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上一篇本文具体梳理人工智能技术在国内媒体中的应用情况，厘清其发展中的问题，对媒体人工智能发展提出对策建议：一是完善人工智能发展机制，培养健全的媒体人工智能生态；二是推进技术融合，促进人工智能技术与媒体应用场景深入对接；三是要明确媒体人工智能技术发展方向，优化产业格局；四是建立中介机构，完善产业链，驱散技术企业与媒体市场间的迷雾。
人工智能（Artificial Intelligence，AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是计算机科学的一个分支，旨在了解智能的实质，对人的意识、思维等信息过程进行模拟，生产出一种新的与人类智能反应方式相似的智能机器。具体可分为机器学习、计算机视觉等不同研究领域。人工智能理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能技术给我国的媒体行业带来了翻天覆地的变化。一些数据和案例表明，人工智能技术极大地促进了内容行业的发展：3秒生成一篇快讯、1秒可以审核100篇稿件……用人工智能之前平台日分发内容5000条，用人工智能之后，每天分发内容达120万条，人均使用时长提升45%，点击率提升58%。①计算机视觉技术使视频新闻内容的自动生产成为可能，新华社的媒体大脑仅10.3秒就能生产一条视频新闻；自然语言处理的发展催生了机器人写稿，腾讯Dreamwriter自动化新闻写作机器人平均出稿速度0.5秒；基于算法的个性化推送被广泛应用于各媒体平台，实行个性化推送的今日头条已有1.4亿活跃用户，内容分发变得更为高效精准；人工智能+VR技术带来了360°全景新闻，颠覆了传统新闻的生产和呈现。
在2017年底，全球已有5%的企业将人工智能引入其工作流程及产品应用中②；2018年，中国的人工智能企业数量达到1011家，位列世界第二③。深圳市人工智能行业协会发布的《2019人工智能产业发展白皮书》指出，2015年全球人工智能市场规模达1684亿元，复合增长率达17%；中国人工智能产业市场规模逐年攀升，2015年至2018年年均复合增长率为54.6%，增速高于全球平均水平36%。截至2019年6月，北京以709家人工智能企业数量位居全国第一；深圳居第二，相关企业为636家，近七成集中在应用领域。到2020年，中国的人工智能市场规模预计将达到990亿。④
2019年1月25日，中共中央政治局在人民日报社就全媒体时代和媒体融合发展举行集体学习。习近平总书记发表重要讲话指出：从全球范围看，媒体智能化进入快速发展阶段。我们要增强紧迫感和使命感，推动关键核心技术自主创新不断实现突破，探索将人工智能运用在新闻采集、生产、分发、接收、反馈中，用主流价值导向驾驭“算法”，全面提高舆论引导能力。⑤
媒体人工智能产业在蓬勃发展的同时，也面临着许多问题：一是国家出台政策推动媒体人工智能发展，但目前发展机制还较为单薄；二是媒体人工智能技术发展全面，但缺乏明确的方向，技术对接场景也较为初级；三是媒体对人工智能技术的应用十分不平衡；四是缺乏产业中介，产业链不完整。本文将具体梳理人工智能技术在国内媒体中的应用情况，厘清发展中的问题，对媒体人工智能发展提出对策建议。
现 状
政策推动媒体人工智能大力规范发展
2015年，国家就开始了人工智能在顶层设计上的布局。2016年3月，人工智能被写入《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》；2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确指出要“加快人工智能深度应用”；2018年3月，《2018年国务院政府工作报告》指出，加强新一代人工智能研发应用，等等。在地方政策上，截至2018年，全国已有15个省市发布了人工智能规划，其中有12个制定了具体的产业规模发展目标。
从法律监管上看，我国在既有法律体系中，通过健全完善数字内容产业各领域行政法规、部门规章、部门工作性文件、地方性法规等开展治理，新闻信息服务、社交群组、视频、直播、电子游戏是我国数字内容治理中的政策焦点⑥。在算法歧视问题上，中国计算机协会在2017年出版了七项算法透明度和问责制的原则。我国数字内容治理政策沿袭传统模式，仍以内容垂直领域监管为主，对于人工智能时代的算法、内容造假、知识产权等新问题总体处于行业探索和部分试行阶段。
媒体人工智能技术发展涉域全面
目前，人工智能技术在媒体领域已有诸多具体的应用产品。在媒体生产领域，自动写作与编辑使简单的文稿可以自动生成，依托大数据进行的信息采集让媒体从业人员更为高效地获取信息，智能翻译、智能收录与语音文字转换提高了记者的工作效率，智能影像技术使视频内容的生成成为可能，全息可视化新闻让新闻内容变得更为生动形象，还有虚拟主播、虚拟演播室以及集成机器人记者等一系列可供媒体进行智能内容生产的产品。
在内容分发领域，通过对用户数据的搜集和精准分析，个性化推送已经替代了传统的人工内容发放，不仅大大提高了内容分发效率，也使得分发内容与用户需求更加匹配，从文字资讯到图片内容再到音视频内容的分发都通过算法变得更为智能。
在媒体管理领域，智能识别与溯源技术使自动内容审查得以实现。从文字新闻的辟谣与溯源，到对色情、暴力、恐怖、涉政图片的审查，再到对直播内容、视频内容的自动审核都可以使用人工智能技术进行规范管理；而在内部管理中，主要的产品有图文的自动标记与归总、视频素材的自动标签与归类；版权保护也是内容管理领域的重要产品之一。除此之外，在传播效果、舆论情况的监测与反馈方面也有许多人工智能产品，这些产品帮助媒体更快捷地了解自己的内容运营情况，并及时做出调整。在用户管理方面，主要的产品则是智能人机互动，许多媒体已经使用机器人客服代替了传统客服，大大降低了运营成本。
在媒体经营领域，一方面利用人工智能技术开发的智能媒体资源管理系统能够更加智能匹配广告位；另一方面利用智能影像技术，媒体可以更为快捷地将广告镶嵌在视频内容中，广告植入的成本大大降低，媒体资源得到更为有效的运用。
智能分发是应用最多的场景
在内容生产、内容分发、内容审核、人机交互等媒体运营的各个环节，人工智能都有了深度的应用。但技术应用场景集中在内容分发和内容生产，智能分发是媒体应用最多的技术。
在技术层面，机器学习、自然语言处理、计算机视觉是渗透率排名前三的AI技术，其次是知识图谱技术、人脸识别技术、语音合成技术、语音识别技术。在应用场景上，智能推荐是应用最为广泛的场景，其次是图像处理、内容理解与识别、视频理解、智能广告、智能语音、智能撰稿和用户理解。可见，许多媒体都在争夺用户时间，通过人工智能技术把内容更加精准地分发给用户，可以大大提升用户使用时长和黏性，从而提升商业效益。智能推荐是中长尾内容平台投资回报率最高的人工智能应用技术。⑦对媒体行业最期望人工智能技术予以解决的问题，如商业变现、内容审核、用户画像系统的应用、沉默用户的激活、流失用户预警和标签系统等，目前还没有十分成熟的技术场景应用。
头部媒体对人工智能的应用远多于其他媒体
人工智能在产业落地上已经有了很多的场景，在媒体和内容行业，许多头部内容平台、大型媒体集团凭借强大的资源优势取得了领先的AI能力，获得了更庞大的用户支持、更好的商业变现、更高的运营效率，通过技术建立了垄断的市场地位。而对于众多缺乏资金、人才的中长尾内容行业的中小型媒体来说，人工智能却还是奢侈品。
许多头部内容平台、大型媒体集团紧跟最新技术，进行自主研发，广泛展开合作。澎湃新闻利用最新的虚拟现实技术开设了《全景现场》专栏，进行静态全景和全景视频新闻的发布。在引进技术之外，还积极进行自主研发。例如在荔枝云系统上线前，江苏网络电视台已经通过对用户数据进行计算建模实现了精准推送；在荔枝云系统上线后，相关的实践应用拓展到了智能视频剪辑和大数据分析。此外，大型媒体集团还多方与人工智能技术公司开展合作，如新华社与阿里巴巴成立了新华智云，专门进行人工智能技术研发。
中小媒体技术运用程度不高，多依靠上级媒体。许多县级媒体在引进先进智能技术时，愿意使用上级媒体集团公司开发的平台技术，如湖北所有县区均使用湖北省级媒体开发的“湖北云”平台，江西省分宜县融媒体中心则使用江西日报的“赣鄱云”平台，等等。另外，中小媒体在自主与技术公司合作时，较少触及到人工智能技术，多停留于层次较低的基本框架技术，解决实际工作中遇到的技术难题。
问 题
媒体人工智能发展机制不健全
从前文中可以看出，政府已经出台了一系列政策指导，国家已经将人工智能政策提升到了战略高度，纳入到了顶层设计当中；但对于人工智能与各个行业的具体结合却没有明确的指示表述。因此，在媒体人工智能建设中，许多落实政策的地方政府对其发展的支持较为简单粗放，往往只有经费方面的支持，缺乏相应的配套发展机制，没有建立起完善的持续发展体系。
具体而言，许多媒体在得到政府的资金支持后，并不知道如何利用。一方面，部分媒体盲目跟风购买不适合自身发展的人工智能技术产品，造成了资金资源的浪费；另一方面，缺乏相应的人才，许多媒体不能将采用人工智能技术的优势最大化。这些问题都不是简单的资金问题，而是整个发展机制的问题。
从发展的规范性来看，我国没有针对数字内容治理的专项法律，而是在既有法律体系中，通过健全完善数字内容产业各领域行政法规、部门规章、部门工作性文件、地方性法规等开展治理。这种模式能够保持政策的灵活性、连续性、及时性，同时也存在主管部门分散、政策文件繁杂交叉、强制性政策较多、不同政策协调性较低等缺陷。机制的单薄造成了宏观上媒体人工智能发展生态的贫瘠。
发展方向不明确，技术与场景对接较为初级
目前人工智能技术在媒体各环节均有所发展，但总体而言，技术开发向头部企业看齐，技术开发导向不明确，中小型企业技术创新受到抑制。头部企业如百度、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头则利用其资源，在人工智能领域一马当先；许多中小企业在产业格局中扮演追随者，对于技术开发以头部企业的方向为导向，没有自己的明确方向，丧失了创新动力。同时，头部企业因为中小企业没有技术创新而获得垄断地位，在整个产业格局中渐渐失去对手和竞争，也影响其技术开发的速度与质量。
另外，头部技术企业多与大型媒体集团、头部内容平台合作，开发的技术对于媒体多为锦上添花，针对媒体基本生存运营的技术涉及较少。许多技术斥巨资研发而流于炫酷的形式，不能抓住对媒体生存至关重要的核心质量，未能从根本上为媒体的生存发展找到突破口，也难以为资金不足的中小型媒体所利用。
同时，在已经有具体应用场景的各种技术中，技术与场景的对接还较为初级。许多技术企业对媒体行业的理解不充分，也造成了其开发的人工智能技术与真实媒体应用场景的脱节。如在媒体融合的场景下，文字、图片、音频、视频往往同时出现，而文字、图片、音频、视频的人工智能技术却往往分属于各个技术公司无法兼容的不同产品，难以综合利用。
人工智能技术在媒体中的应用发展不均衡
各级媒体在对人工智能技术的应用上有较大差异；同级的媒体间，依其企业规模、资金情况等，差异也较为巨大，呈现出发展的不均衡。
许多大型媒体集团依托资源优势，在新技术的使用上表现积极，紧跟最新技术，努力将技术与内容相结合，打造新产品；在引进技术之外，还积极进行自主研发，多方与人工智能技术公司开展合作。在资金方面，媒体集团的收入较为多元，渠道丰富，资金也较为雄厚。同时，为了适应科技化的发展，进行公司制度的改革，将原有的事业单位管理模式改变为企业化运营方式，引入了更多懂人工智能的技术人才。
而许多中小媒体、市县级媒体在运用人工智能技术时则面临着巨大的资金压力、体制问题、人才技术问题等一系列难题，经营出现了严重的滑坡，机构虽然存在但在当地的功能和作用已几近丧失，处于一个可有可无的边缘状态，难以引进先进技术以谋求自身更高层次的发展。
缺乏产业中介造成产业链的不完整
媒体人工智能作为一个产业，其完整的需求链应当是“技术企业服务媒体—媒体服务受众——受众反馈媒体——媒体提出技术需求”。媒体行业对于人工智能技术的需求，是基于受众的反馈，利用技术创新内容形式、提高生产效率、获得传播力影响力，最终为其经营助力。技术企业在投资开发技术时最终也是基于受众的需求。
媒体人工智能产业中，媒体与受众之间有许多中介机构、咨询公司在进行其影响力、传播力测评，媒体能够知道其目前受众的需求方向，并及时做出调整，但在技术企业与媒体之间却缺乏有效沟通的桥梁中介。大部分技术企业与媒体的合作处于分散状态，对于整个媒体行业的需求点获知十分零散，没有中介桥梁对媒体的需求做出梳理总结。
头部企业的许多尖端技术开发多为实验性开发，并不能直接应用于基础性市场中。许多技术企业在开发技术前没有能力做广泛的市场调研，技术开发以头部企业为导向，导致其开发的技术与真正广大的市场脱节。如果有中介作为市场和技术的桥梁则可以避免这样的问题。
对 策
完善媒体人工智能发展机制，培养健全的媒体人工智能生态
一方面，管理部门应当出台更多扶持人工智能发展的政策，目前人工智能相关政策更多地停留在战略层面，而没有落实到具体发展中，应当对人工智能技术在各个垂直领域的发展做出更为具体细致的指导规定；另一方面，管理部门需要继续对媒体人工智能领域的发展进行资金支持，其间可利用申请条件的偏向性对广大媒体和技术企业做出潜移默化的引导，培育目前较为边缘的基础性人工智能技术市场。
推进技术融合，促进人工智能技术与媒体应用场景深入对接
在媒体融合的大趋势下，许多媒体具体应用场景中，往往包含了文字、图片、声音、影像等多维度内容，然而目前的人工智能技术基本只针对某一内容有个别的深度研发；在包含多维度内容的许多应用场景下，如果要使用人工智能技术进行一些识别或计算，就需要使用各个技术公司的不同技术产品对同一场景进行协调应用，然而不同的技术公司之间因为产品设计的思路不同，往往难以兼容，在这样的场景下使用人工智能技术反而会导致时间的浪费、效率的降低。人工智能技术应该针对媒体的具体应用场景做更深入的调研和思考，在媒体融合的同时，也应同步做到相关技术的“融合”，才能真正将人工智能技术与媒体应用场景对接起来。
明确媒体人工智能技术发展方向，优化产业格局
头部企业要起到良好的带动作用，对媒体人工智能技术的开发应用给予更多深度关注，在技术开发上注重均衡，有意识地培养市场，而不能仅仅是追逐市场。对技术发展比较初级的、针对中小媒体的基础性领域应加大力度，开发出众多中长尾内容平台适用的人工智能技术，提升中小媒体的核心竞争力，助力其摆脱生存困境，平衡产业发展，优化产业格局。另外，应当避免产业中的不良竞争，给予其一定的生存空间，并鼓励中小企业创新发展、做大做强。
建立中介机构完善产业链，驱散技术企业与媒体市场间的迷雾
目前，媒体人工智能领域产业链中缺乏沟通技术企业和媒体的中介桥梁，应当引导建立相关行业协会、组织联盟，形成一个良性沟通平台，适时举办媒体人工智能发展相关论坛，对发展中的问题进行总结探讨。在市场中，引导资金流向中介桥梁领域，创立咨询机构，对媒体人工智能的市场反馈进行及时梳理总结，给予有需要的技术企业发展方向上的意见建议；建立培训企业，对媒体从业人员进行人工智能素质培训。
（作者系北京大学新媒体研究院副教授，北京大学互联网发展研究中心主任）
责任编辑：武艳珍
注释：
①⑦第四范式、机器之心、亿欧联合发布：《人工智能在媒体和内容行业的应用》，
http://www.sohu.com/a/325918369_240694
②数据来源：Statista公司。
③数据来源：清华大学《中国人工智能发展报告2018》。
④中国机器人网：《中国人工智能市场规模预计到2020年达到990亿》，
http://www.robot-china.com/news/201908/21/58445.html
⑤中国共产党新闻网：
http://cpc.people.com.cn/n1/2019/0315/c64094-30978511.html?
tdsourcetag=s_pctim_aiomsg
⑥谢新洲、李佳伦：《中国互联网内容管理宏观政策与基本制度发展简史》，《信息资源管理学报》2019年第3期。
