新質生產力全域賦能：智能媒體高質量發展新路向

基金項目：國家社會科學基金一般項目“一體化戰略視域下媒體融合的現實困境與實現路徑研究”（19BXW030）

作者信息：漆亞林（1970—? ），男，四川南充人，中國社會科學院大學新聞傳播學院執行院長、教授、博士生導師，中國社會科學院大學創意傳播研究中心主任，主要研究方向：應用新聞學、傳媒經濟學。

【摘要】“奇點臨近”之際，人工智能技術的創新應用與迭代升級必將成為推動傳媒業結構性改革和高質量發展的新動能，促進智能媒體不斷優化躍遷，進入信息傳播的新賽道。文章在厘清智能媒體辭屏尺度的基礎上，從知識涌現與溢出的角度考察智能媒體高質量發展的內在機理。智能媒體有兩條基本型構路向：數智平臺的知識創新與媒體化建設、主流媒體的智能化與平臺化建設。發展基于科技創新與高質量運維的傳媒新質生產力是智能媒體高質量發展的未來朝向。智能媒體的新質生產力以知識生產主體、生產資料、生產對象及其優化組合的躍升為主要特征和發展邏輯，并在智能采集、智能生產、智能分發、智能經營、智能管理等應用場景中進行全域賦能。

【關鍵詞】新質生產力 智能媒體 基礎架構 智能傳播 未來展望

【中圖分類號】G206 【文獻標識碼】Ａ 【文章編號】1003-6687（2024）6-074-10

【DOI】10.13786/j.cnki.cn14-1066/g2.2024.6.010

創新是推動社會發展和進步的重要力量。黨的十九大報告提出“創新是引領發展的第一動力”，黨的二十大報告提出“堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位”，凸顯出創新在中國式現代化建設中有著舉足輕重的作用。[1]國務院2017年發布的《新一代人工智能發展規劃》 指出，人工智能是引領未來的戰略性技術，新一輪產業變革的核心驅動力，并創造新的強大引擎，推動經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。[2]人工智能技術的研發與應用既是創新的表征，也是創新的結果，將成為各個領域高質量發展的新動能。人工智能技術賦能傳媒業發展的全過程、全鏈條的迭代升級，必將成為推動傳媒業結構性改革和發展傳媒新質生產力的核心驅動力。因此，智能涌現時代，以知識溢出與價值共創的視角探討智能媒體高質量發展的內在機理與創新進路，加快主流媒體與數智平臺的一體化融合發展，重構傳播秩序，具有重要的理論與應用價值。

一、回到元問題：智能媒體的辭屏溯源

只有廓清了智能媒體的內涵和外延，才能更好地把握智能媒體的總體性與結構性之間的關系，以及傳媒創新發展的對象。人工智能技術賦能是智能媒體生成的邏輯基礎，已成為學界的共識，因此，首先要厘清人工智能的起源及其理論流向。1950年，艾倫·圖靈提出了一種用于判定機器是否具有智能性的試驗方法，即圖靈測試，讓機器產生智能這一想法開始進入人們的視野，同時設想了一種計算機與人類相互交流的情形。[3]后來，被稱為美國“人工智能之父”的約翰·麥卡錫在1955年的達特茅斯會議上與馬文·明斯基共同提出了人工智能的概念，即“研制智能機器的一門科學與技術，它的主要目標是‘找到某些途徑，使機器能夠使用語言、形成抽象概念、解決目前留給人類的各種問題，并改進它們自己”。所以，研制智能機器始終是人工智能研究的核心問題。1958年，麥卡錫又組建了世界上第一個人工智能實驗室。同年，他發明了LISP語言，這是人工智能界第一個廣泛流行的語言，至今仍被廣泛應用。[4]實際上，西方學者對于人工智能是什么、能做什么的討論幾乎從未停止。雷·庫茲韋爾經過數十年對計算機的研究，深悟加速回歸定律的本質內涵，提出基于技術革命的“奇點臨近”的創見，并在解讀智能本質的基礎上預測人工智能通過深度學習將具備思考與共情的能力。神經系統科學家勞埃德·瓦特認為，“我們現在能夠承擔一個人類智能的重要部分的模型建設”，[5]這是人工智能產生的操作關鍵。神經科學知識與計算機性能之間可測量的轉折點亦可視為馬爾科姆·格拉德威爾闡釋的如何引發流行的“引爆點”。人工智能是一個多義詞源，包括通過在機器中重建思維來理解人類智能的努力，以及開發執行與某種程度的人類智能相關的任務的技術等。[6]

與人工智能和智能傳播密切相關的辭屏——智能媒體，是本文研究的主要對象。美國修辭思想家伯克提出辭屏概念，即對一事物采用命名的形式進行框定。[7]辭屏設定了概念內涵與外延的尺度，為不同領域的研究提供共同的語言和框架。智能媒體這一概念最早是由Stuart Russell與Peter Norvig共同提出，他們認為：“在人工智能領域，智能媒體是一種計算‘理性代理，它能夠根據給定的輸入（感知）采取行動以實現最佳預期結果，因此也可以被稱為‘理性媒介。”Hancock Naaman和Levy進一步將其定義為：“它（智能媒體）是通過‘計算代理來修改、增強或生成消息來實現傳播或人際溝通的媒介。”[8]由此可見，最初西方學者在定義智能媒體時主要關注它的中介作用，認為其是一種理性的傳播媒介，能夠對環境進行理性的分析，并給出理性的解決方案。

國內的智能媒體概念，最初由業界約定俗成，是隨著技術迭代與知識涌現不斷演進的術語。社會化媒體、社交媒體、泛媒體、數字媒體、融媒體、智能媒介、智能化媒體、智慧媒體、智能媒體等辭屏均投射了業界對技術在媒體變革中應用的理論與實踐的探索路向，業界與技術的“異動”對學術界具有強大的吸附力，也是學術增量的重要來源。國內學者從政策賦能、技術原理、應用領域、產業創新、社會影響、傳播風險以及治理路徑等方面對智能媒體展開了研究，相關成果集中在算法和機器學習對媒體產生的影響、人工智能對內容的生產分發與經營管理及整個生態的影響，以及生成式AI助力智能媒體實現信息傳播的格局顛覆、智能媒體帶給新聞業的基本問題、主流意識形態安全風險與倫理挑戰及其治理提升路徑等主要議題。諸多學者也嘗試為智能媒體下定義，但尚未形成共識，比較典型的是從智能技術特征及其功能入手，強化種差特性和種屬概念全同關系的界定，如“智能媒體從語義上理解即智能化的媒體”[9]“智能媒體是具備較高的識別與理解能力，能夠在營銷傳播場景中進行最優決策，并具備通用性進化與自我創造潛力的媒體”。[10]這些定義認為智能媒體是一種特殊的媒體。另一類關于智能媒體的界定注重種差偏向與屬概念張力，如智能媒體是“通過模擬人類智能實現各種認知能力以及協同機制，使人與人、物與物以及人與物產生聯系的自主實體”、[11]智能媒體“是指將具有自我學習能力的人工智能技術應用在信息生產流通中的一種新型傳播方式”、[12]智能媒體“是能夠感知用戶并為用戶帶來更佳體驗的信息客戶端與服務端的總和”。[13]上述辭屏命名基本概括了智能媒體的主要特征和價值取向。

為了通過媒體結構化解決智能空心化問題，凸顯媒體價值鏈智能升維的可供性，體現人工智能作為新質生產力對智能媒體高質量發展全域賦能的功能，本文認為智能媒體是基于數據驅動與算法機制的人工智能技術在信息生產、傳播、經營與管理等價值鏈中重構秩序的實體系統，它是中心化生產與去中心化生產模式融合的結果。其內涵突出智能技術的核心動能與結構性賦能特征，外延涵蓋市場與技術導向的平臺媒體，如今日頭條、微博、微信、抖音、快手、Ｂ站、小紅書等以及進入主戰場導向的新型主流媒體，包括各級主流媒體智能化建設的智能媒體矩陣，如《人民日報》全國黨媒信息公共平臺、央視頻、長江云等，以及具有市場基因的內容科技生態，如封面新聞、澎湃新聞、潮新聞、紅星新聞等。

二、知識涌現與溢出：智能媒體高質量發展的內在機理

數智時代所帶來的社會變革，并非只在生產力層面，而是必然會進入社會關系乃至人的精神領域，[14]促進諸多領域的理論與實踐范式的創新。近年來學界關于AI賦能的相關研究更是涵蓋了信息行為領域的新理論、新方法、新情境、新行為、新對象及新視角。[15]AI的研發應用與迭代促進智能媒體不斷優化升級，智能媒體進入信息傳播的新賽道。從知識涌現與溢出的角度考察以AI技術鏈驅動的傳播革命，有助于我們理解智能媒體高質量發展的基本邏輯與未來朝向。

1. 知識涌現與知識溢出

知識是社會生產和經濟增長的關鍵因素，也是智能媒體高質量發展的核心。知識涌現是知識生產和增量的過程，是知識創造和創新的結果。知識涌現是指復雜系統的涌現性質在知識生產領域的演化規則，也就是通過特定的過程或機制，從已有的知識體系中，經過深度探究與整合，衍生出富有洞見和創新性的知識結構。[16]人工智能技術的誕生與迭代是神經科學、計算機科學、認知科學、語言學等多個領域的個體知識涌現與集體知識涌現的成果，體現了交叉學科知識涌現的力量。在計算機應用的早期階段，馮·諾依曼就提出計算機語言和人腦語言有不同的邏輯深度和計算深度。正是計算機語言的特點，使得加工結果能獲得極高的算術準確度和邏輯可靠性。[17]人工智能知識及其相關技術知識的不斷涌現為智能媒體的產生創造了條件。同時，開放的知識創新系統會自動組織演化為更復雜的系統，而系統越復雜，越有可能受微小擾動刺激，形成大的創新涌現。[18]隨著微博、微信、抖音、Ｂ站、知乎等平臺媒體大量的知識涌現以及大語言模型的開發應用，基于數據挖掘、模式識別和復雜算法等技術生成的生成式知識涌現范式應運而生，進一步加快了知識涌現的自我迭代。

知識溢出是知識擴散與傳播的過程，它為知識涌現創造了基礎條件和可能性。不同主體之間通過知識溢出可以共享和交流已有知識，激發新的思考和創意，生成新的理論和方法，各種經驗、觀點和思想的碰撞與融合將產生新知識的涌現。在知識社會化大生產過程中，知識溢出有利于促進知識平權與共享，彌合時間與空間上的知識鴻溝，實現協同發展，構建命運共同體。不同知識主體通過提高信息交互效率、共享技術和資源，可以降低合作交易成本和創新成本，提高行動效率，形成知識溢出效應。“在知識溢出效應形成后，新行業和新技術將從能夠提供相關能力和技術的現有行業中演變而來。”[19]傳統媒體與新興媒體融合發展是基于數字媒介的產生使然，數字媒介“具有開放、迭代生長、（幾乎）無限變化和擴展的特性”，其“可重寫性使得迭代更替達到了前所未有的程度”，[20]數字商業平臺對于數字媒介的深度研發與創新應用形成的知識溢出效應，推動了傳媒行業的大變革。

智能媒體的生成與發展體現了知識涌現與知識溢出的一體兩面。第一，技術迭代本身就是知識涌現與溢出的結果。人工智能技術的研發并非一日一人之功，而是經過數十年來自腦科學、計算機科學、認知科學、信息科學等多個領域科學家和工程師，在數學、物理、生物、心理學等基礎學科的知識涌現與溢出的基礎上，進行大量實驗、分析、應用形成的具有“奇點”特征的新技術、新理論。“之前的技術形式會被作為現在原創技術的組分，當代的新技術將成為建構更新的技術的可能的組分（構件）。”[21]智能技術經歷了數千年前中國與古希臘人用機器替代人勞動的幻想、推理計算的思考、圖靈測試、發明LISP語言、機器學習、Adaboost算法、機器深度學習、數據挖掘、開發AlphaGo程序、生成式人工智能、研發Sora等發展歷程，并形成了關于人工智能研究的符號主義、聯結主義、行動主義三大學派[22]的知識圖譜，涵蓋了人工智能技術從濫觴、弱人工智能到強人工智能乃至超強人工智能的迭代升級的知識路線。第二，智能媒體的產生與發展并非僅靠AI技術一己之力，而是依托“AI＋”技術叢或技術鏈模式，與5G通信、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、虛擬現實等技術結合與協同發展，共同推動智能媒體不斷創新，為用戶提供更加豐富、個性化、即時性、沉浸式和交互性的體驗。第三，數智平臺用戶生產的海量知識和數據，對算法的“喂養”訓練，推動人工智能加速回歸，使人工智能更具有類人特征，ChatGPT、文心一言、豆包等生成式人工智能產品及其升級版的推出為智能媒體的內容生產、傳播、經營以及產業發展帶來巨大的影響，多家傳統媒體和新媒體相繼推出了使用生成式AI的計劃：美國新聞網站“嗡嗡喂”宣布將使用 ChatGPT為其著名的性格測驗提供支持，《紐約時報》使用ChatGPT創建了一個情人節消息生成器，國內百度開發的文心一言也宣布與《新京報》、澎湃新聞、《廣州日報》《中國婦女報》《中國日報》等媒體展開深入合作。第四，同一地區傳統媒體與新興媒體的專業化集聚和產業鏈分工促進了知識溢出，地理差異的專業化分工會降低成本，使產業主體獲得更高收益。[19]比如《人民日報》建設的全國黨媒信息公共平臺以“云＋數＋智”賦能，建設一站式云端運營平臺，目前有1080家來自不同地區的政府、企事業單位入駐，獲得《人民日報》在技術、平臺、內容、運營、輿情等方面的服務和資源支持，這種專業化知識溢出有利于降低這些單位的創新成本，提升它們的信息傳播與運營效果。

從智能媒體的外延來看，主要包括兩大類，一是具有媒體屬性的數智平臺，即平臺媒體，主要指基于數智技術和互聯網構建的社交網絡、即時通信、圖片分享平臺、興趣社區、直播平臺等社交平臺，以及新聞聚合、音視頻分發等內容平臺；二是主流媒體建設的智能化與平臺化的智能媒體，如四級融媒體中心建構的云平臺等。這些智能媒體的產生與發展是知識涌現與知識溢出相互作用、協同發展的結果。

2. 數智平臺的知識創新與媒體化建設

數智平臺的媒體化形成了主要的智能媒體形態，數字平臺通過智能化方式進行新聞、娛樂、生活、文化消費等內容的生產和傳播，因而具有媒體屬性和文化功能。數智平臺是知識涌現與知識溢出的新銳實體系統，它們深受資本和用戶的影響，對市場和技術具有天然的敏感性，在知識外溢的過程中不斷吸收現代科技企業的專業知識，研究和應用新理論、新技術，進行內容、平臺、業態等價值鏈的創新，并通過開放、共享機制促進知識涌現與溢出，提升其社會影響力和盈利能力。比如，字節跳動率先利用數據挖掘、推薦算法等技術創建新聞聚合平臺今日頭條，徹底改變了“千人一面”的傳播模式；抓住視覺文化轉向的歷史契機，率先建設抖音社交平臺，借助路徑依賴和知識溢出效應孵化了TikTok；充分開發大模型技術打造生成式AI產品——豆包，以數據和智能為核心的技術創新、模式創新促進了智能媒體的知識體系創新。具體而言，數智平臺知識生產、創新與擴散過程具有如下顯性特征。

（1）數智平臺通過技術創新打造智能媒體核心競爭力。數智平臺的核心競爭力是其保持核心優勢的知識、資源和能力耦合的實力結構。智能媒體是以大數據為底座，以人工智能為核心，借助物聯網技術全場景的數據采集、5G技術高速率與低延時的信息傳播、云計算技術強大的算力、區塊鏈技術獨有的信任機制，逐漸形成具有強連通性和強交互性的智能化媒體系統。[23]數據、算法、算力是智能媒體參與競爭的核心技術與資源，但智能媒體是在多種技術應用場景中進行優勢組合、調適、升維并逐漸形成的知識創新體系和價值體系，包括用戶洞察、個性化推薦、內容自動化生成、實時交互、數據驅動決策等核心能力。這些創新實體具有巨大的市場空間和價值想象空間，極易獲得用戶和資本的青睞。如今智能技術已成為媒介生態場域內的積極變量，開始全面介入甚至主導智能媒體的信息生產、分發及反饋等不同環節。頭部的數智平臺通過知識涌現與溢出為其他平臺媒體的創新發展賦能，并為主流媒體的深度融合提供思想、技術和平臺支持。

（2）數智平臺通過開放性促進知識生產的涌現與溢出。數智平臺具有強大的開放性、聚合性和吸附力，通過爬蟲程序和API接口、內容搜索技術，以及用戶分享和與媒體合作等方式，廣泛吸收傳統媒體的權威信源和內容優勢，獲得迅速發展的倍增器，不斷增強對傳播渠道、信息內容、傳播模式、商業運營的控制力。[24]人工智能技術參與智能媒體內容生產經歷了輔助增強、初步自動化與內容自動生成的進階路徑。隨著數智平臺海量數據和內容的“喂養”，智能媒體不斷自我進化，實現更加智能化的知識生產。今日頭條、一點資訊、微博熱搜等新聞聚合平臺，微信、微博、B站、小紅書等社交平臺，抖音、快手、好看視頻等視頻平臺以及虎牙、斗魚、花椒等直播平臺，通過大數據技術分析用戶需求，AI技術助力平臺實現自動化內容生成，形成了多種知識體系，包括來自大量泛知識用戶生產的UGC，專業知識類博主生產的PGC、智能媒體自動生成的AIGC等，并通過算法推薦給用戶，促進知識的傳播和溢出。

（3）數智平臺通過媒體化和主流化承擔社會責任。數智平臺的媒體化具有三個層面的意涵。一是數智平臺知識生產和信息傳播的目標定位使其具有媒體屬性和社會建構的功能，因而轉化為以信息生產為主業的智能媒體。二是數智平臺的核心資源和商業模式依賴媒介生產機制及其產業鏈的賦能。數智平臺的內容主要源于用戶生產，部分來自傳統媒體、政府機構的入駐。比如，超過2000家政府機構和央視新聞、新華社等主流媒體機構入駐嗶哩嗶哩，積極參與專業內容的制作與傳播。同時，600多位名師（含7名院士）入駐該平臺。這種與各行業專家和傳統媒體的緊密合作，為嗶哩嗶哩增加了更多的專業性與權威性。三是數智平臺需要通過優化算法機制，提高內容質量，強化平臺服務，不斷創新內容科技與表達形式，增強用戶體驗，激勵個體和機構的內容創作與分享，促進數智平臺建構內容生態系統。

數智平臺的主流化意指智能媒體要承擔社會責任和文化使命。數智平臺是信息傳播和輿情生發的集散地，因此數智平臺也要承擔主流意識形態建構和中華文化生產與傳播的責任。數智平臺要推動科技向善，強調科技的社會價值和道德責任，利用科技的力量推動社會進步和發展，為人類帶來福祉，堅守行為價值的最后基準點，建構健康的網絡交往空間，不斷完善自己的審核與監管機制，健全網絡自凈機制。

3. 主流媒體的智能化與平臺化建設

智能媒體的另一重要形態是由主流媒體通過智能化和平臺化轉型發展而來的平臺型媒體，也是新型主流媒體建設的主要樣態。主流媒體要踐行“主力軍進入主戰場”完成舉旗幟、聚民心、育新人、興文化、展形象的時代使命，就必須通過媒體融合戰略，建設價值、資源、平臺、文化、功能一體化融合發展的新型主流媒體，而主流媒體建設的智能媒體便是新型主流媒體的先鋒隊。

主流媒體在知識涌現過程中不斷分享知識創新的成果，注入科技動力，增強關鍵技術的自主創新能力和多樣化、多場景、多領域的應用能力，促進主流媒體的智能化、平臺化不斷迭代升級。主流媒體在通信、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、虛擬現實、人工智能、大語言模型等技術的演進中，與時俱進地吸收這些技術成果，在智能終端、內容生產、組織流程、數字人以及相關產業等環節拓展價值共創空間。一些有實力的主流媒體還建設了價值共享與賦能的數據中臺、智創中臺和“中央廚房”等一體化融合管理系統。“當前以開放理念為指引，以智能技術為底層支撐，從內容、技術、渠道、服務等維度全方位建設‘云智一體智能媒體平臺生態，已經成為媒介生態發展的重要主題。”[25]主流媒體的智能化和平臺化建設形成的智能媒體主要有如下幾種模式。

（1）國家級主流媒體以智能技術為底座建構的現象級智能媒體生態與公共平臺。以《人民日報》、新華社、中央廣播電視總臺為代表的中央主流媒體深入踐行媒體融合戰略，以智能技術的研發與應用為核心，布局主流媒體的移動化、視覺化和平臺化的智能媒體生態建設。通過智能化整合機制，釋放新聞生產力，新產品、新應用和新平臺不斷涌現。上述三家央媒在數智媒體的技術溢出過程中通過知識分享與創新促進智能媒體的高質量發展。《人民日報》依托百度的智能媒體中臺著力開發“創作大腦”一站式智能生產與傳播生態。創設了人民號、視界、黨媒平臺3.0等現象級智能媒體平臺，包括tob和toc兩種不同的應用場景和用戶群體，已有2000多家主流媒體、黨政機關、高校、優質自媒體和名人入駐。[26]人民號發布一年時間就遴選了2萬多家賬號入駐，其中包括2000余家主流媒體、6000多個政務賬號和1.2萬余家頭部創作類自媒體。

（2）省級主流媒體以智能技術為底座建構的區域性智能平臺矩陣。省級廣播電視臺與新聞出版集團在區域性媒介空間中居于優勢的生態位，擁有豐富的資源和品牌影響力，易獲得政策和資金支持，是地方性媒體知識賦能和平臺供給的基站。各地省級廣電、報業和出版集團打造的智能云平臺以及子媒體建設的智能媒體形成了智能平臺矩陣，快速高效地整合市縣級融媒體中心，極大地拓展了價值鏈和產業鏈。比如，由新疆日報社負責建設運營的石榴云平臺，2020年年初上線以來，新疆85個縣級融媒體中心逐步實現接入運行。[27]

（3）市縣級融媒體中心依托技術賦能建構“新聞＋”在地性公共服務平臺。市縣級融媒體中心通過智能化和平臺化建設，形成了新聞傳播＋社會服務＋基層治理的信息服務平臺。2018年，600個縣級融媒體中心建設率先啟動，2021年年底基本實現全國覆蓋。2022年年底，全國60個市級融媒體中心試點中，已完成機構整合的試點接近90％。[28]市縣級融媒體中心的智能化建設有三種模式：依托省級技術平臺建設的云端共聯模式、與第三方企業橫向合作的技術購買模式和自主研發的自主技術模式。

三、新質生產力：智能媒體高質量發展的未來朝向

1. 發展基于科技創新與高質量運維的傳媒新質生產力

在知識涌現的時代，知識已成為經濟增長與社會發展的關鍵生產要素，知識的創新、擴散和應用對推動傳媒業高質量發展至關重要。知識是現代科技發展的基礎和源泉，科技是知識在勞動實踐中的應用與體現，是轉化為生產力的一種方式，也是知識的一部分。習近平總書記在主持中共中央政治局第十一次集體學習時指出：“發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點，必須繼續做好創新這篇大文章，推動新質生產力加快發展。”[29]傳媒新質生產力是以科技創新與高質量內容與服務為核心，對價值鏈和產業鏈進行系統性重塑催生的先進生產力質態。智能媒體是傳媒業發展新質生產力的著力點，其高質量發展體現了傳媒業守正創新與升級換代的演進方向。智能媒體的新質生產力以知識生產主體、生產技術、生產內容及其優化組合的躍升為主要特征和發展邏輯。

（1）培養適應智能媒體高質量發展的知識生產主體。知識生產主體是馬克思生產力三要素中的勞動者，是最活躍的生產力要素。馬克思看到人通過能動的工業生產實踐，認識物質世界的本質與發展規律，人不僅是感性直觀面向自然的受動者，而且是能夠發揮主體性建構現代社會的主體。[30]那些具有出色知識、技能和能力的知識生產主體是已經或潛在能為社會作出突出貢獻的人才。當知識生產主體隨著對客觀世界、社會發展規律的充分認識和掌握，創新應用生產工具和勞動資料，從而生成新的生產方式和勞動形態，如數字勞動、智能勞動等，從而完成觀念建構與現實改造的勞動過程。因此，提高人的素質和能力以適應新質生產力發展就顯得格外重要。智能媒體是傳媒業發展新質生產力的重要方向，需要有與其發展需要相適應的人才結構，包括具有家國情懷，體現科技向善的“立德、立言、立行”的素質結構，具有學習能力、創新能力、洞察時局與掌握航向的領導能力、新媒介技術研發與應用能力、高質量內容生產與傳播能力、資源整合與智慧管理能力、數字審核與輿論引導能力等能力結構。智能媒體通過優化體制機制，以科教融合、學科交叉、產學協同等方式“筑巢引鳳”與“自我孵化”，形成可應對未來媒體競爭的領軍人才和創新性團隊。

（2）促進智能媒體技術的快速涌現與溢出。科學技術是第一生產力，智能媒體的產生與高質量發展是技術革新驅動的結果。平臺、算法、算力等解放了勞動力，降低了生產成本，提高了生產效能，成為新質生產工具。“新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起，云計算、大數據、物聯網、人工智能等快速發展……加速了勞動力、資本、能源、信息等要素的流動和共享，推動社會生產力發生了新的質的飛躍。”[31]5G技術的高速率、低延時、大容量解決了智能媒體的通路屏障，大數據對海量用戶信息的分析提高了智能媒體的精準傳播效果，云計算強大的計算資源與存儲能力為智能媒體提供了計算基礎設施，物聯網的超鏈接能力極大地拓展了智能媒體的應用場景，人工智能的類人特征為智能媒體生產全流程賦能，形成智能生成、智能編輯、智能分發、智能審核等業務鏈的全流程智能化操作。ChatGPT、文心一言等生成式人工智能的誕生成為AIGC的新突破，2024年年初OpenAI發布研創的首個AI視頻生成模型Sora，為人工智能領域帶來一場新的技術革命，智能媒體在新技術涌現過程中不斷吸收多種新質生產工具和勞動資料，通過融合應用創新媒體生產機制和傳播模式，促進媒體的數字化、網絡化、智能化轉型升級。比如，電視AI主播就基于技術演進發生了三次迭代，從1.0階段機器他者的機械身體到2.0階段心理投射的數字化身，再到3.0階段超級他者的智能具身。[32]同時將自主研發和創新應用通過知識外溢機制賦能主流媒體、機構媒體和自媒體勞動者，從而提升這些知識生產主體和組織的勞動效率和競爭優勢。

（3）建構高質量的內容與服務體系。智能媒體的內容既是勞動對象，也是生產資料。知識生產主體通過數字勞動生產的信息產品，同時成為知識生產主體與人工智能算法整合的勞動資料。智能媒體運用先進技術提高服務質量，助力政府和企業解決問題、化解風險，在此基礎上建構高質量的內容與服務體系是形成新質生產力的重要路徑。第一，智能媒體的開放性和個性化拓展了內容來源，促進了內容生產模式的躍遷。智能媒體的出現“讓多元的生產主體得以共存，進而涌現出聚合式新聞（算法＋人工）、自動化新聞（大數據＋算法）、浸入式新聞（虛擬現實＋人工）、可視化新聞（人工可視化）等全新的生產模式”。[33]吸引大量用戶包括專家學者和專業UP主參與高質量知識生產和溢出。第二，智能媒體通過算法推薦從海量的超載知識中精準篩選出不同用戶需要的內容，提高了內容的觸達率，節約了知識轉化成本，增強了用戶體驗。第三，智能媒體通過提高數字內容生產、分發、審核的自動化、智能化水平，進而降低生產成本，提高生產效率。第四，智能媒體通過“新聞＋政務＋商務＋服務”的運維方式提升社會服務質量，推動政府治理體系治理能力現代化。

2. 基于智能應用的全域賦能升級

縱觀全國不同智能媒體形態的發展，智能技術已被運用到終端制造、新聞生產、傳播、經營與管理的各個環節，涵蓋用戶分析、選題策劃、信息采集、內容制作、內容分發、把關審核、用戶互動與產業鏈拓展等全過程。ChatGPT、文心一言等生成式AI打通了語言壁壘和圖文隔閡，可以在不同類型文本、圖片、視頻之間相互轉換，使得未來文學創作、圖片繪制、視頻制作、游戲內容生成都可使用AI實現。[34]生成式大模型在新聞寫作、言說方式創新、個性化推送、網絡輿情監測等需要大量文本整合輸出的智能媒體發展中，具有巨大的應用空間。正如雷·庫茲韋爾所預言的那樣，技術進步范式遷移正在加速，標志著“奇點”再次臨近，谷歌研發的VideoPoet、OpenAI研發的Sora、阿里發布的EMO、騰訊研發的VideoCrafter2等文生視頻模型（世界模擬器的視頻生成模型）的出現改變了人們對于AIGC迭代的認知，尤其是Sora實現了對物理世界的涌現，開創了智能媒體的新形態，成為更接近人的類主體或超智物理體，在視覺產業領域成為新質生產力的代表，人工智能技術在智能媒體高質量發展的全鏈條、全過程賦能將不斷拓展與升級。

（1）以大數據識別技術驅動智能采集流程。數字內容是新質勞動資料，大數據以及人工智能技術的應用極大地增強了媒體的信息采集能力、數據挖掘與分析能力，能夠有效為全媒體傳播體系建設助力。智能采集主要是指智能媒體利用機器人、無人機、傳感器等技術設備獲取新聞生產數據和材料，甚至利用交通監控攝像頭、行車記錄儀、智能手機、智能手表等智能采集信息工具采集多源信息，極大地增強了新聞報道的真實性和生動性。新型主流媒體不斷提升智能采集能力，如人民日報社AI編輯部的“多模搜索”功能提供智能文本搜索、圖片搜索、視頻搜索、多語言搜索、語義搜索等業務場景，快速提升編輯記者的信息搜集效率。[35]新華網正式開啟將天空地態勢感知機器人系統嵌入區縣融媒體建設的智能模塊，通過特定軌道繞地運行開展遙感信息采集與偵測，實現對指定區域的異動識別和影像播映，輔助突發事件或特定環境的多角度報道和溯源分析、真相挖掘。

（2）以創新算法及個性化推薦改寫智能分發機制。智能技術在新聞分發方面的應用最為廣泛，它主要利用算法向用戶推薦其感興趣的內容，因此也被稱為算法新聞。它利用技術從根本上解決了信息匹配的問題。算法推薦機制主要靠用戶畫像和海量內容進行支撐。今日頭條的宣傳語是“你關心的才是頭條”，主要通過算法機制推薦用戶喜好的內容，實現一對一個性化定制服務。抖音陸續推出本地生活分類、吃喝玩樂榜等多元入口，結合地圖定位、算法推薦的方式，吸引用戶消費。技術還可以抓取海量的信息內容，并建立內容資料儲存庫，使得每條信息都能被精準地定制出來。多家主流媒體也嘗試將主流價值觀融入算法體系，創設主流算法。人民日報社智慧媒體研究院打造的“智能云剪輯師”、央視頻的AI智能內容生產剪輯系統在提高制作效率、縮短發布周期的同時，根據“總臺算法”能夠適應多平臺精準分發要求，為用戶提供更加優質的視聽體驗。[36]四川日報報業集團推出的“川觀算法”運用自然語言處理、知識圖譜等技術構筑自身算法推薦系統，形成了主流價值與智能算法深度融合的五層算法體系。

（3）以人機協同與大模型自動生成重塑內容生產機制。人工智能技術已經滲透進信息生產的各個業務單元，在信源捕捉、數據分析、機器人采編、場景創設、話語表達、內容分發、交互傳播等方面廣泛應用，成效顯著，出現了數據新聞、可視化新聞、機器人新聞、沉浸式內容、VR/AR/MR內容等多元化多模態的內容科技樣式，形成UGC、PGC、PUGC、AIGC等知識涌現來源。各國平臺媒體成為人工智能技術應用的擁躉，傳統主流媒體通過智能化轉型形成新的應用場景、數智產品與價值模式。2024年兩會期間，澎湃新聞應用全AI生成數據視頻產品《全國兩會|AI視角看中國的一天》，帶來全新的用戶體驗。中央廣播電視總臺在加大“總臺算法”應用，建構“思想＋藝術＋技術”的融合范式的基礎上，大力發展新質生產力。總臺人工智能工作室依托自主研發的央視聽媒體大模型推出首部文生視頻系列動畫作品《千秋詩頌》，創新了傳統文化與現代科技相結合的視聽化、智能化內容生成機制。隨著AIGC日益迭代升維及廣泛應用，智能媒體將顛覆原有的知識生產模式，傳統生產力的邊界逐步打破，勞動力、勞動資料、勞動對象相互交織、對象化，各種新型形態的內容科技將大量涌現，極大地降低技術研發和生產成本，提高生產效率，充滿了無限可能性和想象力。

（4）以產業鏈整合實現業態融合的智能經營創新。智能技術打破了傳統行業邊界，生成了新的業態，形成了新質生產力和生產關系。AIGC以及升級版生成式AI、文生視頻大模型等技術不斷涌現與應用，促使智能媒體的服務對象從新聞傳播領域擴展至其他社會經濟系統，轉變為人類通用的基礎設施。全球媒體融合浪潮下媒體的經營范疇、商業模式、產業鏈條、用戶觀念都發生了變革，這些促使我們的媒體經營理念和方式必須發生轉變。[37]智能經營實際上是以用戶需求為核心，建構多種傳播形態、平臺與用戶鏈接的管理方式，實現共享資源、共創價值的經營模式。中央廣播電視總臺的象舞廣告營銷平臺實現數字營銷一站式、精準化匹配用戶需求，開啟廣告服務新生態。字節跳動的巨量引擎下設巨量星圖、巨量創意、巨量算數、穿山甲、巨量縱橫、DOU+等服務，為全球廣告主提供數字營銷方案。

（5）以機制創新建構智能管理體系。媒介管理是媒體管理者“研究并從事如何利用良好的策略、健全的組織架構、適當的人員配置、正確的領導，及有效和諧的內部協調，就整個媒體企業的資源運用，發揮最高效能，達成媒介組織的任務”。[38]媒介智能化管理，指媒介組織借用人工智能技術能動地分析、判斷、決策及執行組織任務的過程，其以人機結合為精髓，“把人的‘心智與計算機的‘高性能有機地結合起來”。[39]媒介管理任務實際繁重，但是在一些場景中已經得到了很好的應用。例如，媒介組織招聘時會接收到大量應聘信息，工作周期長且任務繁重，因此媒介管理者結合崗位需求建立人才素質模型，再自動篩選出符合條件的候選人，則能花更多時間與應聘者深度交流。而員工在入職后面臨諸多交接問題，智能聊天機器人能為新員工提供入職程序，回答有關假期休假、社會福利、員工權利等問題，甚至可以利用云存儲空間進行工作交接。媒介組織可建立績效評審系統，即采用賦權法確定多指標權重自動計算績效數據。管理者則通過查詢模塊提煉有價值和系統化的見解，從而有效實現人崗配位，提高人才流動的杠桿率。

3. 基于價值理性的責任建構與治理進路

智能媒體的高速發展為傳媒業的提質增效創造了條件，促進了傳媒新質生產力要素的不斷優化，對提升全要素生產率產生了積極的影響。但智能媒體非中心化生產與算法推薦產生的話語失序與場域失控也帶來價值失衡與倫理問題。虛假信息、錯誤信息、惡意信息、灰色信息等不良信息在社會行動者網絡中流動、擴散、激化、裂變，產生強大的社會動員力量和異質能動性。“智能陷阱”導致的社會失序和創造性破壞可能增加社會總體性成本和在地性文化折扣，消耗主體間信任資本，乃至國家信用資本。生成式AI更容易加劇不良信息的大規模生產和流動。“數據喂養的偏狹、使用的偏誤和倫理的偏頗為生成式人工智能輸出的虛假信息、錯誤信息及惡意信息流入信道創造條件，現有信息秩序面臨失序風險。”[40]與此同時，自動生成與算法推薦的計算法則打破了傳統知識生產的價值理性和“耐得住寂寞”的厚積薄發，漂浮的冗余符號擠占了注意力空間，深邃的思考和規范的文化傳統漸行漸遠。因此，基于價值調式和責任建構的高質量內容生態治理也是智能媒體高質量發展的題中之義。

韋伯認為價值理性對行動具有導向作用，價值理性可以有序地組織起各種行動，給人們有力的“心理加成”，賦予個體行為合理化的內部意義。[41]價值理性強調行為的道德、倫理和價值觀的取向，追求公平正義與理性主義，彰顯行為本身的意義和象征性。它有別于強調手段和效率的以功利主義為目的的工具理性。

智能媒體促進新質生產力的發展雖然也重視提升效率，降低成本，但智能媒體的合法性在于它不僅追求商業績效，更要承擔作為媒體的社會責任，最終通過技術賦能改進生產力和生產關系，提升用戶體驗，促進社會“向好”“向美”“向上”發展，這也是科技向善和價值理性的基本內涵。智能媒體的治理本質上是內容生態的治理，基于價值理性建構社會責任的綜合治理可以從以下三個維度提升治理效能。

第一，通過法治確定智能媒體的行為邊界，消除治理赤字。法者，治之端也。法治是剛性的行為規范，是智能媒體內容生產與傳播的行為底線。多國都出臺了加強數字媒體管理的法律規制，我國也相繼出臺了《中華人民共和國國家安全法》《中華人民共和國網絡安全法》《互聯網信息服務管理辦法》《網絡信息內容生態治理規定》《互聯網信息服務算法推薦管理規定》等相關法規。但AIGC，尤其是生成式AI的自主性日益增強，無論是追溯性追責還是前瞻性追責均難以清晰地認定數字人有主觀意識而滿足追責的控制條件，算法設計者、運營者、審核者、公眾對算法偏向和海量內容的理解與認知難以界定是否滿足追責的認知條件，難以確定智能媒體的責任主體，導致傳統治理資源的失靈與斷供。因此，亟須完善具有前瞻性、可執行性的規制，加強對智能媒體不同責任主體的界定及其責任分擔的研究與框定，同時厘清“灰色內容”承擔責任的規制邊界，提高責任主體的違法違規成本。

第二，以科技向善的價值理性強化智能媒體的德治，增強治理的“軟實力”。我國古代先賢早在幾千年前就提出了“道之以德”的思想。智能媒體倡導的價值觀與道德規范具有柔性的教化作用，與公民素養、人文素養、媒介素養以及組織與個體的精神追求密切關聯，也是一個國家與民族精神文明的體現。德治首先要強化智能媒體平臺以及知識生產主體的道德自律，將道德責任轉化為內在修養和自我需要，在知識生產過程中對各種規范保持敬畏并積極響應。比如，字節跳動、騰訊等科技公司提出并踐行的“科技向善”，彰顯了平臺媒體承擔社會責任的自覺性和主體性。其次，內化為社會責任的價值理性應成為智能媒體自我約束的制度性評價指標。再次，智能媒體的內容可以自動生成，作為類主體的數字人或者AIGC需要在算法中加入道德和責任元素，以減少“算法黑箱”帶來的計算偏見與傳播風險。如《人民日報》、中央廣播電視總臺、澎湃新聞、封面新聞等主流媒體創建的主流算法，在算法中加入主流價值觀元素，形成多維價值取向的智能內容。

第三，采用系統思維推動智能媒體的善治。善治既是一種哲學理念，也是一種實踐追求，是在法治和德治基礎上實施更為智慧的治理方略，其強調通過系統性、結構化的治理實踐實現公共利益最大化。首先，智能媒體是傳媒新質生產力的發展方向，要在其顛覆性創新與創新性破壞的特質中找到治理的平衡點，避免因為制度設計不合理阻礙傳媒生產力變革力量的發展，或者導致智能陷阱的泛濫。其次，進行生態治理和協同治理，分清政府部門、傳播者、平臺、接收者、行業組織等多元主體的治理責任。“技術治理與民意互動在實現治理體系治理能力現代化中協同共進，具有緊密的耦合關系。”[42]再次，以人為本，人機兼治。智能媒體雖然有一定的自主性，但仍然是人的勞動對象和生產資料，技術研發與應用的人具有遵守規約的當然義務和責任。不過，隨著生成式人工智能技術的日益成熟和廣泛應用，尤其是Sora等文生視頻大模型的超級涌現力自動生成內容，不受人的干預，如何界定人機責任是一個亟須解決的問題。最后，新型主流媒體通過技術創新，轉化話語表達，發展新質生產力，增強輿論引導力。

結語

2024年全國兩會上，代表委員熱議新質生產力及其與高質量發展的關系。5G、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、虛擬現實等技術迭代與知識升級，尤其是生成式人工智能的涌現與應用，推動傳媒生產主體、生產資料和生產對象的變動與革新進入加速回歸期。智能媒體的高質量發展既是傳媒新質生產力發展的驅動力，也是通過媒體融合戰略促進新型傳播體系和治理體系建構的必由之路。智能技術在智能媒體內容生產、分發、經營與管理等全領域賦能成效顯著。數智平臺通過知識創新、媒體化與主流化建設鍛造核心競爭力，增強社會責任和文化功能。主流媒體通過智能化和平臺化建構多種智能媒體形態，增強信息傳播力和輿論引導力，促進新型主流媒體建設。算法推薦的價值理性與工具理性的失衡導致的傳播失序與倫理失范等問題，當引起相關利益者的高度重視，盡快減少治理赤字，加大生態治理與協同治理的力度。

參考文獻：

[1] 劉華珂，李旭超，聶禾，等. AI時代：城市數智化轉型與企業創新[J]. 中國軟科學，2024（2）：38-54.

[2] 國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知[EB/OL].[2017-07-20].https：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

[3] Turing·A. M. Computing machinery and intelligence[J]. Mind， 1950， 59（236）： 433-460.

[4] 人工智能先驅人物篇之約翰·麥卡錫[EB/OL].[2019-02-11].https：//www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-11.

[5] 庫茲韋爾. 奇點臨近[M]. 李慶誠，董振華，田源，譯. 北京：機械工業出版社，2016：85.

[6] Broussard M. Artificial Unintelligence： How Computers Misunderstand the World[M]. Cambridge： MIT Press， 2018： 81.

[7] 漆亞林. 建設性新聞的中國范式——基于中國媒體實踐路向的考察[J]. 編輯之友，2020（3）：12-21.

[8] Hancock·J. T， Naaman M， Levy K. AI-mediated communication： Definition， research agenda， and ethical considerations[J]. Journal of Computer-Mediated Communication， 2020， 25（1）： 89-100.

[9] 汪康，吳學琴. 智能媒體時代青年價值觀認同建構[J]. 中國特色社會主義研究，2021（2）：89-95.

[10] 黃升民，劉珊. 重新定義智能媒體[J]. 現代傳播，2022（1）：126-135.

[11] 喻國明，楊名宜. 平臺型智能媒介的機制構建與評估方法——以智能音箱為例[J]. 新疆師范大學學報（哲學社會科學版），2019，40（2）：120-126.

[12] 張洪忠，蘭朵，武沛潁. 2019年智能傳播的八個研究領域分析[J]. 全球傳媒學刊，2020（1）：37-52.

[13] 許志強. 智能媒體創新發展模式研究[J]. 中國出版，2016（12）：17-21.

[14] 劉京希，鄧曦澤，曾軍. 數智時代的人文危機與“新人文”建設[J]. 河北大學學報（哲學社會科學版），2024，49（1）：15-27.

[15] 劉暢，張鵬翼，李世娟，等. AI賦能視角下的信息行為研究——2023年信息行為研究年會綜述[J]. 大學圖書館學報，2024，42（1）：5-10.

[16] 米加寧，董昌其. 大模型時代：知識的生成式“涌現”[J]. 學海，2024（1）：81-96，214-215.

[17] 馮·諾依曼. 計算機與人腦[M]. 甘子玉，譯. 北京：北京大學出版社，2021：22.

[18] 韓蓉，林潤輝. 基于自組織臨界性理論的知識創新涌現分析[J]. 科學學與科學技術管理，2014（4）：74-79.

[19] 許永洪，梁佩鳳. 行業比較優勢的顯現與維持——基于知識溢出和政策干預視角[J]. 系統工程理論與實踐，2024（4）：1129-1148.

[20] 安妮·伯迪克，約翰娜·德魯克，彼得·倫恩費爾德，等. 數字人文：改變知識創新與分享的游戲規則[M]. 馬林青，韓若畫，譯. 北京：中國人民大學出版社，2018：53.

[21] 劉秀秀. 技術向善何以可能：機制、路徑與探索[J]. 福建論壇（人文社會科學版），2020（8）：83-91.

[22] 姜國睿，陳暉，王姝歆. 人工智能的發展歷程與研究初探[J]. 計算機時代，2020（9）：7-10，16.

[23] 程明，程陽. 論智能媒體的演進邏輯及未來發展——基于補償性媒介理論視角[J]. 現代傳播，2020（9）：1-5.

[24] 張彩霞，張涵. 互聯網平臺媒體的反向融合邏輯與新傳播生態[J]. 現代傳播，2022（2）：154-161.

[25] 徐琦，江藝彤. AI技術對新型主流媒體生態構建的影響——以中央媒體為例[J]. 中國傳媒科技，2023（6）：7-11.

[26] 迎接智媒時代，三大央媒都有哪些動作？[EB/OL]. [2019-09-05].https：//xueqiu.com/5868117133/132401592.

[27] 張莉，菲力扎提·阿得列提. 場景賦能：縣級融媒體中心的傳播力建構[J]. 新聞愛好者，2023（7）：56-58.

[28] 年度觀察：地市級媒體融合新進展[EB/OL].[2023-12-30].https：//www.bjmtrh.com/index/list2/id/213962.

[29] 沈坤榮. 發展新質生產力 增強高質量發展新動能[N]. 人民日報，2024-02-22（9）.

[30] 王歡，楊渝玲. 馬克思生產力思想的邏輯進程及現實啟示[J]. 北京理工大學學報（社會科學版），2024，26（1）：1-11.

[31] 中共中央黨史和文獻研究院. 習近平關于網絡強國論述摘編[M]. 北京：中央文獻出版社，2021：40．

[32] 劉瀠檑，莫梅鋒. 從仿真到說服：電視AI主播的迭代創新與具身升級[J]. 當代電視，2021（2）：99-102.

[33] 黃家圣，陳昌鳳. 構筑智能媒體全鏈條的三重理念：產品、數據、平臺[J]. 電視研究，2022（1）：8-12.

[34] 鄭世林，陶然，楊文博. ChatGPT等生成式人工智能技術對產業轉型升級的影響[J]. 產業經濟評論，2024（1）：5-20.

[35] 王京，徐江旭. 從三大央媒實踐看主流媒體智能化發展趨勢[J]. 傳媒，2023（8）：35-37.

[36] 人民日報“智能云剪輯師”上崗，亮相兩會！[EB/0L].[2020-05-22].http：//www.zgjx.cn/2020-05/22/c_139077319.htm.

[37] 龍思薇，陳蘇城，周艷，等. 巨人之肺：智能經營，全媒資源與海量需求的動態適配[J]. 國際品牌觀察，2021（27）：38-45.

[38] 向志強，黃依婷. 媒介智能管理：內涵、特征及應用場景[J]. 青年記者，2021（20）：113-114.

[39] 戴汝為. 21世紀組織管理途徑的探討[J]. 管理科學學報，1998（3）：3-8.

[40] 張文祥，沈天健，孫熙遙. 從失序到再序：生成式人工智能下的信息秩序變局與治理[J]. 新聞界，2023（10）：41-51.

[41] 蒙克，路暢. 價值理性與韋伯式官僚制構建——基于英普比較的歷史視野[J]. 學術月刊，2023（3）：140-150，161.

[42] 程晟，沈費偉，王江紅. 技術治理與民意互動：數字政府整體智治的實現機制研究——以杭州市“民呼我為”數字治理平臺為例[J]. 中共天津市委黨校學報，2023（2）：75-85.

The Whole-Domain Empowerment of New Quality Productive Forces： A New Approach to High-Quality Development of Intelligent Media

QI Ya-lin（School of Journalism and Communication， University of Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 102401， China）

Abstract： As the “singularity is approaching”， the innovative application and iterative upgrading of AI technology will surely become a new driving force to promote the structural reform and high-quality development of the media industry， which will promote the continuous optimization of intelligent media to enter the new track of information dissemination. On the basis of clarifying the scale of the rhetoric screen of intelligent media， this paper examines the internal mechanism of the high-quality development of intelligent media from the perspective of knowledge emergence and overflow. Intelligent media has two basic constructive directions： knowledge innovation and media construction of digital intelligence platforms， as well as intelligence and platform construction of mainstream media. The development of new media productivity based on technological innovation and high-quality operation and maintenance is the future direction for the high-quality development of intelligent media. The new quality productive forces of intelligent media are mainly characterized by the leap in the main body of knowledge production， means of production， objects of production and their optimal combinations which is empowered in the whole-domain of application scenarios， such as intelligent collection， production， distribution， operation and management.

Key words： new quality productive forces; intelligent media; infrastructure; intelligent communication; future prospect