人工智能時代傳媒業未來展望

□ 新華社“人工智能時代媒體變革與發展”課題組

明確的頂層設計為人工智能技術研發和產業發展指明了方向，也是研判智能時代傳媒業發展方位和趨勢的重要參考坐標。我國于2017年7月8日印發的《新一代人工智能發展規劃》中指出，要提升人工智能理論和技術、人工智能產業競爭力，建立人工智能倫理規范和政策法規，2030年人工智能理論、技術、應用、產業競爭力達到世界先進水平。2018年10月31日，中共中央政治局就人工智能發展現狀和趨勢舉行第九次集體學習，將人工智能提高到新一輪科技革命和產業變革關鍵驅動的戰略高度。

目前，人工智能在傳媒業的應用成效顯著，從內容生產、內容分發、內容形態到管理體系、運營模式，媒體業務流程和傳播生態體系在智能化驅動下發生巨變。未來，隨著技術新突破、應用新落地，智能時代的傳媒業將呈現以下發展趨勢：

一、技術研發：深度化、協同化

人工智能將成為主流媒體集團與科技巨頭技術研發的重點。對生態、用戶、場景、技術專家、行業專家的爭奪將更為激烈，跨界跨層級的合作落地、產學研用一體化將更為興盛，行業聯盟等共享共建機制將逐步建立。

隨著算法模型持續優化、數據深度積累、計算能力日新月異，人工智能技術將獲得更快速全面的發展和應用。下一步科技公司技術研發將致力于以專用芯片、算法平臺和垂直數據為重點的人工智能生態體系，“數據+平臺”的云服務模式將逐漸深化，人工智能基礎服務提供商不斷積累數據，提供更優質的服務；通過基于機器學習、深度學習體系的優化、基于腦科學研究的類腦智能、基于腦機接口的混合智能等多種技術路徑，人工智能將有新跨越，如感知智能更加成熟完善，認知智能將出現曙光。

主流媒體將著力解決數據標準不統一、歷史數據質量差等問題，逐漸向人工與自動標注結合的方式轉換，不斷加大自動標注在整個標注環節中的比例；在此基礎上，通過自主研發和外部合作，人工智能將逐漸覆蓋新聞生產傳播全鏈條，為解決采編審發、版權保護、盈利模式等痛點提供有效路徑。

二、產業格局：頭部化、細分化

人工智能的產業鏈包括基礎設施層、應用技術層和行業應用層。國際巨頭瓜分基礎層業務，技術層上BAT、科大訊飛等巨頭跑馬圈地，應用型企業在細分行業中尋找機會。與之相應，隨著技術在新聞傳播實踐中作用的增大，傳媒產業將呈現頭部化和細分化并行態勢，頭部媒體與細分媒體的分化、組合與合作、博弈，將構成傳媒格局和市場業態演化的驅動與主題。

主流媒體集團和頭部科技公司擁有資本優勢、市場優勢，并掌握著大數據、大算力等戰略資源，具備更強的資源吸附和價值變現能力，在傳媒業中起到技術引領作用。一些主流媒體和新媒體以頭部媒體和科技公司為技術支撐，紛紛涌入垂直細分領域、進入長尾市場，以內容數據等方式反哺。有的媒體缺乏資源轉化實力和動能，越來越不適應新業態規則，逐漸邊緣化甚至消亡。

三、新興業態：泛媒化、智媒化

5G、物聯網、人工智能等新技術將把現實世界以數字的方式帶入每個人、每個家庭、每個組織，構建出萬物互聯的智能世界，形成一個全移動和全連接的智能社會，社會治理、社會關系、人際互動、“人-物”關系、“物-物”關系和生活方式都會發生翻天覆地的改變。

隨之涌現的多元化新興媒體業態，在連接與協同中實現價值，信息的來源、規模、品類、形態將極大豐富和無限擴張。智能媒體的參與者越來越多，房地產商的智慧家居、家電廠商的智慧家電、汽車廠商的智慧汽車等，幾乎每一個垂直細分的領域都會有競爭者加入。“四全媒體”內涵和外延都將繼續擴展，新平臺、新終端、新交互工具不斷演化迭代，機器人新聞、傳感器新聞、區塊鏈新聞等新聞品類將蓬勃發展。如“傳感器新聞”一方面通過傳感器獲得的人、物、位置、環境、場景等信息，為新聞報道提供更為豐富可靠、有前瞻性的數據；另一方面推動“人—物”間的直接信息交互常態化，使得專業媒體的中介性意義持續削弱。

四、音視頻業：高效化、優質化

以認知計算、語音交互等人工智能技術運用為支撐，音視頻內容產業面臨巨變。智能語音合成、視頻自動剪輯、文圖腳本生成視頻等更為普遍，進一步提升音視頻內容的生產效率、拓展創新創意的空間。智能音箱、鏡子等智能家居設備，智能手環、手表等智能可穿戴設備以及智能電梯屏等戶外智能屏幕深入發展，基于不同場景的音視頻內容消費將呈現爆發式增長。

短視頻在突發事件、知識技能、休閑趣味等內容方面繼續保持著對用戶的吸引力，智能終端設備之間互聯互通、多屏聯動能力的增強將帶來高清、高品質的中長視頻的消費需求持續旺盛。語音交互技術帶來人機交互界面的重塑，音頻正在成為智媒時代重要的內容形式，將成為新的流量入口。

五、版權保護：生態化、規范化

依托人工智能等新技術迅速崛起的信息聚合平臺以轉載、轉發主流媒體等的內容為主要生存手段之一，并收獲了巨大的經濟利益。面對新興業態沖擊和激烈的市場競爭，傳統和新興的內容生產者版權意識都將增強，積極尋求系統化、可持續、高效率保護版權的有效機制。

主流媒體等內容生產者將更積極充分地綜合利用人工智能與區塊鏈等技術，實現對內容的高效率、低成本追蹤、記錄和反饋。未來，新技術將催生傳媒版權領域的新規則、新平臺，為厘清權益邊界、推動內容變現、創新盈利模式構建可持續的良好生態體系。

六、內容消費：定制化、人性化

人工智能以多維坐標關聯內容與人，將提升內容消費定制化和人性化的深度與準度。一是海量化、碎片化的內容源頭，為小眾化、個性化的長尾需求，提供了內容依托；二是基于關系、場景、個性化等多維度匹配，利用情感分析等技術實現內容與人的深度精準連接；三是借助人機交互技術和機器生產技術如全媒體多樣態的跨越轉化，可提升內容消費的交互性、在場感、沉浸感體驗。

隨著情感分析技術從實驗階段轉向更多的商業化應用，媒體將能夠通過面部表情、肢體語言、語音和文本表達等多種模式，更好地感知受眾的情緒變化，結合用戶喜悅、悲傷等不同的情感狀態，推送更貼近用戶心境的新聞信息產品，同時更準確地研判大眾對于社會熱點事件的情緒反應和輿論走向，推動輿情研究和輿論引導的科學化、智能化。

七、媒體融合：智能化、一體化

一方面，人工智能將提高媒體全要素生產率。隨著人工智能在傳媒業的深化、泛化應用，主流媒體沉睡的數據將被喚醒，業務的流程將被重塑，信息采集力、智能加工力、信息整合力、核查判斷力以及協同力等全面增強。

另一方面，人工智能將增強媒體在公共服務和社會治理中的作用。2018年9月20日至21日，中宣部在縣級融媒體中心建設現場推進會上強調“努力把縣級融媒體中心建成主流輿論陣地、綜合服務平臺和社區信息樞紐”，首次明確了縣級融媒體中心建設的戰略定位和具體目標。這一目標雖然是就縣級融媒體中心建設提出的，但其實是主流媒體嵌入國家治理體系的戰略部署，也指明了主流媒體融合發展的方向。通過把公共信息和服務資源納入其中，使其平臺化、入口化，進一步上下、左右打通，構建共享、共建的智能化新型主流媒體平臺，打造公共信息服務的智能媒體矩陣，是強化服務、引導等功能的未來選擇。

八、人機融合：個體化、常態化

傳媒領域人機融合、人機協同是大勢所趨。隨著人工智能介入媒體信息采集、內容生產、分發反饋等各個環節，將更深入全面地輔助媒體人提升“四力”，不斷抵達新領域、進入新境界。人工智能應用模式將從組織層面和項目層面走向個體化、常態化，逐漸像今天的辦公軟件一樣普遍。新聞編輯室中人工智能專家從后臺支持走向決策前臺，與傳統的媒體總編輯之間將構成“將軍與政委”的搭班組合。

科技賦能+人文賦能成為人機融合的新基點。新聞人不僅要判斷“新聞價值”，把握輿論導向；更要判斷“算法價值”，把握算法方向。人工智能在新聞發現、挖掘、呈現層面更容易發揮作用，而情緒、情感、態度等更需要人的判斷和引導。新聞人的“四力”仍是根本，但需要提高對機器的理解力、駕馭力，也需要強化傳媒業核心價值與專業能力，在使用機器的基礎上提升思考、創造、感受、判斷等人類特有的能力，對話功能、共識功能、情感功能成為專業媒體人更需要強化的新職責。

2019年11月26日，第七屆中國新興媒體產業融合發展大會在濟南舉辦。（新華社記者 郭緒雷/攝）

九、專業邊界：寬泛化、多元化

技術賦能以及社會數據化消解了傳媒業原有的邊界。以技術為驅動、以場景為錨點的各類資訊類平臺和非資訊類平臺，都成為重要的流量和用戶的入口、信息和數據的“出口”，MGC、UGC、PUGC等新內容業態蓬勃發展，使得記者和編輯的角色邊界更加寬泛，算法和用戶在傳播體系中的權重越來越大。

未來，專業人才和普通用戶的媒介素養將深度重構，傳統的文科專業為主的體系將持續調整，人文藝術與統計學、計算機科學、神經科學等相結合的跨專業、復合型特征更為凸顯，算法工程師、生物工程師將更深入廣泛地融入傳媒業。