计算机视觉作为一种人工智能的基础技术应用，因其使用场景广泛多样，被业界一直认为具有巨大的市场发展潜力。因此在人工智能的强力牵引下，计算机视觉赋能视频行业也走进了智能化时代，并呈现出了爆发的趋势。
在人脸识别、深度学习等人工智能技术如雨后春笋涌现、并一度成为行业热词的背后，技术导向型新锐公司开始走在市场前列，利用计算机视觉技术不断赋能视频行业，让视频在文娱、安防、医疗、广告营销、新零售等领域全面升级开花，正式开启了智能化时代。
AI赋能的关键要素
针对视频行业，AI 最重要的事情是理解用户和内容。理解用户最重要的是将用户行为抽象出特征，理解内容实际上是理解文本、图像等等，将这种非结构化的信息数据转变成结构化的数据，这样才算是机器理解它了。只有通过结构化的数据，机器才能做更好的处理。所以，视频行业 AI 的重点就在于用户的理解、内容的理解，从而各种系统和各种应用都会发挥本身的绝对优势。
随着人工智能技术的普及与使用，市场已渐渐不再满足于现有的智能化技术种类，而是寻求更新的算法、更丰富的业务应用、更整体化的系统应用，力求实现在应用的广度、深度上有更多突破。在此背景之下，计算机视觉作为人工智能行业的三大热门领域之一，正受到来自市场的越来越多的关注。
人工智能赋能的畅想
通过对AI＋娱乐的战略布局，人工智能技术进一步落地到影视娱乐生态的各个环节。内容筹备阶段，利用机器学习，能够有效分析文学、剧本，挖掘具有潜在价值的 IP。综艺节目制作后期，通过画面、语音识别等 AI 技术，实现视频内容的精准剪辑。技术正逐渐改造影视娱乐行业。它将体量庞大，且标准化程度高的工作内容整合，解放创意工作者的时间，提升行业整体运转效率。
人工智能只处于初级阶段，目前人工智能比较成熟的技术就是人脸识别。同时，人工智能识别的技术能帮助视频行业有效的对监管内容进行审核。为了加速AI的落地，视频行业将通过算法和数据的搜集，达到AI替人做决策的目的。这将有助于线上的内容监管和娱乐内容的理解，形成一个有效的人机互动环境。
①提升生产效率：AI和采集生产环节结合，是能够有效提高视频生产制作的效率的。传统的视频制作是人来做的，当AI和视频采集生产环节结合，运用AI技术可以引入智能编辑技术，快速生产视频。
②规避监管风险：在视频中引入人工智能审核技术，可以缩短视频发布周期，减少了人工审核的干预，并且可以更高效、准确的规避监管风险。
③降低成本：提升生产效率和规避监管风险中，机器和算法做了很多替代人的操作，释放了人力，可以带来成本的降低。
