云计算与AI赋能的沉浸式媒体资源共享系统

摘要

随着媒体信息资源的快速增长和用户沉浸式体验需求的提升，现有资源共享系统在多源数据接入效率、
异构资源搜索准确性以及用户交互智能化方面仍存在响应延迟高、推荐精准度低、系统扩展性差等问题。为此，
本文引入人工智能与云计算融合机制，构建了一套面向沉浸式媒体内容的智能共享平台。该系统通过在网络边界
实施地址映射技术，实现不同网络环境下的数据请求统一接入；结合计算机视觉与分布式索引技术，提升视频与
图像资源的快速检索与精准匹配能力；引入自动化视频转码与CDN分发机制；并借助AI推荐引擎与大数据用户
画像模型，实现资源智能分发与个性化服务。实验结果表明，实验组在各种并发强度下始终维持了较低的平均响
应时间，绝大多数测试轮次响应时间在100毫秒左右，即便在200名并发用户的高负载条件下，如2025年7月2日
与7月5日的多轮实验中，其响应时间仍维持在96ms至117ms之间，显著增强了媒体资源共享平台的细节控制能力
与服务体验水平。