拟议的解决方案旨在克服在观众体验和媒体运营领域大规模部署人工智能时面临的准确性、成本和延迟等障碍
纽约，2026年9月9日——尼尔森旗下内容智能业务部门Gracenote今日公布了其人工智能产品路线图的下一阶段规划。 以 视频模型上下文协议（MCP）服务器为核心，Gracenote计划推出一款专用的体育MCP服务器、一款专注于娱乐领域的小型语言模型（SLM）以及面向特定任务的智能代理。这些组件采用可组合设计，既可独立使用，也可组合应用以满足不同场景需求，从而减少从头构建每个AI实现方案的必要性。
随着媒体生态系统中的企业越来越多地采用通用大型语言模型（LLM）来提升观众体验、指导内容决策并优化运营，该领域正迎来扩张。然而，人们对准确性、响应时间以及不可预测的成本的担忧，仍然限制了其大规模部署。
Gracenote 于 2026 年 6 月进行的一项研究量化了准确性风险。研究人员针对 13 个国家的 2,600 部热门影视作品，评估了仅依赖训练数据的大型语言模型（LLM）生成的结果。在 506 部作品中——约占五分之一——该模型对所检测的每个元数据属性都编造了信息。
“人工智能在媒体领域的应用将是一个渐进的过程，但其影响将是革命性的，”Gracenote首席执行官贾里德·格鲁斯德（Jared Grusd）表示。“在未来几年里，该行业将从优化现有流程，逐步转向解决此前因难度过高或成本过高而难以应对的挑战，最终将重新设计节目内容的获取、管理和分发方式。Gracenote的作用是提供值得信赖的内容智能基础设施，使渐进式的进步能够累积起来，最终推动全行业的转型。”
行业需求推动路线图的制定
在与客户的交流中，有三个优先事项被反复提及——更深入的受众互动、更精准的节目分析以及更高效的媒体运营——这些正引导着Gracenote在AI技术栈的三个层面上开展产品开发：
- 特定领域的数据访问和预构建工具：现已上线的 Video MCP 服务器将客户首选的 AI 模型与 Gracenote 经过来源验证的元数据相连接，这些元数据涵盖超过 5500 万部作品，并持续更新可观看状态数据。 Gracenote的全球娱乐知识图谱描绘了节目、演员及制作团队之间的关联，而持久且可移植的内容ID则将不同来源和服务中的记录相互关联。体育MCP服务器将通过提供有关直播、即将举行和近期赛事的数据（包括赛程、比分、排名、统计数据以及观看指南）进一步扩展这一基础。这些解决方案将共同推动更可靠的对话式搜索和个性化推荐，帮助观众发现内容、查找比赛，并获取有关他们最喜欢的球队和运动员的答案。
- 专业推理：Gracenote 专注于娱乐领域的 SLM 将为那些对低延迟和可预测成本要求极高的大规模工作负载提供领域特定推理能力。结合 Gracenote 的数据和工具，其潜在应用包括评估收购和授权机会、识别目录缺口以及分析可用性窗口。
- 任务执行：代理功能将结合人工智能模型和Gracenote工具，并与客户定义的业务逻辑及防护措施相结合，以实现面向受众和运营的离散工作流的自动化。潜在应用包括内容身份识别、目录核对、数据源丰富、图像选择、排期维护及可用性更新。例如，一个版权监控代理可以扫描公开网络，查找与客户目录相关的完整剧集，将其与Gracenote ID进行匹配，并标记潜在侵权内容以供法律审核。
“媒体公司无法仅凭一款旨在包揽一切的助手来充分发挥人工智能的全部价值，”Gracenote人工智能产品高级副总裁泰勒·贝尔（Tyler Bell）表示。 “搜索、目录匹配和节目排期质量本质上是截然不同的问题，各自都有独特的数据、延迟和监管要求。将人工智能投入实际应用，需要明确界定的任务、可衡量的结果，以及在关键环节设置人工检查点。Gracenote成熟的内容基础、深厚的媒体专业知识以及专门定制的工具，使我们处于独特的位置，能够帮助客户实现人工智能带来的变革性效益。”
Gracenote 将在 9 月 11 日至 14 日于阿姆斯特丹 RAI 会展中心举行的 IBC2026 展会上展示其 Video MCP 服务器，提前展示 Sports MCP 服务器，并参加以“借助人工智能推动真正转型与渐进式变革”为主题的专题讨论会。了解更多关于 Gracenote 在 IBC2026 展会的信息。
关于 Gracenote
Gracenote 是尼尔森旗下的内容智能业务部门。我们统一了全球媒体和娱乐生态系统对内容及相关元数据的索引标准，从而促进内容在创作者、发行商、平台和广告商之间顺畅流通。 凭借覆盖 5500 多万部作品和 8 万多个频道及目录的无与伦比的深度数据，我们为现代搜索、发现和导航体验提供支持，帮助人们在 80 多个国家/地区、70 多种语言环境中，轻松找到他们喜爱的电视节目、电影、音乐和体育赛事。如需了解更多信息，请访问Gracenote.com或在LinkedIn 上关注我们。
媒体联系方式
Mark Yamada
mark.yamada@nielsen.com
