图源｜AI生成

让你反复点赞保藏的短视频，或者已经不是东说念主类作念的了。

不久前，一段“皮卡丘打工”的AI视频，在全网流传爆火。广宽的画面，畅达的行动，以及丝滑的雨滴，简直可以与大制作的动画电照相比好意思。

更久之前，本年抖音上爆火的科幻短剧《堆：将来启示录》，相通是由AIGC生成。这部剧12集，每集3分钟，讲解考古使命者联手揭开古蜀国难懂面纱的故事，仍是上线，就激发1.4亿播放。其背后的技能守旧字节旗下视频生成器用即梦，也随之激发市场关心。

技能的普及与器用的熟谙，让视频创作门槛快速斥责，在AI的助推下，用户从单纯的内容破钞者升级为坐褥、破钞和领有的三位一体，视频的总量也随之爆炸性增长：现时，视频数据的领域迅速增长，IDC瞻望，2025年全球数据量将达到175ZB，其中绝大部分将来自视频数据，而这一趋势，还将连续加快。

但AI视频时间，主角不啻有AI。合并时期，在破钞端，跟着全景直播、三维重建的熟谙，伴跟着国产3A大作《黑传闻：悟空》中AI技能结合无东说念主机实景三维重建断绝真实场景的纹理与细节以1:1的比例精确收复，视频的交互与破钞链路也从此被重构。

技能的熟谙，重复应用的爆发，AI视频的干戈，正迎来市场化为导向的下半场。

AI视频时间的三座大山

以AI技能为为表，一个新的视频坐褥、交互、破钞时间正在渐渐拉开序幕，但近在目下，仍有三座大山有待翻过。

与全球发布会上杀得你死我活酿成昭着对比的是，具体的场景之中，真适值用的产物并未几见。

两者中间的鸿沟，来自工程化。一个浅显的例子，仅在AI视频生成次序，业内发布会上，AI生成的视频中，小猫会正常特等，展示出的技能水平就已经遥遥最初；但履行中，一个会正常特等的小猫，只是最基础的条目，视频自身的内容与道理的伏击性，远远高于对AI技能的追求。

更具体来说，在坐褥端，资本与效率，正安宁成为一个越来越辣手的不毛。

一方面AI视频坐褥的赛说念正随之变得前所未有的拥堵。Sora发布激发全球视频大模子高潮，AI视频的赛说念也在很快的时辰里变得拥堵。只是在国内，就先后出现了字节系即梦、快手系可灵，创业公司系Pika、智谱清影、生数科技Vidu等一众明星产物。

然则，生成式AI带来的视频数据指数级增长对筹办着力提议了严峻磨真金不怕火；岁首推出的Sora模子的磨练算力需求是GPT-4的4.5倍，而推理算力需求更是接近GPT-4的400倍。无论文生视频，如故图生视频，干系的算力方针动辄几十上百T，甚而高达千T，这种激增的资本，带来了算力资源的可职守性的挑战。

与此同期，多模态媒体处理挑战也日益突显。多模态媒体处理需求的日益突显对音视频处理的坐褥端、交互端和破钞端提议了全新条目；坐褥端，多模态内容的坐褥是否饱胀高质高效，比如给用户委用的究竟是模子、API如故一个访佛即梦这么的软件都对应着不同的用户分层；交互端，当咱们的交互从传统的单模态东说念主机变成多模态交互乃至东说念主与AI的交互，若何让机器更直不雅的理会东说念主类的需求，依旧是个困扰，破钞端，若何让交互空间从2D升级到3D乃至虚实会通，也对内容的创作以及呈现自身提议了更高条目。

同期，若何让技能应用委果落地并带来实质业务价值亦然咱们必须面对的问题。AI视频很火，但资本相通不低，若何让内容坐褥出来之后能带来笃定的收益，会决定AI视频永久的生命力。

单点的问题络续，需要编解码技能的更新，需要有应付洪峰波谷的才气，需要AI的加执。但系统性问题，需要的，则是一个扫数才气的会通理会，从坐褥端，到交互端，再到破钞端的全链路络续决策。

而这，或者恰是火山引擎视频云最擅长的地方。昔时Sora等技能的熟谙只是焚烧了0到1的火种，但AI视频委果的爆发，还需要从1到100漫长的积攒。

若何界说AI视频时间

AI视频时间的到来理所虽然，但若何界说AI视频时间，这曾是火山引擎视频云里面，一个恒久的想考题。

通往将来的门票，就藏在对昔时历史的梳理中。

经过复盘追想，火山引擎视频云觉得，围绕视频，咱们的时间，可以被分为三个阶段：

第一阶段，信息时间。以传统的UGC短视频内容为代表，咱们中的大部分都是内容的破钞者，咱们与视频的交互，以手机屏幕的2D体验为代表，是一个在线、双向的过程；

第二阶段，到了数字时间，咱们对视频品性的条目越来越高，PGC成为内容坐褥的主流，直播兴起带来交互上的及时、畅达、高清，而交互的空间，也从二维安宁向三维空间过渡。

这是一个坐褥侧内容的品性络续擢升，交互侧效率络续擢升，破钞端交互体验与空间络续升维的过程。

相应的，AI视频时间，当然也不等同于传统的数字视频时间加上AI才气，故事依旧要回到坐褥、交互、破钞的叙事中来。

起先是坐褥端。AI的加执，抹平了视频制作水平差距带来的鸿沟，AI接济视频制作，安宁成为各大软件，东说念主东说念主可用、东说念主东说念主会用的基础手段。咱们不再局限于主动的内容坐褥与被迫的内容破钞，在AI视频时间，用户将成为AI原生住户，既是内容的坐褥者，亦然破钞者，更是领有者。在这背后，则是AI技能从昔时的问答，到图文交互，再到如今多模态交互，多模态内容坐褥的一步步跨越。

而在交互端，技能的熟谙，则进一步拉近了东说念主与视频，真实宇宙与数字之间的勾通。昔时，留言的存在，让东说念主东说念主交互成为可能；直播等技能的兴起，通过互联网的联贯，让东说念主与东说念主的及时交互得以断绝。而以GPT-4o、火山引擎对话式AI及时交互络续决策等技能为代表，东说念主与AI的交互，则在多模态的基础上，变得愈加及时畅达、传神与拟东说念主。全球市场接头机构MarketsandMarkets曾作念出预测，到2028年，全球AI助手市场领域将达到285亿好意思元。在这背后，2023—2028年的复合增长率将达到惊东说念主的43%。

破钞端的这个趋势是更千里浸。以岁首苹果发布的Vision Pro为代表，空间筹办的新时间郑重开启。在此之后，本年7月，抖音VR直播上线，9月《黑传闻：悟空》以其极具荡漾力的视频画面质感、放诞更动的剧情架构和深厚的文化底蕴，迅速引诱了全球玩家的眼神。3D、虚实会通与VR技能，将成为破钞端变革的主力军，架起数字宇宙与物理宇宙之间的桥梁。

方针已经阐明，一个新的时间就在目下呼啸而来，接下来，火山引擎视频云的重心使命，即是去梳理在此次史无先例的市场爆发中，究竟还有些许痛点莫得被络续，而火山引擎，手里又还有些许张牌。

为什么是火山引擎视频云

当笃定了将来的大趋势，与目下的具体逆境后，接下来的故事就插足了火山引擎视频云最擅长的剧情，从坐褥到交互再到用户体验的全地点重构。

而这一切的基础，则是框架层的翻新。AI视频时间，超大领域视频磨练数据集，导致了筹办和处理资本激增；而伴跟着视频数据质料交集不王人，数据样本的分类、分段和清洗也带来了广宽的使命量；全体处理链路触及多个次序，工程复杂，需要多团队合作。相应地，关于视频云来说，框架不仅需要守旧大模子的高效初始，还要能够温情日益复杂的音视频处理需求，以应付生成式AI时间带来的挑战。

为此，火山引擎连合英特尔共同发布了BMF大模子磨练视频预处理决策并升级了大模子与AI才气。

BMF在本次大会上，推出了不依赖任何第三方组件的轻量化开源版块BMF-lite。通过kernel会通等翻新决策，BMF-lite断绝了算子加快才气，大幅擢升了视频处理的效率。在通用性上，BMF-lite则提供了多平台和谐的接口面貌，让扫数建造者都能简陋使用BMF-lite。而跟着视频处理越来越从云上向端侧搬动，BMF-lite还新增了对端侧大模子的接入守旧，为AI技能的会通提供了强盛的守旧。现时BMF-lite已经平时地应用在了抖音的各个业务上，每天劳动于上亿用户，处理视频图片万亿次。

此外，应付资本挑战，火山引擎通过海量的潮汐资源和缜密化的混部调遣来斥责单用户的平均使用资本；而为了应付质料挑战，火山引擎视频云使用多种算法对视频进行多维度的分析和筛选，在践诺中千里淀了50多个算子对视频进行了缜密化的过滤；关于协同挑战，火山引擎视频云愚弄BMF的动态模块的特质，在短时辰内完成了几十个算子的集成和处理链路的建造，迭代效率比较使用传统框架擢升了数倍。应付性能挑战，基于英特尔CPU等各式不同的资源，火山引擎视频云则愚弄BMF框架的天真调遣，将复杂的算子处理历程天真实部署在多种资源上，并断绝了快速的性能调优，擢升了任务婉曲，缓解了资源瓶颈。

在这背后，则是硬件在算力侧提供的踏实守旧。为了应付多元的业务需求，选择不同的硬件来进行视频处理以断绝最好的性价比，是简直扫数企业都会靠近的问题。英特尔强盛的至强CPU处理才气，可以为8K视频及时处理、包括传统的CV视觉优化、LLM和AIGC在内的多种AI应用，各式类型业务在火山引擎上的部署，提供强盛的筹办守旧和可靠的劳动。

与此同期，为了应付生成式AI时间，海量视频数据，用户高质料视频需求，不同对象丰富场景等需求，BMF还推出了天真高效大模子磨练视频预处理才气，通过视频净化、多种算子、组合输出、大领域部署等技能，现在已经在坐褥环境中，获得讲求后果。

而基于这种框架层面的翻新，以及反复的里面练兵以及外部用户需求调研，针对市场痛点，火山引擎作念出了三步走磋商。

第一步，在坐褥端，斥责视频的坐褥门槛，带动AI视频时间，东说念主东说念主成为视频内容的破钞者、坐褥者以及领有者。

基于这一融会，火山引擎视频云推出了多模态视频理会与生成决策，依托自研AI视频理会技能和AIGC技能，可以作念到自动化索取视频高光和生成讲解内容，让字幕识别装假率斥责了30%。

现在，该决策已探索针对短剧、赛事和直播电商的自动化络续决策。能够针对长视频进行智能拆分、高光片断索取和产出摘抄刻画，能够在提高手效的同期保证内容的精确传达。同期，结合AIGC技能生成视频素材，创作家可以快速完成预报片的视频坐褥，能够显耀镌汰制作周期并斥责资本。

为了让内容生成愈加丰富道理，火山引擎视频云还落地践诺了多模态营销素材生成决策，通过会通图像分析、AIGC（）、大模子处理、3D物体重建等先进技能，断绝了商品氛围图、图文视频、讲解视频、AIGC视频和3D商品模子等多模态营销素材的自动化坐褥。现在，这些翻新劳动已经守旧自营电商智能氛围图的端到端自动化托管，何况在电市集景的中枢方针上获得了显耀擢升。

虽然，这种坐褥端的升级，并不啻于视频画面，声息技能的升级相通伏击。火山引擎视频云通过接收了自研的豆包语音大模子，断绝了高品性多话语声息复刻，并愚弄编造东说念主技能颐养演讲者口型，让不雅感愈加当然。

而在交互端，火山引擎视频云则推出了对话式AI及时交互络续决策，通偏激山引擎豆包大模子和视频云RTC技能断绝了语音数据的高效鸠合、处理和传输，并在劳动端，并为用户提供了智能对话和的强盛才气，毫秒级东说念主声检测和打断反馈，以及丝滑踏实的端到端反馈体验。现时，这一决策已经平时应用于智能助手、AI随同、AI西宾、智能客服等场景，并为用户带来更当然、畅达和真实的东说念主机交互体验。

框架的建构，络续了坐褥端的效率；交互的革新，带来了产物体验的进一步升级，AI视频时间的将来已经初见雏形，但要让全链路的升级愈加完竣，还差终末一步——破钞端的千里浸式体验升级。

本年以来，跟着《黑传闻：悟空》爆火，带动3D生成和场景重建技能兴起，火山引擎视频云推出了基于AI的3D生成决策，借助大模子强盛的生成才气，接收基于图生3D的形状来完成3D内容的快速构建。同期，火山引擎视频云还上线了高质料3D Gaussian-Splatting场景重建及低延伸重渲染决策，用于对场景进行高质料的几何、外不雅重建和渲染，并断绝行业内首个高斯决策守旧复杂的及时重打光及暗影渲染。现在，该技能已经实质应用在编造直播等VR/AR/XR应用中，比较传统的手工3D建模,在效率、各样性和操作资本等方面具备显着上风。

一定进度上，AI视频时间，技能只是引爆一切的起先，但委果的交易化，则需要以用户的体验为中枢，从框架到场景，从坐褥到交互再到破钞端的全地点发力，市场也随之插足马拉松长跑阶段。

火山引擎视频云，为这场长跑的下半场，作念了一次可以的探索。

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