為什麼沉浸式VR技術需要人工智慧的助攻

AI通常被定義是能夠複製人類學習和問題解決能力的智能技術，AI對VR的作用在於其能夠預測觀眾希望查看的位置，然後對視頻流進行相應的準備。

除了固定的玩家行動反應，遊戲已經開始集成AI。當玩家做出「不正常」的行為時，AI引擎就能「憑空捏造」新的反應。這為虛擬世界添加了一層全新的維度，人工智慧沒有理由不能用於預測簡單的反應，比如理解用戶最有可能查看的位置，這樣當用戶頭部快速移動時，系統就能為其準備合適的顯示解析度。

最近IABM的終端用戶調查報告顯示，10%的終端用戶已經啟用了某種VR服務。45%的受訪者表示，他們「有可能」或「非常有可能」在未來2-3年內啟用VR視頻服務；而另有45%表示，他們「不太可能」或「根本不可能」這樣做。

雖然行業對這種全新的技術十分興奮，但在普及推廣上存在一定的挑戰。

面向內容創作的VR技術已經存在，但與其他格式相比價格十分高昂。另外，消費者對這一新技術的認識不高，而且頭顯設備價格相對昂貴。

最重要的是，如果需要終端用戶持續地進行投資，VR技術需要清晰的商業模型作為支撐。在IABM的調查中，部分終端用戶已經啟用了VR服務，68%的終端用戶「不知道」如何實現營收或沒有計劃實現營收。「廣告」是最為熱門的營收選擇，但相應的受訪者佔比也只有12%。

商業模型的缺乏表明了VR在廣播和媒體領域的低營收前景。

對於AI，IABM詢問終端用戶在未來2-3年內是否有可能把某種AI技術應用在機構組織上。其中，5%的受訪者表示他們已經進行了相關的部署；35%指出他們有可能在未來幾年內進行相應的部署；57%則認為他們「不太可能」或「根本不可能」採用AI。

在所有的終端機構中，只有電視廣播，系統集成商，製作公司或後期製作公司已經實施了AI技術。另外，越大的公司越有可能採用這項技術。目前AI在電視廣播和媒體行業的應用十分罕見，只有少數供應商在2016年-2017年期間啟用了包含部分AI元素的服務。

AI的其他應用包括語音識別和元數據自動標記等等。相應地，其能夠為商業廣播提供廣告營銷建議；為付費電視運營商提升網路管理銷量；以及為在線訂閱服務提供驅動個性化UI體驗的推薦引擎。比如，Netflix聲稱AI技術在一年間幫助他們節省了10億美元。

AI的普及與近年來推動著廣播和媒體技術發展的運營效率密切相關。由於運營效率如此重要，所以當超過一半的IABM調查對象表示對AI興趣不大時，我們感到十分驚訝。也許相關受訪者認為這項技術過於超前。

IABM自上世紀50年代以來便在密切觀察AI，但大多數人只是注意到IBM沃森所能實現的酷炫應用，比如為電影《摩根》創建預告片。在其他稍顯平凡的應用上，你電子郵件服務正在使用AI，通過識別和理解你的個人需求來更新建議過濾器。

隨著人工智慧的日益普及，媒體公司在日常工作上的自動化程度將不斷提高，這樣將能消除內部效率低下，從而更好地從收視中實現營收。

在商業方面，VR與AI之間的主要區別在於：AI具有提高盈利能力的良好記錄，而VR正在努力尋求（遊戲之外）的盈利方式。

AI和VR都是需要尋找實際用例的酷炫技術。把兩者結合在一起，使用沉浸式技術的新世界也將變得令人興奮和有利可圖。