新聞中心
核心要點：
從中央到行業，主流媒體智能化發展全面提上議程！
發力智能編輯部，總臺等主流媒體引入AI等技術
助力實現盈利模式多元化，防止“信息窄化”出現
今年以來，在重大會議或主題宣傳上，關于媒體智能化的發展得到了廣泛的關注。
智能播報上，2021年全國兩會期間，新華社新媒體中心與搜狗公司聯合推出升級版的AI合成主播雅妮并帶來跨場景沉浸式報道。
智能采訪上，2021年全國兩會，中央廣播電視總臺央視網推出了兩會特別節目“C+ 真探”，總臺數字虛擬小編小C首次亮相，與全國人大代表們遠程連線采訪。
2021年全國兩會期間，山東廣電運用AI、MGC等技術，巧用短視頻、H5、交互3D影像、交互海報等形式，多角度、立體式傳播兩會內容。
2020東京奧運會上，中央廣播電視總臺技術局試驗、研發、設計出了一套移動云采編、移動云制作系統。在今年特殊的環境下，通過這個系統以移動筆記本的方式，或者手機、平板電腦的方式進行遠程（工作），在任何時間、任何地點下可以移動制作。
可以說，隨著5G、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能等信息技術的蓬勃發展，智能化在主流媒體深度融合的過程中扮演著越來越重要的作用，并助力平臺漸趨智能化，形成新的媒體業態。
01.從中央到行業，主流媒體智能化發展全面提上議程!
無論是從中央層面還是廣電行業來說，政策的加碼賦能，都在助力媒體走向智能化發展之路。
從中央層面來說：
一方面，2019年3月16日出版的第6期《求是》雜志發表了中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席習近平的重要文章《加快推動媒體融合發展 構建全媒體傳播格局》。關于媒體智能化，該文章提到：
從全球范圍看，媒體智能化進入快速發展階段。我們要增強緊迫感和使命感，推動關鍵核心技術自主創新不斷實現突破，探索將人工智能運用在新聞采集、生產、分發、接收、反饋中，用主流價值導向駕馭“算法”，全面提高輿論引導能力。
另一方面，2020年9月，中共中央辦公廳 國務院辦公廳印發《關于加快推進媒體深度融合發展的意見》。關于技術的運用，該意見提到：
要以先進技術引領驅動融合發展，用好5G、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能等信息技術革命成果，加強新技術在新聞傳播領域的前瞻性研究和應用，推動關鍵核心技術自主創新。
從廣電行業發展來看：
2019年，國家廣播電視總局正式發布了《廣播電視人工智能應用白皮書（2018）》，以加強人工智能技術在廣播電視行業應用的引導與規范，更好地推動人工智能與廣播電視行業的融合發展。該白皮書提到，選題策劃、媒資管理、生產制作、分發傳輸、運營管理、智能終端、監測監管、服務評價、運行維護、網絡安全10個是目前落地最多的主要應用場景。
2020年11月，國家廣播電視總局印發《關于加快推進廣播電視媒體深度融合發展的意見》。該意見用一個篇章、四條具體意見強調了廣播電視媒體融合要強化先進技術創新引領，如加快大數據創新應用、提升核心技術能力、保持對新技術的戰略主動等。
總局之外，日前北京廣電局剛剛發布的《關于加快推進北京市廣播電視媒體深度融合發展的三年行動計劃（2021-2023）》中也曾提到：
打造“智能編輯部”，將人工智能引入“采編播審存”等環節，實現全流程智能化。
此外，從2017年新華社發布中國首個媒體人工智能平臺“媒體大腦”，到總臺“人工智能編輯部”高效運用，再到蘇州廣電的智能化技術支撐平臺，AI等技術正加速在媒體行業深度融合和落地應用，推動傳媒行業從數字化、網絡化向智能化加速發展。
02.發力智能編輯部，總臺等主流媒體引入AI等技術
隨著媒體融合向縱深發展，越來越多的主流媒體開始有計劃、有步驟地引入人工智能、大數據、云計算等先進技術。以中央廣播電視總臺、新華社等官媒，還有SMG融媒體中心、蘇州廣電等地方媒體為例來說，AI、大數據、云計算等技術當前已被應用到廣播電視各應用環節，形成一套較為完善的應用生態。
總臺：依托人工智能編輯部，構建媒體+AI生態
總臺推出“人工智能編輯部”，以視聽為特色，依托人工智能技術對總臺的優勢資源進行智能化開發，旨在盤活海量歷史視頻資源，打造獨具總臺“智造”特色創新產品。
其中，“智曉”能夠對熱點事件的傳播強度、趨勢、效果進行實時可視化呈現，幫助編輯快速判斷選題、緊跟輿論熱點；“智能采訪本”可協助記者將錄音實時轉化成文字，正確率高達90%以上，而“智能翻譯”已經能夠實現多種語言包括粵語的轉換；“智能剪輯”能夠根據需求從視頻庫中找出相應素材，然后根據攝影學原理和編輯學準則高效快捷地生成視頻，其速度比普通剪輯師要快20倍。
據了解，目前編輯部逐步形成集智能策劃、智能采集、智能生產、智能運營、智能審核“五智”于一體的人工智能集成服務平臺，構建全媒體傳播體系的“智慧中樞”，為用戶和編輯人員提供智能化的多場景服務。
新華社：多角度、全方位發力智能化媒體之路
2017年，新華社通過“媒體大腦”生產了第一條MGC（機器生產內容）視頻新聞；
2018年兩會，升級版的“媒體大腦”推出了9期數據可視化視頻產品；
2018年11月，首屆中國國際進口博覽會上，新華社首次將現場云與媒體大腦“智能生產平臺”相結合進行新聞產品智能化生產，開幕不久便產出390多條短視頻，僅在新華社客戶端發布的視頻瀏覽量就接近2000萬。在那次進博會上，新華社聯合13家媒體，運用“現場云”移動采編平臺，讓媒體記者邊走邊拍邊發。據悉，這是媒體智能化真正意義上的現場秀。
2019年12月12日，新華社首個智能化編輯部正式建成并投入使用，開啟了一場新聞生產與傳播的智慧革命。
此后，新華社啟用了名為MAGIC智能生產平臺，通過視覺、語音、自然語言等多方位的智能，對稿件和資料進行處理，并憑借AI的價值判斷、智能標簽整合，快速生成有看點的短視頻片段，批量生產主題聚合類視頻。而在今年的全國兩會現場，新華社智能化編輯部更是推出全球首個 5G 沉浸式多地跨屏訪談、新立方智能化演播室、升級版 AI 合成主播等，創意新穎、科技感十足。
SMG融媒體中心：用AI技術打造年輕的新聞融媒體IP
SMG則是持續聚焦智能技術賦能試聽節目制播全流程，以虛擬主播為例來說：
2020年11月，SMG融媒體中心推出的虛擬二次元新聞主播“申?雅”，她是上海廣播電視臺運用實時光學式動作捕捉和增強現實跟蹤兩大技術，并通過5G加持，創造出來的虛擬新聞主播。“申?雅”在短時間內獲得4萬粉絲喜愛，多條視頻瀏覽量超過10萬、視頻總瀏覽量近120萬、評論互動量過萬、動態總瀏覽量過百萬。
蘇州廣電：打造一體化智能化技術支撐平臺
蘇州廣電曾自主研發支撐全媒體新聞平臺的“SBS媒體云”系統，有序構建互聯互通的全媒體生產平臺，還曾研發了全國首家自主研發工業機器人系統演播室應用、以及全國首家常態化應用人臉識別媒資視頻素材等。早在2015年，蘇州市廣播電視總臺就啟動了技術中臺和數據中臺的建設工作，現如今已通過人工智能和大數據技術在新聞制作與傳播中的應用，打造了一體化智能化技術支撐平臺。
據了解，數據中臺可以通過對媒體行業的用戶數據、媒體數據資源進行深度挖掘、分析和理解，通過建設內容數據服務、傳播數據服務、用戶數據服務等模塊，為融媒體業務提供輿情感知服務、傳播影響力分析、用戶畫像和智能策劃支撐等。同時，據悉蘇州廣電還擁有新媒體技術百人自主研發團隊，并在視音頻內容生產、多終端傳播、海量內容資源等領域具備深厚優勢。
總之，隨著AI、5G、超高清等技術引領的媒體變革到來，媒體行業迎來轉型升級的黃金期。移動化、泛媒化、視頻化、平臺化發展態勢凸顯，智能化發展也正在成為主流媒體推進深度融合的關鍵操作之一。
03.助力實現盈利模式多元化，防止“信息窄化”出現
在技術驅動下，當前媒體融合發展已進入媒體智能化化發展的全新階段。尤其是2020年新冠肺炎疫情以來，媒體領域出現重要變化，疫情防控既為媒體智能化創新提出了新命題，也為后疫情時代智媒創新提出了新方向，催化了“智媒＋行業”的強力出圈態勢。
展望未來，媒體智能化的發展或將體現在以下三個方面：
1、智媒+的破圈態勢將愈發明顯。后疫情時代的到來，主流媒體與各行各業的聯系日益緊密，“智媒＋垂直行業”加速融合發展趨勢愈加明顯，企業生態化運營成為傳媒業發展的新趨勢與必然選擇。
2、人機交互將成為新的創新焦點。從文字、圖片再到視頻、短視頻，現如今AI不但能獨立完成結構化寫作，還在財經、體育等領域實現了自動化新聞生產、語音播報和講解，助力主流媒體提高內容生產效率。未來，虛擬主播、數字機器人等將有望在重點環節產品應用中得到快速發展。
3、助力主流媒體實現盈利模式多元化。隨著大數據等技術的日漸成熟，未來主流媒體的盈利模式一定會更加多元化。從單一的廣告向信息收費、廣告、電商服務、多元服務等綜合性盈利模式轉變，媒體智能化的盈利模式會更加健康，也會更加可持續。
同時，在以上四大趨勢以外，“智能”也并不是“萬能”。筆者認為還有以下兩個方面需要注意：
一方面是嚴格規范審查制度，把控新聞的真實性。隨著技術的發展，基于AI換臉、語音合成、視頻生產和剪輯等技術，大大降低制作虛假新聞和謠言的成本，增加了甄別、核查工作的復雜程度，使得“眼見為實”也變得“不靠譜”了。因此，主流媒體要嚴格規范審查制度，確保新聞的真實性不受質疑。
另一方面是不被算法掌控，防止“信息窄化”出現。以往，新聞編輯在選擇新聞時會綜合考慮用戶的“應知”“欲知”“未知”，如今依靠用戶精準畫像，在推送信息時則凸顯了“欲知”的因素。依據算法對信息作出排序和推薦，過于迎合用戶的偏好和價值取向，可能導致“信息窄化”的出現。
不過好在這一問題正在受到國家的高度重視，并將之付諸行動，有望得到解決。如近期國家互聯網信息辦公室就《互聯網信息服務算法推薦管理規定（征求意見稿）》公開征求意見。征求意見稿提出：
算法推薦服務提供者應當向用戶提供不針對其個人特征的選項，或者向用戶提供便捷的關閉算法推薦服務的選項。用戶選擇關閉算法推薦服務的，算法推薦服務提供者應當立即停止提供相關服務。
總之，媒體漸趨智能化已是大勢所趨。梳理近年來媒體融合轉型的歷程可知，傳播力的塑造和提升必須放在技術的變革中重新思考。回望過去，媒體產業的變革何其巨大，紙媒、PC互聯網的起落不過短短十幾年；展望未來，人工智能等新技術必然會成為改變經生活等方方面面的通用技術，而對轉型中的媒體而言，加快AI等新技術的媒體應用也是深度融合轉型的不二選擇。