AI 可以自动识别和选择画面中的主要元素，帮助编辑人员快速定位片段，进行剪辑，同时通过学习评估观众对不同视觉效果的反应，实现更吸引人的视觉呈现。例如，通过AI 技术开发出自动分析和剪辑电影预告片的工具。在生成字幕、语音识别和翻译方面，AI 也表现出较高的技术成熟度和应用价值。使用人工智能技术的语音识别功能，能够准确识别出台词并自动生成字幕，大大提高了制作效率。对外语片段的自动译制也成为可能，消除了语言差异带来的观看障碍。以中央广播电视总台技术局联合中科大洋、科大讯飞共同开发的智能语音转写系统为例，运用先进的深度学习技术，能够将电视节目中的语音内容实时转化为文本。比如在新闻报道、访谈节目等中，系统可以自动识别出人物的发言并生成字幕。系统的特点之一是能够准确地识别多种方言和口音，甚至在嘈杂的环境中，也能从中提取出关键信息。该系统基于自主学习能力，在使用中持续进行数据训练和模型优化，提升识别精度。智能语音转写系统被广泛应用于全国两会、冬奥会等新闻采访活动中[5]。

3.2 在电视自动化生产中的应用

人工智能在电视自动化生产中的应用主要涵盖了摄像、导播、内容生成以及排版等方面。在摄像方面，用AI 控制的机器人摄像机可以根据预设的程序进行自主拍摄。例如，AI 识别特定的人脸、动作或者声音，并据此自主调整焦距和拍摄角度。在导播方面，AI 根据预设规则或者通过学习过去的导播记录，自动切换镜头，插入特定的画面，实现一定程度的自动化导播。在内容生成方面，AI 根据给定的主题，自动创作出一部分新闻报道，或者是编写剧本。在排版方面，AI 根据节目内容进行智能排版，包括字幕添加、画面布局以及特效添加等。以浙江广播电视集团联合杭州联汇科技股份有限公司开发的媒体新闻大数据智能辅助选题策划、制作准备、发布分析系统为例，在选题策划阶段，该系统通过全网信息实时监控与采集，运用人工智能技术对大量网络数据进行深度挖掘和分析，快速捕捉社会热点、突发事件或者用户关注度高的信息，为新闻选题提供有力参考。在制作准备阶段，系统根据选定的主题，自动搜索和整理相关的资料，为报道提供更准确、更丰富的背景信息，大大缩短了制作准备时间。在发布分析阶段，系统全面监控报道发布后的传播效果，通过大数据分析揭示报道的社会影响，观众反馈中的积极与否，从而为后续报道提供改进的依据。系统应用有效提高了新闻制作的效率和质量，有助于新闻机构在海量信息趋势下快速把握社会热点，提供有价值的新闻内容[6]。

3.3 在电视视频修复中的应用

人工智能在电视视频修复中的应用主要集中在画质提升、色彩修复及老照片修复等方面。在画质提升方面，AI 用于视频降噪，去除或者修复视频中的各种干扰，比如运动模糊、信号损坏等。AI 还可用于视频超分辨率技术，将低分辨率视频提升到高清或者超清水平，使图像更清晰。在色彩修复方面，AI 技术应用自动修复视频中的色彩偏差，提升视频的色彩层次和饱和度，使图像色彩更自然、更生动。在老照片修复方面，AI 自动修复老照片中的磨损、裂痕、颜色褪色等问题，让老照片恢复原有的生动细节。以华数传媒网络有限公司联合阿里巴巴达摩院城市大脑实验室开发的AI 超高清画质重生系统项目为例，系统采用深度学习方法，将标清、高清等低分辨视频升级到超高清视频。AI 模型会学习到从低分辨率到高分辨率的映射关系，用这个关系对低分辨率的图像进行重建，补全缺失的细节，从而实现清晰度的提升。该系统中的AI 算法自动检测和修复视频中的各种问题，如色彩偏差、过曝或欠曝、图像噪声等，使画质达到更好的视觉效果。

3.4 在电视分析推荐中的应用

人工智能在电视分析推荐中的应用已经在逐渐完善。通过人工智能技术，从用户的历史观看记录、搜索记录及点评等海量数据中提取有用的信息，学习用户的偏好，从而进行个性化推荐。这种推荐不仅仅基于内容类型或者类别，还基于深度内容分析，如剧情、主题及人物特征等。人工智能对观众的观看行为进行深度分析，比如在什么时候，看什么类型的节目，停留时间长短等行为模式，更精准地推送相关内容，并优化节目推荐。人工智能还可以预测热门趋势，提前布局，以满足观众可能的需求，如同类型、同主题的节目可以成为预测的依据。以央广传媒集团有限公司联合银河互联网电视有限公司开发的银河互联网电视大数据智能实时推荐系统为例，利用人工智能技术，通过对海量用户行为数据的实时分析，比如用户的观看记录、搜索历史及访问时长等信息，精准描绘出用户的个性化特征和观看习惯。基于这些信息，系统可以实时提供最符合观众口味的节目推荐。通过对各种数据的深度分析，该系统还能预测出受欢迎程度高的电视节目类型或主题，为制作新节目提供决策支持。

4 结语

随着技术的进步，AI 在电视制播中的应用正在不断深化，提高了制作效率，提升了观看体验。然而，也应清楚地认识到挑战和潜在的风险。AI 不具备人类的创造性，它只是工具，能提供帮助，增进理解。相关人员应把握机会，正确引导AI 的发展方向，利用AI 的力量，创造出更精彩的电视节目，让观众在享受科技带来的便利的同时，也能感受到人类智慧的无穷魅力。