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熟悉又陌生的欧洲杯,关于足球、欧洲社会和人工智能的一些观察和思考

熟悉又陌生的欧洲杯,关于足球、欧洲社会和人工智能的一些观察和思考

作者: liuwill | 来源:发表于2024-07-10 16:49 被阅读0次

    随着西班牙战胜法国,英格兰绝杀荷兰,2024年的欧洲杯,马上就要上演决赛的巅峰对决,欧洲毕竟是发生在将近半个地球以外的地方,对于中国的球迷来说,看比赛,始终是一件很累的事情。

    因为强队云集,欧洲杯素有小世界杯之称,所以关注度相对来说也是所有洲际比赛中,仅次于世界杯的,唯一的缺点是,比赛地点只能在欧洲。

    有点陌生的欧洲杯

    不知道是因为信息茧房,还是争夺注意力的信息太多了,今年的欧洲杯,无论是在朋友圈还是我自己关注的信息平台,都很少看到相关的信息。信息茧房毫无疑问是存在的,如果在短视频平台上搜索一下,精彩集锦和赛况也都能看到。

    在这个时代,吸引我们眼球的信息实在太多了,一部电视剧可能放完之后,热度马上就被新剧取代;四年一次的欧洲杯,其实相比已经很稀缺了。

    真正沉默的,可能是朋友圈,认识的熟人朋友,几乎都没有人在关注,甚至关注的公众号自媒体,也少有人谈论,所以感觉欧洲杯有点陌生了,悄悄地就已经到了决赛,可能在不确定的时代,大家都在默默的忙自己的事情吧,比起凌晨三点钟爬起来看几千公里之外的比赛,晚上忙完休息和早上起来要忙的事情更多。

    更陌生的,可能还是场上的球员,在职业市场上,十年可能就是一代人,随着这几年不再像以前学生时代那么关注新闻,球场上已经是新一代的天下,曾经的姆巴佩也已经算不上新人了。

    熟悉的话,C罗依然还在赛场上,球队依然还是那些国家。

    一些观察和思考

    除了新人辈出之外,我觉得还有两个观察,今年的奥运会举办权,又重新回到的欧洲,传说法国要举办一届环保省钱的奥运会,应该是一个好的现象,结合近年看过的一些财经新闻,这一轮的经济周期,欧洲的衰退压力是非常大的,就算对于发达的西欧,也需要奥运会。

    我记得2002年韩日世界杯的时候,非洲的几个国家表现非常亮眼,当时感觉,非洲足球,是不是即将颠覆欧美垄断,结果多年来,反而欧洲越来越强,再也没有了非洲雄鹰们。背后的移民潮,到今天的欧洲杯,我们看到从斗牛士西班牙、到郁金香荷兰、还是三狮军团英格兰,射进决定胜负进球的球员,都有非洲移民的身影,更不要说法国和早已功成名就的姆巴佩。

    我在想对于欧洲来说,不只是足球,经济发展应该有离不开移民的。

    欧洲杯和人工智能

    关于今年欧洲杯,我自己看到最多的相关文章,可能就是电视转播看到的DBR虚拟广告牌了,第一场比赛的时候,我就很好奇,在欧洲国家的球场里面,打上汉字支付宝的广告,能起到多大的作用,用户的手机可能都没法打出这三个汉字。

    原来是欧洲杯已经用起上虚拟广告,针对不同的地区,可以在视频流中,动态的将广告位,替换成事先准备好的素材,这样,就算看到相同的转播,广告也是千人千面的。

    我在上海工作的第一家公司,就是一家以视频互动为业务的互联网公司,业务就是开发一套在视频中动态的嵌入个性化广告或者互动内容的系统。

    要在用户播放的时候,插入一个内容到原始视频中,有两个方向,一个是在服务器端,对视频流中的每一帧图像进行处理,经过计算之后,生成目标视频流,再继续传输,这种方式显然计算成本更高,对实时性的要求也会更高;另外一种方式,是在客户端,也就是用户播放的时候,在原来的视频上,覆盖一层新的图层。

    在B站看视频的时候,偶尔会看到的弹幕的文字在人的下方,就是类似的技术。

    无论哪一种方式,核心都是要计算出要在哪些视频帧中,替换哪些区域的内容,并且将素材无缝地裁剪之后,放到图片的特定位置。

    如果是由人来操作,并不是很难,可以有充足的时间准备好素材,计算好位置,准备好素材,用图片编辑和剪辑剪辑工具就可以完成,需要手艺,但是更重要是工作量大,所以效率不高,显然是难于做到实时的。

    如果选择客户端播放的方案,显然是需要提前准备好素材,这种方案,技术要求相对低一些,也无法实时计算素材和广告的关系,优点是可以在客户端实现千人千面的个性化效果,从素材中动态的选择展示给每一个人的不同内容。

    要实现欧洲杯中,在直播中插入广告,还要在传统电视上直播,毫无疑问,只能在服务器端完成视频流替换。还要想解决两个问题,一个是制作素材的成本和准备时间,还有一个就是在接近实时发生的直播流,计算要替换广告的位置。

    在我们开始做视频内互动的时候,Transform论文才刚刚发表,还是卷积神经网络和循环神经网络的时代。理解视频的意义还是不可能的事情,不过从图片里面识别出人和物体,已经是很成熟的事情。

    现在Transform大模型已经无处不在的今天,我们当然知道,预训练的深度学习神经网络,能够通过学习足够多的素材,自动化的完成这两项工作,还可以在预训练模型基础上,针对广告、场地和球员素材,进行蒸馏,减少模型的大小,我感觉应该是可行的技术方案。

    就是不知道欧洲杯合作伙伴具体用的代码是什么样的架构,需要提前多少时间开始准备,计算过程的硬件成本和计算量有多大,具体的过程应该也很有意思。

    从事后证明,作为一种商业模式,视频创业那个时代,成功的是抖音快手这样面对普通消费者的C端应用,积累了足够的体量之后,剩下的技术都不是问题。为体育赛事提供动态广告技术,是纯技术型公司的可行路径。

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