傳統媒體轉型新賽道的挑戰與對策

數字化時代背景下，人工智能（AI）技術的快速發展正深刻改變著各行各業的格局，傳統媒體也在這股浪潮中經歷著前所未有的沖擊與調整。面對用戶需求的分化和媒體生態的重構，傳統媒體正在嘗試應用AI技術提升內容創作效率、提高信息分發精準性以及挖掘輿情數據的潛在價值。然而，技術能力的不足、信任體系的缺失以及高端人才的匱乏是掣肘其發展的主要障礙，使其在AI技術驅動的競爭中處于不利地位。本文將圍繞AI技術在內容生成、分發優化與輿情分析中的實際應用，探討傳統媒體轉型中存在的問題，并結合行業需求提出針對性策略，力求推動傳統媒體的智能化發展。

AI技術在傳統媒體行業的應用現狀

AI在內容生產流程中的應用與傳播方式的變革

AI技術在傳媒行業的應用首先體現在內容生產與傳播方式的變革上。近年來，隨著生成式AI技術的快速發展，AI在內容創作領域的能力得到顯著提升。據新華社國家高端智庫的最新報告顯示，全球已有超過10％的媒體開始建立相應機制，將AI引入其生產流程。

AI不僅能夠生成文字內容，還能在音頻、視頻等領域發揮作用。例如，中央廣播電視總臺在AI廣播劇和AI譯制片方面進行了積極嘗試，建立了“輸入一本書，生成一部劇”的AI廣播劇自動化創作生產流程。此外，中央廣播電視總臺還推出了國內首部文生視頻AI系列動畫片《千秋詩頌》，通過AI技術實現了從美術設計、動效生成到后期成片各個環節的高效制作。

AI驅動的智能化分發模式助力傳統媒體精準觸達受眾

AI技術通過數據分析，重塑了傳統媒體的分發模式，為精準觸達受眾提供了全新路徑。基于機器學習與數據挖掘技術，媒體可對受眾的行為軌跡、偏好特征和閱讀習慣進行深入分析，從而使內容分發更加個性化。與以往單一化的推送方式不同，AI驅動的分發系統可根據用戶的點擊頻率、停留時間等行為數據，動態調整推薦內容。例如，在用戶瀏覽特定話題后，系統會迅速調整推送優先級，以持續強化其興趣鏈條。同時，智能分發技術可整臺社交媒體、移動端應用等多種渠道，將內容觸達范圍拓展至更廣泛的用戶群體。這種精準分發強化了用戶黏性，也顯著提高了內容傳播的效率，使傳統媒體在激烈的競爭環境中更具傳播優勢和市場影響力。

AI技術在媒體監測與輿情分析中的應用提升了行業數據化能力

AI技術在媒體監測與輿情分析領域的應用，為傳統媒體帶來了數據處理的全新路徑。基于文本分析與情感識別技術，媒體可對大規模社交媒體內容、網絡輿情以及用戶反饋進行高效分析，從中提煉出趨勢與關鍵節點，更加精準地了解當前熱點信息，為媒體搶占報道時機提供支撐。同時，語音識別技術與宴時翻譯功能的結合，使媒體能夠實時監測全球范圍內的多語言輿情變化。此外，基于深度學習的輿情分析系統能夠通過歷史數據建模，預測輿論走勢，并輔助傳統媒體制定針對性策略，以降低風險擴散的可能。這就使傳統媒體在信息采集、趨勢預判和傳播策略上更加智能。

與此同時，AI技術還能在傳媒行業的智能化管理和運營效率提升方面發揮作用。通過AI技術，媒體機構可以實現自動化剪輯、智能審核等功能，降低人力成本，提高生產效率。例如，央視頻AI智能內容生產剪輯系統可在短時間內將海量的比賽內容自動剪輯成幾分鐘的集錦，并定向發布。

AI驅動下傳統媒體轉型新賽道面臨的挑戰

傳統媒體對AI技術的認知和應用能力不足限制創新空間

傳統媒體在向人工智能驅動的新模式轉型過程中，面臨技術認知和實踐能力不足的問題，這可以歸結為幾個方面：其一，管理層對AI技術的潛力認識不足，在戰略層面缺乏明確的目標與系統性規劃，導致發展方向不明確；其二，技術的實際落地不足，許多傳統媒體在引入AI技術后，未能實現業務與技術的深度融合，導致新技術的潛在功能被削弱；其三，長期專注內容生產的傳統媒體在AI驅動的創新路徑上顯現出明顯的滯后性，對于算法的優化、數據分析工具的應用以及智能化系統的構建缺乏投入與理解。與此同時，在傳統線性生產與傳播方式下，深度學習、用戶行為洞察等AI技術的核心優勢未被充分利用。總之，認知與實踐的雙重短板，限制了傳統媒體的轉型，使其在面對數字化競爭時難以突破其局限性，在激烈的行業格局中處于相對被動的位置。

數據隱私保護與內容倫理問題威脅傳統媒體的社會公信力

在AI驅動的傳統媒體轉型中，數據隱私與內容倫理問題是不可忽視的重大問題。隨著AI技術深度嵌入內容生產與分發環節，內容生成的自動化、模型在生成內容時可能會涉及敏感信息或錯誤解讀歷史事件等，這些都可能給傳統媒體帶來版權和隱私方面的風險以及對受眾的認知產生誤導。然而，現有的數據保護法規尚存漏洞，部分媒體在數據處理時出現過度采集、模糊授權或數據泄露等現象，導致公眾對媒體的信任度降低。與此同時，AI生成內容的原創性和真實性問題持續引發爭議。例如，深度偽造技術在某些場景下被濫用，虛假信息因此得以大規模傳播，進一步影響了傳統媒體的聲譽。此外，智能分發算法在分析用戶偏好時，會在無意中形成“信息繭房”，使內容傳播失去多樣性，削弱了媒體的輿論引導能力。

技術成本高昂和人才資源短缺影響傳統媒體轉型

AI技術的高投入和技術人才的短缺是傳統媒體轉型過程中的一項挑戰。引入AI技術往往伴隨著大規模的基礎設施升級需求，尤其是構建高效的數據處理系統、部署先進的算法訓練平臺以及購置并維護智能化設備，這些投入給資金有限的傳統媒體帶來了一定負擔。與此同時，AI技術的應用離不開專業團隊的支持，而傳統媒體長期以內容生產為核心，往往側重于拍攝、剪輯和后期制作等技能，缺少吸引技術人才的機制與資源。然而使用AI技術作為生產工具則要求團隊具備更強的技術適應能力。這種技術轉型對于傳統從業人員來說無疑是一個巨大的挑戰。此外，面對技術與業務的深度融合，傳統媒體在復雜算法開發、數據分析工具應用以及系統優化方面還存在不足。在雙重壓力下，傳統媒體業務創新和生產流程的優化速度受到制約，進一步削弱了其在新技術驅動格局下的競爭力。

AI驅動下傳統媒體轉型新賽道的具體對策

構建AI技術與傳統媒體業務融合平臺，提升技術應用能力

構建AI技術與傳統媒體業務的融合平臺，是推動技術落地的重要路徑，傳統媒體應建立覆蓋核心需求的AI基礎設施，以支撐大規模數據處理與算法部署。其中，高性能計算資源的搭建不可或缺，例如數據存儲與分析中心，以及具備彈性擴展能力的云計算平臺，以保障AI模型的高效訓練與運行。在構建硬件體系的基礎上，還需配備適用于媒體業務的算法模塊，包括自然語言處理、計算機視覺、語音識別等技術，以支持內容生產、精準分發以及輿情監測等場景。

傳統媒體要推動業務流程與AI技術的深度融合。對現有內容生產與分發流程進行系統性梳理，明確技術切入點，這是提升傳統媒體效率與效果的必要步驟。例如，在新聞采集階段，通過智能爬蟲和語義分析實現熱點信息的自動抓取；在內容創作環節，通過輔助工具完成底稿生成；在分發環節，運用推薦算法提升分發精準度。這就要求傳統媒體各部門之間形成高效協同，推動流程與技術的全面對接。

開發和管理AI應用的平臺同樣不可忽視。這類平臺需要具備統一接口和模塊化設計，輔以直觀的可視化操作，以降低AI技術的使用門檻。基于低代碼或無代碼工具，內容創作者可通過簡單操作完成算法的調用與調試。同時，平臺還需支持動態迭代，不斷更新算法模型與功能插件，以滿足不斷變化的業務需求。

傳統媒體還需構建完整的技術支持體系，從研發到部署的每一環節提供持續的支撐。AI技術支持團隊應承擔培訓與指導職能，為媒體從業者提供清晰的工具使用路徑，并要在應用過程中解決技術問題。此外，團隊應組織內部培訓、經驗分享并動態更新知識，以逐步提升整體技術的適配能力，形成內生的創新動力。

完善數據合規管理體系和內容倫理審核機制，保障行業規范

為了在AI驅動的轉型過程中實現數據使用和內容生產的規范化，傳統媒體亟需構建系統化的數據管理體系和嚴密的內容倫理審查機制。傳統媒體應建立貫穿數據采集、存儲、處理與使用全流程的管理框架。在數據采集環節，明確隱私保護政策，嚴格限定數據收集范圍，且數據來源必須合法化，與用戶簽署清晰的隱私協議；在存儲與處理環節，引入加密和匿名化處理技術，以減少泄露與濫用風險。同時，定期開展數據安全審查，以提升數據管理的合規性與安全性，杜絕潛在隱患。

在此基礎上，引入外部監督機制，增強數據管理的透明度。媒體可與第三方合規機構合作，對數據處理流程進行周期性評估與認證，以有效提升數據管理的公信力。此外，行業協會和監營部門應出臺具有操作性的白皮書或臺規指引，為傳統媒體提供可參考的標準化框架。與此同時，媒體需主動向社會公開其數據管理實踐，提高公眾的信任，并接受社會監督。

內容倫理方面，需以AI技術為核心構建多層級的審核機制，以應對虛假信息、內容偏見與深度偽造等問題。傳統媒體應開發基于深度學習的自動化識別系統，通過圖像識別算法過濾不當內容，或利用自然語言處理技術分析文本的中立住與真實性。此外，傳統媒體還需設立人工復審環節，對機器審核后的內容進行檢查，以確保最終發布內容的準確性與倫理的合規性。

此外，AI模型的訓練數據管理也需受到高度重視。數據偏差會影響算法在決策中的不公正性，因此，傳統媒體應制定數據采集的多樣性標準，保證訓練數據來源覆蓋多元化的社會背景，避免在內容生成中引發偏見與歧視。為進一步加強倫理管理，傳統媒體可設立專門的內容倫理委員會，定期審查AI生成內容的潛在倫理風險，并對問題內容進行調整，以實現技術應用與社會責任的協調統一。

行業層面的合作同樣不可忽略。傳統媒體可聯合成立內容倫理聯盟，共同制定AI生成內容的標準與審核準則，避免因競爭而產生倫理漏洞。另外，各媒體應合力推動倫理規范落地，營造健康的行業生態環境。

通過多渠道引進高水平人才并推動技術合作，降低轉型的成本

為應對技術成本壓力和人才資源短缺的雙重挑戰，傳統媒體需多維度推進人才吸引、內部培養與外部合作，提升自身的技術實力，以優化轉型路徑。傳統媒體應制定系統性的人才引進計劃，吸納具備AI領域專業技能的高水平技術人員。提供高競爭力薪酬與清晰的職業成長空間，吸引如算法工程師、數據科學家等人才。同時，搭建跨學科協作平臺，促進技術團隊與內容生產團隊之間的深度融合，使技術能力直接服務于業務場景。

內部培養同樣不可忽視。傳統媒體可與高校及科研機構合作，開設針對傳媒與AI技術結合的專項培訓項目，為現有員工提供系統的技術學習機會。茌實踐層面，可舉辦技術實操工作坊或邀請行業專家進行專題指導，幫助員工熟悉AI工具在實際業務中的應用。同時，建立技能認證機制，以激勵員工提升技術能力，并要將技能認證結果納入績效與晉升考核體系，形成技術驅動的內部文化。

在資源整合方面，加強與外部技術企業的合作尤為關鍵。傳統媒體要重視聯合實驗室的設立或戰略伙伴關系的建立，并借助技術企業在算法開發與數據處理上的成熟經驗，加速技術落地。

拓寬資金來源則是降低轉型成本的重要路徑。傳統媒體可申請政策性資金或科研項目補貼，為硬件升級及技術研發提供有力支持。此外，與社會資本的聯動也為媒體轉型提供了更多可能。例如引入風投資金，用于支持AI相關業務單元的試點與擴展，可以在短期內緩解資金壓力。

保持內容獨特性與創新性

為了應對內容同質化挑戰，傳統媒體需要保持內容的獨特性與創新性。一方面。要注重原創內容的創作和挖掘，提升內容的獨特性和價值性。另一方面，要積極探索AI技術在內容創新方面的應用，如利用AI技術進行內容創作、風格轉換等。

此外，傳統媒體還可以加強與新媒體的融合，實現跨媒體的內容生產和傳播。通過跨媒體融合，可以拓寬內容傳播的渠道和受眾群體，提升內容的傳播效果和影響力。同時，跨媒體融合也可以促進傳統媒體與新媒體之間的優勢互補和資源共享，推動傳媒行業的整體發展。

AI驅動下傳統媒體行業正經歷著前所未有的變革，同時也面臨嚴峻挑覘。針對這些問題，傳統媒體應以開放性視角主動接納AI技術，推動智能化與數據驅動的能力建設。與此同時，行業內外需形成合力，著眼于核心問題的解決，為新階段的發展提供保障。未來，AI技術的深層次應用將推動傳統媒體實現全面革新，使行業得到更好的發展。

（作者單位：徐州廣播電視臺）