Netflix以媒体机器学习数据工程与AI革新流媒体行业 Netflix近年来积极推进人工智能技术布局，将其深度整合到内容生产、推荐系统和基础设施中，形成了独特的竞争优势。该公司最新推出了"媒体机器学习数据工程"（Media ML Data Engineering）这一专业领域，并构建了专门处理多模态媒体资产的"媒体数据湖"（Media Data Lake）。这一平台基于LanceDB构建，能够集中存储、编目和处理视频、音频、文本和图像等媒体资产及其元数据，为机器学习提供标准化、高质量的数据基础。 在内容制作方面，Netflix已成功将生成式AI应用于实际生产。在阿根廷剧集《El Eternauta》中，AI技术用于创建建筑物倒塌的视觉特效场景，制作速度比传统方法快10倍，成本大幅降低。这不仅提高了效率，还使原本因预算限制无法实现的特效成为可能。AI技术现已覆盖前期可视化、镜头设计和视觉特效等多个制作环节。 Netflix的AI布局还扩展到内容推荐、个性化搜索和广告生成等领域。通过分析用户观看历史、搜索查询和评级数据，Netflix的推荐系统能提供更精准的内容推荐。此外，AI还用于优化内容分发，预测地区流量模式，确保流媒体服务的流畅体验。 这些技术创新为Netflix带来了实质效益：2025年第二季度营收达110.8亿美元，同比增长16%，用户观看总时长超过950亿小时。通过媒体数据湖和标准化媒体数据集，Netflix能够训练更丰富的机器学习模型，加速评估周期，并在本地化、媒体恢复、内容评级和多模态搜索等领域实现更快的实验和创新。 Netflix的AI战略不仅提升了制作效率和质量，还降低了创意门槛，使更多本地化故事能够以高标准制作并推向全球市场，展现了技术赋能创意生产的巨大潜力。
