杨明品：以新质量生产力加速广电媒体深度融合转型

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电子信息技术催生了广播电视媒体，数字信息技术催生了互联网，互联网的不断迭代发展又将各行各业融入其中。“互联网+广播电视媒体”开启了广播电视媒体融合变革的进程。如今，以人工智能为代表的新一轮技术革命展现出巨大威力，也为新媒体生产力的生成和发展注入了强劲动能，推动包括广播电视在内的一切媒体重构，广播电视从融合媒体、全媒体向智能媒体的转型由浅入深推进，未来媒体的壮丽画卷已悄然展开。

1、新的质量生产力是广电媒体融合转型新关键变量

“要牢牢把握高质量发展这个首要任务，因地制宜培育发展新高质量生产力。”这是习近平总书记着眼未来发展作出的重大结论，立足实际作出的重大部署。我们要深刻领会习近平总书记关于新高质量生产力的一系列重要论述，深刻理解广电媒体深度融合转型的基本特征、主要任务、瓶颈制约和创新路径，加快把新高质量生产力转化为广电高质量发展的根本动力。

新质量生产力是在第三次、第四次科技革命和产业革命基础上，通过科技创新交叉融合、突破产生的前沿成果，具有“七化”特征，即信息化、网络化、数字化、智能化、自动化、绿色化、高效化。我们理解，新质量生产力中的“新”，主要体现在内在逻辑上：新技术激发新动能、形成新优势、催生新业态、创造新产业、形成新模式、拓展新领域、拓展新赛道、实现新发展；本质上主要体现在高性能、高效率、高质量上，关键是面向新兴领域和未来产业，推动高质量发展。

对于广播电视和网络视听媒体来说，新生产力包括但不限于：人工智能、高端算力与算法及视听应用、大数据、虚拟现实、数字人、5G、6G移动通信技术与设备以及超高清录制、制作、传输、播出、存储、终端显示系统等。此外，还包括一支能够创新、开发、应用、改进、优化各类视听高新技术并发展高新视听、改造、优化传统广播电视的高素质劳动者队伍。简而言之，就是“前沿技术+前沿人才”。

以人工智能为代表的新生产力，正在颠覆广播电视和网络视听媒体现有的信息内容创作、生产、传播、消费和运营模式，进一步推动媒体深度融合，重构媒体技术与运营的底层逻辑及其与用户的关系，极大丰富和创新媒体形态、功能和产品与服务，显著提高生产和传播效率，重塑国内外媒体的传播格局和竞争格局，成为广电媒体进一步融合转型的关键变量。

这个变量正在爆发式增长，、Sora等生成式AI应用为媒体尤其是视听媒体打开了新质量生产力发展的“魔盒”。前不久，拥有超强视频生成能力的Sora制作的逼真视频引发全球关注和热议。大型语言模型、视频生成、具身智能、音乐生成、世界模型、垂直行业大模型等前沿课题不断取得突破，视频大模型的成熟标志着AIGC时代的到来，视听行业迎来划时代的革命。

第一，AI大模型爆发式增长。从全球来看，各大国家都在积极推动大模型研发应用，中美在大模型技术领域处于领先地位。数据显示，截至2023年底，中美发布的通用大模型数量合计占全球发布量的80%。今年2月以来，Sora等文胜视频模型、Kimi等文本生成模型、Suno等音频生成模型轮番亮相，展示AI的多模态生产能力。中国相关科技公司、各大在线影音平台纷纷发布自己的大模型或AI产品，处于大模型落地的场景反馈技术阶段，需要在深度场景中挖掘更多数据，有效提升算法能力。截至2023年12月，中国已发布参数规模超过10亿的大模型多达234个，大模型参数数量和规模呈现指数级增长。如中央广播电视总台的“央视听媒大模型”、腾讯的“混元大模型”、湖南广电的AI导演“爱芒”、抖音的AI助手“豆宝”，这些探索标志着我国AI大模型从图像、文字的1.0时代进入以音视频多媒体为载体的2.0时代。

第二，AI产业链上下游和生态正在加速培育。头部企业纷纷布局构建AI生态，加速场景化、产业化AI。拼多多号称融资7万亿美元打造AI生态，Meta平台将投资超100亿美元建设AI基础设施。2024年，生成式AI技术将应用到核心社交媒体和硬件产品中。智能终端将更加智能、更加智慧，成为AI助手（）。

三是AI大模式正加速与广电深度融合。广电与网络视听是文盛视频大模式最早落地的典型场景，逐步重塑视听内容的生产、传播、消费方式和产业链。我国广电正经历网络化、数字化、智能化三重转型，网络化、数字化转型的迟缓和不足将影响智能化转型，但也面临跨越式转型的机遇。

如今视听模型的开发和垂直应用正在加速，进入爆发临界点。广电媒体越来越多地使用AIGC并取得突破性进展。近期，生成式AI在广电领域的应用内容层出不穷。文盛视频AI动画《千岁颂》、AI全流程微短剧《中华神话》等生成式AI作品的美术、分镜、视频、配音、音乐等均由AI完成。人工智能正逐渐嵌入广电媒体的内容生产、传播运营和管理体系，推动广电媒体向智能化融合转型。

第四，广播电视和网络视听内容的生产方式面临史上最大变革。进入AI大模型2.0时代，多模态生成演进将推动视频、音乐、人物向具身智能演进，视听内容生产消费链条将彻底改变。据悉，国内公司爱诗科技今年1月推出视频生成模型，目前已实现千万级视频生成，被全球创作者广泛用于AI内容创作。这意味着爱诗视听大模型的场景应用越来越成熟，成为视听媒体的重要基础设施，任何创意都可以通过这个工具转化为音视频。

传统广电的基础设施和生产方式将被加速淘汰。随着人工智能的普遍应用，人工智能的应用能力和生态成为竞争壁垒，创造力成为核心竞争力。参数、数据、算力、人才成为人工智能的主要要素，也成为广电媒体深度融合转型、高质量发展的基础。

2、人工智能为广电媒体融合转型注入新动力并提出新要求

媒体融合发源于互联网，随着移动互联网加速发展，数字技术演进不断推动媒体融合、赋能媒体。对于广电媒体融合转型而言，当前面临着全领域、全链条深度数字化的任务，需要紧跟信息技术迭代，培育新的优质生产力。融合转型的技术基础正处于融合应用、动态调整之中，人工智能的引领作用将更加凸显。随着生成性人工智能技术在广电媒体内容生产、制作和传播领域的大规模运用，广电媒体融合转型进入了新阶段，注入了新动能，也面临了新挑战。

1、人工智能为广电媒体融合转型注入新动力

2024年以来，越来越多的广电传媒机构发布大模型垂直应用，接入华为鸿蒙生态。有的媒体接入人工智能，推动媒体融合迭代升级。如上海广播电视台成立生成性人工智能媒体融合创新工作室，确立了融媒体专属AI大模型、新闻资讯大模型应用、智能语音与大语言模型应用、智能手语数字人、生成智能与多媒体传播、人工智能应用下的媒体伦理研究等六大重点方向，率先构建文化媒体大模型应用生态。一些媒体和内容制作公司在新闻节目、综艺节目、纪录片等节目中运用人工智能，节目表现力和制作效率明显提升。在短视频、短剧、动漫行业，人工智能应用更加广泛。

可以说，技术进步、受众需求和市场竞争不断推动广电媒体加强对新技术工具的应用。有条件的广电媒体纷纷打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大视听垂直模型，加速推进人工智能在业务流程中的应用，推动人工智能与内容生产、平台运营、传播矩阵、人员队伍、业务架构、运营模式等深度融合。因为人工智能，广电媒体融合转型有了新的动力、目标和路径。

2、人工智能倒逼广电媒体加速改革，推动融合转型

媒体融合已进入第二个十年，广电媒体融合取得了显著进展，但仍然存在不少问题。这些问题不断积累，制约着融合转型的质量和效益。例如，融合不够深入、应用场景创新不足、用户规模萎缩、业态缺失、商业模式滞后、数字化相关领域人才匮乏、动力和活力不足、竞争力不强、经济支撑不够等。这些问题侵蚀着主流媒体的地位、价值和水平。这是网络化、数字化、信息化等新生产力发展不够，与之相匹配的生产关系变革滞后造成的。广电媒体传统体制机制对融合转型的瓶颈制约尚未得到解决，如事业单位行政化运行机制、资源和市场分工难以集约化的体制、主观上重事业轻行业、甚至限制事业单位和行业的政策机制、内外身份管理的刚性用人机制、多劳多得和少劳差不多的分配机制、约束与激励并存的管理机制等。

广电媒体迟迟未能完成向融合的转型，有体制性的原因，但根本原因是传统体制机制未能及时响应，导致新技术应用滞后。生产力中最活跃的因素，即人才的活力和动力尚未充分激发，尤其是数字化相关领域的人才十分匮乏。大多数传统主流媒体在数字化浪潮中落后一步，如果不能精准摘除“病灶”，优化媒体生产关系，在人工智能时代可能落伍得更远，值得警惕。目前，广电媒体对人工智能等新技术的研发和应用还处于起步、零散阶段，需要加快规模化、系统化、生态化的推广应用。尽管制约因素很多，但生产力才是决定性力量，人工智能等新的优质生产力将产生强大的引领力量，倒逼广电媒体加快深化改革。

3、新的质量生产力对广电媒体融合转型提出新要求

虽然我国视音频相关模型正在以较快的速度推进，但面临着数据孤岛众多、数据集缺失、视频内容结构和层次复杂、计算成本高等严峻挑战。

2024年被称为AI视频年，音视频多媒体模式将日趋成熟，推动多媒体、垂直解决方案、计算数据和应用的国产化，文声视频、文声音乐、文声音效等能力有望显著提升，为广电媒体深度融合转型提供新条件。互联网、大数据、云计算、VR、AI、超高清等技术体系需要投入大、应用强。长期以来，部分省级及多数市县级广电媒体由于规模小、人才缺乏、投入少，数字媒体技术系统多委托第三方公司开发维护。广电媒体的自主研发应用能力和新技术应用的自主性必须增强，必须加快完善服务于广电媒体内容生产、渠道平台、用户服务、运行机制、运营模式的新技术体系。广播电视媒体体制机制，包括广播电视媒体法制体系、安全监管模式、发展促进政策等都要相应调整优化，人才队伍建设和广播电视媒体活力机制建设也要加快跟进。

三、强化“双轮驱动”，推动广电媒体加速深度融合转型

应用人工智能等新生产力推动进一步融合转型，是广播电视高质量发展的内在要求和重要着力点。要更好认识广播电视媒体机构的属性、使命、目标，紧跟人工智能等新技术的应用和实践，发展广播电视媒体新生产力。

1.积极探索、大力推进“人工智能+广电媒体”应用模式

人工智能作为前沿通用技术，具有技术基础性、运行系统性、产品创新性、商业生态性、应用可扩展性的特征。

要把“数字化转型+大模式应用”的智能化转型上升为现阶段广电媒体发展新高质量生产力的主题，打破传统广电和信息技术的传统发展路径，对人工智能音视频应用进行系统布局，使其成为媒体新技术体系骨架和底层逻辑，建立全环节、全领域、全流程、点到点、端到端的人工智能应用网络。

纠正“广电媒体+人工智能”的路径依赖，坚持“人工智能+广电媒体”的进化路线，利用人工智能改造升级传统数字创作制作体系、编辑出版体系、渠道体系、平台体系、用户体系、营销体系、管理体系、播出体系、人才体系等，构建人工智能支撑的新型视听媒体体系。

利用人工智能将加强体制内外各环节协同，大幅提高生产传播效率和创意创作水平，拓展受众市场，加强舆论引导，巩固壮大思想文化阵地。这是一项庞大而艰巨的工程，需要循序渐进、积沙成塔，但应遵循人工智能技术发展规律，加快基于人工智能媒体发展的顶层设计，构建高水平、可扩展的人工智能技术基础，实现各类技术与业务模块的融合。最重要的是坚持价值引领，坚持科技向善，坚持以用户体验为根本，坚持高质量发展的目标。

河南卫视利用虚拟制作技术制作《唐宫夜宴》等作品，实现传统文化的创意表达

2.构建不断完善的AI视听媒体生态

生成式人工智能发展迅速，但其在视听媒体场景中的应用目前还局限于短视频、部分内容插件等实验领域。高品质沉浸式、互动式、服务化、体验式的创新商业模式应成为广电媒体运用人工智能技术的重要方向。基于人工智能技术的媒体应​​用场景生态构建应为广电媒体深化融合转型奠定坚实基础。

着力打造智能新闻制播、智能内容创作、智能传播体系、智能显示终端、智能用户体系、智能安全体系、智能管理系统、智能业务体系八大智能化，在创意策划、信息采集、内容生产、渠道分发、安全传播、运营推广、效果评估、内容治理等环节构建AI应用生态，大幅提升采集效率。

拓展AI+数字资产生成方式，提高生产效率；扩大AI数字人应用，降低制作成本；推动短视频业务片头、封面、配音、配乐等内容AI自动化制作；探索生成式AI大语言模型在新闻线索感知、新闻发布、评论写作等方面的创新应用，打造传媒行业专属的大模型；推动人工智能助手多维度参与影视剧、综艺节目创作；探索利用AI技术在纪录片中创作AI音乐、AI视效、AI动画等；探索无线、有线和卫星电视系统的智能化应用；探索超高清高效低成本智能化制作；探索客户端平台智能化运营和用户交互；适度推进媒体智能化的监管和促进政策建立完善。

三、全面深化广播电视体制机制改革

目前人工智能应用面临数据标准化不够、模型分散、场景复杂、环境硬件限制、计算成本高、训练时间长等问题。解决这些问题，既要从技术研发上找原因，​​更要从体制机制改革上找动力。发展新媒体生产力，必须创新媒体体制机制。

一是建立全国广播电视媒体数据聚合、协同发展的体制机制。

尽快打破广电媒体碎片化格局，探索建立音视频数据确权交易平台，推动区域性乃至全国性广电主流媒体数据整合，打造新型广电媒体数据运营主体，建立数据运营的商业模式和利益共享机制，夯实广电产业集群拓展迭代升级的数据基础。探索在产业运营领域打破行政化碎片化，建立龙头广电企业集团+众多广电实体的网络化市场化运营体系。

二是建立枢纽型人工智能广电媒体运营实体。

充分发挥人工智能技术基础对各项业务的赋能作用，通过市场机制推动各级各类广电媒体技术资源整合、聚集、共享、利用，充分发挥其引领和支撑作用，推动新媒体生产力布局优化和形成合力，实现全产业、全体系融合协同发展。探索建立广电媒体人工智能研发应用“集约+分布式”模式，充分发挥各级各类媒体的积极性。

三是探索建立广电媒体与人工智能龙头企业的合作促进机制。

开辟广电媒体智能化捷径，降低广电媒体应用人工智能的门槛，形成广电媒体公信资源、技术资源、媒体数据资源、社会服务资源、用户资源、市场资源等联动发展，挖掘资源潜力，促进资源变现，提升广电媒体竞争力。

四是加快构建与生成性人工智能相适应的广电法制体系，切实创新促进政策。

探索建立人工智能产业道德规范，促进有序发展，完善产业政策，加大对人工智能应用创新的政策支持力度，鼓励广电媒体进行颠覆性重构，积极推广“人工智能+广电媒体”先进案例。精准落实政策，让新的优质生产力为广电媒体深度融合转型、高质量发展注入强劲动能。（作者杨明品为国家广电总局发展研究中心副主任）