智能传播技术飞速发展，带来了媒介化的生态性，它既为媒体深度融合提供了基础条件，也依托媒体深度融合才能走上技术向善应用的发展道路。丁和根教授和博士研究生李威在《传媒观察》2024年第7期刊文，认为智能传播应与媒体深度融合形成良性互动，才能更好地推动传媒业发展和社会进步，从而更好地服务于人的需要。在智能技术加持下，媒体深度融合的实践落点就短期诉求而言主要是使得主流媒体重新建立与用户的紧密联系、拓展和丰富媒体的实用功能、重新回到传播的中心位置，而远期目标则是打造出自主可控的传播平台、建立优质高效的传播渠道、形成权威可信的传播品牌、构建起中国特色的传播体系。
媒体融合在中国的实践已超30年。自2014年中央深改组发布《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），媒体融合上升为国家战略也已有10年之久。在此过程中，媒体融合经历了物理融合、业务融通、组织合并，逐步进入到深度融合的新阶段。近年来，人工智能技术的进步超乎人们的想象，以人工智能为核心的各项新技术作用于传播媒介，使人类传播进入智能传播时代，媒体的深度融合不再只是停留在理论想象层面，而是具备了更大的实践空间与操作可行性。那么，在人工智能等新传播技术的加持之下，媒体的深度融合具备怎样的理论基础，又具有哪些操作层面的实践落点呢？这正是本文所要关注的主要议题。媒体属性的泛媒介化、媒体功能的泛社会化、媒体形态的泛平台化是智能传播时代媒介化生态性的三个重要表征，与之相对应，内容、渠道、场景、平台则构成了智能技术重塑新型主流媒体未来形态的四大核心着力点。
媒体属性的泛媒介化首先表现为媒体边界的模糊。内容曾是区隔不同媒体类型的主要维度，但智能传播时代的内容与大众传播时代已大相径庭，尤其是随着ChatGPT（人工智能技术驱动的自然语言处理工具）、Sora（人工智能文生视频大模型）等AIGC（生成式人工智能技术）应用的横空出世和广泛应用，内容生产的主体、流程和形态都将迎来颠覆式革新，不同媒体内容的差异化正在逐步缩小，技术思维成为内容提质创新的关键因素，内容生产从人员密集型向技术密集型过渡进化。
1.技术赋能，颠覆传统内容形态。2023年以来，以百度文心一言、阿里巴巴通义千问等为代表的生成式人工智能技术逐步开放应用，各级各类主流媒体加大了对虚拟主播、内容生产AI模型的研发力度，AIGC的内容生产模式开始成为主流。相比人工创作和机器人写作，由AI技术辅助生产的内容产品打破了文本、音频、视频、图片等传统内容形态的边界，实现了真正意义上的跨模态快速转化生成，尤其是2024年以来，文生视频大模型的广泛应用让真实素材与虚拟场景的交相融合变成现实，给内容生产者的创意策划带来巨大想象空间。如《深圳晚报》2023年12月推出的全国首张AI融媒新闻纸，运用了大量由AI技术生成的内容摘要、延展报道、动态图片等，创造了数字时代报纸的新形态，带给读者综合的阅读体验。
2.人机协作，重塑内容生产流程。在智能传播时代，内容生产主体已不局限于自然人，包括机器人、数字人、数智人（人性化的数字人）在内的“创作（传播）者”的全面介入，正在重塑内容生产流程。传统的媒体内容多是由不同工种专业人员集体协作的结果，而现在，创作者只需将选题和需求描述给AI模型，通过不断训练、模拟，AI工具便可自动生产出原来需要耗费大量人力、物力和时间才能完成的复杂文本、音频、视频、特效等素材，编辑、主持、生成、发布等一系列后续工作则由相应的数字人完成。与此同时，ChatGPT、Sora等AGI（通用人工智能技术）的普及将让普通人参与到智能内容的创作生产中，由此带来更趋复杂的生产关系，即学者提出的“从传统的人与人之间的连接全面走向人与人、人与物、物与物之间的系统连接，创造智能终端之间的超级链接体系”。
3.人机互动，完善内容核查体系。智能技术在给内容生产带来便利的同时，也潜藏着巨大的版权和伦理风险，复杂的媒介内容形态已超出人眼审查之极限，人机互动核查的引入成为必需。主流媒体要在坚持“三审三校”人工核查的基础上，同步引入智能比对技术，基于人工核查经验建立文本、图像、音频、视频等内容素材常见问题的快速核查模型，发挥AI机器人的细节捕捉能力，弥补人眼所不及。同时，AIGC技术的发展有赖于对海量媒资素材的学习，新型主流媒体要尽快建成适应智能传播需要的媒资管理与版权开发系统，提升自身在智能时代的内容话语权，如新华报业传媒集团打造的“5G超高清融媒体演播开放服务平台和智能媒资管理平台”，将超高清视频处理、大数据、人工智能、云计算等先进技术进行融合，既有效保存管理媒资数据，又为报业媒体布局视频行业提供了一体化的素材支撑。
媒体的泛媒介化属性还表现在媒体运行逻辑的广泛渗透。数字新媒介的传播是去中心化的，特别是移动新媒体的产生，彻底打破了传统大众传媒的渠道垄断、信息单一、方式机械等弊端。在智能传播时代，人工智能技术将以平台为支撑，以数据为依托，将媒体的传播属性延伸至的传播渠道，实现广泛意义上的传播连接。
1.建设多元组合传播“新生态”。随着媒体深度融合实践的持续展开，媒体竞争从渠道之争升级为生态之争，前者突出渠道布局的广度，后者强调各类渠道之间形成的紧密互动与相互依存的生态关系。以人工智能技术为支撑的智能传播体系正式加入了原来主要由大众传播体系、网络传播体系等构建的媒体生态，这样的多元组合传播体系成为媒体深度融合的重要特征。在新闻报道中，网络媒体（网站、客户端、微信、微博、抖音等）移动优先重在速度，大众媒体（报纸、广播、电视）强化调查重在深度，智能媒体（数字人、虚拟成像、文生视频等）则借助新技术增强丰富度。当然不止在新闻领域，未来智能传播体系还将在内容生产、产业拓展、媒体管理等方面发挥主导作用，成为激活大众传播、网络传播的主要推动力，建构真正意义上的“传播新生态”。
2.建立多级立体传播“新格局”。智能传播具有高效连接、自由联动、数据互通的技术优势，它通过智慧云平台、大数据等技术的高效运转，打破传统媒体地域、层级、类型的天然壁垒，构建主流媒体多级立体传播的“新格局”。重点向三个方向发力：一是以省级媒体为核心，依托云技术平台，纵向打通已建成的省市县融媒体中心，形成资源合力，实现资源共享；二是落实国家区域协调发展战略，探索建立跨区域、跨媒体、跨体制的新型综合媒体集团，做强区域影响；三是汇聚政府、社会、公众等数据资源，打造媒体+政务+服务的综合性智能服务平台。如江苏广电总台2023年8月焕新升级的“荔枝新闻”APP确立“泛资讯+视频化”的全新定位，以荔枝云平台为支撑，汇聚省内各市县政务、医疗、文旅、教育等公共资源，为用户提供多元的“资讯+”服务，构建优质内容+综合服务的媒体融合转型新路径。
3.布局多端智能传播“新赛道”。在深度媒介化的背景下，传统的电子设备快速转型为智能终端，并由于人工智能、大数据、5G、物联网技术的介入，具备了传播信息、连接关系、人机互动的泛媒介化媒体属性，人类社会将进入“万物皆媒”的时代。几乎任何智能终端都可以成为用户获得信息和平台投放内容的渠道，它们的推送和传播能力不容忽视，是媒体深度融合需要重点布局的“新赛道”。湖南广电芒果TV充分发挥拥有多种视听渠道牌照的优势，除在手机、PAD、PC、TV、IPTV、OTT等主要视频终端布局外，还联合家电厂商开发芒果盒子、芒果电视、芒果音响等智能硬件产品，联合汽车厂商推出芒果TV汽车版应用，抢占车载屏赛道等，构建“一云多屏”的全智能终端体系。
媒体功能的泛社会化意味着媒体发挥功能和应用场景的多元化。欧文·戈夫曼（Erving Goffman）把场景（situation）看作是社会交往的具体处境；约书亚·梅罗维茨（Joshua Meyrowitz）则从信息角度突出了大众媒介构建场景的功能。在数字新媒体的环境中，场景已经转变为一个以人为中心，以数据和连接为基石的生态系统，其中人与传播内容在时间、空间、社交关系和心理氛围方面形成了共生关系。
1.深度融入日常生活场景。在工业化时代，新技术的广泛应用曾引发学者们关于技术影响生活的研究。智能技术从诞生之日起，就深植于人类的日常生产生活，渗透在不同的场景中。各类智能传播终端不仅为人们提供海量的信息，也通过改变生活习惯、介入社交关系等方式深度融入日常生活的方方面面。以AIGC为例，它在为媒体内容生产服务的同时，还在交通、医疗、教育、零售、娱乐、家居等智能化程度高、内容需求丰富的生活场景中得到广泛应用。如在交通领域，AIGC通过智能传感器实时采集和分享多模态数据，以图像、语音等形式自动生成具体的道路信息、驾驶信息和安全信息，更加客观地呈现环境的动态变化，及时传送至相关人员并辅助决策判断。可见，信息的价值正由单一的内容服务转化为丰富的生活服务。
2.全面链接产业行业场景。推进媒体深度融合不能忽视经营和产业融合的重要性，无论是自主可控的传播平台，还是全媒体传播体系，具备自我造血机能都是良性发展的必要前提。前文提到，智能传播技术具有超强的连接性，在其加持下的媒体可以广泛连接政务服务、生活服务、商务服务等方面的社会运行资源，甚至对各类资源的使用进行整体架构的优化设计。在深度融合的新阶段，主流媒体要充分借助智能技术的优势，积极对接政府、企业、用户，探索把信息、渠道优势转化为经营、产业优势的新路径。人民网依托自身平台优势，有效链接社会资源，如“财经+”战略以“深度内容产品+平台服务+智库服务”为主打产品，为各行业企业提供信息和咨询服务；“人民好医生”客户端锁定名医资源，打造医患交流、权威医生数据库、家庭健康AI助手、医生培训等业务，实现在医疗行业的布局。
3.加速布局智能虚拟场景。今天我们在讨论场景时，不仅包括现实的生活、产业场景，还包括虚拟场景。2021年以来，包括XR、元宇宙、数字孪生、NFT（数字藏品）等在内的虚拟现实技术加速从理论走向实践，现实与虚拟从二元对立走向互为融合。虚拟技术重构现实场景的逻辑与人工智能高度应和，虚拟技术对时间和空间的重构则使它具备了更强的媒介属性。因此，主流媒体加速布局虚拟场景具备了实践的可行性，是推进媒体深度融合的题中应有之义。中央广播电视总台《2024年元宵晚会》首次与虚拟社区游戏APP“元梦之星”联动，晚会直播过程中，观众可以在这个“小小元宇宙”的直播场景中以虚拟身份观看晚会、参与猜灯谜活动，让观众感受到传统与现代、真实与虚拟有机融合的无限可能。
媒体的泛平台化强调各类媒体都以打造平台为目标，平台除了具备强大的内容整合能力和提供全面的服务功能外，关键要素还在于背后庞大的用户数据以及与之相适应的从采集、维护到互动的高效用户管理能力，实现对用户需求的“人性化”跟踪。
1.数据采集与精确分析。数据是智能技术模仿人类的前提条件，是智能平台运行的基础要素。赫普认为数据化（datafication）是深度媒介化的五个重要特征之一，因为“这意味着量化数据对社会现象的表征在社会自我理解（self-understanding）和自我意识（self-conception）中发挥着越来越突出的作用”。主流媒体要建设真正的智能平台，就必须搭建自己的大数据库，其中既有来自用户的数据、媒体内部的运营数据，也有外部的舆情数据和接入的政务、商务大数据等。与数据采集同步进行的是数据分析，算法技术通过对大数据的分析和学习，可以给出更科学的用户画像，进行更有效的内容推荐；以此为基础，不断完成后台智能技术的自我更新，生成具有主流平台价值观的算法模型，进一步指导内容生产，完成数据-算法-内容-用户之间的良性循环与转化。
2.用户凝聚与精细维护。用户是平台的核心资源，用户的发展和维护是主流媒体推进平台智能化升级的重要工作。在第一个10年，大部分主流媒体在第三方平台的新媒体账号积累了少则百万、多则上亿的粉丝规模，不少媒体开办的APP也具备可观的下载量和用户数，如何把这些散落在不同平台的粉丝、用户统一在自主平台并进行精细维护，成为媒体深度融合的现实议题。例如部分媒体正在推进开发的基于云平台技术的用户管理系统，可以将不同平台的用户数据凝聚在一起形成用户池，从后台进行统一的智能化管理和挖掘；系统还可自动匹配不同用户的媒体使用行为数据，对用户进行快速分级分类，借助智能机器人针对不同内容喜好、不同使用习惯的用户制定有针对性的智能化推荐策略和一对一的精细化沟通策略。
3.需求分析与精准定制。需求分析是用户分析的主要内容，基于后台采集的用户行为大数据，智能算法技术可以快速描绘出不同用户的需求标签，再根据计算模型推算出每个用户可能感兴趣的内容，实现从“人找内容”到“内容找人”的人性化升级。智能计算工具还有可能推测出用户的性格和人格，挖掘用户潜在的内容需求，从发现需求到创造需求。例如浙江广电的视听平台“Z视介”使用AI聚类分析算法，通过DSSM潜在语义模型和FFM推荐系统模型的训练，智能生成与每个用户性格匹配的节目单，显著提升了用户体验的趣味性。与商业平台不同，主流媒体平台不仅要推荐用户感兴趣的内容，还要主动引导用户兴趣，引导的基础在于算法，因此，未来分发算法的演进应更多地融入传媒行业的专业准则和价值评估。
媒介化的时代已成定局，正如英国传播学者罗杰斯·利文斯通（Roger Silverstone）所言，“现代世界见证了技术逐步介入日常生活，尤其是媒介技术，这些技术在个人管理日常生活的方式中变得越来越重要，它们为日常经验的复杂性提供了符号资源和理解工具。”媒介的“介入”是为了帮助人们获得更美好的生活，无论是深度媒介化，还是媒介人性化，抑或是本文提出的媒介化的生态性，都意在强调媒介技术在推动人类发展和社会进步中的重要作用。遵循着智能传播与媒体深度融合的内在逻辑关系，主流媒体应积极拥抱以人工智能为核心的各种传播新技术，加速推进传统媒体平台的全面智能化升级，在新的高起点上实现传媒业的深度变革。
（载《传媒观察》2024年第7期，原文约14000字，标题为：智能传播时代媒体深度融合的理论向度与实践落点。此为第三部分节选，注释从略，学术引用请参考原文。“传媒观察杂志”公号全文链接：。）
丁和根，学新闻传播学院教授，博士生导师，学媒介经济与管理研究所所长，江苏紫金传媒智库高级研究员
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