AI在媒体研究中的应用【演示文档课件】

20XX/XX/XXAI在媒体研究中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

AI重塑媒体行业：发展背景与现状02

AI核心技术在媒体研究中的基础支撑03

AI在媒体内容生产环节的深度应用04

AI驱动的媒体内容分发与用户体验优化CONTENTS目录05

AI在媒体数据分析与舆情监测中的实践06

媒体行业AI应用标杆案例深度剖析07

AI在媒体研究应用中的挑战与风险08

AI赋能媒体研究的未来发展趋势与策略AI重塑媒体行业：发展背景与现状01媒体行业智能化转型新阶段

从工具应用到机制重塑传媒的智能生产体系构建已从工具使用转向机制重塑，安全与治理从理论回应走向体系构建，传媒科技创新从工具导向转向价值导向，注重技术的社会效益与文化责任。

三级联动的传媒科技创新格局中央媒体率先探索核心技术与规范体系，省级媒体承担区域创新枢纽功能，地市级媒体以轻量化智能部署实现基层覆盖，形成“国家—省级—地市”三级联动的梯度格局。

智能体系统成为共识方向调研显示96.67%的媒体机构已使用AI工具，多媒体内容生成制作、文本内容生产、数据挖掘分析与内容编辑优化成为最主要应用场景，AI已成为新的“生产力”。

构建价值导向的评价体系主流媒体与研究机构着力构建以“价值为导向”的评价体系，重点评估技术应用是否弘扬主流价值、凝聚社会共识，如人民日报社基于“五有”框架和“四力”构建AI大模型主题评价体系。生成式AI用户规模与技术驱动

生成式AI用户规模突破5亿截至2025年统计周期，中国生成式AI用户规模已达5.15亿，推动媒体行业迈入全链路智能化升级新阶段。

大语言模型向"类人思维"演进大语言模型通过混合专家架构、检索增强生成等技术突破，逐步具备复杂决策能力，向"类人思维"的智能决策者角色进化。

多模态技术场景应用价值显著多模态技术虽未实现底层能力完全融合，但在图像生成、视频理解等场景已展现出强大潜力，成为媒体内容创新的重要支撑。媒体行业从流量竞争到技术驱动转型01行业发展阶段：从流量红利到存量精耕中国互联网普及率逼近80%，网民网络数字生活渗透趋近饱和，互联网媒体行业用户规模增长红利见顶，竞争从流量竞争转向存量精耕与技术驱动并重的新阶段。02技术驱动核心：生成式AI重塑行业生态截至2025年，生成式AI用户规模达5.15亿，推动媒体行业全链条智能化升级。大语言模型向“类人思维”决策者演进，多模态技术在图像生成、视频理解等场景展现强大潜力，重构媒体生产、审核、分发、消费全流程。03转型路径：从信息中介到智能服务枢纽AI技术驱动媒体行业从传统信息中介角色，向智能服务枢纽转型。内容创作端降低专业门槛实现全民多模态创作，审核环节提升效率，分发运营实现精准触达，消费场景构建新型内容生态，加速产业价值跃迁。AI核心技术在媒体研究中的基础支撑02大语言模型技术演进与应用价值技术架构持续突破，向类人思维进化大语言模型通过混合专家架构、检索增强生成等技术突破，逐步向具备复杂决策能力的“类人思维”系统进化，从简单文本生成工具升级为智能决策者角色。多模态能力融合加速，应用场景不断拓展多模态大模型虽未实现底层能力完全融合，但在图像生成、视频理解等场景已展现显著应用价值，正推动媒体内容形态向多元化、沉浸式方向发展。重构媒体生产全链路，提升行业效率与创新大语言模型赋能媒体内容创作端降低专业门槛、审核环节提升信息筛选效率、分发运营实现精准触达、消费场景构建新型交互生态，全面驱动媒体行业智能化升级。赋能个性化推荐与智能交互，优化用户体验基于大语言模型的推荐系统能够更深度理解用户需求与内容语义，实现精准个性化推荐；同时支撑智能问答、对话式咨询等功能，革新用户内容消费体验。多模态大模型发展现状与融合方向

技术架构分化：生成与理解并行发展多模态大模型目前分为“以DiT架构为代表的生成向”和“以MLLM架构为代表的理解向”两类。生成向模型专注视觉内容生成，理解向模型擅长多模态分析与交互，但两者尚未实现底层能力的有效融合。

应用价值初显：特定场景成效显著尽管底层融合尚未完成，多模态技术在图像生成、视频理解等场景已展现出强大潜力。例如，快手开发的“可图文生图模型”和“可灵文生视频模型”，以及微博“知微”多模态大模型支撑的产品矩阵，均体现了其应用价值。

核心挑战：模态对齐与数据异构性当前多模态大模型发展面临数据异构性、模态对齐难度及算法复杂性等挑战，这些因素制约了不同模态生成和理解能力的有效整合，是未来技术突破的关键方向。

融合趋势：迈向一体化智能决策未来多模态大模型将向整合生成与理解能力的方向发展。目标是构建具备复杂视频生成、深度跨模态分析与交互能力的一体化模型，推动其从工具向“类人思维”的智能决策者演进。推荐系统技术原理与精准触达实现

01推荐系统核心技术架构推荐系统技术主要包括协同过滤（基于用户/物品相似性）、内容过滤（基于内容特征匹配）、混合推荐（融合多种策略）及深度学习推荐（捕捉复杂关系），共同构建精准的用户兴趣模型。

02用户画像与行为数据分析通过分析用户阅读历史、点击行为、停留时间等数据，构建多维度用户画像。AI驱动的推荐系统能精准识别用户偏好，实现从“找信息”到“问信息”的效率跃迁，提升内容触达率与用户粘性。

03精准推荐与分发效能提升社交媒体平台利用AI算法实现内容精准推送，如微博“知微”大模型支撑智能推荐体系，提升内容分发效率；短视频平台通过AI优化推荐逻辑，使内容与用户兴趣高效匹配，增强传播效果。

04从搜索驱动到AI驱动的内容发现媒体行业正从传统搜索驱动向AI驱动的内容发现转变，AI通过预测用户需求主动推送个性化内容。例如，哔哩哔哩集成大模型优化推荐算法，训练速度提升5倍，成本节省60%，实现内容精准触达。人机协同技术：媒体创作的新型工作模式人机协同的底层逻辑：人类主导与AI辅助媒体AI应用的核心原则是“人机协同，人类把关”。AI作为辅助工具处理重复性、机械性任务，人类在创意构思、事实核查、稿件签发等关键节点掌握主导权，确保内容质量与价值导向。内容生产环节的人机协同实践AI辅助记者与编辑提升效率，如澎湃新闻“派生万物”平台将采访语音快速转写为文本并提取关键信息，辅助整合事件时间线；解放日报“新闻魔笔”捕捉社会热点，为新闻视角提供智能支持，人类则专注于深度分析与叙事构建。组织机制变革与复合型人才培育AI赋能倒逼媒体内部形成新工作机制，需建立健全治理框架，明确人机协作流程。同时加速人才转型，培养“既懂传媒又通晓AI”的复合型人才，以适应智能化生产需求，推动组织文化向技术驱动型演进。AI在媒体内容生产环节的深度应用03智能化内容生产：效率提升与模式创新

自动化新闻撰写：突破传统采编瓶颈利用自然语义理解及机器学习，AI可快速解析海量信息，实现自动新闻撰写，极大提升生产效率并减轻人工负荷，优化PGC工作流程。

多模态内容生成：满足多元信息需求AI结合精准大数据解析，能为用户提供高质量且多元化的文、图及视像内容，如快手的“可图文生图模型”“可灵文生视频模型”，支撑全民多模态创作。

智能辅助工具：重塑内容创作流程AI工具如澎湃新闻“派生万物”平台，可将采访语音迅速转写为文本并提取关键信息，辅助整合事件全貌；解放日报“新闻魔笔”能捕捉社会焦点，为新闻视角提供智能支持。

数字人与虚拟主播：创新内容呈现形式中央媒体如人民日报运用AI推出数字主持人，实现新闻资讯的逼真播报与实时内容刷新，为观众带来别样观看体验，拓展了媒体内容的传播形态。自然语言处理技术（NLP）在新闻报道中的应用01新闻报道自动化：提升效率与减轻负荷利用自然语义理解及机器学习功效，NLP技术可快速解析海量信息，实现自动新闻撰写，极大提升生产效率并减轻人工负荷，改变了传统新闻行业素材采编繁琐耗时的状况。02文本生成与优化：辅助内容创作NLP技术通过基于深度学习的语言模型，能根据输入的关键信息生成流畅、贴近人类的文本内容，还可提供内容优化建议，辅助编剧生成符合其习惯的场景和对话草稿，提高创作效率并提供新视角。03情感分析与舆情洞察：把握公众反应借助NLP技术的情感分析能力，可分析新闻文本及社交媒体评论的情感倾向，帮助媒体了解受众对报道的反应，为舆情监测和报道方向调整提供数据支持。04关键词提取与文本分类：提升内容管理效率NLP技术能从大量文本中精准提取核心关键词用于内容摘要和标签生成，并自动对新闻内容进行分类，显著提高媒体内容管理和检索的效率。05智能问答与交互：革新用户体验依托自然语言处理技术，AI系统能够实现高效、精准的读者交互与沟通，无论是对各类问题的应对，还是根据读者反馈灵活调整，都能让AI系统迅速、准确地传递信息，提升用户体验。多模态内容生成：文本、图像与视频创作

文本生成：从自动化写作到智能辅助利用自然语言处理和机器学习技术，AI可快速解析海量信息，实现新闻稿件、剧本对话等文本的自动生成，如新闻机构使用AI撰写财报、气象等结构化报道，提升生产效率。同时，AI还能辅助人类创作者进行内容优化、风格建议和灵感激发。

图像生成：视觉内容的智能创作与优化AI技术能够根据文本描述生成高质量、多元化的图像内容，如快手的“可图文生图模型”。此外，AI在图像修复、动态再现等方面也有应用，例如通过AI技术让《千里江山图》等经典画作以沉浸式体验方式焕发新生。

视频生成与理解：多模态技术的融合探索多模态大模型在视频理解场景已展现出强大潜力，同时文生视频技术虽在物理逻辑一致性、角色身份连贯性等方面存在局限，但快速发展。如快手“可灵文生视频模型”等探索，正推动视频内容创作向智能化、高效化发展。虚拟主持人与数字人技术创新应用

主流媒体虚拟主持人实践中央媒体如人民日报运用AI技术创新推出数字主持人，提升视频内容生产效率与传播形态创新。

企业定制化数字人案例福盐集团利用AI定制“数字人小颜”，实现分钟级视频制作，抖音账号上线18天即获433万播放量，内容迭代效率显著。

文化IP智能交互应用故宫文化与中国电信合作推出“猫福墩AI玩偶”，搭载国产大模型与故宫知识库，能中英文讲解历史、感知情绪，成为文化出海新名片。

广电媒体智能化播报大象融媒通过虚拟主持人实现全天候新闻播报，引入后观众互动率提升25%，增强了服务连续性与用户参与度。AI驱动的媒体内容分发与用户体验优化04个性化推荐系统：精准匹配与用户粘性提升技术原理：从数据到洞察的转化

基于协同过滤、内容过滤、混合推荐及深度学习等技术，分析用户阅读历史、点击行为、停留时间等数据，构建精准用户兴趣模型，实现从“找信息”到“问信息”的效率跃迁。核心价值：提升内容触达与用户体验

通过AI深度学习功能，智能化提供符合用户特殊口味的个性化新闻推荐，有效提高用户平台浏览体验和内容触达效率，增强媒体品牌的用户粘性。应用案例：社交媒体与资讯平台的实践

社交媒体平台利用AI算法分析用户行为习惯与兴趣爱好进行精准内容推送；抖音将“豆包”大模型深度嵌入创作全环节，持续优化内容生态，提升用户留存与活跃度。智能内容分发：从“找信息”到“问信息”的转变

传统分发模式的痛点：被动与低效传统信息获取方式存在“找不准、理不清、耗时长”的问题，用户需主动搜索筛选，难以快速精准触达所需内容，信息获取效率低下。

AI驱动分发变革：精准推送与智能交互AI通过深度学习用户行为数据，构建精准用户画像，实现个性化内容推荐，提升触达效率与用户粘性。同时，智能问答等交互功能让用户从被动接收转为主动问询，实现“问信息”的高效体验。

典型案例：智能体提升信息获取效率四川日报“Seek两会”智能体、湖南日报“小辣萌”AI智能体等应用，允许用户直接以提问方式获取信息，极大提升了信息获取的便捷性和效率，标志着内容消费从单向推送向双向互动的转变。用户画像构建与多渠道内容适配用户画像构建：数据驱动的精准定位依托AI深度学习功能，通过精确掌握并研究每位用户登录期间的总体呈现及感兴趣的具体内容，构建精准的用户兴趣模型。AI系统全面且精准地识别用户喜好，为个性化新闻推荐等服务提供基础，有效提高用户平台浏览体验。个性化推荐系统：智能匹配用户需求借助AI技术，根据用户画像实现精准的个性化内容推荐。社交媒体平台利用AI算法分析用户行为习惯、兴趣爱好，将内容自动适配到不同终端，实现一次制作、多渠道传播，提高内容触达率和用户满意度。多渠道内容适配：提升传播效率与覆盖AI技术助力媒体实现多渠道内容分发与适配，破解传统信息获取中“找不准、理不清、耗时长”的痛点。例如，智能媒体平台可根据用户阅读习惯，将内容适配到不同终端，实现从“找信息”到“问信息”的效率跃迁，提升信息获取效率与传播覆盖面。AI在媒体数据分析与舆情监测中的实践05智能化内容分析与数据挖掘技术应用多模态内容智能解析技术AI技术能够识别和分析视频、音频、图像等多媒体内容，提取场景、人物、事件等关键信息，为新闻报道提供线索，为内容管理提供丰富标签和描述。例如，智能视频识别技术可辅助媒体快速定位有价值的画面素材。基于NLP的文本深度分析自然语言处理技术实现文本情感分析、关键词提取、文本分类和自动摘要，帮助媒体高效处理海量文本信息，洞察受众反应，快速生成核心内容摘要，提升内容管理和信息获取效率。用户行为数据分析与精准画像通过分析用户阅读历史、点击行为、停留时间等数据，构建精准用户兴趣模型，实现个性化内容推荐，提高用户阅读黏性和内容触达效率，是当前媒体平台提升用户体验的核心技术之一。智能化舆情监测与趋势研判AI技术能够实时监测社交媒体、新闻网站等渠道信息，通过文本分析和情感分析，快速准确解读公众对特定议题、产品或服务的意见和接受度，为媒体及时洞察社会热点、动态发展趋势及调整报道方向提供数据支持。AI技术在舆情监测与分析中的核心作用

实时数据采集与全面覆盖AI技术能够实时监测社交媒体、新闻网站、论坛等多渠道的海量信息，打破传统监测方式的时空限制，实现对舆情信息的全方位、立体化采集，确保不遗漏关键舆情节点。

情感倾向精准识别依托自然语言处理（NLP）技术，AI可对文本内容进行深度语义分析，精准识别其中的情感倾向（正面、负面、中性），帮助媒体快速把握公众对特定事件或议题的整体态度和情感波动。

热点事件智能追踪与预警AI通过机器学习算法，能够自动识别并追踪突发热点事件的发展态势，分析事件的传播路径、影响范围和演变趋势，并在舆情异常升温或出现负面苗头时及时发出预警，为媒体应对和引导舆情争取时间。

多维度舆情态势分析与报告生成AI技术可以整合分析舆情数据的传播特征、关键人物、地域分布等多维度信息，生成可视化的舆情分析报告，为媒体提供数据支持和决策参考，辅助其更科学地制定报道策略和舆情应对方案。市场预测分析与内容效果评估AI驱动的市场趋势预测AI通过综合分析剧本质量、市场趋势和观众反馈数据，预测节目的潜在表现，辅助媒体机构评估投资风险与回报，为内容选题和制作方向提供科学决策依据。内容消费行为数据分析AI技术分析用户的阅读历史、观看时长、点击行为等数据，构建精准用户画像，洞察用户兴趣偏好与内容消费习惯，优化内容生产策略，提升内容吸引力。传播效果智能评估体系主流媒体正着力构建以“价值为导向”的评价体系，如人民日报社“党媒融观察”AI大模型主题评价体系，从“价值对齐”“业务能力”两大维度评估技术应用是否弘扬主流价值、凝聚社会共识。多维度内容优化反馈AI对媒体内容进行智能分析，包括情感倾向、关键词提取、文本分类等，帮助媒体了解受众反应，针对内容结构、表达方式等进行优化，提升内容传播力和影响力。媒体行业AI应用标杆案例深度剖析06中央媒体：人民日报数字主持人与视频生产优化数字主持人创新应用人民日报运用AI技术创新推出数字主持人，以逼真的面貌与声音呈现于观众眼前，能胜任各级电视电台的资讯播报工作，且具备出众演讲才华与动人外形，实时刷新的新闻内容为观众带来别样观看体验。视频内容生产效率提升人民日报借助AI技术对视频内容生产流程进行优化，通过自动化处理、智能剪辑等方式，有效提升视频制作效率，降低传统制作模式下的时间与人力成本，推动视频内容快速产出与传播。“创作大脑AI+”平台赋能人民日报推出的“创作大脑AI+”平台，集成智能媒资、云剪辑与协同功能，实现内容生产全流程智能化，推动主流媒体向技术驱动型组织演进，为媒体融合发展提供有力技术支撑。地方媒体：澎湃新闻AI专项工作室与“派生万物”平台

01AI专项工作室：系统性提升内容生产效能澎湃新闻整合AI工具成立专项工作室，通过系统性布局AI技术应用，全面提升内容生产各环节的效率与质量，是地方媒体智能化转型的典型代表。

02"派生万物"平台：多场景AI工具矩阵澎湃新闻"派生万物"平台涵盖多项AI工具，包括AI语音录音转文字、AI智能问答助手、传播大模型算法、AI海报算法、音乐大模型算法及AIStudio等，覆盖内容生产、办公、传播等多个实际场景。

03生产创作赋能：提升效率与内容完整性在生产创作环节，"派生万物"平台能将前线嘈杂的采访语音迅速转写为清晰文本，并自动提取关键信息，辅助记者及编辑整合时间线，从而获得更完整的事件全貌，AI成为高效的"创作伙伴"。

04备案数量领先：彰显应用广度与前瞻性澎湃新闻在AI融媒应用探索上表现突出，独占8项AI大模型与算法备案，体现了其在AI技术应用方面的广度、深度与前瞻性，为地方媒体AI转型提供了实践范例。短视频与社交平台：抖音“豆包”与微博“知微”大模型实践

抖音“豆包”大模型：深度嵌入创作全环节抖音将“豆包”大模型深度嵌入创作全环节，形成从素材生成到内容分发的闭环生态，持续优化内容生态。

微博“知微”大模型：支撑全链路AI服务体系微博自研多模态“知微”大模型，支撑起评论罗伯特、智搜等微博AI产品矩阵，形成覆盖内容生产-分发-消费全链路的AI服务体系。

微博智搜功能：用户规模突破5000万截至2025年6月，微博“知微”大模型支撑的智搜功能月活跃用户突破5000万，展现出强大的用户吸引力和实用价值。报业集团：上海报业13项AI备案与垂直化应用生态01上海报业：全国AI备案数量最多的媒体集团截至2025年9月，上海报业集团以累计备案13项AI大模型与算法，位居全国媒体集团之首，体现了其在AI融媒应用探索上的领先地位。02澎湃新闻：单一媒体AI备案的佼佼者作为上海报业集团旗下重要媒体，澎湃新闻独占8项AI备案，涵盖语音转文字、智能问答、传播大模型算法、AI海报生成、音乐大模型算法等多个面向实际生产场景的应用。03从单一功能到多功能集成的模型发展当前媒体大模型研发正逐步由单一功能向多功能集成方向发展。头部机构如上海报业集团已率先布局具备多类核心能力的一体化模型体系，以“派生万物”等平台为例，支撑起全链路的AI服务。04垂直化应用生态：从“花瓶”到“引擎”的跨越大模型是媒体行业的通用底座，真正的竞争力在于围绕自身优势场景展开的垂直化应用生态。上海报业集团等主流媒体正深化面向融媒全场景的大模型驱动垂直化应用，推动AI从“花瓶式”应用走向“嵌入式”“深度化”的核心引擎。AI在媒体研究应用中的挑战与风险07信息真实性与AI生成内容的监管难题AI生成内容的高度仿真特性AI生成内容具备高度仿真特性，使得虚假新闻、伪造影像等信息污染问题日益突出，对信息真实性构成严峻挑战。信息审核监管的双重防线面对AI生成内容的监管难题，需要强化审核监管与用户引导双轨并行的机制，以应对信息真实性风险。构建可信认证体系的必要性媒体平台应通过构建可信认证体系等方式，在技术层面助力辨别AI生成内容，维护健康的信息传播生态。技术成本与中小企业创新空间压缩

高昂的算力投入构筑行业准入壁垒AI技术，特别是大模型和多模态技术的研发与部署，需要强大的算力支撑。购置和维护高性能计算设备、支付云计算服务费用等，形成了较高的资金门槛，使得资金实力有限的中小企业难以承担。

数据获取与标注成本限制技术应用高质量、大规模的标注数据是训练和优化AI模型的基础。数据的采集、清洗、标注等环节需要大量人力物力投入，数据成本的攀升进一步压缩了中小企业在AI技术应用方面的空间。

专业AI人才稀缺推高人力成本既懂传媒业务又掌握AI技术的复合型人才稀缺，其薪酬待遇较高。中小企业在人才竞争中往往处于劣势，难以吸引和留住核心AI人才，导致技术研发和应用能力不足，创新动力受到抑制。数据安全、隐私保护与算法偏见问题

数据滥用与隐私泄露风险AI技术在媒体应用中涉及大量用户行为数据、个人信息的收集与分析，存在数据滥用和隐私泄露的风险，持续侵蚀用户对平台的信任基础，对数据安全治理提出严峻挑战。

算法偏见与信息茧房效应推荐算法等AI技术可能因训练数据偏差或算法设计问题，导致信息推荐的同质化，形成“信息茧房”，限制用户信息获取的多样性，同时可能固化社会偏见，影响舆论生态平衡。

治理框架与技术保障需求媒体机构需建立健全治理框架，在AI赋能的新闻工作流中确保事实核查、稿件签发等关键节点有人类编辑监督审核。同时，需加强模型模块化设计与可解释性，通过本地化或安全托管方案确保数据安全，推动“AI向善”。内容同质化与信息窄化现象内容同质化：AI生成内容的仿真特性与信息污染AI生成内容的高度仿真特性使得虚假新闻、伪造影像等信息污染问题日益突出，导致不同媒体产出内容在主题、风格上趋于相似，缺乏独创性与深度。信息窄化：算法推荐加剧“信息茧房”效应AI驱动的个性化推荐系统，虽提升内容触达效率，但也可能导致用户长期沉浸于兴趣偏好范围内的信息，限制信息多样性获取，形成“信息茧房”，加剧社会观点极化。AI合成主播的潜在局限：内容多样性受限AI合成主播在提升播报效率的同时，其内容生成模式相对固定，可能导致新闻叙事方式单一，难以像人类主播那样根据社会热点和受众反馈灵活调整报道角度与风格，一定程度上限制信息的丰富性。AI赋能媒体研究的未来发展趋势与策略08“通用大模型+行业大模型”融合发展格局通用大模型：媒体智能化的技术底座

大语言模型通过混合专家架构、检索增强生