AIGC在電視節自制作與傳播中的創新應用

黨的二十屆三中全會提出，“構建適應全媒體生產傳播的工作機制和評價體系，推進主流媒體系統性變革”。以區塊鏈、人工智能為代表的技術集群正催生革命性突破。在此背景下，人機協同成為AIGC應用的重要場景，即機器承擔數據處理、模式識別等基礎工作，人類聚焦創意策劃、價值判斷，推動電視節目制作從人工主導向智能協同轉型。

一、AIGC在電視節目制作中的應用

（一）智能選題與策劃：數據驅動的內容精準定位

選題策劃是節目制作的核心所在。長期以來，傳統節目制作的選題主要依賴于編導的經驗和團隊的討論，選題內容趨同、難以精準契合受眾需求等問題不時出現。而AIGC技術借助大數據分析與自然語言處理能力，構建起從實時熱點監測、傳播趨勢預測到個性化方案生成的一體化流程，顯著提升選題的時效性和受眾觸達的精準度。AIGC以多源數據采集為支撐，運用自然語言處理技術，完成信息的結構化解析與價值評估。以《人民日報》新媒體智能選題系統為例，該系統通過關鍵詞提取、情感分析等算法，及時捕捉社會熱點與政策動態，自動識別具有新聞價值的線索。1]此外，基于歷史數據訓練的機器學習模型能夠預測不同題材的傳播效果，并針對不同受眾群體提供差異化選題建議。

（二）自動化拍攝與剪輯：計算機視覺驅動的效率革新

在傳統電視節目中，拍攝與剪輯為勞動密集型環節。傳統模式依賴人工經驗，尤其在剪輯環節需要剪輯師人工篩選海量素材，進行鏡頭組接與節奏調整，耗時且易出錯。而AIGC借助計算機視覺與強化學習算法，實現拍攝自動化與剪輯智能化，大幅減輕人工操作負擔。在拍攝環節，AIGC的核心應用是“智能攝像系統”。該系統集成深度相機、運動傳感器和計算機視覺算法，能夠實時分析拍攝場景的特征，包括光線條件、人物位置、運動軌跡等，并自動調整拍攝參數。此外，基于深度學習的防抖技術，系統能有效修正拍攝過程中的抖動問題。即使在戶外新聞采訪等移動拍攝場景中，也可通過圖像重構算法使畫面流暢度提升 60% 。剪輯環節，AIGC通過“多模態內容分析”篩選素材與優化節奏。如科大訊飛AIGC平臺按節目主題匹配剪輯風格，一鍵生成字幕、配樂，推動后期效率提升3-5倍[2]

（三）虛擬主播與特效生成：技術賦能的視聽體驗升級

依托計算機視覺、語音合成和生成對抗網絡等AIGC技術，虛擬主播及特效生成有效拓寬傳統視聽內容的呈現維度，在強化互動體驗的同時，增強了節自的文化傳播效能與藝術感染力。2024年兩會期間，多地廣電數字主播結合MG 動畫（動態圖形）、XR（擴展現實）技術，將政策解讀轉化為3D可視化內容。虛擬主播還具備多語種播報與24小時不間斷工作的優勢。如中央廣播電視總臺的英文版虛擬主播，可實時將中文新聞轉化為英語播報，有效助力國際傳播。

特效生成實現創意可視化與文化符號重構。中央廣播電視總臺推出的首部AI系列動畫片《千秋詩頌》利用AIGC技術，將古典詩詞中的場景，如“大漠孤煙直，長河落日圓”，轉化為國風水墨動畫，并通過動作捕捉技術還原古代人物的服飾與行為，將中華古典詩詞的精髓無縫對接到現代視聽語言中，為傳統文化賦予全新的表現形式。

二、AIGC視角下的內容生產與文化傳播新路徑

（一）人機協同的文化創新實踐

人工智能正與傳統文化場景深度融合。在此過程中，人機協同成為拓展藝術表達、增強文化傳播效能的關鍵路徑。在2025年春晚《秧BOT》中，16臺人形機器人與人類舞者協同表演，為全球觀眾獻上東北秧歌與AI技術融合的精彩節目。在技術上，機器人通過自適應步態生成技術實現毫米級定位，強化學習算法完成高難度動作。在傳播效果上，節目的話題閱讀量超10億，海外平臺獲超50萬條的留言，成為文化輸出載體。[3]該案例的核心啟示在于“人機協同的價值平衡”，即機器人負責執行高難度動作、進行精準控制隊形等重復性、技術性任務，人類舞者則專注于情感表達與藝術創意的呈現，兩者結合堪稱“科技 + 文化”的典范。

（二）AIGC驅動的多形態內容分發

在當前信息個性化、多場景與全球化特征的時代背景下，AIGC技術以其高效的內容生成能力與靈活的形態適配性，顯著改變重大事件傳播中的內容分發機制。2024年冬奧會上，中央廣播電視總臺運用AIGC構建“全流程智能化報道體系”，實現高效、多形態的內容輸出與全球分發。在生產環節，智能剪輯生成高光片段，定制化內容覆蓋不同受眾，數據新聞系統生成動態圖表。在傳播環節，依據用戶畫像完成精準推送，并適配多平臺調整內容形態。該成功案例充分驗證AIGC在“大規模內容生產”與“跨文化傳播”中的優勢。

（三）超高清內容與版權保護

內容安全與版權保護已成為行業發展的關鍵訴求。從技術架構上來看，該模式主要包括內容加密與智能分發兩部分。在加密方面，國家廣播電視總局廣播電視科學研究院設計DRM技術與產品評估機制、數字版權管理（DRM）服務認證規則，對4K/8K超高清內容實施保護，AIGC則借助區塊鏈技術進行版權存證，生成包含創作者信息的數字指紋以防范侵權；在審核環節中，AIGC運用圖像識別與自然語言處理技術篩查敏感內容，并依據地區法規進行動態調整。在分發環節，基于用戶設備與偏好實現精準投送，由系統智能選擇渠道與推送時機。

三、人機協同的展望與挑戰

（一）優勢互補：推動內容高質量發展

AIGC擅長數據處理、模式識別，人類主導創意與價值判斷。在選題策劃階段，AIGC生成多套選題方案，編導則結合專業經驗與市場需求完成篩選優化；在拍攝剪輯階段，AIGC完成素材的初步篩選與剪輯，團隊則進行藝術化調整與節奏把控；在內容審核階段，AIGC初步篩選敏感信息，審核人員則進行深度價值判斷。

（二）倫理與版權挑戰：需解決的核心問題

AIGC給廣電行業帶來機遇的同時，也面臨著倫理與版權的挑戰。

在倫理層面，AIGC生成內容或存在算法偏見。具體而言，訓練數據含有的社會偏見會被放大，個性化推薦可能導致“信息繭房”，虛擬主播應用也極易引發爭議。在版權方面，AIGC生成內容的權利主體尚不清晰。若訓練數據包含未授權素材，極易導致侵權爭議。此外，AIGC技術的普及進一步加劇盜版風險。要解決這些問題，需從倫理與版權兩方面完善規范。在倫理層面，應制定AIGC應用準則，提升算法透明度，定期檢測并修正偏見，優化推薦機制以兼顧個性化和內容多樣性。在版權方面，需通過立法明確AIGC內容的版權歸屬，并借助區塊鏈等技術，強化版權存證與溯源，有效遏制盜版傳播。

（三）技術融合與生態構建：未來發展的主要方向

在技術融合方面，AIGC應加強與VR/AR（虛擬現實／增強現實）、區塊鏈、5G等技術的深度融合，創新電視節目制作與傳播。具體而言，

AIGC與VR/AR技術結合，可打造沉浸式節目體驗。AIGC與區塊鏈技術結合，除了實現版權存證，還可以構建去中心化的內容分發平臺，提升內容傳播的安全性與效率。同時，5G技術高速率、低延遲的特性也為AIGC實時應用提供支撐，如實時生成多語言字幕、實時調整節目內容以適應用戶反饋等。

在生態構建方面，廣播電視行業需打造“技術一內容一人才”協同發展的生態體系。在技術層面，加強AIGC核心技術研發，提升自主創新能力，減少對國外技術的依賴；在內容層面，以AIGC為工具，挖掘文化內涵，打造具有中國特色的優質節目，推動文化傳播；在人才層面，培養兼具技術素養與傳媒專業能力的復合型人才，適應人機協同模式下的行業需求。

四、結語

AIGC作為技術引擎，正深刻驅動廣播電視行業的系統性革新。大量實踐已印證人機協同模式對產業升級的關鍵價值，但也存在一些問題，亟須通過政策引導、技術治理和行業共識協同應對。未來，AIGC與傳媒實踐的深度融合，將推動構建更具包容性和創新性的智慧傳播生態，為行業高質量發展持續注入動能。

參考文獻：

[1]楊毅．從“人主導”到“人機協同”：電視新聞編導的智能化轉型趨勢[J].西部廣播電視，2025，46（09）：169-172.

[2]賈鋒.AIGC在廣播電視及網絡視聽領域的應用研究[J].電視技術，2025，49（03）：89-91.D0I：10.16280/j.vide0e.2025.03.026.

[3]屠琦瓊，徐臻．人工智能賦能文化傳播：春晚《秧BOT》的創新實踐[J].中國廣播電視學刊，2025，（08）：105-107.

（歐陽莎琳系未來電視有限公司副總經理）

責任編輯：張子琪