基于技术驱动的智能媒体特征分析和发展策略研究

邵 恺

（北京科技创新促进中心，北京 100142）

引言

技术是媒体发展的助推器，在技术推动下人们经历了“铅与火”“光与电”和“数与网”的不同媒体演变阶段。当下在新一代信息技术的推动下，我们亲历了传统媒体到互联网媒体再到智能媒体的过渡。从早期纸媒到互联网传播转变，众媒纷纷触网，人与内容通过网络建立连接。从互联网传播到社交媒体兴起，这个时期人与人通过社交媒体建立连接，用户不仅是信息接收者，同时扮演着信息生产者传播者角色，社交媒体满足了用户沟通、互动和参与的需求。随着5G、大数据、云计算、人工智能等新技术在媒体领域应用，为媒体智能化转型创造了条件，提供了数据、技术支撑，创造了丰富的应用场景，提供了智能垂直化应用解决方案，加速了智能媒体的到来。媒体智能化转型势在必然，这样的趋势应该如何应对，是所有媒体发展不可回避而且必须顺势而为的问题。

那么什么是智能媒体？智能媒体毋庸置疑是人工智能与媒体智能化融合的结果。它是以互联网为基础，依托智能终端、云计算、AI、大数据、物联网等新技术，实现媒体生产、分发、运营智能化，推动新闻产品创新，不断升级用户体验，从而为用户提供高效精准服务的新型媒体形态。智能媒体，不是某种单一技术，而是一个完整的体系，将人工智能技术综合应用于媒体整个流程，具备思维、感知和判断等能力，具有多维智能、核裂变式传播等特征的媒体，实现媒体主动找人、人即媒体的目标[1］，典型代表是体感智能应用、云搜索、信息定制等。人工智能赋能下媒体生产和传播流程发生颠覆性变化，成为推动媒体深入融合的重要驱动力[2］。

1 智能媒体的特征和特点

受传媒技术的影响，传播主体由专业人员转向全员参与，传播渠道由单一转向多元传播，媒体的表达方式由传统到全息呈现，媒体功能由提供信息到提供服务，媒体发展由相对独立走向融合共生。以技术驱动的智能媒体时代已经来临。

1.1 智能媒体的特征

智能媒体的特征概括起来主要有以下三个方面：

一是智能融合。智能融合是将人工智能、大数据、云计算、区块链等技术综合作用于媒体生产、传播、运营整个过程，实现信息智能采集、智能生产、智能分发、智能表达、智能把关、智能互动、智能管理等目的，提高媒体生产、分发和运营效率，起到促进媒体深度融合的作用。某一媒体就是智能融合技术的典型应用，大数据是今日头条智能推荐的基础，利用人工智能对大数据进行挖掘、聚类、分析，再通过智能算法技术对受众进行精准画像形成知识图谱，按照个人喜好行为习惯为其量身推荐个性化信息，实现信息和用户需求的相互关联与智能匹配。推动“地球村”向“地球脑”的转变[3］。平台是智能媒体融合的重要抓手，集内容、社交、信息、服务于一体，通过打通渠道、连接用户、整合资源，响应用户不同需要，促进媒体价值聚合和服务功能不断延伸。如媒体与政务服务融合、与社会民生融合、与数字化社会治理融合，对实现媒体资源共建共享，扩展媒体发展的宽度和广度具有积极意义。

二是精准服务。通过人工智能+场景+受众行为，能主动寻找目标受众，实现个性化、精准化、定制化服务。随着传感器、定位系统、算法分析等技术成熟，人工智能可以深度挖掘用户的个人信息、社会特征、历史足迹等信息，通过对用户具体身份、社会地位、行为习惯、个人喜好、所处位置、情绪波动等因素进行综合系统分析，基于特定时间地点和用户画像，为其推送与之相匹配的内容，从而实现内容传播由千人一面到千人千面，达到以用户为中心，精准传播、精准营销和精准服务的目的。如算法推荐系统技术就是基于内容特征、用户特征、环境特征三个维度变量构建推荐模型，通过相关性、环境特征、热度特征、协同性特征等分析，再加上对用户点击率、评论数、转发数、点赞数、阅读时间等阅读行为分析，实现内容与用户的精准匹配[4］。随着万物互联到来，产生庞大的数据资源，大数据将呈指数级增长，网络将人、物、信息紧密的连接在一起，人工智能以人为中心将相关数据进行有效联动，数据的价值将被充分挖掘。海量数据同时为智能媒体不断优化升级提供原料，推动智能媒体学习能力、智能化能力提升，将全面提升媒体精准服务水平。

三是交互体验。一是智能技术不断创新信息传播手段和表达形式，微博、微信、抖音等就是智能驱动下的新媒体传播平台，它们以用户为中心，让用户去制造、分享、传播和接受信息[5］。这样的智能社交传播平台融入了受众社会关系网，再加上平台主动推送功能，具有即时性、交动性、开放性、裂变式传播等特征。一个新闻事件在智能传播平台的推波助澜下，很容易演变成热点新闻事件。二是用户可以感受到新闻现场的环境和气氛，与场景中角色即时交流与互动，聆听新闻内容和转播实况，用户对内容的参与感得以提升，体验感大大加强[6］。在人工智能、大数据、云计算、虚拟技术的综合作用下，出现基于web3.0的新传播形式，信息越来越趋向还原现实，呈现可触、可感、深度沉浸等特点，新闻的真实性、现场感越来越强。随着技术的不断发展，传播智能化、沉浸化、交互式、场景化将成为常态。VR新闻就是虚拟传播典型代表，VR新闻即通过技术虚拟环境，把真实世界进行复制，让受众直击新闻现场，报道呈现全息全景立体化特点。另外，虚拟主播、聊天机器人也是媒体智能交互的一种形式，目前一些头部媒体已经把聊天机器人应用于新闻互动反馈环节，如人民日报推出的虚拟主播果果，新华社AI合成主播新小萌，表情、动作、语音等几乎达到了以假乱真的效果。

1.2 智能媒体的特点

智能媒体与与传统媒体相比，具有以下显著特点：

一是应用为王。传统媒体强调内容为王，智能媒体则是应用为王。人工智能应用覆盖媒体生产传播运营的全过程各领域，为媒体解决策采编发、产品创新、内容侵权、盈利模式等问题提供了有效路径。首先在媒体生产领域应用，智能采集、智能生产、智能分发、智能表达、智能审核已经综合应用于媒体生产各环节，不断延伸记者编辑的脚力、眼力、笔力和脑力。如人民日报利用人工智能技术，搭建iMedia、iMonitor、iNews智慧平台，辅助视频制作。iMedia具备快速智能采编功能，可以根据需求快速生产视频。iMonitor具备智能数据分析功能，可快速分析稿件传播态势。iNews发挥大数据引擎作用，实现新闻内容的智能分类和汇聚，实现快速筛选素材和分发功能。在产品创新应用方面：传感器新闻、虚拟主播、机器人新闻、数据新闻等应用创新了新闻的表现表达形式。未来人工智能、3D感知技术、虚拟技术等综合运用，将构建新的符号、传播场景和社会环境，如元宇宙。届时媒介也会出现时间偏向、空间偏向、感官偏向、场景偏向特点，智能化时代新闻新产品不断推陈出新，会不断满足用户需求，丰富用户的视觉、感官体验。在媒体版权保护应用方面：人工智能加速了全程、全息、全员、全效媒体的到来，推动媒体全员参与、全息在线、全过程留痕、媒体效应全面化，使得新闻生产传播更加智能化和透明化。再加上区块链技术不可篡改、分布式存储、去中心化特点为媒体内容审溯源、确权提供了技术支撑，有利于辅助媒体内容监管，增加媒体内容的真实、客观、公正、可靠性。在盈利模式创新应用方面，传统媒体盈利主要靠政府补贴、广告、出版等盈利方式，新媒体时代营商模式多元多样，推出付费应用程序，如，数字电视则开始向付费模式推进，喜马拉雅FM 开启知识信息付费的商业模式。从“看”到“用”不仅仅是付费的转变，更是从内容向应用、业务的升级，开启新闻+政务服务商务的新运营模式。

二是技术驱动。智能媒体是技术驱动下媒体的智能化转型，与传统媒体靠人工生产信息相比，智能媒体主要靠技术驱动，通过智能核心技术实现信息自动聚类、人机协同生产、精准推送。现代技术并不是单一技术的实践或元器件，而是多种技术手段组合集成的技术体[7］。互联网技术、移动终端技术、人工智能技术为智能媒体发展提供了软硬件支撑。互联网技术将“人—机—物”三者连接，彼此间被链接、被发现、被利用、被整合[8］。产生以人为中心的大量数据，推动媒体数字化转型，为媒体智能化学习提供了原料；移动终端技术的成熟意味着万物互联、万物皆媒为时不远，移动终端得到大量普及应用，可穿戴技术和智能传感器将推动着全连接智能社会到来，让任何人在任何时间和任何地点下可获取任何想关注的信息，信息传播实现从互联网的聚变到移动传播裂变，为智能媒体发展提供了新的信息生态圈；人工智能技术的算法、算力直接决定着媒体智能化程度，得益于智能算法、感知智能、语音识别、虚拟技术、人脸识别、推荐引擎等智能技术突破性发展，让人工智能更智能更人性化，成为构建智能媒体的重要技术支撑。如，数字化的虚拟性（AR/VR）将“真实的虚拟”发展为“虚拟的真实”，营造了真实与虚拟共生相融的环境，虚拟现实设备给人们带来了感知世界的新方式。未来随着5G、大数据、人工智能等技术成熟，基于类脑智能、脑机接口等技术的创新应用，人机共生的媒体融合局面指日可待。

三是可实现精准分发私人定制。智能媒体信息采集方式多元、维度多样，包括人工采集、媒体智能系统采集、传感器采集、可穿戴采集等，为精准分析用户、场景、产品传播情况提供数据支撑。智能媒体传播分析能够精准掌握每篇文章的传播率、到达率、阅读率，精确地记录什么人、在什么时间、看了什么文章，并且将阅读时长、阅读停留点一同记录，这些数据对精准分析用户阅读兴趣大有裨益。新闻传播分析不仅可以辅助评判稿件质量，促进优化新闻内容生产，更有利于实现信息精准推送，提高分发效率，满足用户个性化需求。在5G、人工智能、大数据的作用下算法推荐技术日臻成熟，为实现精准分发创造了条件。随着智能穿戴设备的普及，传感器采集成熟应用，智能采集将扩张信息采集的边界，届时人的行为数据将被实时记录，大量的数据将客观反映出个体的行为轨迹、个体与社会的关系，以及个体的生理、心理状态，勾勒出较为成熟的人物知识图谱，并基于人的场景以及情感需求，精准推送信息，满足个性化需求。此外，媒体生产智能化解放了生产力，为私人定制内容提供技术支持。随着智能媒体生产力的提升，未来私人定制化生产将成常态，如果说大众传媒时代满足的是头部用户需求，那么智能媒体到来将全面覆盖长尾需求。

2 智能媒体发展存在的问题和对策思考

当前人工智能技术已综合赋能媒体，渗透到新闻领域包括信息采集、生产、审核、分发、互动等各环节，智能生产已经颠覆了媒体生产模式，改变了新闻生产格局和传媒生态。给人们带来了更便捷、更精准、更人性的服务和应用，实现了信息无时不在、无处不在、无人不用，形成了开放、共享、和谐的全新状态。同时，智能媒体也存在一定的隐忧。

2.1 内容管理问题

传统媒体内容由记者采访撰写后，要经过严格审核、层层把关，确保内容方向正确，内容真实、准确，才得以公开传播。智能媒体环境下内容把关环节存在较大漏洞，如把关主体泛化、把关作用弱化、把关程序简化、把关标准不一等问题。新媒体视域下内容生产往往以快和量取胜，而不是以质取胜，导致内容失真风险、内容导向风险、内容偏见风险、内容侵权风险、内容“黑箱”等风险增加[9］。同时，网络信息参差不齐，表现出功利化、娱乐化、趣味化、信息茧房等特点，潜藏劣币驱良币风险。自主意识和价值选择等主体能动性有被蚕食的风险[10］。

首先，严格把控内容安全关，采用人机协同把关方式，坚持守正创新。强化智能媒体设计者、运用者的主体责任意识，在坚持专业意识、质量标准的同时，要树立阵地意识和底线意识，把守正创新放在第一位。发挥主流价值引领作用[11］。采用以智能把关为主人工把关为辅的把关机制，在智能把关中要运用正确价值观和主流意识形态来驯化算法，让智能把关从根本上规避价值风险和伦理困境。同时，加强人工审核力度，采编人员的专业能力，应能够精准把握内容的真伪和价值风险。只有确保智能把关和人工把关双管齐下，才能更好地服务新闻业，推动媒体发挥正确的舆论导向作用。

其次，媒体平台根据自身定位需求，定向聚合内容，提升平台内容质量。内容聚合是媒体平台的一项重要技术，如果方向不清、多元采集、全网抓取，就会出现数据泛化、重点不突出、特色不鲜明等问题。定向聚合是解决这一问题的有效办法，在法律规定范围内，与信源方达成产权协议，实行内容定向抓取。并对抓取的内容进行格式化入库处理，通过去重、清洗、分类，把无序的信息进行有序化处理，为后续的存储和使用提供方便。

另外，构建科学的算法推荐体系，强化信息供给侧改革，破解信息茧房效应。茧房效应是算法为迎合用户喜好，不停推送与其兴趣相投的信息，导致受众认知结构、意识形态固化。应从优化算法设计着手，打造多维度的算法模型，扩宽算法的维度，提升算法的透明度，避免算法被资本利用，提升算法的纠错能力，管好用好算法。更要注重突出算法的公共属性和价值蕴含，让算法在媒体领域发挥更大正向价值。

2.2 媒体管理问题

智能媒体视域下，媒体形态更加多样，传播平台更加开放、传播内容更加丰富、传播速度更加快捷、传播影响更加深远，潜在风险也大大增加，比如，安全隐患、个人隐私泄露、信息杂乱冗余等，对媒体管理提出挑战。传统以人为主的管理显然已不合时宜，技术驱动下的智能管理，是智媒管理的重要手段，媒体应充分运用智能技术带来管理的红利。

首先，在完善智能媒体服务管理方面，助力媒体管理由“被管”向自我管理、相互管理升级。通过强化法律制度保障、规范管理流程、实行实名制、加强智能化监控追踪等手段，促使受众自觉遵守各项规定，增强受众主体责任意识，进行自我管理。从而推动智能媒体由被管到自我管理、相互管理转型，提高政府监管效能。

其次，在媒体资源管理方面，打造智能化媒体资源管理平台。利用人工智能技术将长年积累的历史数据进行汇总收集整理，对文字、视频、音频、图像等进行统一规范管理，提升数据处理能力，对非结构化数据结构化处理、精细化管理，可有效防止媒体资源流失，实现媒体资源由粗放管理到有序管理的转变，有利于推动媒体资源开放、共享，提高媒体资源利用率。

另外，在媒体安全管理方面，实行监测、预防、响应、修复多管齐下闭环管理。通过人工智能技术实时动态监测及时发现安全威胁，对安全事件作出及时响应，阻断外部入侵攻击，并及时进行漏洞修复、溯源，调整安全策略，起到有效防御外部威胁的作用。

2.3 采编人员问题

智能媒体时代，平台开放、信息共创、资源共享，为采编人员带来了机遇，同时也产生了不少烦恼。如，当下智能编辑软件所见即所得，大大降低了信息制作门槛，如在第三方平台上人人各展其能，有些内容制作水平非常专业，信息保持源源不断的连续输出，拥有大量粉丝，甚至很多个人账号粉丝数影响力超过媒体，让媒体情何以堪。另外，智能技术当下，很多采编人员依然沿用老一套采写方法。靠人工找信息源、选题、素材，面对海量数据资源，采编人员在搜集信源时，一条条的点击查看信息显然不现实。在做行业报道时，传统记者还采用老方法，通过采访行业专家形式了解行业信息，与行业专家一对一采访要花很长时间，往往做一篇行业报道耗时耗力还缺乏时效性。综合来看很多问题都需要智能思维、智能技术来解决。

首先，转变采写理念，重视对智能技术的运用，发挥人工智能在新闻采写中效能。传统采编技术已经不能满足采编工作需要[12］。而一些采编人员思维理念一直停留在纸媒时代，采编人员应主动参与到人机协同生产中来，一些重复性劳动尽量让智能技术取代，减轻工作量，让采编人员从事一些深度分析、思考、创作的内容，发挥智能+人脑的综合优势，推动媒体生产力和创新力提升。

其次，打造复合型全媒体人才，形成媒体竞争的核心优势。智能媒体背景下对采编人员要求比传统媒体更高，不仅要具备新闻专业知识，还要会运用智能采编系统、掌握大数据分析能力、熟悉视频操作等，一专多能是全媒体人才典型特征。所以采编人员要与时俱进，掌握各种采编智能应用，积极融入到人机协同创作中来。如，采编人员在做行业新闻时，凭借智能媒体平台将专业人士意见进行整合，对辅助采编人员快速了解专家核心观点、把握行业重点具有积极帮助；智能机器人快速写稿，已成为辅助采编人员内容创作的重要力量。

另外，创新组织生产运营模式，打造一支灵活性高、机动性强的创新团队。我们说智能媒体不是单一技术，而是完整的体系，针对某一个智能应用产品，往往需要跨部门解决技术、设计、采编、运营等问题，因此需要多部门协同。很多媒体实行项目制，根据项目需求从不同部门抽调人员组建虚拟团队。如纽约时报采用“灵活嵌入式”的组织模式，即编辑部牵头成立嵌入式团队，团队人员包括内容编辑、产品设计、数据分析、开发人员、情报人员、研究人员、图片处理、视频制作等不同技能的人员，按照项目制运行，嵌入不同的项目团队，进行联合集中攻坚，以提升团队创新力和执行力。

3 结语

随着5G、人工智能、大数据、云计算、区块链等新技术综合作用于媒体，传媒业将全面进入智能化、数据化、移动化、平台化的智能媒体时代，人们也真正进入“Always on”的世界，开启全面连接，共建共享的新征程。未来随着类脑智能、脑机接口、元宇宙等新技术成熟，人工智能将掀起新一轮发展浪潮，面对新形势新变化，谁用智能化引领创新，谁将掌握这场变革的主动权。媒体唯有顺应智媒潮流，全面了解智媒特点，精准掌握智媒技术密码，有效规避技术风险，不断创新服务模式，持续升级用户体验，将人工智能综合应用于媒体生产、传播、运营、服务等全过程各环节，让智能技术引领媒体未来发展，方能把握先机、抢占优势、赢得主动。