多模态需求井喷，智能视频云如何靠分布式处理破局？

主要观点总结

本文主要讨论多模态AI在国内的发展状况，包括模型层和应用层的分化、多模态AI在严肃场景的应用挑战以及趋势发展。同时，文章也介绍了火山引擎在多媒体处理方面的技术进步，包括分布式多媒体智能处理平台的建设和开源情况，以及未来商业化的潜力。

关键观点总结

关键观点1: 多模态AI的模型层和应用层分化

模型层热度持续上升，而应用层落地稍显缓慢。教育、医疗、工业自动化等严肃场景是重要应用领域。

关键观点2: 多模态AI面临的挑战和趋势

多模态应用体验升级、视频化趋势扩展和大模型部署向边缘下沉是三大趋势，带来了视频云向智能视频云的升级需求。

关键观点3: 火山引擎的分布式多媒体处理技术进步

火山引擎提供了分布式多媒体处理实践案例，开源了BMF框架并升级为D-BMF以应对多模态应用需求。其构建的MIPP平台具备批流一体可视化编排能力和智能分析引擎M-Planner，大大提高了处理效率。

关键观点4: 火山引擎的商业化和技术潜力

火山引擎利用MIPP开发新的智能多媒体应用，如Mobile Use方案和基于RTC的对话式AI解决方案。未来商业化的潜力巨大，包括AI硬件产品的应用生态激活等。

免责声明