為影音賦能：BlendVision的多模態 AI 如何協助企業實現商業化價值

隨著 ChatGPT 等大型語言模型問世，生成式 AI 獲得前所未見的矚目。從最初的單一模態生成（文字生成），到現在跨足影像、聲音、照片等多種模態，多模態模型正成為生成式 AI 領域的核心趨勢之一。根據市場報告，生成式 AI 市場規模預計在 2029 年將達到 2,819 億美元，並在 2024 至 2029 年間維持高達 50.87% 的年複合成長率。報告指出，多模態模型能夠同時處理圖像與文字等不同模態的數據，顯著擴大應用範疇並提高功能性，為自動化、創新和個人化服務創造了前所未有的機會。

然而，伴隨著生成式 AI 市場需求的急速增長，企業面臨的不僅是技術層面的挑戰，更要應對訓練成本指數型增長的壓力。在多模態模型的廣泛應用背景下，如何實現技術研發與商業落地的平衡，已成為關鍵課題。

BlendVision 擁有多年豐富的影音處理與 AI 影音分析經驗，2018 年至今共分析過 2.05 億影音 metadata，並處理過 2.9 億分鐘的影音編碼資訊。在本文中將分享如何運用多模態模型，在跨模態資訊處理中實現高效率與低成本的最佳平衡，並如何落地在不同商業場景之中。

多模態模型：人工智慧的下一波浪潮

多模態模型是一種可以同時處理並生成不同形式數據的人工智慧系統，例如文字、影音、圖像等。它的目的是在不同模態之間建立交互的溝通橋樑，進一步提升對資訊的理解與應用能力。

舉例來說，傳統的單一模態 AI 系統可能只能分析影片中的文字或圖像，但多模態模型可以將文字描述、語音內容以及影像中的情緒變化統一處理，生成一個多維度的語意表徵。這種技術的發展不僅打破了模態間的障礙，還為人工智慧的應用開啟了更多可能性。

對於企業而言，多模態模型的價值在於其能夠顯著提升數據處理的效率和精確性，從而優化決策流程並帶來更強的競爭優勢。隨著數據量的快速增長，傳統數據分析工具難以應對多樣化且非結構化的數據需求，而多模態模型正好解決了這一挑戰。

例如，企業可以利用多模態模型將分散的非結構化數據（如客戶回饋、會議錄音和市場調查報告）進行整合和分析，生成統一的語意表徵，幫助決策者快速掌握重點。此外，透過將不同模態的數據（如文字和圖像）進行交叉分析，企業能發現過去難以察覺的商業洞察，從而制定更具前瞻性的策略。

隨著技術需求的提高，多模態模型的訓練成本呈指數級增長。一個大型模型的訓練可能需要數億甚至數十億美元的投入，包括硬體建設、電力消耗、數據處理等。

高昂的訓練成本和資源需求也給企業帶來一定壓力。為實現技術與商業的平衡，企業需要採取有效的資源分配與成本控制策略。

從理解到生成，打造多維互動體驗

BlendVision 長期深耕台灣、日本及亞太區，服務包含媒體、教育、大型電商、企業等不同產業用戶，包含日本朝日電視台、台北市數位學習教育中心、韓國知名音樂大賞 MAMA 等客戶。透過靈活運用多模態模型技術，結合各行業需求，我們採取了一系列的成本優化策略：

1. 精簡資料處理流程：我們設計了資料清理與壓縮的管道，僅保留最具資訊價值的部分。例如，針對影片分析，移除 80% 的不必要像素，只專注於關鍵畫面。
2. 批次處理與模型融合：通過批次處理技術將多個資料段結合進行分析，大幅減少計算資源浪費。
3. 針對多元場景進行優化：專注於與企業需求深度對接，BlendVision 的多模態模型針對不同場景進行優化，極大化多模態模型在商業落地的效益。

在 BlendVision，我們的模型被廣泛應用於知識管理、娛樂、體育、電商與教育等多個領域：

知識管理與內部資訊快速檢索

在企業中，內部數據的規模正呈現爆炸式增長，其中多數數據以非結構化形式存在，例如會議錄音、教育影片、內部文件及客戶服務記錄等。這些數據的分散性和多樣性，使得手動整理與檢索變得極為耗時。

多模態模型透過自動標籤與摘要生成技術，能夠快速結構化這些非結構化數據，幫助企業建立高效的知識管理系統。例如，在會議記錄分析中，模型能自動識別並提取會議中的關鍵議題與決策要點，並生成關鍵摘要，供員工快速回顧或供決策者制定下一步計劃。

此外，當用戶搜索特定議題時，模型可以將相關的多模態數據（例如文字記錄、會議影音資料與關聯文件）整合為一體，生成精準且具上下文的結果。這不僅大幅減少員工在資料搜尋上的時間，還能有效提升團隊的工作效率，特別是在資訊密集型行業如企業、法律和教育領域，具有巨大的應用價值。

體育、娛樂內容的精華剪輯

隨著短影音時代的來臨，用戶對內容生成的速度要求越來越快速。運動比賽、電影、演唱會等大型影音內容，往往因為內容過長而難以即時分析、輸出精華內容，進而讓長時間的歷史片段無法有效再利用或活化。多模態模型在這方面展現了卓越的能力，能夠自動分析影像、聲音與文字數據，生成吸睛的精華片段。

以運動比賽為例，模型能識別並標記重要場景，例如棒球比賽中的全壘打、三振等關鍵畫面，或足球比賽中的進球與黃牌場景。即使裁判或是聲音並沒有明確「說出」動作、球員，模型也能根據動作、球員背號、畫面比數等畫面資訊進一步交叉分析。

這些精華內容可以自動剪輯並生成影片精華，讓觀眾以最短的時間回顧比賽的精彩時刻。此外，模型還能進一步分析觀眾的觀看行為，例如針對喜歡進球場景的觀眾生成更具個人化的內容推薦。

在電影或演唱會場景中，多模態模型可以針對劇情轉折、高潮部分或音樂情緒高點進行剪輯，為觀眾提供精彩的短影音預告或是精華影片。

電商的直播與短影音分析

多模態模型在電商直播中應用十分廣泛，直播主與觀眾的即時互動成為提升銷售轉單率的關鍵因素。然而，長達數小時的直播內容往往無法有效率剪輯、再利用，使直播變成一次性內容。

模型能夠實時分析直播過程中的數據，包括直播主的講話內容、觀眾的評論互動，以及直播畫面中的商品展示。基於這些數據，模型可以自動生成商品推薦、促銷標籤及精選片段。例如，當主播介紹某款產品時，模型可以識別該產品關鍵特徵，包含外型、功能以及特色，並快速生成針對該產品的短影音，供電商平台能夠有效利用直播素材，在社群平台二次曝光。

此外，多模態模型還能進一步優化商品介紹的效果，例如分析直播中哪款產品引發了最多的用戶互動，並根據觀眾偏好生成更精準的商品推薦列表。對於事後回放的長時間直播影片，模型還能自動提取精華內容，例如優惠活動、促銷亮點，進一步降低內容編輯的成本。

教育培訓的個人化學習

在教育領域，多模態模型能對教學影片進行全面的分析。例如，系統可自動將影片內容轉錄為文字，並通過語音與影像分析生成教學摘要和關鍵知識點，幫助學生快速掌握課程重點。此外，根據學生的學習記錄與偏好，系統可推薦個人化的進階學習資源，從而提升學習效果。同時，這些生成的內容還能用於課後測驗與學習進度追蹤，全面優化教學流程。

跨模態無縫轉換，解鎖未來應用場景

透過多模態模型的技術革新，我們看到了生成式 AI 在跨模態理解與應用上的巨大潛力。BlendVision 以其在台灣、日本及亞太區的深厚市場根基，成功將多模態模型應用並賦能媒體內容管理、電商直播與教育培訓等領域，為不同產業的商業化落地帶來了實質效益。

未來，隨著技術的持續進化，多模態模型將進一步實現「任意到任意」（Any-to-Any）的跨模態轉換能力，為企業提供更高效的數據處理與決策支持。同時，這種技術的普及將徹底改變商業模式與用戶體驗，推動企業從單一模態向多模態互動的方向邁進。

對於希望在數位轉型中掌握先機的企業而言，融入多模態模型不僅是技術升級的關鍵，更是重塑商業競爭力的必然選擇。BlendVision 將持續專注於技術創新與實踐應用，幫助更多企業解鎖 AI 驅動的全新可能性。

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