OTT大屏或将成为“视联网”场景化应用的重要入口

OTT大屏或将成为“视联网”场景化应用的重要入口

今年的WAIC·开发者日活动中,阿里巴巴、百度、机器之心、极链科技等企业加入,并围绕开发者们最关心的前沿研究、编程语言、开发者实践等话题展开讨论,其中极链科技布的「视联网」产业加速器计划受到了业内的热切关注。“视联网”产业在PC、移动端及OTT端有着不同的应用方式。而关于OTT我们先来看一组数据,2018年中国智能电视数量达到1.9亿,覆盖家庭成员数量约5.1亿,预计2022年中国智能电视数量将超2.8亿台。而每个家庭的OTT大屏的使用定位,几乎都很明确。属于家庭公共环境内的固定显示大屏,承担着一对多的传播效果。而在视联网婴儿期阶段,大多信息都以预期推送的形式在OTT大屏上呈现。而随着5G+AI技术的应用和智能电视、智能视频、智能家居设备的发展,在未来,OTT大屏或将成为“视联网”场景化应用的重要入口。


智能化观影的核心是特定环境下提供的相关服务。可以遇见的在观影时会产生一些需求,对于这些需求,我们通常以“预期推送”的形式去满足。娱乐休闲和生活服务会是关联性较高的服务类型,和移动端的视频服务类似,大量的小程序会在OTT大屏上出现,包括百科、社群、社交、电商、订票等。与移设备的区别在于,这些服务更加接近于消费场景,并且是一对多的形式,比如家庭聚餐、旅行出行、瑜伽课程、少儿教育等,移动端则更偏向于个人服务。另外,除了基本的有目的性的观看外,还有视频智能化推送功能。可以设置多种预设,比如在打开OTT大屏时推送资讯信息流,设置留言墙、记事本、天气服务等功能。OTT大屏具有一定的天然优势,包括:观看体验的优势;特定场景下一对多的传播优势;受众群体相对聚焦的优势。而家庭场景是“视联网”的场景化应用中的重要组成之一,“视联网”模式可以提供很多特定场景下的特定服务,比如智能化观影、智能设备互联、智能化交互等。

智能设备互联是指OTT大屏和家中其他联网设备的互联应用,随着智能音响、扫地机器人、智能摄像头、智能眼镜等智能设备的普及应用,在家庭这个特定场景中,OTT的大屏展示优势尤为突出。而支持智能设备互联的操作中台将会在OTT端实现。就以智能摄像头为例,这个是一个采集、识别的过程,通过识别人的动作、情绪而作出更多智能化的反应,比如在“视联网”模式下通过智能摄像头识别人悲伤的情绪后,可以推送些轻松的音乐及搞笑视频。还可以通过识别动作抓取信息及指令,从而代替OTT电视遥控器,进行手势智能操控。而对于视频教育方面,智能摄像头、智能眼镜、智能面板、语音记录笔等设备于OTT互联提供更加完善的教育服务,面对面多个维度的信息同步并通过OTT大屏直接展示,将会对在线教育行业产生重大影响。


“视联网”模式的发展,是不断的根据用户需求而进行的持续优化和创新的过程。人工智能技术是其基本“底色”,其中包括视频识别能力、视频小程序生态、软硬件协同发展等。

视频识别能力是推动视联网发展的核心能力,也是视联网的实现基础。可以说,视频识别的精度和速度决定了视联网链接的广度和深度。速度上的提升能提高视联网的适用范围,越快的识别速度意味着观众可以更迅速的与视频内容产生互动。识别的精度和维度的提升有助于提高视联网的链接深度。更多维度和更高精度的识别才能精准定位用户需求,进而深耕具体的需求内容,调用最为合适的互联网服务。

视频小程序生态是视联网的价值体现。通过多样的视频内小程序链接丰富的互联网服务,将视频识别的技术能力转化为给视频观众带来服务的功能模块,在生态集聚中实现产业价值的最大化。视频小程序生态是建立视频识别能力之上的。如何最大化利用既有的视频识别能力,链接尽可能多且好的互联网服务、为视频观众提供最为便利性的服务,是视频小程序生态建设的核心问题。

视联网真正走向成熟,还需要软硬件层面的协同发展,促进视联网的快速推广与应用落地。这其中的协同包括处理芯片、通讯带宽、摄影设备、互动设备等。这就要求在硬件设计层面就尽可能囊括视联网的软件应用,包括识别算法、互动程序等。

当前仍处于“视联网”的婴儿期阶段,变现的模式还不够完善。但是视联网的早期参与者开发出了广告和电商两类应用模式。这两者相对于其他互联网服务而言,具有商业模式较轻、变现速度较快的特点,并且对于视频场景的需求也较为明确。

广告和会员服务是目前OTT大屏服务的主要变现方式,虽然产业体量与PC端、移动端还有一定差距,但是随着OTT大屏(智能电视)的普及,整个OTT相关产业将迎来革新,现在可以看到很多移动端APP正在向OTT大屏业务发展,因为特定场景的不同,服务落地的方式和业务都在发生改变。“视联网”也将拥抱OTT,从初步应用走向深度体验。

本文由 AiChinaTech 作者:AiChinaTech 发表,其版权均为 AiChinaTech 所有,文章内容系作者个人观点,不代表 AiChinaTech 对观点赞同或支持。如需转载,请注明文章来源。
3
AiChinaTech

发表评论