AI 技術在廣播電視監管平臺中的應用

趙世虎，王小濤

（秦安縣融媒體中心，甘肅 天水 741600）

關鍵字：AI 技術；廣播電視；監管平臺

0 引言

隨著網絡信息技術的發展及進步，人工智能技術已經成為現階段及未來較為主要的發展方向及潮流。隨著在人們生產、生活及工作過程中的不斷應用，現階段的人工智能技術已經被廣泛應用在各行各業的生產經營過程中，具有成本低、性能高及應用靈活等優勢。隨著廣播電視監管職能的發展及進步，現代廣播電視的監測監管技術已無法滿足實際需求，因此在廣播電視監測監管過程中采用人工智能技術顯得尤為重要。

1 廣播電視監管現狀分析

1.1 業務系統繁雜

目前，廣播電視監管工作涉及到的監管業務系統相對繁雜，包括廣告監管系統、互聯網監管系統以及安全播出系統等等，這些系統對于服務器的數量和質量要求較高，加之不同的業務監管系統在管理方面呈現出顯著的差異性，所以實際開展廣播電視監管工作的難度極大，稍有不慎就會導致業務監管出現差錯，比較常見的有接口錯誤、系統無法及時響應等問題，嚴重制約監管水平的提升，同時也給廣播電視行業的發展造成困擾[1]。

1.2 系統維修難度大

在以往的廣播電視監管工作中，由于監管技術水平不高，缺乏主機與業務之間的邏輯分離，如果主機出現故障，那么相應的業務系統也會受到干擾，從而出現數據信息丟失的問題。在對系統故障進行修復時，一方面要開展硬件設備的維修處理，另一方面還需要對已經丟失的數據信息進行恢復，如此顯著增加了維修難度。在實際業務中，如果業務數據信息沒有及時備份，此時數據出現丟失的情況，難以進行恢復，給業務系統監管工作的開展造成嚴重的影響[2]。

1.3 主機與接口閑置問題

現階段，廣播電視監管平臺運行過程中，諸多復雜的業務系統之間存在資源分布不均衡的現象，即在使用主機時，大多數業務及任務管理程序都是固定在一個主機上，導致其他設備出現接口閑置的情況，此時采取傳統的物理手段進行邏輯遷移，顯然無法達到理想的效果，同時還消耗了較高的人力、物力，不利于后續監管工作的高效開展[3]。

2 AI 技術在廣播電視監管平臺中應用的原則

2.1 智能化設計

人工智能技術在廣播電視監管平臺中的應用，首先需要滿足基本的智能化設計原則，即運用相關的技術及配套設備，構建完善的監管平臺，以此對數據信息開展自動化的分析處理。就目前而言，我國大多數省份的電視媒體開展大數據分析技術的主要體現是5D 建模形式，即對價值流、業務空間、競爭、投資收益以及用戶群等五個層面的分析，以此實現電視媒體商業行為的還原。在實際運用大數據分析技術手段時，通常需要進行黑白灰等樣本設計，并且設計相關的分類裝置，針對不同臺的監管數據進行入庫處理[4]。

2.2 潛在威脅挖掘原則

第一，人工智能分析。具體包括二進制靜態、人工關聯以及沙箱動態分析等內容。

第二，可疑數據篩選。對數據異常行為、相似度等參數進行判斷，篩選出存在可疑性的數據信息。

第三，威脅檢測。根據相關的規范標準，對已知的威脅樣品進行深度篩查。

第四，數據庫構建。將數據按照不同類型進行分類處理，明確數據存在的基本屬性，并且建立初步關聯。

第五，數據采集，運用人工智能技術手段進行相關數據的采集。

2.3 可視化設計原則

所謂可視化原則，實質上是通過運用人工智能技術方式，對數據面臨的威脅、安全狀況以及后續預測進行全方位的展示，為后續廣播電視監管工作的開展提供指導。對于廣播電視監管數據而言，其本身屬于比較枯燥的一類信息資源，但是通過運用人工智能技術，可以對枯燥的資源進行直觀立體的體現，更加生動形象地呈現給相關的工作人員，讓他們可以更加直觀地掌握數據運行情況，以便于對監管方案作出及時有效的調整[5]，全面提升廣播電視監管水平。

3 AI 技術在廣播電視監管平臺中的應用

3.1 監管平臺中的人工智能

本次研究的基于AI 技術的廣播電視監管平臺架構包括5 個結構層面，即基礎層、數據采集層、業務層、應用層以及展現層，如圖1 所示。

圖1 系統架構

（1）基礎層。主要結合虛擬化技術手段，對系統軟件和硬件環境進行部署和優化管理，最終在降低服務器數量的基礎上，顯著提升監管平臺的運行效果。除了虛擬化技術以外，該結構層還運用到池化技術，目的是打破原有節目類型差異而形成的通信壁壘，確保平臺具備較高的應急管理能力。

（2）數據采集層。結合基礎層所提供的硬件和軟件資源，采集平臺監管業務的相關數據信息。由于采集到的數據信息過于龐大，所以需要結合AI技術進行數據整合和處理。

（3）業務層。主要結合以往廣播電視傳輸信號質量監測、視聽節目內容監測以及網絡安全監測三個層面開展監管業務。在該層中，AI 技術的運用相對比較廣泛，主要體現在圖文識別、數據分析以及語音識別等模塊中。

（4）應用層。該層通過開展高效的廣播電視監管，為值班運維、匯報展示等業務的開展提供有效指導。不僅如此，基于AI 技術的廣播電視監管平臺還具備業務報告定制和工作流定制的功能，相關人員可以結合自身的實際需要，對平臺中的業務進行分發處理。

（5）展現層。主要作用是對監管平臺中的相關業務、模塊等進行配置展示，可以結合實際情況將多個業務進行集中展示處理。

3.2 AI 深度學習研判庫方案

基于AI 技術的廣播電視監管平臺運行時，AI深度學習研判庫方案可以有效針對監管故障問題進行處理。研判庫架構如圖2 所示。

圖2 AI 深度學習研判庫架構

AI 深度學習研判庫對于平臺上報的基礎報警信息進行綜合性的研判分析，明確可能存在故障的節點以及形成因素，然后根據廣播電視節目播出的鏈路信息，實現故障的精準定位處理。目前，廣播電視監管平臺對于海量的數據信息通常需要進行集中的清洗、排重以及研判等處理，然后集中傳輸給大數據平臺系統，以提升研判分析的可靠性和精準性。

4 結語

當前廣播電視行業發展迅速，廣播電視監管平臺需要面對來自新媒體、自媒體等媒介中無形而又龐大的視頻、文字、圖片等海量數據，傳統意義上的監管已經不能滿足業務發展的需要。隨著人工智能技術逐步應用于廣播電視行業中，它的優勢將在廣播電視監管領域得以充分發揮，提高廣播電視的監管效率，為廣播電視監管技術系統提供有力的技術支撐，為“智慧廣電”全面發展提供強有力的保障。