互聯網平臺大數據與智能媒介傳播
——以騰訊、百度等為例

文/馬 寧

伴隨信息傳播技術的快速發展與普及應用，中國的互聯網產業和媒介融合探索已經成為全球信息化進程中引人矚目的熱點和范例。根據第44次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2019年6月，我國網民規模達8.54億，使用手機上網的比例高達99.1%；即時通信用戶突破8.25億，與媒介使用相關的網絡視頻用戶7.59億、網絡新聞用戶6.86億；此外，網絡支付用戶規模達6.33億。目前以移動互聯、社交媒體、信息消費為主要應用，以騰訊、百度、阿里、字節跳動為主要平臺的互聯網產業日趨成熟，網民媒介使用及消費數據的海量生成與合理運用成為信息社會發展變革的時代機遇和現實挑戰——大數據與人工智能的有效融合、互聯網平臺大數據的創新應用以及智能媒介傳播的合理發展，逐漸成為新時代傳媒行業把握機遇、應對挑戰的可行之道，而騰訊、百度等在大數據與人工智能領域頗具領先優勢的互聯網平臺，其解決之道尤為值得借鑒。

大數據與人工智能的融合

順應時代的大數據與4V特征。大數據技術是近年來隨著移動互聯網、社交媒體和視聽傳播在全球范圍的廣泛發展，由云計算、非結構化數據、分布式計算、數據可視化等應用創新發展而來的。國際數據公司IDC等業界實踐者聯合提出的4V模型，是對大數據進行定義和評判的流行標準：相較于以往的數據收集、存儲、挖掘和應用，大數據發展應當符合4V的標準與特征，即規模（Volume）大、類型（Variety）多、流轉（Velocity）快、價值（Value）高。

聯合國資料顯示，全球互聯網流量累計達到1EB（即10億GB或1000PB）的時間在2001年需要一年，而到了2013年則僅需一天——彼時，移動互聯網、社交媒體和網絡視頻的迅速普及，讓大數據的概念應運而生。騰訊、百度、字節跳動等主流互聯網平臺，在運用微信、愛奇藝、抖音等日活躍用戶達數億級的移動應用推廣移動化、社交化、視頻化的進程中，面對與日俱增的PB級海量數據，都在不斷探索各自的大數據解決之道——大數據運用得好，帶來的將是創新發展機遇；反之，則可能是數據挑戰和發展危機。

歷久彌新的人工智能與協同驅動。人工智能技術發端于20世紀50年代的自動化浪潮，近十年來伴隨著工業化與信息化的深度融合以及“互聯網+”、物聯網的發展應用而倍受關注。回溯學術史，人工智能起源于1956年的達特茅斯會議，而中國電子學會計算機學會（中國計算機學會的前身）1977年7月在吉林大學召開的“計算機科學暑期討論會”是國內第一次大規模系統討論人工智能的大會。綜合斯坦福大學2017年起連續發布的AI Index報告和長江商學院聯合武漢大學發布的《中國人工智能指數報告》，通過硬件、算力、算法、大數據的協同驅動，中國人工智能的研究者和實踐者已經成為推動全球人工智能發展的重要力量。

從應用發展的角度，艾瑞咨詢匯總了業界實踐對人工智能的定義：“廣義的人工智能指通過計算機實現人的頭腦思維所產生的效果，是對能夠從環境中獲取感知并執行行動的智能體的描述和構建”“相對狹義的人工智能包括人工智能產業（包含技術、算法、應用等多方面的價值體系）、人工智能技術（包括凡是使用機器幫助、代替甚至部分超越人類實現認知、識別、分析、決策等功能）”。

大勢所趨的大數據與人工智能融合發展。近年來政產學研用的協同創新實踐證明，大數據與人工智能的融合發展是相輔相成的，大數據為人工智能提供信息來源與發展動力，而人工智能可以為大數據探索解決之道與應用路徑——在政策層面，我國在2015年和2017年相繼發布《促進大數據發展行動綱要》《新一代人工智能發展規劃》等重要指導性文件；在應用層面，阿里和騰訊主推“智能+”、產業互聯網等戰略規劃與布局，百度則通過全球領先的AI開放平臺為適宜行業提供定制化的人工智能服務與解決方案。

放眼全球，大數據與人工智能的融合已進入為更多行業賦能升級的應用階段。從語音、圖像、視頻和文字等自然語言的識別與處理，到數據智能、機器學習、知識圖譜等探索應用與行業解決方案的不斷創新，大數據與人工智能的聯系日益緊密。無論是Google DeepMind的AlphaGo還是OpenAI Five的機器人戰隊，從2C（To Customer，面向消費者）領域到2B（To Business，面向商業群體）行業，順應時代趨勢的大數據與人工智能，其融合創新的發展前景廣闊。

在信息社會這一關鍵變革的進程中，擁有數據優勢和技術積累的主流互聯網平臺，從國內的BAT（百度、阿里、騰訊）和新興的TMD（頭條、美團、滴滴）到國外的FAANG（Facebook、Amazon、Apple、Netflix、Google），對各行各業應用大數據與人工智能正產生著愈發重要的影響。

互聯網平臺的大數據創新

與時俱進的互聯網平臺與優勢積累。從PC互聯網到移動互聯網，從門戶、搜索引擎到社交媒體，再到未來已來的物聯網以及當下熱門的大數據和人工智能，信息傳播技術的發展是循序漸進的，而國內外主流互聯網平臺對最新技術成果的應用探索也是承前啟后的。騰訊、百度在國內能夠擁有數億級活躍用戶，不僅獲取了領先的數據優勢和持續的技術積累，更在時代變革中掌握了主動性與話語權。

值得關注的是，主流互聯網平臺的大數據解決之道與歷久彌新的人工智能升級發展不謀而合，而互聯網平臺自身的媒介屬性以及面向新聞資訊內容與信息消費內容的差異化傳播，讓智能媒介傳播的出現與創新探索日益引發關注。例如，在新聞信息服務、內容創作生產、創意設計服務、品牌營銷傳播等細分領域，從“互聯網+”到“智能+”、從面向2C的消費互聯網到側重2B的產業互聯網，典型應用案例接踵而至——互聯網平臺級企業聯合傳媒行業相繼推出面向智能媒介傳播的大數據與人工智能解決方案，新華社聯合搜狗發布的AI主播和媒體大腦MAGIC平臺、京東“莎士比亞”和阿里“鹿班”等智能創意傳播應用、騰訊智慧營銷TencentIn和藍色光標借鑒百度AI等自主研發的“小藍機器人家族”，在學界和業界都引發了廣泛熱議。

從2C向2B轉型的騰訊大數據應用。2016年是大數據在我國快速發展并與人工智能的融合創新漸成趨勢的關鍵年份，艾瑞咨詢在當時發布的《中國數據驅動型互聯網企業大數據產品研究報告》中指出，能夠有效構建自有大數據系統的互聯網平臺如騰訊和百度，在人工智能和大數據融合的發展進程中已取得領先。2018年，騰訊在對企業組織架構進行重大調整的同時，再次強調從面向2C的消費互聯網轉型為側重2B的產業互聯網——這一戰略升級是騰訊對消費互聯網增長紅利愈發有限的反應，更是大數據與人工智能的融合應用更適合于教育、零售、醫療、出行、制造等垂直行業的現實寫照。

從智能媒介傳播的角度來看，騰訊作為即時通信、新聞資訊、社交媒體、網絡視頻、娛樂休閑等多種平臺于一體的服務提供商，擁有完整的移動互聯和社交網絡矩陣；騰訊如今坐擁月活躍賬戶6.5億的QQ和月活躍賬戶11.5億的微信，不僅面向數億的消費者，更能夠賦能百萬甚至千萬量級的企業用戶。早在2016年就已實現日接入1.8PB、日掃描16.5PB數據的騰訊，不僅能在每日PB量級的數據中實現有效的ID識別、用戶畫像和行為洞察，還可以通過QQ、微信、騰訊新聞、QQ音樂、騰訊視頻等多個移動APP覆蓋用戶的全場景切換，更能夠基于騰訊打造的大數據管理平臺DMP實現跨平臺、多場景的數據整合與分析，并面向騰訊平臺內外實施開放接入和數據共享。

從搜索向ABC+X拓展的百度大數據。崛起于PC互聯網和門戶時代的百度，在國內普及了Google在全球引領的搜索引擎業務模式，并獲得巨大的市場成功和商業價值。然而在移動化、社交化浪潮的沖擊下，百度的傳統業務轉型曾舉步維艱。因此，相對于騰訊、阿里、字節跳動等業務主導型的互聯網平臺企業，以技術主導的百度積極把握大數據與人工智能融合的歷史機遇，以搜索平臺積累的海量數據為基礎、以技術文化主導的創新精神為動力，從搜索業務主動拓展至融合了AI人工智能、Big Data大數據、Cloud Computing云計算與垂直行業應用（以工業、零售、醫療、政務、教育、傳媒等為主）的ABC+X模式。

百度作為國內領先的搜索引擎平臺，本身已是Web2.0時代媒介傳播的主干樞紐與服務提供商，長期主導著知識、資訊、生活類信息和商業服務信息的內容呈現與流量走向。百度還通過百家號、愛奇藝、貼吧、百科等內容平臺，融合專業內容生產與用戶內容生產的模式，輔以大數據與人工智能技術實現圖文、視聽等多媒體數據的獲取、識別、分析和信息流傳播。更為重要的是，百度充分發揮技術優勢，以ABC+X拓展為主線打造了百度AI等為行業賦能的平臺級解決方案——以面向傳媒行業的服務為例，百度AI平臺能夠為智能媒介傳播的實現提供圖像語音文字等內容的識別與審核、視頻內容分析與審核以及AR/VR視聽呈現、自然語言處理和知識圖譜構建、智能創作與互動傳播等融合大數據與人工智能創新成果的工具和示范案例。

智能媒介傳播的發展趨勢

智能媒介傳播的大數據應用之惑。傳媒行業在互聯網平臺的大數據與人工智能融合中扮演了特殊的角色，兩者既有相互賦能、共同發展的關系，也存在著對內容、用戶、渠道、營銷等資源的競爭關系。傳媒行業與互聯網平臺以智能媒介傳播為理想目標的大數據應用，因此需要思考并解決一系列的現實問題。

在移動互聯網和社交媒體普及前的大眾傳播時代，傳統媒體是信息傳播網絡中重要的節點，憑借新聞專業主義與采編模式構建的專業生產內容（PGC，Professional Generated Content）體系，傳統媒體不僅獲取了穩定的受眾群體更成為信息交換的關鍵樞紐。例如，彼時的企業營銷就是通過各類商業資源置換如廣告、公關等形式獲取傳統媒體固定、有限的版面或時段，以借助媒體掌控的信息節點觸及潛在的目標受眾。

而移動互聯網和社交媒體的發展，解構了傳統的信息傳播網絡。形式多樣的新媒體，尤其是以用戶生產內容（UGC，User Generated Content）為關鍵特征的自媒體，不僅加速了傳統媒體的媒介融合變局，更帶來全新的傳播主體和信息交換關系。傳統媒體的受眾升級為新興媒體的用戶，移動互聯和社交網絡引導著去中心化、碎片化的信息消費行為，一方面持續產生著海量、多樣的數據尤其是圖片、音頻、視頻等非結構化數據，另一方面也為媒介傳播帶來機遇與挑戰并存的問題——大數據重構的傳播網絡中，如何探尋或者成為新型的有效信息節點？與此同時，意欲繼續扮演信息網絡樞紐角色的傳統媒體，也在媒介融合的變局中不斷思考并嘗試解決大數據增長帶來的新問題：如何獲取并利用互聯網平臺的海量數據、如何以更優的投入產出去探索大數據解決之道的合理路徑？以及，如何通過大數據實現以AI輔助的內容生產、創意設計、關系互動、內容分發、整合營銷等為代表的智能媒介傳播？

智能媒介傳播的大數據探索之道。針對前述問題，傳媒行業應對挑戰、把握機遇的探索首先需要明確的是，爆炸式增長的海量數據如果按照大數據4V特征的規模大、類型多、流轉快、價值高等標準進行篩選，哪些數據能夠為傳媒行業的發展賦能并適用于面向AI輔助實現的智能媒介傳播。

媒體大數據和智媒體等新興概念因此應運而生。媒體大數據是大數據在相關行業普及應用的重要分支，從大眾媒體和新聞專業主義的視角來看，特指大數據在內容生產和分發層面帶來的創新變革，并演繹為數據新聞、信息可視化等形態；從商業媒體和內容消費主義的視角，媒體大數據特指信息化轉型與媒介融合創新過程中，媒體利用數字化、移動化、社交化實現的內容傳播類細胞式的增殖以及由此引發的數據智能驅動的營銷增值。

智媒體的出現與智能媒介傳播的實現，正是以媒體大數據的發展為基礎。在大數據來臨前，媒體數據主要包括發行量、訂閱量、收視率、點擊量等；如今，拓展為用戶數據、終端數據、非結構化數據、場景數據、共享數據等種類繁多、持續增長的海量數據。這些符合4V特征的媒體大數據帶來了用戶的屬性畫像、跨屏的終端切換、多場景的位置遷移、行為的時間細分以及其他可供跨平臺交換、分享、挖掘的潛在價值，更為傳媒行業運用適應的人工智能解決方案實現智能媒介傳播指明了可行的探索之道。

智能媒介傳播的大數據創新之鑰。回顧并展望仍在路上的新世紀第二個十年，對于轉型中的傳媒行業和發展中的互聯網平臺而言，大數據與人工之智能融合而生的預言和故事層出不窮，如何在其中尋找到開啟創新的鑰匙——這是傳媒行業面對不斷涌現的新技術、新問題、新趨勢能夠立于不敗之地的關鍵。大數據問世前得以應用的DIKW模型中，數據Data僅僅是信息Information、知識Knowledge、智慧Wisdom演進升級的起始階段，這與傳媒行業運用大數據實現智能媒介傳播的發展目標不謀而合。

新時代的媒介受眾和互聯網平臺用戶，在移動互聯和社交媒體連接的工作、生活、娛樂、消費場景中無縫的遷移，從不同的終端和平臺碎片化地切換接入點并進行內容消費；這不僅帶來了以文本為主的結構化數據，更產生了圖片、音頻、視頻等海量非結構化數據，多場景、跨終端、跨平臺的受眾與用戶行為讓數據與流量保持連續增長和快速更新。

對于傳媒行業而言，如何有效識別用戶、實現多場景的覆蓋并在跨屏跨平臺切換中保持媒介的用戶黏性與內容吸引力，是解局媒體大數據繼而實現智能媒介傳播的重要基礎。以大數據的DIKW演進為主線，在傳播流程的主體、內容、渠道、對象、反饋等各環節嘗試融入人工智能元素，探索整合專業生產內容PGC、用戶生產內容UGC與機器生產內容MGC（Machine Generated Content）的采編與傳播模式，讓數據和信息變為知識和智慧，傳媒行業就有更多機會用智能媒介傳播的大數據創新之鑰打開新時代發展的媒介融合之門。