日前，阿里大文娛集團聯(lián)合阿里巴巴達摩院共同發(fā)布了名為“鯨觀”的全鏈路數(shù)字版權服務平臺。據(jù)悉，該平臺通過搭載達摩院iDST（數(shù)據(jù)科學技術研究院）的人工智能技術，可實現(xiàn)對視頻的智能編輯，同時在音視頻素材上抽取“指紋”，讓其在全網(wǎng)范圍可追溯。

 

　　這也是阿里達摩院自成立以后，研究成果的首次落地。阿里巴巴達摩院iDST首席科學家兼副院長任小楓告訴21世紀經(jīng)濟報道記者：“馬老師（指馬云）給我們定的目標非常高，我們要做的就是解決未來的問題。”其中就包括視頻行業(yè)的版權保護問題。

 

　　近年來，視頻行業(yè)得到了迅猛的發(fā)展。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心第40次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示，截至2017年6月，中國網(wǎng)絡視頻用戶規(guī)模已達到5.65億。

 

　　與之對應的是視頻數(shù)量的爆發(fā)。據(jù)今日頭條創(chuàng)始人張一鳴近日表示，僅今日頭條旗下的平臺，每天就有超過2150萬條短視頻上傳。但是，隨著行業(yè)的迅猛發(fā)展，“搬運工”、“剪刀手”等侵權現(xiàn)象也變得日益突出，如何更高效地進行版權保護，成為視頻行業(yè)發(fā)展的當務之急。

 

　　任小楓告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，指紋對于視頻的版權保護來說非常重要。如果能夠像指紋一樣去計算視頻的精確特征，那就可以對每一個視頻實現(xiàn)唯一的匹配。

 

　　以往，侵權者會通過加logo、壓縮分辨率或者調(diào)整亮度等一系列操作來改變某一視頻的特征。“但通過指紋技術，就能夠在各種各樣的變化中找出他們，現(xiàn)在我們已經(jīng)可以去分辨多場景的視頻，且準確率在99%以上。”任小楓說。

 

　　實現(xiàn)這一成果的背后，人工智能功不可沒。據(jù)悉，鯨觀平臺在處理視頻時，會利用達摩院iDST的人工智能技術對視頻內(nèi)容進行各個維度的分析，并為之打上兩萬余種標簽，同時利用知識圖譜對標簽進行多維度編目。這樣一來，視頻內(nèi)容就變得可識別和搜索了。

 

　　另據(jù)21世紀經(jīng)濟報道記者了解，除了精準的識別技術外，鯨觀平臺在視頻處理效率上也實現(xiàn)了突破。目前，其通過一臺機器就可以處理近30萬小時的視頻。

 

　　任小楓告訴記者，這是因為該平臺采用了一個“二值”的索引引擎。簡單來說，就是把視頻所有的變化都轉化成“二值”，即零或一，這樣便能簡化視頻的指紋特征，使得存儲和計算速度得到大幅提升。

 

　　目前，鯨觀平臺上視頻的下載、解碼、編碼都能夠達到毫秒級的處理速度，5分鐘時長的視頻經(jīng)過上述全鏈路處理可在10秒內(nèi)完成。更為重要的是，在這個過程中，視頻的精度不會損失，和原始特征一模一樣。

 

 

　　今年6月，任小楓加入阿里擔任阿里巴巴iDST首席科學家和副院長。資料顯示，iDST是阿里巴巴負責人工智能技術研發(fā)的核心團隊，成立于2014年，由一批杰出的科學家及工程師組成，分布在杭州、北京、西雅圖、硅谷等地。

 

　　而在此之前，任小楓是亞馬遜級別最高的華人科學家。他從2013年開始任職于亞馬遜無人零售店Amazon Go部門，并領導計算機視覺算法團隊。因此，其對計算機視覺領域中的圖像分類、物體識別、跟蹤、檢測、事件檢測等均有全面且深入的理解。

 

　　任小楓告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，對于視頻技術，他有很多期望，這次與阿里大文娛一起發(fā)布鯨觀平臺，也是希望視頻技術在這個平臺上能夠得到鍛煉和提高。

 

　　加入阿里以后，任小楓仍專注于計算機視覺領域的研究，并主攻圖像視頻內(nèi)容的識別和理解。在他看來，目前的工作內(nèi)容其實與在亞馬遜并無太大差異，都是對動態(tài)的人體或者物體進行檢測，同時對其姿態(tài)、動作進行分析等。

 

　　從技術角度來說，動態(tài)的視頻要比靜態(tài)的圖片更加難以識別和分析。以人臉識別為例，在視頻中就可能會受到分辨率、角度、距離等因素的影響。“為解決這些問題，我們選擇使用超深卷積網(wǎng)絡，并對模型簡化加速，從而實現(xiàn)精準的人臉檢測、跟蹤、識別。” 任小楓說。

 

　　但對于這位技術大牛而言，他腦海中對視頻的理解，并不是簡單的給視頻加上一些標簽，而是要能對視頻內(nèi)容更加細致的理解和分析。比如有些視頻的人物、場景都無法識別，但可以分析他們的關系；或者可以對一些動作、行為進行識別和分析。這也將是阿里巴巴iDST未來要研究的方向。

 

　　任小楓坦言，視頻技術正處于快速發(fā)展的階段，他自己也在思考，除了提升現(xiàn)有的一些技術應用外，還有沒有新的領域可以進行探索。

 

　　而在談及中美的技術差異時，他告訴記者，中國在人工智能技術上與美國其實還是有一些差距，不過，在人臉和圖像的識別技術上，這個距離已經(jīng)非常接近。