地方广播机构如何应用多模态AI
【慧聪广电网】多模态人工智能是能处理并融合多种信息模态（如文本、图像、语音、视频、触觉等）的智能系统。多模态人工智能的目标是模拟人类多感官协同认知的方式，其核心是打破单一模态的局限，实现更全面的感知与交互，提升AI的理解、推理和生成能力。
那些涉足人工智能以进行独立任务的电视台集团，比如搜索和变现档案，或编辑和重版其网站和社交动态的故事，现在可以通过API集成使用多模态AI。这使得开发者能够轻松地为现有的聊天机器人、助理和AI工作流程添加多模态功能，包括音频和视频处理，跨越各部门，而无需更换现有系统或迫使用户使用昂贵的新门户。
许多媒体专业人士已经在使用AI工具进行写作和研究，但在整个组织的音频和视频文件管理上，他们可能遇到了瓶颈。虽然基于文本的AI工具处理脚本和文档表现良好，但它们无法处理公司每天生成的大量音频和视频内容，从销售会议、人力资源培训到内容档案和客户电话。
在一场NA在B纽约举办的TV NewsCheck本地电视策略会议上，Reka产品主管米纳尔·纳尔瓦亚（Meenal Nalwaya）解释了她的公司与其他为广播服务的AI厂商的不同之处。与要求站点采用专有系统的归档平台和视频分析提供商不同，Reka是一个通过API集成实现的多模态大型语言模型。这使得开发者能够轻松地为现有的聊天机器人、助理和AI工作流程添加多模态功能，包括音频和视频处理，跨越各部门，而无需更换现有系统或迫使用户使用昂贵的新门户。
“我们现在都被AI生成的内容淹没，大多数内容感觉都很普通，”纳尔瓦亚在解释道。但本地广播公司拥有更宝贵的东西：真实、扎根于社区、观众真正信任的故事。”
为什么多模态人工智能对广播机构至关重要
纳尔瓦亚曾在Meta领导生成式人工智能项目，后来加入Reka，她为媒体运营带来了独特的视角。Reka在英伟达和Snowflake的资助下，专注于多模态智能。Nalwaya说：“我们周围的大多数人工智能，以及大多数现有模型，仍然主要为文本构建。但对于像媒体这样的企业来说，80%的内容和背景实际上都依赖于理解多模态数据——真正的情感、语调和节奏都藏在其中。”
传统的AI工作流程需要多个步骤：转录音频、单独分析文本、单独处理图像。多模态人工智能通过同时理解所有内容类型，消除了这些摩擦点，为拥有庞大视频档案的广播商开辟了新的收入机会。对于广播公司来说，这意味着他们终于可以像搜索文本一样搜索视频——即时发现数十年素材中的瞬间、场景和情感线索。
将档案转变为收入引擎
眼前的机会在于将内容库从成本中心转变为收入引擎。地方广播公司拥有丰富且真实的视觉内容，但大多数内容被埋藏在档案中，且未被充分利用。Reka的技术使得这些内容可以通过自然语言查询进行搜索，例如：“本月找到所有令人振奋的社区故事”，或者“带着观众欢呼展示每一个体育瞬间。”该功能将档案转化为主动的可变现资产。
Reka使Shutterstock能够对5亿张照片和5000万个视频进行标记和搜索。对于地方广播机构来说，这项技术可以解锁数十年的存档影像，从而实现新的变现。
“你可以即时找到、剪辑并分发内容，”纳尔瓦亚说。“丰富的元数据标签和自然语言搜索提升了你自家和合作伙伴平台上的发现率，这直接推动了互动和授权收入。”
新的广告经济：通过情感智能实现高级广告
下一个前沿是下一代广告定向。Reka平台可以帮助广播商通过检测视频内容中的情绪、语气和节奏，发现优质广告投放机会。当标签正确时，这使像耐克这样的广告商能够在兴奋时刻投放广告，而不必仅依赖人口统计数据。
纳尔瓦亚解释道：”你不仅可以‘18-35岁男性'受众卖广告，还能卖像“兴奋瞬间”这样的高级广告。“耐克可以选择只在进球或终场哨响球等激动人心的时刻插入广告，这是一种为他们带来更高CPM的高级广告投放。”
电台现在可以追踪每一个标志的出现，衡量品牌在内容中的影响力，并为广告主提供详细的投资回报率报告。这将销售对话从基于曝光的讨论转变为以结果为导向的合作伙伴关系。
简化内容制作与调查投入
多模态人工智能还通过自动化劳动密集型流程，解决新闻编辑室的挑战。纳尔瓦亚观察道：“剪辑师们花数小时擦洗长视频以寻找可用的片段。”“这样制作短视频或特定平台内容是缓慢、手动且重复的。”而借助Reka的AI，各台可以上传视频，并自动生成针对社交和数字平台优化的不同比例剪辑，并配有字幕和标签。
在调查新闻领域，Reka的实时调研能力非常有价值。“你通常需要花大量时间在网络、社交媒体和内部文件上搜索，”她指出。“现在只需一步，你只需提问，它就会对所有这些来源进行研究，并准备一份带有引用的报告。”
例如，进行实时调查研究，比如“查找我们报道和市政记录中对分区提案的每一次提及”，或者“围绕我们的野火报道在线上有什么话题？”
入门指南：优化内容制作与调查的竞争窗口
展望未来，Nalwaya预测将有两大重大转变：从纯文本向多模态AI能力的转变，以及从包装公司向全栈平台的转变。她强调：“构建并拥有其模型的公司将凭借信任、绩效和控制权获胜。”
对于准备尝试的站点，Reka的解决方案通过API集成，与现有系统和应用协同，允许用户测试多模态能力，同时不中断运营或影响团队档案团队。根据我与Reka的客户经验，想要测试Reka的电台经理应考虑关注三个优先领域：增加变现机会、提升广告效果和优化工作流程。每家公司都提供可衡量的投资回报率，同时积累了竞争对手难以复制的运营专业能力。
地方广播公司有独特的优势。他们真实、以社区为中心的内容在日益被通用AI生成内容和Worklop吞噬的互联网中依然不可替代。它只是等待被合适的工具解锁。
