王耀星 熊忠辉

科学技术的演进推动新事物的诞生和发展。在当代经济社会，工业化和信息化无疑是新生事物产生和发展的重要推进元素。以信息和数据的生产、供应、管理等服务为纽带，大数据、云计算、人工智能芯片、深度学习等技术被应用到各行各业，并通过知识、技术创新、产品、市场、模式、平台乃至生态等方面的创新，促使产业智能化和企业智能化。互联网和智能化给行业间深度融合带来了巨大的变化，原来行业间的清晰边界正在逐渐消失，以技术应用和模式转型为表征的跨界、融合几成共识。

当前，大数据、云计算、物联网、人工智能等新兴技术运用于媒体行业，催生出智媒体这一新的媒体形态。智媒体是技术驱动的产物，但它并非技术与媒体的简单物理相加，就新闻资讯业来说，智媒体是通过智能化工具对新闻“策、写、编、发”全流程的渗透，构建起用户与信息智能化匹配连接的媒体生态系统。

一、智媒体是网络环境下媒体融合发展的新阶段

“由于技术进步和放松管制，发生在产业边界和交叉处的技术融合，改变了原有产业产品的特征和市场需求，导致产业的企业之间竞争合作关系发生改变，从而导致产业界限的模糊化甚至重划产业界限，形成新业态。”[1]这种新业态表现出“专业、深度、共享、利他”的整体特征。智媒体技术及应用带来的是新闻资讯业乃至整个传媒产业链条的重新塑造，也势必会使整个传媒业态产生不可忽视的变化。

依照麦克卢汉“媒介是人的延伸”理论，文字和印刷媒介是人的视觉能力的延伸，广播媒介是人的听觉能力的延伸，电视媒介是人的视、听觉能力的延伸，而智媒体的出现则是对之前所有媒介形式的整合，它可以看作是人类大脑功能的延伸。在媒体融合从全媒体到融媒体的发展历程中，全媒体追求的是媒体样态的全，既有报刊、电视等传统媒体，也有以网络技术及应用为基础的新兴媒体，它其实属于媒体融合的准备阶段；融媒体则是要实现新旧媒体的有机互动和相互融合，其本质而言是实现传统媒体的网络化，使传统媒体向新媒体形态转型，这也就决定了融媒体发展的最终结果仍然属于现有网络媒体的范畴，而不是创造出一个全新的媒体形态。在此基础上进一步发展，随着以人工智能为代表的新兴技术在媒体领域的运用越来越广泛，新闻的信息采集、编辑生产、认知体验、内容分发等各个环节的智能化程度都将逐步提高，智媒体这一新的媒体生态系统将成为媒体融合发展的新阶段。

从历史来看，媒体形态的发展变化主要由“技术逻辑、商业逻辑和社会逻辑共同决定”，[2]也可以说是技术、需求和结构三个因素共同决定的。在以往传统媒体形态的发展过程中，社会需求一般是主导因素，技术则是为服务于需求而投入应用，当这一技术得到比较广泛的认同之后，商业资本或社会资本开始持续注入并获得收益，使新的媒介形态走向规模化并最终与社会结构形成一定的对应关系，例如我国行政区域结构确定我国的媒体体系。智媒体的产生过程则与以往不同，它遵从的是以技术为核心的发展逻辑，即“技术带动需求、带动结构变化”。举例而言，基于VR/AR技术的全景式新闻报道，以及基于大数据技术的算法推荐和个性化内容分发，都是由新兴技术直接与商业资本相结合，作用于媒体的工作流程，进而带动起用户对新闻产品的新需求。正如上文所说，智媒体是技术驱动的产物，技术的完善、普及和合理利用是智媒体发展的关键所在。

需要注意的是，智媒体所依托的技术种类多样，虽然这些技术能够独立发挥作用，并与媒体产业的某项环节结合形成某种特定的智媒体类型，但这种单一技术的运用并不能创造出一个完整的媒体形态，也不能称为真正意义上的智媒体。现在人们提到智媒体，往往首先想到智能写稿机器人或用户定制新闻，但实际上，智媒体应该是多种技术体系的有机整合，它不是孤立的人工智能媒体或大数据媒体，而是从传媒理念到产业实践全部实现智能化之后，形成的一种新型的媒体生态系统。

根据目前的发展状况，智媒体技术与媒体产业的结合仍处于不断完善和范围运用的阶段，在不同技术类型的整合方面也只有部分媒体进行了初步探索，要实现技术在整个传媒产业铺开仍有待时日。此外，一个新的媒体形态要实现规模化和普及化，技术发展、资本投入、人才建设等要素的配合必不可少，而这些要素恰恰是如今许多媒体，尤其是许多传统新闻类媒体的短板所在，再加上体制结构等诸多方面的限制，使得这些媒体的智能化转型面临着层层阻碍。智能化已经成为未来媒体产业发展的核心逻辑，智媒体标志着网络环境下媒体融合的最新阶段和未来发展方向，但智媒体时代的真正到来仍需要多方的共同努力。

二、智媒体技术对新闻资讯产业链条的重塑

智媒体技术可以增强生产效率、提高个性体验、改善传播效果，对传媒产业链条的重塑主要表现在四个方面：在信息采集环节，人工智能的运用帮助媒体在海量网络信息中精确定位特定对象，传感器新闻的出现进一步拓宽了新闻线索采集的来源；在编辑生产环节，智能写稿机器人已经在财经、体育新闻等领域投入使用，新闻生产流程由线性变为交互性；在认知体验环节，VR/AR技术的运用改变了新闻报道的逻辑，媒体通过建构用户认知图谱提供个性化的认知体验；在内容分发环节，通过大数据综合分析用户的使用偏好，实现用户与信息的智能化匹配。

（一）信息采集：精确定位与传感器新闻

互联网和社交媒体的普及带来了普通民众话语权的极大解放，网民可以自由地在网上发表见闻、记录生活、表达观点，许多热点事件的一手信息往往来自社交媒体，用户生产内容（UGC）已经成为专业媒体重要的新闻线索来源。面对海量的网络信息，人工智能技术的运用使信息的快速检索和精确定位成为可能。人工智能凭借极高的运算速度和全天候工作能力，对互联网和社交媒体上发布的文字、图片和视频信息进行实时检索，不但能追踪文字信息中的新闻线索和热点话题，而且能借助内容识别、截帧分析等技术对图片和视频中的信息精确定位，在很短的时间内实现信息碎片的归类整合和结构化分析，形成完整的新闻线索。人工智能技术运用于新闻信息采集，对网络信息庞杂无序、良莠不齐的缺点进行了有效克服，为媒体提供的新闻线索和素材来源更加真实可靠，也真正释放了UGC巨大的新闻价值。

传感器新闻主要借助物联网和传感器技术，通过卫星定位、数字摄像头、智能手机、可穿戴设备等生活应用中无处不在的各种传感器，自动采集人们活动所生发的相关数据，并运用云计算等方法捕捉、记录和识别社会生活中的突发事件，为新闻资讯的生产提供传统工作模式不可能获取的新闻线索和素材资料。新华社“媒体大脑”发布的《新华社发布国内首条MGC视频新闻，媒体大脑来了！》，就是通过摄像头、无人机等传感器对发布会现场的语音和视频数据进行采集，再由电脑对这些数据信息进行识别分析，判断其新闻价值。传感器技术的运用是对传统信息采集方式的一种颠覆，它不限于对声音、图像等常规信息的采集，还能借助无人机、卫星等采集一般手段难以获取的信息，甚至还能够采集用户的心跳、体温、地理位置等感官无法获取的信息，为新闻内容生产提供了宽广的信息来源和丰富的素材形式。此外，传感器直接以数据的形式对采集到的信息进行存储和分析，这就省去了人工编码解码的过程，避免了人为操作的主观性，也简化了新闻生产的操作流程。

（二）编辑生产：智能机器人写作与把关环节前移

机器人写作是智媒体最受关注的一项技术应用，它的本质其实是通过预设的算法对海量数据进行分析、筛选、类比和组接，再根据特定的模板生成新闻，主要应用于财经、金融、体育等对数据分析要求高，但模式相对固定的领域。人工智能更擅长对枯燥的海量数据进行分析处理，能够在极短的时间内发现数据之间的关联，且只要算法设计得正确合理，按照程序运行很少会出现差错，在新闻生产的速度和准确性上都是人工写作难以企及的。智能机器人写作发展至今，已经不限于文字稿件的撰写，通过与传感器技术的结合，视频新闻的智能生产技术也正在走向成熟。如新华社的“MAGIC短视频智能生产平台”应用于2018年世界杯报道，通过人工智能对新闻场景的理解，能够近乎实时地全自动识别并提取射门镜头，完成攻防判断、防线识别、跑动轨迹绘制等工作，最快进球视频《俄罗斯2：0领先埃及》仅6秒就制作完成。此外，人工智能可以全天24小时随时响应，通过摄像头等传感器捕捉新闻线索，并迅速生成新闻产品，在突发事件的报道中具有显著的成本优势和效率优势。

在传统的新闻生产模式中，把关审核一般位于内容的生产和分发完成之后，属于事后的“延迟”把关；大数据和区块链技术运用于媒体生产流程以后，媒体可以根据互联网中的海量信息与新闻内容实时比对，把关方式更加多样，把关环节也大大提前。把关环节的前移来源于把关人角色的转变，即由专业的媒体从业者完成的少数人把关，转变为网络信息数据和机器算法共同完成的海量求证，以及媒体对用户反馈实时接收、迅速处理的大众把关。在当前技术条件下，机器智能审核已经基本能够实现与内容生产同步进行，大数据的实时信息追踪省去了人力的反复核查，而随着媒体对用户实时数据分析能力的加强，用户对新闻内容的反馈也能够在更短的时间内得到处理。

（三）认知体验：“沉浸式新闻”与个性化体验

智媒体技术的运用为用户带来感官体验和认知体验的改变。媒体通过VR（虚拟现实）和AR（增强现实）技术的引入，能够实现对新闻现场的全景式报道，让用户在立体空间中感受新闻内容，为用户提供强烈的代入感和沉浸感。这类“沉浸式新闻”带来的不但是用户体验的提升，同时也是媒体报道逻辑的改变。在传统媒体模式的新闻报道中，一般由新闻记者以第三人称视角向用户描述新闻事件，虽然视频直播等形式在一定程度上增强了现场感，但报道的主导权仍然掌握在记者手中，用户始终扮演着新闻事件的旁观者角色。VR和AR技术的运用明显增强了用户的现场代入感，用户可以根据自己的意愿选择了解新闻事件的角度和方式，并通过各种现实增强功能加深对事件的认识，新闻报道的逻辑从第三人称变为了第一人称，主导权将逐渐掌握在用户手中。

除了基于新闻场景的感官体验之外，新的媒体通过智媒体技术为用户构建异于传统媒体模式的认知图谱，为用户提供个性化的认知体验。“通过机器人对于不同语料库进行深度学习，对人的认知逻辑精准定位与区分，构建起用户的认知图谱，从而在新闻信息的生产过程中，自动生成适应不同认知水平人群的报道内容与报道方式，帮助编辑选择最为恰当的表述方式。”[3]提供个性化认知体验的关键是用户特点的综合分析和新闻产品的差异化生产。早在2015年，腾讯财经写作机器人Dreamwriter在分析当年9月宏观经济走势时，面向认知层次和需求不同的人群，就分别发布了“常规版”“精要版”“民生版”“研判版”四个版本，从数据分析到文章结构都存在较大差异。随着大数据、物联网、人工智能等技术应用联结日渐紧密，智能化媒体已经能够实现对用户认知行为的准确分析，基于用户认知图谱的差异化内容生产将更加普及，用户也将获得更加个性化的认知体验。

（四）内容分发：用户与信息的智能化匹配

智媒体时代的内容分发以实现用户与信息之间的智能化匹配为目的，其中运用最普遍的就是以今日头条为代表的个性化新闻推荐模式。所谓个性化新闻推荐，指的是通过大数据技术收集海量的用户信息数据，根据一定的算法分析用户的行为特点和兴趣倾向，并以此为依据向用户推荐其可能感兴趣的新闻。在传统的新闻分发中，用户是处于被动接受地位的“受众”，媒体推荐什么就只能看什么，而个性化的新闻推荐创造了一种新的内容分发模式，它建立起用户与信息之间的连接，让信息主动“找到”对它感兴趣的人。个性化新闻推荐的核心在于对用户兴趣偏好的精确画像，这就要求媒体利用大数据技术对用户进行长期跟踪和分析，通过阅读、社交、消费、地理位置等多方面数据为用户画像，并根据用户使用媒体的行为实时做出调整，为实现用户与信息之间的精确匹配作基础。

除了根据用户一贯的使用习惯进行推送以外，满足用户特定需求的“场景化适配”也是智媒体技术在内容分发领域的重要应用。场景化适配指的是通过对海量的数据资源进行分析，预测用户在不同时间、不同地域、不同场景对新闻服务的期望或需求，并为其提供相应的新闻内容，其本质上就是在动态的场景变化中完成用户与信息的精确配置。场景化适配的新闻推荐是对普通算法推荐模式的进一步发展，它要求媒体不但要完成新闻产品的生产，而且要在合适的时间、合适的场景分发给合适的用户，对技术的要求更高。这一内容分发模式在目前还未普及，但随着大数据、物联网等技术的进一步发展，基于动态场景的内容推荐将为用户提供更加个性化的新闻服务。

三、智媒体时代下新闻传媒业态面貌的改变

智媒体是技术驱动的媒体，智媒体技术是传媒技术的一次迭变，它对传媒业态面貌的改变首先是一场产业升级。在这个进程中，智媒体技术与传媒产业各个环节的结合，打破了原有的边界和限制，促进新闻传媒生产流程的转变和媒体功能的聚合。

（一）新闻传媒产业升级：人机协同模式兴起与岗位重新划定

人工智能辅助新闻生产的人机协同模式将成为智媒体时代传媒业态的主流。机器新闻生产方式擅长对数据的搜集、比对和分析，动态消息类新闻的快速出稿，以及任何可以根据固定算法生成产品的报道领域。机器新闻生产只能在现有算法的支撑下完成，无法对未知领域的信息做出处理，也不可能实现在复杂情况下对事件真相的获取。在机器人能够胜任的工作岗位上，人类都将逐渐退出，而目前人工智能无法完成的工作才是人类智能的价值所在。例如在调查性报道领域，就必须由拥有专业知识和敏锐洞察力的记者进入新闻现场，透过错综复杂的表象认清本质，查出事实真相。人机协同模式的兴起带来传媒业岗位分工的重组，简单、固定、可替代性强的岗位逐渐过渡给人工智能，而复杂、深度、敏感的工作仍要交由专业媒体工作者完成。

传媒业工作岗位的重新划定，并非是人工智能取代了人的位置和作用，而是人与智能化机器协同合作得更加自由、能动的表现。人工智能把人从枯燥烦琐的初级工作阶段中解脱出来，代替人们完成数据查找、素材拼贴等“低端”工作，使专业的媒体工作者有更多的时间空间去完成复杂性、创造性的工作，为人们更好地发挥自身独特价值提供和创造了更多机会。

（二）生产流程转变：多向度交互生产与生产环节合并

智媒体技术与新闻生产流程相结合，带来的是单向度的线性流程到多向度的交互性流程的改变。传统的新闻生产是按照记者寻找线索、搜集素材、采访成稿（剪辑出片）、编辑审核的流程进行的，属于单一向度的线性生产流程。人工智能的运用创造出人机协同的编辑生产模式，在这一过程中，人工智能可以通过高效的机器分析，根据任一阶段的实际情况对内容进行实时调整。举例而言，媒体可以根据目标受众的阅读习惯调整新闻的表述方式和呈现形式，或根据受众所处的场景选择相匹配的推送内容，总之，新闻生产不再是单向的、不可逆的固定模式，而是在生产流程的交互重组中搭建了更便捷的反馈和更高效的连接。

智媒体生产流程的转变，实际上是对传统的“策、写、编、发”等生产环节的压缩与合并。在财经、体育、突发事件等报道领域，智能化新闻生产的应用已经相当成熟，媒体以计算机算法为生产规则、以大数据信息为判断依据，自动完成从线索选择到内容分发的全过程，各个环节之间的界限已经被打破，整个生产流程成为交互性很强的统一整体。这一转变大幅提高了新闻产品制作的效率，也为个性化、互动化的新闻内容生产提供了可能。随着智媒体技术的进步和完善，智能化新闻生产方式的应用领域将更加广泛，传媒业态面貌的“去环节化、交互化”趋势也将越来越明晰。

（三）媒体职能转变：从新闻资讯发布到综合服务提供

在传统媒体时代，受媒介技术和用户连接宽度的限制，媒体的职能往往被定义为新闻资讯的发布者，仅仅向用户提供社会变动的最新信息。随着媒介技术的发展，以及用户对信息需求的日益丰富，媒体的职能也在不断发生着转变。如社交媒体兴起以后，新闻发布与社交行为紧密联系在一起，社交功能就成为媒体的一项重要职能属性。进入智媒体时代，新闻信息发布的广度与深度空前加大，媒体与用户之间的联系空前加强，这就为媒体职能向综合服务平台的转变创造了可能。

“万物互联”“万物皆媒”是物联网和人工智能等智媒体技术发展的理想状态。这些技术的运用带来了广泛的社会连接关系，媒体对用户认知倾向的分析越来越准确，能够按照用户兴趣偏好进行差异化生产和个性化推送，根据用户所在场景、预测用户需求的新闻服务也正在完善和普及。与此同时，社会经济的发展和移动终端设备在各个领域的普及，充分调动了用户对个性化信息服务的需求，尤其是与自身密切相关的生活服务类信息需求更加高涨。技术发展和用户需求共同促成传媒业态面貌的改变，媒体的职能定位转向综合性的信息服务平台成为必然的发展趋势。

注释：

[1]曹晓峰.地方政府、产业园区和龙头企业，如何突破产业创新与企业转型升级的瓶颈？[EB/OL].AMT企源网,[2018-06-19].http://www.amt.com.cn/amtgd/info_37.aspx?itemid=2973.

[2]耿磊.智媒体——媒体融合发展的下一个关键词[J].新闻战线,2018(22).

[3]喻国明,兰美娜,李玮.智能化：未来传播模式创新的核心逻辑——兼论“人工智能+媒体”的基本运作范式[J].新闻与写作,2017(3).