从融媒体到智媒体：传统媒体的转型发展探索

（作者：毛伟，清华大学国际传播研究中心研究员）

导读

在新兴技术的冲击下，信息生态系统中的生产主体、传播渠道、受众认知、技术影响等都呈现出新态势，深刻影响着传媒格局。

随着信息社会的发展，5G、大数据、云计算、物联网、人工智能等技术不断涌现，新技术、新应用给传统媒体的发展带来巨大冲击。无论是报纸、杂志，还是广播、电视，都在根据自身特点探索转型发展，常规意义上的“媒体融合”早已进入了“下半场”与“深水区”。科技发展对媒体变革的影响广泛而深刻，已由点到面、由局部到整体全面推开，重塑传媒生态格局。

传统媒体转型发展所处的新态势

（一）生产主体从专业化向大众化、多元化扩展。“自媒体”出现之前，传统媒体对于新闻信息是绝对、全面的掌控，但依托新兴技术的加持，“自媒体”突破了传统媒体的垄断和控制，传统意义上的新闻“受众”也能成为信息的“生产者”[1]。本世纪初，大部分新闻生产主体实际仍是由职业化、专业化的媒体单位“一元”构成。从Web1.0到Web2.0，新闻生产主体由PGC扩展到UGC。随着人工智能、大数据、云计算等新技术的赋能，Web3.0背景下MGC（机器生产内容）新业态应运而生。

新闻生产主体结构历经由专业化、职业化主导，到职业化与非职业、大众化共存共在，再到新闻生产“人主体”与“智能拟主体”共在的变迁过程。新闻生产主体是新闻实践得以展开的直接发动者，而专业化新闻生产的“一元”垄断格局早已被打破，人类新闻活动正在由专业化新闻生产和大众化新闻生产共在的“后新闻业1.0”时代，逐步进入智能化新闻生产的“后新闻业2.0”时代[2]。

（二）传播渠道从单一型向聚合型、平台型演变。新技术、新应用推动传统媒体的信息传播渠道发生重大变革，如报纸从以往单一的纸质媒介到如今“报+网+端+微+视”网下网上一体化发展，媒体融合探索的重要成果之一就是传播渠道的多样化。随着微博、微信等社交平台和今日头条、一点资讯等讯息聚合、智能分发移动终端的强势崛起，新闻业生态结构被整体重塑。

传统媒体自有移动互联网传播渠道建设的抓手主要为新闻客户端。虽然新闻客户端由商业门户网站最先启动，传统媒体的相关建设起步较晚，但发展迅猛。《2020媒体融合传播指数总报告》显示，2020年我国聚合新闻客户端账号超1200个。中办、国办印发的《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》明确要求主流媒体加快挺进互联网主阵地，新闻客户端成为媒体打造自主可控的新媒体平台的重要路径之一。

近年来，短视频、直播等新型且强聚合态的内容传播平台发展势头强劲、前景广阔。第50次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2022年6月，我国短视频的用户规模达9.62亿，占网民整体的91.5%。当前，受众流量集中在头部平台，各类专业媒体、机构媒体和“自媒体”等既是聚合、分发平台的“用户”，又是平台中的内容生产者。平台成为信息传播的最重要渠道，也是传统媒体触达受众的关键载体。[3]

（三）受众接收从被动性向主动性、回避性转变。在互联网与社交媒体普及之前，受众获取新闻信息的主要途径均被传统媒体所垄断，“把关人”与议程设置深刻影响着受众对新闻信息、舆论观点、客观事实等及其关系的认知。在线新闻网站、社交媒体平台等新兴渠道的出现使得新闻获取变得更加容易和便捷，同时也增强了人们主动寻找和筛选新闻的能力，受众的主观能动性被彻底释放，对新闻的认识也从被动接收转变为主动获取。

新兴技术的发展在带来积极效果的同时，一些负面影响也开始显现，客观上改变了传统媒体所处的媒介生态环境。牛津路透研究院发布的《2022年度数字新闻报告》显示，受众选择性新闻回避（Selective News Avoidance）现象愈发显著。信息过载与泛化下的信任危机、不良的媒体报道和假新闻等，容易引起公众的质疑和抵制，人们开始更加关注信息的来源、可信度和质量，但各种谣言、误导性信息等却越来越普遍，受众筛选高价值信息的成本与代价也愈发高昂，消极性回避新闻反而成为可行的选项之一。

新兴媒体不仅削弱了传统媒体的信息传播特权，更是在潜移默化中解构了传统新闻价值。受众对新闻报道的信任度日益下降，倾向于选择新闻回避，如专业编辑、记者筛选出的重要议题如国际冲突、新冠疫情等，未能被受众市场认可。

（四）技术影响从场景化向结构化、体系化显现。长期以来，新闻媒体与新兴技术的结合更多集中于新闻生产与新闻呈现的方式方法维度层面，为传统媒体带来了新的业务场景，如5G加持下的移动直播，VR、AR扩展了新闻产品类型等。早已不是新鲜事物的人工智能技术、推荐算法，也因其尚不够智能、数据积淀及迭代不够，并未对新闻业态产生颠覆性影响。

随着数据结构的日益优化，如今日头条、Buzzfeed等讯息聚合平台的推荐算法已经完成了多轮迭代，根据受众内容消费行为匹配其信息偏好的精确性已大大提高。近期引爆全球的ChatGPT更是充分展示了人工智能技术的前沿进展，能够快速完成新闻编写、故事创作等。逐渐成熟的推荐算法、人工智能等新兴技术不仅将改变新闻报道的内容呈现场景，更将对传统媒体的组织方式、生产机制产生结构化、体系化的影响。

人工智能、推荐算法等技术的不断发展成熟，能够以完整模块或组织直接接入传统媒体的产品生产线，如信息搜集、数据核验、受众分析、用户画像、初稿撰写、报道反馈等，均能以机器代替人工完成，推动新闻业的生产力革命。同时，这种变革不仅能够提高传统媒体的信息处理和分析能力，而且能够更好地满足受众的需求，提高媒体自身的竞争力和用户黏性。

传统媒体转型发展进行的新探索

（一）积极拥抱前沿科技，广泛探索新型应用。传统媒体受制于人力、财力、物力等，在新技术、新应用的探索实践方面未能走在前列，但中央媒体如人民日报、新华社等具有资源优势，近年来先行先试，开展了诸多媒体融合发展的有益探索。尤其新华社，作为通讯社也即“媒体的媒体”，天然具有技术基因，一系列实践探索打造出了前沿的融媒体、智媒体成果，形成了宝贵经验。

2017年12月，在中国新兴媒体产业融合发展大会上，新华社面向全球发布了中国第一个媒体人工智能平台——“媒体大脑”。最初发布的“媒体大脑”1.0版本包含八项核心技术应用：自动采集生产新闻、新闻智能分发、语音识别转写、版权监测、人脸核查、用户画像、智能会话、语音合成。至2.0版本则成为“MAGIC”智能生产平台，“MAGIC”寓意“MGC”和“AI”。2019年11月，“媒体大脑”3.0版本迭代升级，以版权区块链和人工智能内容风控方向为特色功能，提供一套完整的融媒中心智能化解决方案，而“媒体大脑”日渐成熟的生产机制，或将成为未来媒体的一种常态化生产模式。

2018年11月，在第五届世界互联网大会上，新华社联合搜狗发布了全球首个合成新闻主播——“AI合成主播”。“AI合成主播”就是依靠人工智能“分身”技术研发出来的。“分身”技术基于“自然交互+知识计算”的技术突破，将真人主播的声音、唇形、表情动作等特征提取出来，然后再通过人脸识别、人脸建模、语音合成、唇形合成、表情合成，以及深度学习等多项人工智能技术将真人主播“克隆”出来，展现出与真人相似度极高的信息播出效果。“AI合成主播”开创了新闻领域实时音频与AI真人形象合成的先河，只需要输入所需要播发的文本内容，计算机就会生成相应的“AI合成主播”播报的新闻视频，每天24小时无限时投入工作中，大大提升了电视新闻的制作效率，降低制作成本，提高了报道的时效性。一切主要依靠人来操作的新闻生产、传播各环节，将逐渐向人机协作、部分以智能化机器为主的操作转变，智能化的重要性和不可替代性越来越凸显。

（二）创新媒体体制机制，充分调配市场资源。2005年以来，传统媒体转型发展已从社会关注的话题逐步变成传媒业的探索实践。近二十年来，互联网、大数据、人工智能等新技术、新应用快速发展，在新兴媒体剧烈冲击下，传统媒体的转型也从融媒体进阶到了智媒体。随着转型发展要求的深化，一些现实难题亟待破解，如传统媒体面对的“导向”和“经营”、社会效益与经济效益双重任务。社会效益是转型发展追求的首要价值，但经济效益却难以匹配融媒体、智媒体的发展要求。我国传统媒体多采用“事业单位企业化管理”的运营方式，真正畅通体制机制，推动转型发展并不像说起来那样简单和轻松。

2017年6月，新华社和阿里巴巴集团共同投资成立了新华智云科技有限公司，该公司性质为国有数字文化科技企业，旨在为媒体、文旅、金融、会展赛等内容行业赋能，致力打造为一家“懂内容的技术公司”。新华智云是新华社作为中央媒体畅通体制机制的一次重要尝试，其自主研发中国第一个媒体人工智能平台“媒体大脑”，在新华社2018年全国两会报道中首次投入使用。此后，新华智云更是推出了许多创新应用模式，引领了传媒业界。

2019年11月，经科技部批准，分别以人民日报社人民网、新华通讯社新媒体中心、中央广播电视总台为依托单位的三家国家重点实验室正式成立。这是推动媒体融合向纵深发展，强化科技支撑，创新媒体体制机制的重大决策。三年多来，三大央媒围绕国家重点实验室建设充分吸纳市场人才资源、资金支持等开展了诸多有益探索，建立了“开放、流动、联合、竞争”的运行机制。人民日报推出了面向内容安全的跨模态视频搜索引擎——“白泽”；新华社推出了数字记者、全球首位数字航天员“小诤”；中央广播电视总台推出了支撑“百城千屏”超高清公共大屏传播体系的技术应用“三维菁彩声（Audio Vivid）”等。未来，头部央媒创新体制机制的红利将逐步向地方媒体释放。

（三）优化主流媒体算法，重视受众有效触达。技术赋能在传统媒体融合转型的过程中起到越来越大的作用，人工智能算法被应用在新闻生产传播的各个环节。但是以内容个性化推荐为代表的算法技术在为用户提供精准化、智能化服务的同时，也带来了安全风险因素增大、不良信息泛滥风险增加以及传统权利保护难度加大等问题。在智媒体转型初期，传统媒体的信息把关权利让渡给了算法推荐系统，随着受众新闻回避现象的加剧，为规避与讯息聚合平台的同质化竞争，一些传统媒体开始深挖自身优势，推出了主流媒体算法。

2021年，中央广播电视总台开始在“央视频”应用推荐算法，并基于视频内容的特点持续优化信息的呈现方式，兼顾信息环境均衡，帮助用户突破信息茧房，促进更良性、更多样的内容生态形成。算法平台的整体方案由引擎系统、算法工作台、算法测试系统和知识结构四部分组成。这四部分的闭环结构形成了独特的运行机制，实现了算法的可用、可管、可控。总台算法的核心是推荐引擎，基于深度学习模型建立技术框架，以多路召回、多目标学习等为关键模型。多路召回综合了用户兴趣、宣传引导、共性热点等多种因子进行粗排序；多目标学习兼顾播放次数、播放时长、曝光次数、完播率、用户留存等多指标变化，避免陷入对一个或几个指标的片面追求，力争实现对用户的有效触达[4]。

算法本身只是一种先进的技术，但算法的设计者和运用者天然带有价值立场，因而算法背后的导向决定了内容推荐的价值取向。总台算法将主流价值植入算法之中，此外还有艺术价值与商业价值，共三条参照坐标轴，使算法推荐与主流媒体的内容运营紧密协同，为算法掌舵，以导向驾驭算法。另外，封面新闻也较早开展人工智能技术的媒体应用研究，2020年推出了与其业务特点相匹配的主流媒体算法模型，旨在为受众提供真正有价值的讯息，该算法已经实际应用在封面新闻的各个业务场景中[5]。

传统媒体转型发展面临的新挑战

（一）技术引领作用尚未充分发挥。随着技术建设与内容深度融合，技术已经不仅仅是单纯的保障性手段，很多时候在改变甚至引领舆论生态，技术优势越来越成为媒体的核心竞争力。当前，前沿技术与内容融合的程度还有待进一步加强，VR、AR、大数据、人工智能、生物传感等依托前沿技术的传媒应用，在实践中更多地呈现出单打独斗的情况，与新闻业务对接的精准度不足，通过新技术有效引领新闻业务创新的力度也有待强化。

（二）“受众思维”与新媒体优先未能充分体现。传统媒体的内容生产仍以满足把关人所认定的传统用户需求为主，在呈现形式上，文字、图片、视频仍呈各就各位的“分离”状态，远未实现“三位一体”的融合；在内容策划上，选题、视角、手法等并不匹配新媒体的传播方式，也不匹配网络舆论场的受众需求。新闻生产的投入与效果并不成正比，一些宏大叙事并未能真正触达受众。距离习近平总书记提出的主力军要挺进主战场主阵地，把更多人财物投向互联网，让分散在网下的力量尽快进军网上、深入网上的要求仍有很大的差距。

（三）全媒人才培养略有滞后。在大多数传统媒体的人员设置中，文字、摄影、音视频记者分工明确、各司其职，即便一名记者具备多媒体采集能力，因缺乏明确职责和配套考核要求，仍以单一形式采集为主，而西方强势主流媒体早已开展采编人员的转型探索，如美联社、法新社的记者单独完成全媒采集工作已成为常态。此外，传统主流媒体在报道创意策划、新闻创新加工、新技术应用等领域的人才缺口较大，需要引起重视。

（四）传统观念理念难以适应媒体格局变化。近年来，传统媒体尤其是中央媒体纷纷投入了大量资金进行技术探索以及自有平台的建设，但从实际效果看，互联网商业巨头以及一些新兴媒体平台仍然在互联网舆论场占据优势地位。在技术、人才、平台、体制机制、用户服务等全方位的竞争中，传统媒体的核心竞争力有待加强。