科技推動媒介變革，如果我們從媒介迭代引發(fā)人們需求形式改變出發(fā)。在萬物互聯(lián)的趨勢之下，硬件環(huán)境發(fā)悄然改變，人們要通過新的渠道和形式來滿足媒介迭代所帶來的新需求。另外，在5G商用進程的加速和AI應(yīng)用的普及，視頻在特定情況下替代其他互聯(lián)網(wǎng)媒介去串聯(lián)人、設(shè)備、信息等，并逐漸形成以視頻為主要信息介質(zhì)和內(nèi)容載體的互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)，可以將其稱之為“視聯(lián)網(wǎng)”以視頻為內(nèi)容介質(zhì)，那么在當(dāng)下的硬件基礎(chǔ)下可以快速實現(xiàn)的屏幕生態(tài)主要包括手機屏生態(tài)和智能電視大屏生態(tài)（OTT）。

首先來看兩大市場的硬件存量，CNNC第44次統(tǒng)計報告數(shù)據(jù)顯示：當(dāng)前我國網(wǎng)民使用手機上網(wǎng)的比例高達99.1%，約8，47億人，短視頻用戶規(guī)模達6.48億，整體視頻用戶約為7.59億，占網(wǎng)民整體的88.8%。智能大屏方面，能電視家庭滲透率已達36%，日活家庭規(guī)模逐步增長，截止2019年上半年日活近億戶，并保持日均300分鐘高度使用黏性。智能電視收看OTT點播和OTT信源的總體日活達9403萬臺。截至2019年H1智能電視家庭超2億戶，IPTV規(guī)模近3億戶。兩種硬件支持下，所帶來的視聯(lián)網(wǎng)服務(wù)是截然不同的。

短期來看，視聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展目標(biāo)是夯實視聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，支撐起更多的視聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，使視聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)真正成型。主要包含三個方面，一是底層人工智能引擎的進一步升級；二是視聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)的建設(shè)與完善；三是構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)配套服務(wù)體系。分別去看三個發(fā)展方向，分別代表著AI技術(shù)、操作系統(tǒng)、用戶端及開發(fā)者三個主要方向。

AI技術(shù)的發(fā)展則可以為視頻識別提供極大幫助。通過AI算法可以實現(xiàn)計算機自動識別視頻中的海量信息，以計算機超過人類數(shù)萬倍的速度去標(biāo)識出視頻中的可用信息，甚至做出人難以理解卻準確的識別判斷。當(dāng)下，AI技術(shù)已經(jīng)在安防、金融、智能駕駛和視頻廣告投放等垂直領(lǐng)域中有了充分的應(yīng)用，基于視頻識別的部分需求得到了一定滿足。盡管現(xiàn)有的技術(shù)還難以全面解析視頻中的所有信息，但其發(fā)展前景使視頻內(nèi)容完全識別成為了可能。至于視頻互動技術(shù)，相較于技術(shù)研發(fā)，視頻互動更為重要的是互動生態(tài)的建立。視頻內(nèi)容的生產(chǎn)、傳播者和互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商需要認可視頻觀看者的互聯(lián)網(wǎng)需求，打開數(shù)據(jù)鏈路，實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)在視頻層的對接。這需要的是有效的商務(wù)推廣、龍頭帶動效應(yīng)和不斷的體驗優(yōu)化。

操作系統(tǒng)的顛覆需要太多的智能化硬件的支持普及，但當(dāng)先我們可以將其理解為視頻中的小程序桌面。即通過多樣的視頻內(nèi)小程序鏈接豐富的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，將視頻識別的技術(shù)能力轉(zhuǎn)化為給視頻觀眾帶來服務(wù)的功能模塊，在生態(tài)集聚中實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)價值的最大化。視頻小程序生態(tài)是建立視頻識別能力之上的。如何最大化利用既有的視頻識別能力，鏈接盡可能多且好的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)、為視頻觀眾提供最為便利性的服務(wù)，是視頻小程序生態(tài)建設(shè)的核心問題。

對于用戶端而言，是回歸屏幕使用體驗。例如，針對視頻中的團隊聚餐事件，可以分為提出聚餐、進入餐廳、點菜、吃的熱火朝天和結(jié)賬等五個場景。通過數(shù)據(jù)分析和常識判斷，吃的熱火朝天的場景最能引起人們對吃的情感共鳴，這時候就可以集中資源讓計算機學(xué)會識別“吃的熱火朝天”場景，進而在此類場景中大規(guī)模自動化地推送與吃相關(guān)的應(yīng)用服務(wù)，比如外賣廣告。

其背后的技術(shù)支持是同過解析視頻內(nèi)容中蘊含的人物、物體、動作、地標(biāo)等信息，尋找到與廣告品牌內(nèi)涵相一致的視頻場景，進而實現(xiàn)廣告品牌價值與視頻內(nèi)容場景相互匹配。這種模式下，可以創(chuàng)造出視頻場景廣告這一全新的廣告形式，大幅提高廣告曝光的接受度和回報率。

對于視聯(lián)網(wǎng)來說，視頻識別能力的進步是視聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心主線。，需要視頻識別能力變得更快、更準、維度更多。尤其是在維度層面，視頻識別不僅是對單個元素，例如人臉、物體、商標(biāo)等的識別，更需要對多元素組合而成的場景、連貫發(fā)展的事件等進行識別，以保證人的相關(guān)需求都能得到響應(yīng)。從當(dāng)前的技術(shù)條件來看，視頻識別能力的進步主要取決于數(shù)據(jù)積累和算法迭代兩個方面。其中，算法迭代往往是可遇而不可求的，當(dāng)前人工智能算法的突破也是建立在數(shù)十年理論研究和天才的靈光一閃之上。

與之相比，利用當(dāng)前深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)視頻識別能力的提升是可預(yù)期和可實現(xiàn)的。其中的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)積累引起的識別能力從量變到質(zhì)變。深度學(xué)習(xí)算法的特點在于可以通過不斷的數(shù)據(jù)積累，讓計算機對于已標(biāo)注的單元識別能力越來越精準。與此同時，更多的數(shù)據(jù)又有助于寫出更優(yōu)化的算法，提高計算機對于視頻的識別速度。

一個良好的開發(fā)生態(tài)的建立還需要便利的開發(fā)環(huán)境，包括開發(fā)語言的難易程度、功能模塊的完善程度、應(yīng)用更新的便利程度等。在這樣的背景下，「極鏈科技」聯(lián)合「山水創(chuàng)投」面向全國發(fā)起了“視聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)大賽”，旨在挖掘和培育視聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的創(chuàng)新人才和創(chuàng)業(yè)作品，提供視聯(lián)網(wǎng)帶來的風(fēng)口創(chuàng)業(yè)紅利，共建視聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟體與產(chǎn)業(yè)生態(tài)。