?撰文 | 龍 曦
題圖 | 騰訊音樂
在這個AIGC技術群“模”亂舞的時代，有人提出，所有的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務，都可以再基于新技術重做一遍。
(資料圖片)
話雖如此，但新技術真正能落地的要素，卻相當難以具備。如果說傳統(tǒng)意義上的“算法、算力和數(shù)據(jù)”是AI的基本要素，那么“高質(zhì)量數(shù)據(jù)+高層次人才+高頻場景”的“三高要素”，才是技術能落地并推動行業(yè)解放生產(chǎn)力的關鍵。
從這個角度去看，騰訊音樂娛樂集團（下稱“騰訊音樂”）正在構建和完善自己的“三高要素”。事實上，這家領先的中國在線音樂與音頻娛樂平臺已經(jīng)廣泛的在業(yè)務中使用AI技術，這次財報披露的信息也顯示，在較短時間內(nèi)，騰訊音樂已基于數(shù)據(jù)和場景方面的優(yōu)勢，在AIGC（人工智能原創(chuàng)內(nèi)容）的產(chǎn)業(yè)化應用方面探索出了一條有差異化競爭力的新路。
一、音樂擁抱新技術：騰訊音樂的產(chǎn)業(yè)AIGC落地探索
ChatGPT引發(fā)的全球群“?！眮y舞，使得AIGC備受關注。
事實上，除了強大的文本能力之外，圖像、音樂乃至一切可以用數(shù)字形式承載的“內(nèi)容”，都可以用AIGC技術進行生成，所以在當下，該技術的應用也成為一個備受關注的方向。
由于世界上已經(jīng)有很多開源數(shù)據(jù)集作為基礎，所以，僅僅就做出AIGC探索這件事本身而言，只要具有足夠的資金和人才資源，想要達到一定的參數(shù)量，并不是多么困難。這也是很多新創(chuàng)團隊在很短的時間內(nèi)就宣布自己推出AIGC功能或產(chǎn)品的深層原因。
但用錢解決不了的問題是，如果不能具備實際的落地場景和商業(yè)價值，技術本身并不能產(chǎn)生價值，只能成為成本。
所以，要判斷技術應用能否落地，先要看看這一領域內(nèi)是否已經(jīng)有足夠的AI實踐。
從這個角度看過去，騰訊音樂在AIGC方面，已經(jīng)有了諸多方面的領先嘗試。例如其最新一季財報中，就提到了其正在持續(xù)落地的多元應用，推出的一站式音樂服務平臺“騰訊音樂啟明星”與“音色制作人”不僅協(xié)助音樂人在作詞、作曲、音樂內(nèi)容分析與剪輯等制作環(huán)節(jié)的效率提升，還可將用戶原聲與不同歌曲無縫融合，促進高質(zhì)量內(nèi)容的創(chuàng)作。甚至其財報視頻中的音樂，也由騰訊音樂領先的AIGC音頻技術協(xié)助創(chuàng)作完成。
有實踐就更容易用好相關技術，如果一個企業(yè)以前一點使用AI的積累都沒有，憑空宣布自己要深度切入前沿領域，大概率是為了講故事和畫餅充饑。
而騰訊音樂，在有諸多AI實踐經(jīng)驗和場景、數(shù)據(jù)積累方面，都有充分的準備，這意味它的技術創(chuàng)新探索之路，已然會平坦許多。
二、騰訊音樂投入AIGC領域：基于行業(yè)需求的生產(chǎn)力布局
目前AIGC的通用玩法有兩種，第一是自建能力，另一個是利用已有的通用能力，做產(chǎn)業(yè)向的應用升級。
但是，無論如何，都有三個痛點不能忽視。
首先，需要有清晰的應用落點，而且要和技術的能力匹配。
騰訊音樂的業(yè)務焦點就是音樂等內(nèi)容和音效、直播等音視頻技術，再加上其在用戶側的應用、互動、參與，這是突出且明確的剛需。所以從這個角度說，需求足夠明確，就有清晰的應用落點。
其次，是有足夠規(guī)模的預訓練數(shù)據(jù)集。
即使有了深度學習技術的加持，但經(jīng)過人工精標的大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)集，仍然是AIGC技術產(chǎn)業(yè)化應用的關鍵。
而騰訊音樂的其中一個核心優(yōu)勢在于，其本身就具有大量的數(shù)字化內(nèi)容。
例如，隨著多元化音效成為用戶音樂消費的“剛需”。第一季度，騰訊音樂將高品質(zhì)音質(zhì)進一步覆蓋至車載場景，其旗下QQ音樂的銀河音效可實現(xiàn)車載音響的最佳效果?？峁芬魳返尿裆咭粜б苍跐M足方便使用、好聽好玩的基礎功能之上，持續(xù)深耕，讓音效服務在聽感提升的同時，不斷更新各類玩法，以開放平臺打造UGC音效社區(qū)，成為國內(nèi)首屈一指的音效品牌。
這里的重點是“UGC”。我們可以理解為，12萬條以上的音效中有相當部分，是用戶參與構建或打磨的，而這種“打磨”某種程度上就可以視為一種“數(shù)據(jù)標注”，這都是騰訊音樂可以復用的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源。
而隨著“騰訊音樂啟明星”不斷推出更多智能化輔助創(chuàng)作工具，使得大批音樂人加入、使用，驅(qū)使這部分數(shù)據(jù)的質(zhì)量也在不斷提升，使得騰訊音樂的AIGC技術創(chuàng)新有了充足的數(shù)據(jù)燃料。
最后，技術的產(chǎn)業(yè)化落地還需要企業(yè)有足夠的垂直領域的數(shù)字化能力，很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)要邁過這一關并不容易。但這對于數(shù)字原生的騰訊音樂來說是一個天然利好，其不需要從底座就開始做，而是可以在已有深度積累的技術研發(fā)基礎上做私有化部署，并且結合垂直領域的數(shù)據(jù)和知識進行“微調(diào)”。這其中的道理，就像用電一樣，雖然家家都需要，但不需要家家都有發(fā)電廠。
因為，騰訊音樂的AI落地場景很多，對AIGC工具有切實的需求，所以很快就能用起來并產(chǎn)生商業(yè)和社會價值。對于騰訊音樂而言，AIGC不是噱頭、不是妝點，而是實實在在的生產(chǎn)力。
三、產(chǎn)業(yè)未來應用落地：技術即內(nèi)容生產(chǎn)力
據(jù)了解，在ChatGPT出來之前，騰訊音樂就已經(jīng)在AI領域投入了大量研發(fā)精力。從結果上看，確實落地也很快，這些嘗試也讓騰訊音樂頗具行業(yè)前瞻性地在AIGC技術的產(chǎn)業(yè)化落地方面積累了豐富的經(jīng)驗。
那么，AIGC在騰訊音樂體系內(nèi)的應用，結合其現(xiàn)有業(yè)務來看會如何落地和輸出價值呢？
在內(nèi)容創(chuàng)作方向，在前文提到的“騰訊音樂啟明星”平臺，除了集合了QQ音樂銀河音效、MUSE引擎、TME天琴實驗室等各方面的技術外，騰訊AI Lab作為廣泛的騰訊生態(tài)中最重要的AI團隊，也為其提供了音樂分離聯(lián)合開發(fā)的音頻技術支持。
而旗下酷狗的“音色制作人”,其技術本質(zhì)，是通過深度學習原理，可以通過學習人的聲音,經(jīng)過AI智能化處理后生成專屬的音色音效,并以此來制作歌曲。
這些工具都極大的降低了音樂創(chuàng)作的門檻，其中，“騰訊音樂啟明星”新推出了可分離提取歌曲中的人聲和樂器的“音樂分離”、基于音樂內(nèi)容理解識別各式歌曲要素的“MIR計算”等功能；以及音色制作人中的全新上線AI封面、AI寫真、AI幫唱、AI詞曲評估以及AI覓詞等五大功能，都實現(xiàn)了以科技來改變過去音樂制作存在的“不可能三角”——質(zhì)量、速度、成本,令其能夠同時實現(xiàn)。
它們的價值體現(xiàn)在，對C端來說，從單純的音樂欣賞（單向傳播）變成了UGC、PUGC參與的可共創(chuàng)、可交互的系統(tǒng)，使得各種體驗和玩法得到極大的提升；從B端來說，由于用戶的廣泛參與，和未來生成能力的增強，將從根本上改變音樂行業(yè)的成本機構，而成本結構的改變是一切深層次產(chǎn)業(yè)變革的基礎。
“目前，中國已躍升成為全球第五大音樂市場。這意味著產(chǎn)業(yè)從業(yè)者們通過長期耕耘，正在持續(xù)推動著中華文化影響力的持續(xù)提升。而技術的進步，則能為音樂產(chǎn)業(yè)在數(shù)字化時代的發(fā)展提供更加夯實的基礎和更高的生產(chǎn)效率。”對于AIGC等前沿技術在音樂產(chǎn)業(yè)內(nèi)的應用和發(fā)展趨勢，騰訊音樂娛樂集團QQ音樂技術副總裁、天琴實驗室負責人周文江表示，基于對行業(yè)發(fā)展痛點和用戶體驗需求的深度洞察，TME在前幾年已率先組建天琴實驗室等業(yè)內(nèi)頂尖的技術研究團隊，各團隊技術人才結構和部分研究成果已達到行業(yè)領先水平，目前也正在持續(xù)推動文本、圖像、音視頻等多個維度的AIGC創(chuàng)新成果落地，“在為行業(yè)提供更全面的數(shù)據(jù)支撐的同時，也希望能為音樂產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化升級和高質(zhì)量發(fā)展注入新的活力?！?/p>
當音樂遇上AIGC，用技術為文化創(chuàng)造更多價值的未來已經(jīng)近在眼前。騰訊音樂把技術轉(zhuǎn)化為實實在在的生產(chǎn)力，能夠為行業(yè)提供更多服務、為用戶提供革命性體驗，最終雙向奔赴，進而為行業(yè)創(chuàng)造更多增量，推動自身和行業(yè)的高質(zhì)量增長，也為我們的精神生活增添更多的樂趣。