媒体融合的“数”与“智”

文_郑 伟

今天在此分享北大方正对媒体融合中的大数据以及人工智能应用的思考与实践。

第一，从“数字化”到“新数智化”的转型。“新”指“从新媒体出发重组生态”，一是以移动新媒体为核心，以移动新媒体为主阵地；二是新技术驱动，云计算、大数据、人工智能这些新兴技术是媒体融合最重要的驱动力，起到支撑作用；三是媒体的定位和过去不一样，要通过新产品、新服务来构建、重组一个新生态。“数”指大数据重建连接。媒体提供适合于C端或B端用户的产品，通过大数据把这些产品精准推送到用户手中，这就是大数据建立的新连接。“智”指人工智能，重塑边界。比如智能化采集生产，过去以图文为主，现在视频等新产品都需要智能化的生产工具来快速完成，一场足球赛在结束后的短短几秒钟内即可完成适合新媒体发布的内容采集、生成。智能交互技术带来新变化、新体验、新媒介，包括图象识别、人脸识别、智能语音等，万物互联使每个物体成为新媒介，人工智能技术重塑媒体边界。“化”指流程化再造。技术的应用必然会改变生产方式、生产流程，实现组织变革，打破传统纸媒、网站、新媒体的边界，通过流程优化与再造，实现共融互通。从数字化到新数智化，以新媒体为核心，运用大数据、人工智能技术来实现流程以及生产方式的再造。

第二，与应用场景紧密结合是用好大数据和人工智能技术的关键。业务诉求是什么？过去有什么样的困难？生产效率可以在哪些地方得到提高？传播如何更加精准有效？媒体需要把大数据和人工智能应用在指挥策划、新闻创作、音视频生产、内容审核、智能分发等各个环节。我们以两个例子来看如何跟应用场景紧密结合。新闻事件演化过程当中会出现新的分支和新的话题，海量数据使得整个事件的脉络难以依赖人工梳理，而对一个事件的演化做分析是媒体做深度报道必不可少的环节。

仝卓事件，明星高考作假，带来一系列反应。下图是人工智能自动生成的脉络，隐含几个约束性条件，一是连贯性，整个事件提取的关键节点一定要关联，话题之间是相关的；二是结构性，整个故事线覆盖度较广；三是覆盖面，体现新闻的多样性，来自于官方媒体、传统媒体、社交媒体、自媒体。首先，采集海量的大数据是基础条件，只有采集到丰富的数据才能对事件作出自动化抽取。其次，事件检测，在海量内容中检测一个个话题，因为事件是发展变化的。第三，数据预处理，对每个检测到的话题提取特征向量，把垃圾数据过滤掉，在时间轴里选择代表事件发展的关键节点，根据发布量快速增长和变化来判断时间节点是否为关键节点。还有子话题检测，有的子话题有价值，有的子话题没有价值，通过大数据技术和智能分析自动生成故事线和事件脉络。

传统媒体积累了大量图文资料，如何用新方式表达？AI带来全新的表达方式，比如孟晚舟事件，基于丰富的图文资料，快速把文字和图片自动生成更具表现力的短视频。

第三，中台战略和中台技术推动媒体技术架构的演进。中台是什么？中台战略的目标不是为了解决单点问题，而是提供可复用的“基础服务和能力”的整合平台，为上层业务赋能。中台是新数智化的基础理念，是新的系统架构思路和系统建设模式。

长期持续的中台能力建设，可以快速构建支撑新业务拓展的业务系统。过去我们做一个新业务要从系统架构开始，从数据库开始，从流程开始，未来的建设方式是从中台去调取，利用数据中台和AI中台提供的基础能力，快速搭建一个全新应用。大数据和人工智能技术是基础性的资源、服务和能力。中台是大数据和AI能力的最佳构建方式，也推动了媒体整体技术架构的转型和演进。通过中台不仅为当前业务赋能，也为新业务的快速构建打下基础。数据中台和AI中台的架构会带来极大的开放性，各种AI组件、数据产品都可以整合在超融合中台中，它是一个开放的平台。未来的智慧媒体要通过数据中台和AI提供架构上的支撑。

（摘自郑伟在2020中国[杭州]传媒技术生态高峰论坛上的主题演讲）