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视频内容理解是媒体资产管理的核心技术，涉及视觉、语音、文字等多模态信息的统一解析。传统人工编目效率低、标准不一，而多模态识别模型能将视频自动转化为带时间轴的结构化数据，实现场景、人物、语音、OCR等标签的自动抽取。然而，模型推理的算力消耗与批量任务的并发压力，成为系统落地的关键瓶颈。通过两级调度、GPU显存池化与动态Batch机制，可在保障识别精度的同时大幅提升处理吞吐，支撑媒体库、在线教育、赛事
