未来10个AI应用场景中，至少7个与多媒体深度绑定。
作者｜田思奇
编辑｜栗子
在AI技术演进的过程中，每个阶段都有一个关键场景，成为撬动产业升级的 “阿基米德支点”。
2023年，这一角色属于生成式AI模型的爆发，人类第一次感受到了AI“能说会画”的能力；
到了2024年，AI不再仅靠指令执行，而是开始理解看到的和听到的。多模态对齐与语义统一成为关键路径。
2025年，AI技术版图上的支点，无疑落在了多媒体领域。
人类感知世界的方式，本质上是一场视听盛宴的狂欢。超过80%的信息获取，都来自视觉与听觉的协同运作。从清晨唤醒人们的智能语音助手，到通勤路上刷到的短视频，再到工作时查阅的视频会议资料，图像、视频、语音等多模态交互，早已编织成理解世界的 “元代码”。
近年来，AI的算法创新层出不穷。然而，单纯的参数规模比拼已不再是决胜关键。能否以人类熟悉的方式理解世界，才是决定其商业价值与社会价值的核心要素。
而多媒体内容，正是AI实现这一要素的最佳舞台。
6月11日，「甲子光年」来到2025春季Force原动力大会现场，见证了火山引擎智能视频云赋能行业变革的无限可能。
1.突破瓶颈：智能多媒体面临的三大挑战
智能多媒体时代的核心特点是，生产正在从被动响应，转向主动创造价值。
传统的多媒体处理，遵循线性逻辑。而大模型时代智能系统可以通过时空数据融合实现了 “需求预判”，形成了 “远端决策近场执行” 的快速响应，能更加有前置性的预测到用户需求，并满足这些需求。
这种从 “中心被动响应” 到“边缘主动预判”的生产模式升维，是智能多媒体内容落地过程中的变革之一。
此外，交互方式发生改变，从 “单一模态指令” 转变为“多感官协同理解”。这是智能多媒体时代的第二个变革。AI正从 “听指令” 的工具，进化为 “能看、能听、能理解” 的智能伙伴。
第三个变革在于，AI多媒体系统，正经历从单点工具向系统智能体网络的结构性跃迁。当AI Agent渗透到医疗、教育、工业等领域，传统单一工具由于各自独立而不能满足复杂需要，取而代之的是跨领域协作的智能体协作。
火山引擎数据显示，智能多媒体在垂直领域领域的渗透率已达40%，预计2028年将突破75%。
尽管趋势清晰、潜力巨大，但据字节跳动视频与边缘负责人王悦在Force原动力大会介绍，智能多媒体在行业落地中，依然面临三个方向的关键挑战。
首先是计算效能问题。随着大模型从 “中心辐射式” 部署多 “毛细血管级” 渗透，人-AI-机器的实时交互对计算提出了隐私安全、实时响应、全局优化等需求和挑战，传统集中式架构已经非常难以满足分布式智能计算的需求。
其次，多模态数据以年均超60%的速度爆发增长，但也带来了复杂度剧增。用户的极致体验需求等挑战出现了“数据越丰富，体验越卡顿”的怪圈 ，需要架构级创新和突破。
第三，以往大模型的训练周期以“月”为单位，如今则以“周”甚至“小时”计。当技术创新速度与成本要求出现矛盾时，如何实现 “高效率的创新” 成为亟待解决的问题。
因此，要从传统的视频云进化到智能视频云，亟需一套系统性的架构升级来破解当前困局。火山引擎提出的“智能视频云”三层架构升级，正是为应对这一挑战而生。
2.三层架构全面升级，智能多媒体真正从“可用”到“好用”
整体来看，火山引擎通过“基建 + 平台 + 应用”的三层架构，实现了从“视频云”到“智能视频云”的底座升级。
首先升级的是基建层。
随着AI应用由“后台生成”深入“前台交互”，多媒体内容的实时传输与就近处理需求激增。为此，火山引擎构建了“全球一张网”，形成覆盖全球5000+节点、具备280Tbps超大带宽的分布式云网基础设施。
该设施依托全球一体化多媒体基建，具备超大规模、超低时延、云边端一体以及分布式安全防护等能力，目标在让智能应用能就近上云，让用户更便捷、高效、安全地享用 AI 服务。
这个扎实的基建层，为火山引擎的智能多媒体提供了坚实的技术底座。
但这还不够。除了框架的升级外，火山引擎也实现了平台层的升级——把分布式的BMF和底层的平台做了深度的融合，构建了新一代多媒体智能处理平台MIPP。它的核心目标是使开发者以小时级的速度构建一个大规模、低成本、高性能、高稳定性的多媒体应用。
MIPP的核心突破，首先在于其革命性的灵活编排能力。它彻底打破了传统平台仅支持文件级别处理的局限，构建起涵盖文件级、帧级乃至事件级的多粒度编排系统，全面覆盖多媒体在离线场景。
其次，MIPP实现了深度的原子能力聚合。平台不再是功能的简单堆叠，而是构建了一个结构清晰、协同高效的能力原子库，系统整合了通用音视频处理、图像识别、语音分析、多模态摘要、流媒体分发、大模型接入以及媒资管理等关键模块。每个能力组件既可独立运行，也能通过统一接口按需调用、自由组合。
在异构资源调度与优化方面，MIPP展现出强大的适应力。其底层支撑体系覆盖从传统CPU/GPU、ARM架构到边缘设备及专用视频芯片的全谱系硬件。依托火山引擎自研的分布式BMF框架，平台能根据任务类型、实时性要求及资源状况，自动生成最优资源组合策略。
尤为关键的是，MIPP实现了专家级的性能成本优化。针对大模型频繁更新与业务需求快速变化，平台可以自动化选择资源类型，规划最优部署执行方案，为企业在动态变化的多媒体生态中保留了充分的灵活性。
如果说底层基建和MIPP平台解决了“能用”和“用顺”的问题，那么应用层的升级则关乎真正的落地效果。
随着AI发展不断涌现，泛智能多媒体应用较传统的视频云应用，也在交互方式上实现了突破。其中，火山引擎聚焦对话式AI、AI Agent Mobile Use和多模态视频理解与创作这几大最具广谱性的场景，打通了模型能力到终端体验的“最后一公里”。
作为应用层升级的代表，火山引擎的对话式AI技术旨在让 AI 对话更具真人感，其突破体现在：语音交互上，它攻克了即时响应、准确断句、始终流畅三大关卡。同时支持视频对话，可以基于视觉理解模型实现多模态 AI 对话，解锁 AI 教育、陪伴、解说等多元场景。
该对话式AI嵌入式方案应用于母婴零售行业领军者孩子王的AI潮玩啊贝贝后，可将部分处理能力放在AI玩具终端设备，减少数据传输量和网络延迟，打造实时性更强和隐私保护更优的用户体验。
此外，AI与元宇宙技术引领者“不普家族”也依托豆包大模型、Coze平台和实时音视频技术，推出了业内首款基于原创剧情、丰富玩法和社交场景的AI伙伴游戏社交宇宙，为玩家带来连接真实情感的全新体验。玩具开口说话时，不再有很强的文案感，而是能像真人一样自然地跟玩家聊天，让AI伙伴离“有灵魂”更近了一步。
在移动端主场的当下，火山引擎的Mobile Use解决方案依托MIPP的灵活的编排能力，集成多智能体协调机制。用户通过自然语言指令（如“订今晚上海到北京最便宜的高铁票”），即可驱动端侧主智能体调度图文处理、支付、位置等专业Agent完成多轮任务。
该方案支持跨平台无缝迁移及高并发多任务处理，已在外卖、票务、导航等场景落地。
在多模态理解与创作技术的支持下，抖音电商已依托智能视频云的高光智剪方案，精准的识别商品高光片段和核心卖点，产出了直播高光片段，大幅提升营销效率。助力商家实现了日均生产300条高质量视频内容，每个商家每月最高可以节省9万元，转化效率提升了3倍以上。
从零售用户更优质的体验，到移动端多智能体的自然指令响应与跨平台任务执行，其底层逻辑已不再是“是否能做”，而是“能否做得流畅、做得体系化”。这些落地场景印证了火山引擎技术能力的成熟，更标志着企业正在步入一个以AI驱动体验重塑、以平台构建系统价值的关键转折。
也正是在这一背景下，智能视频云的角色正在发生本质变化。
3.如何真正加速智能多媒体落地？
「甲子光年」认为，在AI迈入深水区的2025年，真正决定行业落地水平的，不再是某一项炫目的AI能力，而是是否能够将AI能力系统化地融入业务流程、并转化为可感知、可持续的用户体验。
上文提到的智能多媒体三重进化趋势——从中心响应向边缘预判、从单模态向多模态协同、从工具孤岛向智能体网络——其落点其实都指向了一个核心问题：能否让AI真正读懂用户、融入场景、驱动价值。这一切的发生，依赖的不只是模型能力本身，更是从底层基建到平台架构，再到最终应用的协同进化。
火山引擎提出的“智能视频云”三层架构升级，在这一转型过程中充分发挥了统筹全局的能力，助力企业在智能多媒体的落地过程中实现更低成本、更高效率的规模化应用。
例如，在内容密集的零售、电商行业中，仅靠对话式AI理解语义、推荐商品远远不够，只有当智能视频云支持“直播-剪辑-生成-分发”全过程，AI才能真正从一段视频中提取高光片段、自动添加标签并投放进推荐流。而用户的行为反馈又可反向进入平台优化算法参数，形成真正意义上的闭环智能，为业务带来真正可衡量的ROI。
再以移动端场景为例。传统人机交互依赖中心模型调用与静态指令，流程繁琐且延迟明显。而火山引擎Mobile Use方案可以让“自然语言一声令下”，就能在端侧触发图文、位置、支付等专业Agent的实时协作，完成跨平台、跨任务、跨系统的无缝操作。用户无需理解AI是如何工作的，但能切实感受到：任务更快了、操作更少了、体验更顺了。
这正是智能视频云“系统能力”的真实体现：它不仅提供模型能力，还通过全链路的资源调度与内容理解，打通了“算力—内容—交互—场景”的耦合路径，大幅提高行业落地的效率。
除了电商之外，泛娱乐、金融、教育、政务、出海等多个行业，也在加速迈入“智能交互”时代，纷纷开始基于智能视频云打造自己的智能多媒体能力。
预计2025年，大模型中多媒体数据的使用比例将达到40%，2030年更将超过70%。也就是说，未来每10个AI场景中，至少有7个都离不开图像、视频、语音这些多媒体内容。
面对这样的大趋势，火山引擎走出了一条务实的路径——让智能多媒体真正深入业务场景，以轻量化部署与高效能输出的方式服务于业务，成为企业构建长期竞争力的重要支点。未来的竞争，不再是谁用上了AI，而是谁把AI用出了系统化、规模化、可持续的价值。
（封面图及文中图片来源：火山引擎）
（文：甲子光年）