人工智能作為第四次工業革命下產業轉型的核心驅動力和引領未來快速發展的戰術技術，每一個商業場景都在加速落地，運用越來越普及。 根據麥肯錫和麥肯錫全球范圍的調查，47%的公司已經在使用人工智能技術，比去年的20%有了很大的提高，另外30%的公司表示打算將人工智能技術運用到公司的核心流程中。 在人工智能快速發展的情況下，中國在技術快速發展和市場應用方面已經進入國際領先群體，受益于過去20年中國經濟的快速發展和繁榮的網絡產業，中國人工智能技術的運用已經成為推動世界人工智能技術快速發展不可忽視的力量 其中，最具代表性的是計算機視覺在視頻影像行業的運用，無論是產業規模還是技術成熟度方面，都越來越受到世界的關注。

長期以來，視頻作為模式識別中的“暗數據”，挑戰了國內外許多計算機視覺技術企業的技術力量和對視頻復制場景的理解。 不僅如此，隨著視頻成為最重要的新聞載體，視頻拷貝的生產能力成為困擾媒體領域快速發展的中心問題，獨特的創意在繁瑣的后期剪輯和加工環節無法迅速實現商業價值。 另外，高額的制作價格和商業收益率的實現也限制了領域的進一步繁榮。 計算機視覺技術在視頻行業運用的核心難點，首先是如何讓機器“理解”視頻，然后是基于視頻的解構實現自動化視頻的生產和加工，即處理大規模的模式間轉換問題。 國內外媒體領域的巨頭包括迪士尼、netflix在內都在該行業進行了積極的探索和嘗試，試圖利用ai技術和機械自動化生產技術來應對這一瓶頸。 例如迪士尼試圖在多部電影中利用ai實現電影關鍵幀的自動化解決，使電影的視覺效果更加優美。

在國內，深耕該行業多年的影譜技術，得益于其在人工智能技術行業和視頻影像領域的深厚積累，一次又一次地震驚了領域。 面對長時間挑戰領域的難題，影譜技術推出了業界領先的自動柜員機( AGC )智能視頻自動生產處理方案。 影譜技術的agc首先通過mcvs技術( mcvs技術)提取、理解、關聯、預測現有視頻的關鍵幀等，將視頻拷貝結構化為像素和子像素維 然后，利用3d虛擬重構等計算機圖像技術，通過視頻復制自動化生產引擎mape ( moviebookauto-production engine )生成新的視頻。 與以前流傳的視頻生產相比，影譜技術的agc處理方案融合了人工智能的多模態語義理解，利用深度學習實現了視頻的自動加工和視頻的同步生成，是一種新的視頻視頻視頻生產方法。

在網絡視頻領域，部分場景下用機械自動化生產復制取代以前流傳下來的復制生產，可以實現商業視頻的自動化和個性化加載，同時提高商業轉換效率，大幅減少投資，根據觀眾的個性化訴求， 影譜的agc處理方案已經在國內主流在線平臺得到了大規模的應用，創造了獨特創新的商業模式。 同樣，在電影產業中的應用也將大幅提高原有的效率，幫助電影制作公司將越來越多的資源投入到文案創意行業。 ai擁有的視頻自動生產應用于全媒體行業，使新聞媒體融合交換更快、更有效，大幅度縮短轉換時間，降低生產價格，以前流傳的娛樂公司多媒體文案生產時價格高、時間短、廣告資源少、形式單一 處理了互動性和數據量化標準缺失等問題，產業鏈各方面比較有效地控制了制作、投入、播出等環節的風險。

在“數據+算法+行業知識”三個支點的帶動下，影譜技術已經在計算機視覺行業奠定了標桿地位。 在全面智能視頻時代，影譜技術智能影像生產技術是各種多媒體視頻復制表達和互動創作相繼發展的核心生產力，agc開放平臺推動了文芳閣、營銷、文化等行業的智能轉型，巨大的娛樂產業升級。