隨著人工智能技術的不斷成熟，媒體融合發展之路正在被這一新興驅動力所影響。人工智能技術不斷賦能媒體工作流程，人工智能+媒體不斷打破傳統媒體的固有邊界，新產品、新場景、新應用層出不窮。《中國新聞出版廣電報》記者從日前由中國傳媒大學新媒體研究院與新浪AI媒體研究院聯合發布的《中國智能媒體發展報告（2019—2020）》中發現，全球知名媒體與互聯網公司紛紛扎根于“算據+算法+算力+網絡”的基礎底座，不斷加速人工智能技術在媒體全鏈路、全環節融合應用的探索。

智能化媒體已經全面啟動

從該《報告》中不難看出，全球主要媒體先后加入了人工智能發展戰略及產業規劃，如《華盛頓郵報》、《紐約時報》、美聯社、彭博社、BBC等知名境外媒體紛紛嘗試在工作中深度引入人工智能，全面賦能傳播業務，深入布局智能化轉型。

我國智能化轉型進程也呈現出百花齊放的態勢。例如，《人民日報》的可視化新聞，在數據和可視化的技術應用上，提供全流程技術服務；新華社虛擬主播利用人工智能技術仿真體現真人主播播報形態等。

可以說，平臺智媒化和智媒平臺化發展正在全球范圍內加速匯流。但從《報告》中依然可以看到，盡管多數國內媒體機構高度重視智能化戰略，但整體仍處于起步階段，技術基礎薄弱、專業人才缺乏和資金投入不足是目前智媒轉型面臨的三大挑戰。

智能媒體產業生態已形成

從整個產業生態來看，智能媒體產業鏈包括三層，即基礎層、技術層和應用層。基礎層以AI芯片、算法結構、計算機語言等研發為主；技術層基于基礎層的運算平臺和數據資源，去設計研發過去需要人腦解決的某一類問題的一系列通用算法，主要包括計算機視聽、智能語言、自然語言處理等；應用層則基于技術層的能力，通過集成一類或多類人工智能基礎應用技術，形成針對媒體行業應用場景或需求的軟硬件產品及解決方案。

通過《報告》記者發現，無論是《紐約時報》的Trint、雅虎體育的Wordsmith和Netflix的Gatekeeper，還是新華社的智能化編輯部、《廣州日報》的智能化融媒體方陣，以及封面新聞的智能泛內容生態，全球智能媒體產業生態在基礎層、技術層與人工智能產業的架構支撐幾乎保持一致，應用層也形成了更適配媒體行業應用場景或需求的軟硬件產品及解決方案。

人工智能全面賦能各環節

其實，對于媒體而言，人工智能不僅僅改變了新聞采集、內容生產和內容分發環節，它還不斷從內容管理、內容風控、效果反饋、媒體經營、輿情監測、版權保護等各個環節深入驅動媒體變革。

目前，內容生產方面呈現人機協同升級內容生產制作，從機器寫作向智能視頻編輯、可視化新聞到虛擬主播的轉變。內容分發方面呈現智能傳播塑造新型傳播模式，從數據挖掘向用戶畫像、智能推薦，最終完成反饋調整的轉變。

對于內容管理來說，人工智能助力內容自動歸類，從智能存儲向智能識別、智能審核、智能理解邁進。在內容風控層面，人工智能可幫助追蹤畫面中的元素，從利用OCR等技術建立模型到利用人臉識別監測內容，再到利用圖片識別實時標注，最后實現反饋風控系統觸發預警。例如，新冠肺炎疫情期間，人工智能助力戰“疫”輿論宣傳工作，在鑒謠、辟謠環節中成為戰勝信息疫情的“特種智能部隊”。

在效果反饋方面，內容生產傳播也因人工智能呈現出實時反饋。生產流程由收集海量數據、追蹤傳播路徑到用戶參與反饋，從而完成調整傳播內容，如《中國日報》的智能編輯輔助系統，集合影響力分析、熱點發現、線索發現等功能，有效提升信息傳播中的精準性與時效性。對媒體經營而言，人工智能助力精細運用與構建多元商業模式，如《華盛頓郵報》Own原生廣告發布平臺、百度Omni Marketing整合營銷平臺等。

此外，人工智能技術通過海量數據采集、實時數據處理、輿情深度分析，實現輿情預測、預警和研判，其中，基于“人民云”構建的人民數據生態系統是業界中的優秀代表產品。在版權保護方面，利用智能內容識別、全網內容對比、計算內容相似度進行版權內容保護，有效實現全平臺、全鏈路的版權保護。

可以說，人工智能正在參與并改變著媒體融合發展之路，驅動傳統媒體在同新媒體的融合中向智媒邁進。

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