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直播正在快速发展。随着对超高清 (UHD) 内容和实时流媒体的需求不断增长，广播公司面临着延迟、可扩展性和提供完美视觉效果等挑战。人工智能驱动的升级、低光调整和帧插值等技术正在介入以满足这些需求。
要点：
直播的未来在于将人工智能、先进的硬件和高效的工作流程相结合，以提供更清晰、更流畅、更具吸引力的直播内容。
Modern live broadcasting thrives on cutting-edge, AI-driven technologies that process video content in mere milliseconds. These systems take raw footage and transform it into polished, high-quality streams that meet the high expectations of today’s viewers. By using these technologies, broadcasters can address long-standing technical challenges and deliver seamless viewing experiences. These capabilities also pave the way for more advanced neural network applications, which we’ll discuss shortly.
人工智能在直播中的一大突出特点就是超分辨率技术。该技术超越了传统的升级，可以预测和生成额外的细节，创建更清晰、更详细的镜头。与简单拉伸现有像素的旧方法不同，基于人工智能的超分辨率添加了新像素，使视频看起来更加自然、逼真。
Another game-changer is low-light enhancement, which addresses the common problem of poor visibility in dim environments. Whether it’s an indoor sports event or an evening outdoor broadcast, AI algorithms brighten these scenes while keeping colors balanced and natural.
帧插值是另一个重要工具，尤其是对于直播而言。通过分析相邻帧，该技术生成新帧以平滑播放并抵消网络抖动或数据包丢失的影响。
为了获得更多创意可能性，肖像分割将拍摄对象与其背景隔离开来。这使得广播公司可以应用虚拟背景或选择性模糊等效果，确保焦点保持在主题上，同时增强整体视觉吸引力。
A great example of AI’s potential in real-time broadcasting comes from Chilevisión. In May 2025, they tested a system powered by prompts.ai to convert HD streams to UHD in real time. The results were impressive, seamlessly integrating into their workflows without disruption.
AI’s enhancement capabilities go well beyond just improving resolution. Here’s a closer look at some of these features:
这些由机器学习提供支持的工具正在改变广播公司实现高质量、自适应视频流的方式。
这些人工智能技术的核心是卷积神经网络 (CNN)，它每秒处理数千个视频帧。这些网络擅长识别视觉数据中的模式，使它们能够增强细节、识别对象并以极高的准确性填充缺失的信息。
这些系统如此有效的原因在于它们的适应性。在直播期间，神经网络不断从传入数据中学习，动态调整参数以保持一致的质量 - 即使灯光、摄像机角度或场景构图发生变化。
边缘计算减少了对基于云的处理的需求，进一步彻底改变了广播业。通过处理更接近源头的数据，边缘 AI 技术可减少高达 99.5% 的数据传输。结果呢？更低的延迟和更快、响应更灵敏的视频增强功能。
Telos Alliance 媒体和娱乐战略顾问 Costa Nikols 强调了这些进步的影响：
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“人工智能正在开启新的创意选择，并帮助使难以管理的事情变得更容易管理——从在充满挑战的环境中提高声音清晰度到为全球观众大规模增强对话正常化。自动化平凡的事情是人工智能蓬勃发展的地方，也是它今天能够产生最大影响的地方。”
除了视觉增强之外，机器学习还可以实现广播的自动化和个性化。人工智能可以生成动态内容，为不同的受众群体定制观看体验，并处理编辑、字幕和创建亮点等日常任务。这使得制作团队能够专注于讲故事，同时确保技术质量保持一流。
Neural networks also excel at recognizing and tracking faces or objects throughout a video. This allows for targeted adjustments - like brightening a speaker’s face during a presentation or keeping the focus on key players during a sports game - without altering other elements in the frame. These capabilities elevate the viewing experience and make live broadcasts more engaging than ever.
实时视频处理已经发展到将先进硬件与协作工具相结合，满足实时流媒体和制作日益增长的需求。
该领域的一个突出发展是视频处理单元 (VPU) 的兴起，它改变了硬件格局。例如，2023 年，Easy Tools 将 10 个基于 CPU 的服务器替换为一台由 VPU 驱动的服务器（Quadra 视频服务器），该服务器采用 NETINT 的 VPU。此次升级大幅降低了功耗和基础设施成本。由于其基于 NVMe 的外形规格，该服务器可以在 1RU 空间内容纳 10 个 VPU，从而使其效率极高。
这些硬件进步得到软件解决方案的补充，为协作工作流程创建了一个无缝的生态系统。
VPU 负责处理视频处理的繁重工作，而 Prompts.ai 则专注于解决现场制作过程中团队协作的挑战。该平台保证了地理位置分散的团队能够实时协同工作，提高了直播效率。它建立在前面讨论的人工智能驱动的进步的基础上，弥合了技术和团队合作之间的差距。
史蒂文·西蒙斯（Steven Simmons），首席执行官兼首席执行官创始人强调了这些好处：
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“借助 Prompts.ai 的 LoRA 和工作流程，他现在可以在一天内完成渲染和提案 - 不再需要等待，也不再因硬件升级而感到压力。”
Prompts.ai 提供了多项为制作团队量身定制的功能：
选择正确的解决方案取决于具体的广播需求。下表重点介绍了每种方法的优点：
VPU 解决方案非常适合大容量视频处理，而 Prompts.ai 则擅长促进高效的团队合作和协作。
然而，集成可能很棘手。 Samim Group 指出，在处理不同的硬件和软件设置时，确保设备兼容性至关重要。在不中断现有工作流程的情况下升级系统时，这一点变得尤为重要。
广播公司日益增长的趋势是采用混合解决方案，将用于视频处理的硬件加速与用于实时协调的 Prompts.ai 等平台相结合。这种方法利用了两种技术的优势，提供高质量的视频增强功能以及简化的协作工作流程。
广播实时改进需要将先进技术与实际需求仔细结合。与广播公司当前的设置和未来目标相一致的深思熟虑的计划是成功的关键。
在进行升级之前，广播公司需要仔细检查其现有系统。这意味着检查当前设备（如路由器、交换机、服务器和其他设备）是否能够满足人工智能工具的需求。记录该设备的规格是确定兼容性的良好起点。通过提取有关带宽、延迟和其他指标的历史数据来检查网络性能也很重要。这有助于确定系统可能面临最大压力的时间和地点。
另一个关键步骤是确认视频分析软件支持标准编解码器，并且可以使用当前的摄像机设置，而无需更改格式。与 IT 员工、网络管理员和部门负责人的对话可以针对任何重复出现的问题或独特的需求提供有价值的见解。
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“成功实施人工智能需要仔细评估现有系统兼容性和全面的员工培训计划。” - NCS 员工
这些评估为顺利的整合过程奠定了基础。
为了实现无缝操作，系统的 API 架构必须支持分析引擎和用户界面之间的实时数据共享。软件开发工具包 (SDK) 应包括用于处理事件、处理元数据和管理警报的工具。
Start with a proof of concept (POC) to test the waters, using clear benchmarks to measure success before scaling up. Hybrid workflows, combining cloud-based and on-premise solutions, can offer the flexibility needed in today’s broadcasting environment. Tools like Docker and modern CI/CD pipelines are excellent for managing such setups, ensuring scalability and adaptability.
在系统集成时，请密切关注延迟、处理速度和输出质量等指标。同时，投资于全面的员工培训，以确保生产团队能够充分利用新工具。
这些策略还必须考虑美国广播公司面临的具体监管和运营挑战。
美国广播公司需要定制其系统以满足严格的国内标准。例如，实时字幕必须符合 ADA 指南，这不仅可以确保法律合规性，还可以提高观众的参与度。一个恰当的例子：NFL Network 在 2022 年实施了自动字幕，而波特兰开拓者队则在 2021 年推出了自定义字幕解决方案，以反映他们独特的术语。
在规划云基础设施时，必须选择美国的存储解决方案来满足数据主权要求。预计到 2024 年，全球直播市场将达到 998.2 亿美元，可扩展且经济高效的系统比以往任何时候都更加重要。
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“广播公司需要能够确保持续性能的技术，即能够在当今有效并适应行业且不会增加成本和复杂性的解决方案。” - 罗斯视频团队
为了优化投资，广播公司应将新技术的推出与其当前设备的自然生命周期保持一致。这种方法可以最大限度地减少干扰并确保更好的投资回报。选择模块化和可扩展的组件也有助于这些系统面向未来。
实时视频处理已成为改变内容交付和直播管理方式的关键组成部分。这些进步正在为重新定义直播未来的趋势铺平道路。
实时视频处理的好处是不可否认的，可以推动市场扩张、提高成本效率并改善观众互动。例如，直播市场从2021年的373.5亿美元飙升至2029年的2527.8亿美元。这种快速增长凸显了观众需求的不断增长和技术的不断发展。
节省成本和提高观众参与度是两个主要成果。 2025 年 6 月，一个电子竞技流媒体平台实施了人工智能驱动的工具，将制作成本削减了 40%，并将观众参与度提高了 20%。同样，个性化视频已被证明可以将点击率提高高达 300%，将转化率提高高达 500%。 NBA 利用人工智能完善其内容策略，帮助其应用程序用户群在 2022 年至 2023 年间增长了 40%。
Automation is also revolutionizing workflows. For example, NHK World Japan's AI-driven system condenses 15–30 minute programs into 2-minute summaries in just 10–20 minutes, slashing editing time by up to 83%. This efficiency allows creative teams to focus on strategy and storytelling rather than technical tasks.
现代人工智能系统现在可以实时执行复杂的任务，例如对象检测、动作识别、异常检测、面部识别和视频摘要。
直播的未来在很大程度上倾向于超个性化体验。人工智能正在推进推荐系统并实现实时内容调整，为观众创造量身定制的观看体验。研究表明，人工智能驱动的推荐引擎可以将用户参与度提高高达 50%。
全球可及性也在改善。 2025年6月，YouTube推出AI语音配音技术，让多语言内容分发变得更加容易，打破语言障碍。实时翻译和其他辅助工具正在为美国及其他地区的广播公司开辟新市场。
交互式和沉浸式内容正在成为标准。在直播中使用人工智能生成视觉效果的公司报告称，观众参与度提高了 25%，转化率提高了 15%。与此同时，增强现实和虚拟现实的融合正在为活动制作者创造令人兴奋的机会。
自动化不断发展，人工智能工具现在可以处理场景检测、音频同步、自动字幕、降噪、摄像机切换和音频平衡等任务。这些工具降低了小型广播公司的障碍，同时提高了大型运营商的一致性。
预计2025年至2029年间，直播市场将增长206.4亿美元，复合年增长率为16.6%。视频流已占所有互联网流量的约 65.93%，这使得网络优化成为重中之重。将现场出席与数字流媒体相结合的混合活动模式也越来越受欢迎，需要复杂的实时处理来确保跨平台的流畅体验。
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“视频行业已经从不惜一切代价实现增长的思维方式转变为以保留率、参与度和盈利能力为定义的思维方式。很明显，人工智能能够提供更高的自动化和效率，以及更高水平的用户满意度，将成为未来发展的核心。” - 姆鲁格什·德赛，Accedo
采用这些趋势的广播公司将能够更好地将先进的人工智能解决方案（例如 Promps.ai 提供的解决方案）集成到高效且面向未来的工作流程中。 71% 的流媒体服务已经在利用人工智能驱动的工具，真正的挑战在于如何快速有效地实施这些技术。
与传统的升级技术相比，人工智能驱动的超分辨率将视频增强提升到了一个全新的水平。该技术不依赖双三次插值或最近邻插值等仅拉伸低分辨率内容的基本插值方法，而是使用深度学习算法来分析和重建更精细的细节。结果呢？更清晰、更自然的图像，感觉更接近原始意图。
What’s even more impressive is its ability to work in real time with minimal lag. This makes it an ideal solution for live broadcasts, where delivering crisp visuals without delay is absolutely essential. By predicting and refining intricate details, AI-driven super-resolution transforms the viewing experience in ways older methods just can’t achieve.
视频处理单元 (VPU) 为直播提供了独特的优势，改变了实时视频的处理方式。与同时处理多种任务的通用 CPU 不同，VPU 专为视频编码和解码而设计。这种关注使他们能够更快、更高效地处理视频流。
以下是使用 VPU 的一些显着优势：
通过集成 VPU，广播公司可以提供无缝、高质量的直播，同时控制能源使用和费用。
广播公司可以通过首先定义其具体目标并选择适合其当前系统的解决方案来有效地集成人工智能工具。确保团队成员接受足够的培训也是尽可能顺利过渡同时将干扰降至最低的关键。
为了解决潜在的障碍，优先考虑人工智能与旧系统的集成并密切关注性能至关重要。这些措施有助于提高视频质量并简化操作，而不会中断现有的工作流程。
