业内首批！腾讯云智能媒体AI中台获权威认证，联合牵头行业标准制定

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7月14日,由中国信通院云计算与大数据研究所等单位联合主办的“内容科技成果发布会”在北京举行。会上发布了2023年首轮内容科技产品评估结果,腾讯云智能媒体AI中台顺利通过“智能媒体中台基础服务能力评测”,成为首批获得媒体AI领域权威标准认证的产品。

同时,腾讯云作为核心单位,联合信通院牵头制订了《智能媒体中台:第1部分基础技术和服务能力要求及评估方法》的行业标准。一直以来,腾讯云深入把握广电媒体行业的实际需求,通过打造高质量的传媒行业大模型方案,大幅提升媒资管理效率和质量,为精准分发优质内容提供强大的能力支撑。

打造更优传媒行业大模型方案,全面激发智能融媒生产力

作为媒体数字化变革的重要技术基座,集内容“策、采、编、存、管、运”于一体的智能媒体中台,凭借跨层级、跨系统、跨业务的数据和能力的协同管理与共享服务,在主流媒体深度融合的过程中扮演着越来越重要的角色。在这一背景下,腾讯云作为核心单位,从基础系统能力、基础数据能力、原子服务能力、场景服务能力、组合服务能力等五项维度规定智能媒体中台指标要求及评估方法,为智能媒体中台更好地发挥前沿技术支撑作用奠定了坚实的基础。

不久前,腾讯云公布了行业大模型解决方案的最新进展,聚焦传媒领域打造大模型方案。借助大模型能力,腾讯云智能媒体AI中台为媒体行业提供全流程、一站式的AI中台和开箱即用的智能应用,全面优化媒资生产、管理、消费环节。

腾讯云行业大模型加持下的智能媒体AI中台,在智能编目、智能拆条等技术功能的基础上,进一步强化智能标签能力,让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。同时全面升级智能检索能力,不仅支持多模态检索,还支持对于图片、视频、文稿等媒资素材的跨模态检索,为更多场景的媒体智能化升级提供科学高效的解决方案,成为名副其实的智能融媒生产力加速器。

以内容标签为例,腾讯云智能媒体AI中台通过自研“标签权重引擎”,使内容标签的重要性可衡量、价值度可量化、多场景可适配,帮助传媒机构更准确地标记和描述媒资内容。基于此,传媒客户既可以根据实际需求,选择选择更加丰富的标签用于检索场景,还可以重新构建细分场景的标签体系,并关注应用价值最大的标签,从而进一步提高媒资管理的效率和质量,为精准分发优质内容提供了强大的能力支撑。

另外,腾讯云智能媒体AI中台还强化了智能检索能力。通过融合跨模态检索等前沿技术应用,支持自然语言描述的精准媒资检索,可帮助媒体机构实现自由、泛化的查询语句来检索媒体资料,快速准确地获取所需的媒资资源。可以说,腾讯云智能媒体AI中台在不断迭代升级的过程中,逐步完善上层支持媒资智能存管查用的内容管理库和工具箱,并搭建服务引擎与解决方案,扎实推进广电传媒行业的数智化转型升级。

通过持续加快智能融媒的技术创新应用落地,腾讯云智能媒体AI中台成功通过中国信通院“媒体中台产品基础能力评测”,成为首批获得媒体AI领域权威标准认证的产品。腾讯云智能传媒业务负责人黄晶莹表示,以智能技术为支点,全面提升媒体的优质内容生产力与多渠道经营能力,将更好地以科技赋能优质内容,实现高效创造和精准分发,进而充分释放技术要素在智能融媒建设中的活力。

加速创新应用落地,打造“内容科技”最优解

从联合牵头《智能媒体中台:第1部分基础技术和服务能力要求及评估方法》制定,到智能媒体AI中台首批通过中国信通院“智能媒体中台基础服务能力评测”,腾讯云基于深耕产业互联网的行业经验积累,以高质量的传媒行业大模型方案以及完善的平台工具,有效提高内容搜索的准确性、内容生产的质量和速度、内容分发的实际效果,助力越来越多的媒体机构全方位、多角度迈入智能化,在“内容科技”赛道上赢得了先机。

例如,央视总台基于腾讯云智能媒体AI中台,打造人工智能开放平台以及传媒行业大模型能力,让内容标签颗粒度更细、泛化性更高,有效盘活媒资、重塑了内容价值;北京广播电视台则依托腾讯云提供的智能超分、横竖屏转换、智能编目等AI应用,构建了全国首个5G+8K的高新视频平台“京8”APP;上海电视台SMT也构建了数字化的赋能媒体平台,进行更细颗粒的媒资库智能检索,挖掘内容次生价值,实现了智能与业务系统的深度融合。目前,腾讯云智能媒体AI中台已经服务央视、北京电视台、上海电视台、深圳电视台等超过20+客户,成为媒体数字化转型得力的“智能中枢”。

腾讯云行业大模型依托腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店,为客户提供MaaS(Model-as-a-Service)一站式服务,助力客户构建专属大模型及智能应用,目前已联合金融、文旅、政务、传媒、教育等十多个行业头部客户,共同打造了超过50个行业大模型解决方案。

产业场景,已成为大模型的最佳练兵场。腾讯云行业大模型以智能媒体AI中台为抓手,为传媒行业的数字化转型高质量发展注入强劲动能。未来,腾讯云行业大模型也将与更多行业伙伴携手,探索大模型应用实践的更多可能性。