媒體大腦賦能媒體融合發展

徐常亮

一個個監控攝像頭將成為記者的眼睛，擴大大家觸達新聞熱點的能力。在今年兩會報道時，由新華社和阿里巴巴成立的新華智云科技有限公司通過對輿情熱點的發現，把相關的輿情熱點報道視頻化，整個過程機器自動制作，使之在很短時間內就能迅速產生，這正是新華智云目前正在力推的一個理念叫MGC。隨著智能時代的到來，萬物皆媒時代，MGC會成為主流。

MGC指的是機器生產內容，這方面對傳統主流媒體機構而言有獨特優勢，傳統主流媒體更有優勢接觸到這些數據，只要在人工智能大數據的相關技術上予以跟進，就可以將內容生產自動化、流水線化，大大提高新聞線索的發現和生產。

不管是國內，還是海外媒體，都對新華社這樣的舉措非常肯定。新華智云今天所做的事情也不僅僅服務于新華社，新華社希望讓新華智云這家公司，在探索過程中沉淀下技術、經驗，和全國的媒體機構進行分享。

一、媒體大腦的1.0到2.0

媒體大腦由新華智云獨立研發，致力于用業界領先的大數據及人工智能技術，同媒體機構和從業者一起，重新定義智能時代內容生產者的核心競爭力。去年12月，新華智云正式發布媒體大腦時，介紹了媒體大腦的各項功能，集齊了報道線索、發現態勢到整個新聞制造流程，最后到分發覆蓋，但當時我們更多是以工具或是單獨插進的能力來做，我們稱之為媒體大腦1.0階段。

媒體大腦的理念是：憑計算之力，求數據洞察，賦萬物為媒，迎智能時代。其中包含了四個要素：計算、數據、萬物和智能。計算連接數據，智能賦予萬物，在萬物皆媒的時代，萬物要成為媒體，都需要大數據和人工智能技術，這方面我們會一直深入探索。

▲媒體大腦1．0階段

▲媒體大腦2．0—— MAGIC智能生產平臺

今年6月，俄羅斯世界杯開賽當天，新華智云正式發布了媒體大腦2.0，我們將上文提到的所有功能進行整合，放到一個大平臺中，在這個平臺里，整個內容的采集、制造、分發，成為一個整體。我們在把這套平臺作為新華社智能化編輯部探索的基礎，同時也在和一些省級媒體合作，探索如何把這套平臺輸出到省級媒體，今后也可以成為區縣級融媒體中心發展的平臺基礎。

媒體大腦的重點仍在生產這條線，盡管它會覆蓋分發，但其側重點仍是生產。在內容生產領域，我們將理念提升為一條內容生產的流水線，希望通過大數據和人工智能整體在線化地提供內容生產，讓大家今后的工作更智能化、輕量化。

隨著UGC等各類自媒體的出現，主流媒體的聲音越來越弱，或者說比例越來越小，這樣智能化平臺的推出，可以給大家帶來更多的想象空間，把主流聲音加強。媒體大腦平臺不僅可以提高效率、批量生產、秒級生成，更重要的是希望受眾喜歡。

媒體大腦2.0—— MAGIC智能生產平臺，MAGIC剛好是MGC（機器生產內容）加上AI（人工智能），MAGIC平臺集中應用了媒體大腦1.0的所有功能，由一條內容生產流水線、四大智能基礎設施、五十余個智能系統構成。MAGIC平臺能夠幫助內容生產者更好地獲取和處理新聞資源，更快地發現新聞角度，生成的視頻滿足批量生產、秒級生成、受眾喜歡的要求。

二、MAGIC智能生產平臺：從數據加工到流水生產的完整閉環

媒體機構發展至今，其本身積累的數據有很多價值，只是我們把這些數據進行細分，比如世界杯每場比賽對觀眾而言可能就是一場90分鐘左右的比賽，但我們會把它切成兩秒、五秒或十秒一個片段，整場比賽會被切成500到1000個片段，進行標注，每個片段就是一個非常重要的數據。如何標注就需要智能數據工坊。世界杯只是一個例子，每一篇文章都是非常重要的數據，我們會把這篇文章里的時間、人物、地點，或它關系到的各方面，包括誰寫的、哪個機構來發布的，都是一篇文章相關聯的重要數據，通過視頻圖文等采集把它先聚攏起來，然后再進行處理。我們會做到甚至說金融級數據的處理要求，把數據質量提高到最純最有用，希望這些數據能成為今后再創造再生產的源泉，同時也會對原始的素材進行打標，一方面通過智能的能力，另一方面也會結合人工。我們需要結合人和機器的能力，一起把數據加工到極致。

在基本的數據加工處理以后，我們會用智能媒資系統做一次精加工，其中使用到內容理解、內容萃取、各類人工智能技術來使媒資的內容得到深入解釋。仍以世界杯為例，我們除了取它的畫面鏡頭，也會取它的比分鏡頭，取它的字模，把它的解說轉成文字記錄下來，今后可以做各類搜索。當有了基本的數據處理和媒資整體的加工以后，整個批量生產構造依賴于智能生產引擎。尤其對于二次創作的視頻，我們提出了一個想法就是先把原始視頻去化整為零，然后在化整為零的基礎上再化零為整，做成一個新的片子，這依賴背后整個智能生產引擎對內容模板的組建管理，對實時數據介入和最后的素材灌入整個流程進行串通。俄羅斯世界杯期間，MAGIC平臺第一次將生產流水線引入內容生產領域，31天內，機器生產的世界杯短視頻新聞達到37581條，其中最快一條耗時僅6秒。全國關于世界杯的短視頻產量大概也就6萬多條，我們占了將近60%的生產內容提供量，背后源于這套系統，對于一個3分鐘以內的視頻要求在10秒之內就能生產出來，有賴于一個非常強大的生產引擎來支撐整體的產量。

MAGIC平臺是人機協作的重要突破點，整個流程從選題開始，就會通過AI大數據分析以往的熱點，讓人的經驗作為一個補充，世界杯期間每場球開始前我們都會有預定的目標，比如今天會有一個進球集錦、紅牌集錦、黃牌集錦，這些主題在賽前都可以規劃好，當賽事發生，全部由機器發現其中的進球鏡頭，把這些鏡頭自動剪輯后再形成新的集錦，整個流程速度很快。傳統媒體可以利用自身優勢，預先設定好模板，只要拿到數據源后，人就可以很少參與或介入，讓機器直接生成內容。最后的內容產品生成以后，像本次世界杯期間，我們還有人工干預階段，比如標題怎么取，機器取標題還是非常程式化。比如，C羅進球的集錦，機器取的標題就是“C羅進球集錦”，但編輯人員會發現今天C羅進了4個球，有左腳進球、右腳進球、頭球，可以改一下標題——“讓大家領略一下C羅的全能風采，看看他的左腳右腳和頭球”。機器本身可以幫助編輯發現相關新聞點，它雖然取不出精彩的標題，但它可以告訴編輯今天進球集錦里包含了左腳、右腳、頭球進球集錦，怎么取名字讓編輯發揮一下，成為一個閉環。

本次世界杯期間，這套平臺和騰訊系、阿里系、頭條系等平臺資源打通，視頻一生產出來的1分鐘或半分鐘內就一下子分發出去，我們和今日頭條聯合做了一次進球推送，在進球后的2分鐘之內就完成了這次進球的全網推送。

比如，C羅剛出來的那個鏡頭，從物理場去抽出數據場，對鏡頭里的人物，通過人臉識別、姿態識別，包括動作識別去發現他到底是誰，也會借助球衣號碼或解說等，通過視覺、聽覺等一切可用信息去分析這個人到底是誰，然后和各網的媒資做關聯。這個其實和最開始通過交通攝像頭發現道路上的爆炸是一樣的，先期要準備相當多類似的視頻進行訓練和學習。在足球領域對一些關鍵的信息，如進球、定位球、紅黃牌，進行區分，今后在各垂直領域，可以去找到這樣的新聞點或進球事件，用機器就可以做這個事情，讓整個生產流程提速。

這套系統背后利用了物聯網、人工智能、大數據等技術。除了本身這套生產平臺以外，接下去我們也會發布區塊鏈的版權，希望從這個平臺生產出來的內容都能受到版權保護。整個內容傳播鏈路和分發平臺有配合的話，我們也可以完成用戶畫像，整個鏈路很完整，當然我們的側重點在生產這一側。

三、媒體融合：傳統媒體的智能化方向

在媒體融合發展方面，我們希望引領新聞熱點報告這個新形勢。前段時間的一個熱點新聞，江蘇昆山一個路口的砍人事件，這個事情從報道的角度可以分兩方面來看，一方面是有技術能力的時候可以做報道，另一方面其實可以往前一步，當有一輛車長時間停在路口，對交通本身是阻礙，如果再能識別出一些動作，其實可以更快地派警力到相關地方，避免發生這樣的慘案，把攝像頭新聞做到極致。攝像頭新聞這個理念最開始是我在做城市大腦的過程中提取出來的。攝像頭可以成為線索發現、第一時間報道的重要渠道。

另外，可以打造一些品牌欄目智能生產。2015年，當時我還在阿里云，我們和湖南衛視《我是歌手》做了一期節目，用AI預測誰是歌王。這方面可以進行一些嘗試，一方面可以把人工智能強力植入到欄目本身，另外一方面可以在背后用人工智能支持品牌欄目的制作，在這方面一定會有很好的合作模式等待探索。

最后，今天媒體融合發展中很重要一環還是如何把我們的基礎數據利用起來，例如在改革開放40周年的一系列報道活動中，如果能把歷史照片、歷史視頻，先通過人工智能的手段做標注，記錄好某個片段有誰的出現，或在某個場合誰說了某句話，或者可以把一些地方性的建筑抽取出來看40年間的變化。

這背后有大數據或者說算法的能力讓我們把已有的歷史資料庫挖掘出新意，就算沒有挖掘出新意至少把歷史文檔做了很好的標注。最早在發布媒體大腦時，我們希望通過媒體大腦來幫助大家在記錄歷史的時候，更好地定位歷史，標注歷史，今后更好地回顧歷史。