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“進了！進了！”
電視上的足球進入球門的那一刻，德國球迷大路從沙發上跳起來，歡呼跳躍。
“德國進球了呀？”
一旁的偽球迷、大路的女朋友阿麗舉起手中的pad：“咦？APP上推送了一條進球新聞。”
“德國隊克羅斯在比賽結束前20分鐘再進一球，目前德國隊比分領先，看臺上的球迷歡呼雀躍，主教練則揚起了勝券在握的微笑……”
略微有些機械的女聲從視頻中傳來，多角度的進球分析讓偽球迷阿麗也大致看懂了這個精彩的進球。
“等等，怎麼球剛進去不過半分鐘，你pad上就有了視頻新聞，這麼高端？”大路懷疑自己看了場假球。
而事實就是這麼高端，大路並沒有看“假球”。
現在的AI已經不僅僅能生成文字新聞稿了，生成世界盃的視頻新聞也只需要20秒。
昨天，在北京新華社總部，能夠在20秒內製作新聞視頻的AI媒體人機協作平臺MAGIC智能生產平臺正式發佈了。
MAGIC智能生產平臺由新華社與阿里巴巴共同投資的AI媒體公司新華智雲研發，結合新華社的強大新聞能力與阿里巴巴的AI技術能力，實現日產一萬條視頻。
該平臺即將應用於俄羅斯世界盃的體育新聞報道。
據新華智雲聯席CEO傅丕毅介紹，MAGIC平臺已經為今夏的世界盃做好了準備，預計能夠產出包括比賽、花絮、精彩進球集錦在內的超過8000條世界盃相關視頻新聞。
MAGIC平臺長啥樣？
MAGIC智能生產平臺並不是新華智雲第一次亮相，因為，它還有另一個名字，叫做媒體大腦2.0。
它的上一代產品，媒體大腦1.0發佈時就以10秒生成兩會視頻新聞而震撼世人，而2.0的更新版則針對內容的生產做了一些優化。
具體來說，MAGIC智能生產平臺由4個系統構成：
智能數據工坊，通過爬蟲、埋點，採集各類視頻、圖片、文字信息，之後進行數據過濾、清洗、去重和抽取，產出結構化的數據。
智能媒資平臺，“媒資”這個詞是媒體資源的簡稱，包括各類新聞信息、圖片視頻等素材，可以理解為一個素材庫+知識圖譜，記者可以在這個平臺上找新聞、找配圖、找視頻。
不過，這個智能媒資平臺並非完全自動運行的，還需要人工給素材打標，比如標註世界盃視頻直播中的進球、判罰等信息。
除了素材打標和任務審核分配之外，其他識別過程都是由AI自動進行的，比如：
識別照片中的人物是誰，防止寫稿的記者認錯人；
識別出由於版權原因而不能出現的旗幟、標識，防止記者一不小心用了不能用的素材而侵權；
從複雜的事件中提取主題；
從數小時的視頻直播中，找到重要的畫面並自動剪輯；
……
在世界盃足球賽的應用中，它還可以利用視頻跟蹤算法，標註出場上每位球員的運動軌跡，幫助分析賽場局勢。
△ 球員的“尾巴”，都是他們跑過的路啊
據新華智雲聯席CEO徐常亮介紹，通過命名實體識別（NER）、BRF識別技術，智能媒資平臺可以達到93%-94%的識別準確率。
智能生產引擎，有了充足的素材後，具體生成一條視頻新聞的任務由智能生產引擎來完成。
當拿到一個給定的選題時，智能生產引擎會分析其中的時間、地點、人物等信息，從智能媒資平臺中調去相應的素材，進行自動剪輯，生成視頻新聞。
智能主題集市，解決“今天寫什麼”的問題，根據熱點、歷史規律、相關推薦，為內容生產者提供選題思路。
將這四個系統結合在一起，加上阿里雲提供的運算能力，就可以實現20秒生成一條視頻、同時處理10000條視頻的能力。
新華社+阿里，這個組合不尋常
新華智雲這家公司有兩個“爸爸”。
一個爸爸是新華社。
作為一家老牌通訊社，新華社經歷了從紙媒到視頻到網媒的變遷，報道形式隨著科技的進步一直在變化。人工智能時代要來了，新華社需要考慮在新的時代裡，內容的產生要如何隨著技術而進步。
另一個“爸爸”是馬爸爸，馬雲的馬。
國內互聯網公司在內容領域的角逐一直十分激烈，擁有強大技術實力的阿里巴巴剛好與新聞能力強大的新華社相合作。
於是，兩家合資10億元，共同創立了新華智雲這家公司。
甚至新華智雲的CEO都是兩位，一位來自新華社，一位來自阿里。
△ 新華智雲聯席CEO傅丕毅
新華智雲聯席CEO傅丕毅，此前是新華社浙江分社副總編輯，一位十餘年的媒體人。當下面臨的AI挑戰讓這位新聞人一直在思考，如何用AI推動內容行業的發展。
△ 新華智雲聯席CEO徐常亮
另一位聯席CEO徐常亮此前曾擔任阿里雲大數據業務第一任總經理。
加入阿里之前，徐常亮曾在紐約時報負責新聞標籤化與搜索，與新聞行業結緣。之後，他回國加入了阿里雲。
在阿里工作多年後，徐常亮想嘗試換個環境，出來創業。
當時，徐常亮看好三個方向：
一是自己的在普林斯頓讀博時的研究方向生物相關的方向；
二是教育行業；
三是曾經在紐約時報接觸過的新聞行業。
時勢造英雄。拿著三個主意的徐常亮恰逢阿里與新華社籌備新華智雲，於是，他果斷加入了進來，成為了新華智雲的聯席CEO。
於是，新華智雲成為了不多見的兩位CEO的公司，一位懂新聞，一位懂技術，從此相得益彰。
MGC，超越PGC和UGC？
20秒生成一條視頻，生成的速度已經遠遠超過了觀看的速度，人類手動製作內容的速度更是遠遠慢於了機器。
這也意味著，機器生產內容在未來可能成為主流。
熟悉內容行業的人知道，最早的內容——文章也好、圖片也好、視頻也好，多數是記者、作家、學者等專業內容生產者來生產的，稱為專業生產內容（PGC）；
而後，當互聯網和移動互聯網普及之後，每個人都可以創造、上傳自己的內容，可以是一篇博客、一條微博、ins上的一張照片、鬥魚上的一場遊戲直播或者抖音上的一段短視頻，內容生產進入了用戶生產內容（UGC）的時代；
如果未來有一天，機器創造內容成為主流，新華智雲對此定義了一個新的概念——機器生產內容（MGC）。
傅丕毅預計，未來UGC生產的內容將會僅僅佔到10%，剩下的90%都是PGC+MGC，即專業的人與機器協作生產出的內容。
是不是聽起來有點鋼鐵俠的感覺？專業的內容創作者加上機器的武裝後，能用更高的效率創作更優秀的作品。
媒體人永不失業
在所有AI可能取代工作崗位的討論中，媒體人都首當其衝。
但新華社記者出身的傅丕毅卻對此十分淡定：“媒體智能化的一大特點是人機協作，目前不寄希望於機器可以完全取代人。”
看來，寫AI的量子位暫時不會被AI搞失業。
* 。٩(ˊωˋ)و✧ 請做知識圖譜和NLG的同學加油。
魔法不只賦予世界盃
MAGIC智能生產平臺已經為今年的俄羅斯世界盃準備了831個主題，另外還連接了2010年、2014年兩屆世界盃的相關數據，足以支持本屆世界盃的報道工作。
而除了世界盃之外，新華智雲未來一段時間將逐步完善各個領域的內容生產能力，包括但不限於籃球等其他體育方面。
另外，新華智雲總部位於杭州，在杭州和北京都有團隊。整體團隊約150人，其中90%左右都是技術人員，包括來自清華、北大、中科院和國外高校的學生，以及曾就職於阿里、微軟、百度和谷歌等技術公司的人才。
目前，新華智雲也在尋找NLP、圖像/視頻處理和大數據等方面的技術人才。
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