为什么沉浸式VR技术需要人工智能的助攻

对虚拟现实这样的沉浸式技术而言，其神奇的地方在于我们可以传送至一个交互式虚拟世界中(完整360度)。但AI与VR又能如何整合至一起呢?

AI通常被定义是能够复制人类学习和问题解决能力的智能技术，AI对VR的作用在于其能够预测观众希望查看的位置，然后对视频流进行相应的准备。

除了固定的玩家行动反应，游戏已经开始集成AI。当玩家做出“不正常”的行为时，AI引擎就能“凭空捏造”新的反应。这为虚拟世界添加了一层全新的维度，人工智能没有理由不能用于预测简单的反应，比如理解用户最有可能查看的位置，这样当用户头部快速移动时，系统就能为其准备合适的显示分辨率。

最近IABM的终端用户调查报告显示，10%的终端用户已经启用了某种VR服务。45%的受访者表示，他们“有可能”或“非常有可能”在未来2-3年内启用VR视频服务;而另有45%表示，他们“不太可能”或“根本不可能”这样做。

虽然行业对这种全新的技术十分兴奋，但在普及推广上存在一定的挑战。

面向内容创作的vr技术已经存在，但与其他格式相比价格十分高昂。另外，消费者对这一新技术的认识不高，而且头显设备价格相对昂贵。

最重要的是，如果需要终端用户持续地进行投资，vr技术需要清晰的商业模型作为支撑。在IABM的调查中，部分终端用户已经启用了VR服务，68%的终端用户“不知道”如何实现营收或没有计划实现营收。“广告”是最为热门的营收选择，但相应的受访者占比也只有12%。

商业模型的缺乏表明了VR在广播和媒体领域的低营收前景。

对于AI，IABM询问终端用户在未来2-3年内是否有可能把某种AI技术应用在机构组织上。其中，5%的受访者表示他们已经进行了相关的部署;35%指出他们有可能在未来几年内进行相应的部署;57%则认为他们“不太可能”或“根本不可能”采用AI。

在所有的终端机构中，只有电视广播，系统集成商，制作公司或后期制作公司已经实施了AI技术。另外，越大的公司越有可能采用这项技术。目前AI在电视广播和媒体行业的应用十分罕见，只有少数供应商在2016年-2017年期间启用了包含部分AI元素的服务。

AI的其他应用包括语音识别和元数据自动标记等等。相应地，其能够为商业广播提供广告营销建议;为付费电视运营商提升网络管理销量;以及为在线订阅服务提供驱动个性化UI体验的推荐引擎。比如，Netflix声称AI技术在一年间帮助他们节省了10亿美元。

AI的普及与近年来推动着广播和媒体技术发展的运营效率密切相关。由于运营效率如此重要，所以当超过一半的IABM调查对象表示对AI兴趣不大时，我们感到十分惊讶。也许相关受访者认为这项技术过于超前。

IABM自上世纪50年代以来便在密切观察AI，但大多数人只是注意到IBM沃森所能实现的酷炫应用，比如为电影《摩根》创建预告片。在其他稍显平凡的应用上，你电子邮件服务正在使用AI，通过识别和理解你的个人需求来更新建议过滤器。

随着人工智能的日益普及，媒体公司在日常工作上的自动化程度将不断提高，这样将能消除内部效率低下，从而更好地从收视中实现营收。

在商业方面，VR与AI之间的主要区别在于：AI具有提高盈利能力的良好记录，而VR正在努力寻求(游戏之外)的盈利方式。