AI 赋能媒体深度融合从哪发力？这四点是关键

在全球传播格局加速变革的背景下，媒体融合发展成为一项涵盖内容创新、技术应用和管理革新等多维度的系统工程，朝着更为广阔和深远的方向演进。本文介绍了人工智能赋能媒体深度融合的四个发力点，分别为：人工智能技术重塑媒体内容生产全流程；人工智能技术深化媒体运营层面的融合发展；人工智能技术应用为舆论引导工作开辟新的维度；人工智能技术成为提升国际传播效能的关键力量。

近十年来，媒体融合作为政策性、实践性和理论性的重大命题，发展成为一项涵盖内容创新、技术应用和管理革新等多维度的系统工程。如今，在人工智能技术赋能下，媒体融合正朝着更为广阔和深远的方向演进，为建立全媒体传播体系，提升主流媒体传播力、引导力、影响力和公信力提供着持续性的重要推动力量。

发力点一：

重塑媒体内容生产全流程

智能写作、计算机视觉、语音识别等 AI 技术在内容生产中广泛应用既是技术工具的革新，又是媒体融合理念在内容创作领域的实践。

人工智能同时适应多种媒体形态的内容需求，进一步优化“一次采集、多种生成、多元传播”的融合传播模式，使多样态的媒体内容无缝流转、智能适配。

体现了技术与内容融合的有机统一，使媒体融合从渠道整合跃向更深层次的生产方式融合、内容形态融合和传播理念融合。

发力点二：

深化媒体运营层面的融合发展

通过深度学习和大数据分析，人工智能精准描绘用户画像，实现全媒体用户数据的整合分析。全方位的用户洞察使媒体能在不同平台间协同制定内容和分发策略，达成真正意义上的“千人千面”。

人工智能技术打破传统媒体的部门壁垒和平台界限，实现采编、技术、运营等多方资源的跨界调配和优化组合，形成融合发展、一体运营的新局面。

人工智能增强媒体与社会各个系统之间的连接能力。通过智能化的全域数据采集和分析，媒体更全面地把握社会脉动，快速整合各方资源、响应公众关切。

发力点三：

为舆论引导工作开辟新的维度

通过对海量数据的实时分析和处理，人工智能系统快速识别舆情热点、预测舆论走向，为媒体及时把握社会关切、精准施策提供有力支撑。全媒体、全平台的舆情感知能力，使媒体在复杂信息环境中更好发挥议程设置功能，引导社会舆论。

个性化推荐算法，使主流声音更精准地触达各类受众群体，实现舆论引导的精细化和差异化。

人工智能还能协助媒体在各类平台上进行内容形态的智能转化，确保主流价值观在不同媒介载体间的一致性传播，增强舆论引导的协同效应。

发力点四：

提升国际传播效能的关键力量

通过跨语言、跨文化的智能分析，人工智能系统帮助媒体更准确地把握全球受众的信息需求和文化偏好。

多语种智能翻译和自动生成技术大大提高了国际新闻生产效率，使媒体以更快的速度、更广的覆盖面向全球讲述中国故事。

人工智能驱动的全球社交媒体监测和分析，为媒体及时把握国际舆论动向、制定传播策略提供数据支撑，增强敏捷性和针对性。

虚拟主播和AI 互动的应用，为讲好中国故事提供更丰富和创新的表现形式，提升吸引力和感染力。

人工智能还促进媒体与海外媒体、智库的深度合作，通过数据共享和技术协作，构建更加开放和互联的全球传播网络。

本文摘编自 新传播智库《独家｜张明新：人工智能赋能媒体深度融合的四个发力点》

作者张明新系华中科技大学新闻与信息传播学院教授、院长