當前，國內外人工智能企業利用技術對體育視頻數據進行管理和挖掘，能夠創造出更大商業價值。
近年來，具有直觀性、代入感強等特點的視頻成為信息傳播的主要形式，中國乃至全球在線內容均呈現井噴式增長，其中被用戶高頻次調取的數據則僅佔總量的20%左右。因此，互聯網及傳統媒體平臺均面臨著如何快速高效地從海量視頻中搜索出感興趣內容，讀取視頻主旨並定位特定片段等迫切需求。而隨著智能影像生產等人工智能視覺技術的深入應用，極大推動了視頻智能剪輯效率，為行業帶來科技革新。
AI與體育賽事視頻內容集錦碰撞出火花。普華永道相關研究報告曾指出，AI是體育媒體發展的重要助力。據初步計算，相較於傳統視頻剪輯操作，AI處理成本僅為人工的千分之三，視頻剪輯速度更是人工的四十倍，在極大提高觀眾視覺體驗的同時，為體育賽事集錦製作提速，大幅降低成產成本。當前，國內外人工智能企業利用技術對體育視頻數據進行管理和挖掘，能夠創造出更大商業價值。
例如，籃球等體育賽事作為國內關注較多的新聞題材，集合了視線遮擋、快速運轉、複雜規則和大量人臉識別目標等諸多挑戰於一身，為視頻識別和剪輯都增加了難度。國內人工智能企業影譜科技，利用以智能影像生產技術為核心的智能視頻剪輯技術，在效率提升、資源挖掘、貼合觀眾需求等方面，為籃球體育賽事視頻集錦剪輯帶來了更多維度的新變化。
基於深度學習技術和大量的視頻素材，影譜利用基於空時注意力學習的三維卷積神經網絡，對視頻中的籃球精彩集錦（包括扣籃、蓋帽、搶斷、精彩三分、精彩配合得分等）進行有效學習和判別，再加上基於球星的人物識別，精準定位球星的精彩動作，從而有效形成相應球星的籃球賽事集錦。
影譜科技相關技術負責人表示，在很多體育賽事中，由於視頻數量巨大，且一個視頻中的精彩鏡頭有很多，通過人工進行精彩視頻剪輯的工作量相當大，而且重複性高、效率低下。利用技術對大量的視頻數據進行智能處理，可以快速高效準確地提取出需要的精彩集錦片段，大大減少人工成本，結合後續少量的人工校對，即可形成球星的視頻集錦。通過用戶數據及推薦系統，甚至還能對每個用戶進行精準投放，推送其感興趣的體育賽事內容。
實際上，新技術在體育賽事上的應用屢見不鮮。IBM 的AI Vision 技術為NBA編輯團隊定製AI視頻剪輯方案，為上億籃球迷創新觀賽體驗；2018 年世界盃期間，美國福克斯體育（Fox Sports）為用戶提供人工智能互動式平臺，球迷可根據年份、球員、球隊以及比賽類型等數據，幾秒鐘便能分析和編輯相應視頻，分享自制足球精彩集錦。
體育賽事作為一個融合視聽、交互以及氛圍的跨界綜合體，人們對其視頻內容的專業性、豐富性、個性化需求越來越強，只有技術的賦能，才能觸發體育賽事的真正價值。智能影像生產技術作為AI在視頻影像領域的創新增強，用機器自動化生產內容替代部分場景下的傳統內容生產模式，可同時實現商業視頻的自動化和個性化加載，同步提高商業轉化效率，大幅降低投入，甚至可以根據觀眾的個性化需求實現千人千面，帶來創新的觀賽體驗。而這，或許只是文化體育賽事和科技結合的一個開端，未來AI將在更多其他相近的場景下適配，得到更具廣度和深度的應用，創造更前沿的革新。