AIGC赋能下地方新闻生产的“人机协同”模式研究-以宁波广电集团为例-开题报告

———上海财经大学研究生申请学位论文开题报告表姓名学院新闻与社会高等研究院学号导师姓名周晓红专业新闻学培养层次硕士研究生同意开题。导师签字：论文题目AIGC赋能下地方新闻生产的“人机协同”模式研究——以宁波广电集团为例开题时间2025年11月2日开题地点上海财经大学同新楼101与会专家姓名、单位3-5人开题报告情况专家主要意见：开题结果（划圈）开题通过，同意进入论文写作阶段。开题未通过，不同意进入论文写作阶段。开题报告会专家组组长签名：导师签名：年月日注：填写本表1份，申请开题须经导师签字同意；开题结果由开题报告会专家组组长及导师签署并签字；交研究生秘书进入教学管理信息系统录入开题结果。附：上海财经大学研究生学位论文开题报告书（见下页）打印3-5份交学院安排开题。上海财经大学研究生学位论文开题报告书AIGC赋能下地方新闻生产的“人机协同”模式研究——以宁波广电集团为例姓名：学号：院系所：新闻与社会高等研究院专业：新闻学培养层次：硕士研究生绪论第一节研究背景与研究意义一、研究背景2025年，以ChatGPT、Sora为代表的AIGC（生成式人工智能技术）迅猛发展，推动新闻领域经历自互联网革命以来又一场深刻变革。张志安（2025）研究表明，智能技术对新闻生产流程进行了重塑，优化了重大主题报道、文化报道和对外报道模式张志安,丁超逸.主流媒体系统性变革中的新闻生产与融合实践——2024年度中国新闻业年度观察报告[J].新闻界,2025,(01):51-62.。AIGC在提高新闻生产效率、拓展报道维度以及实现个性化服务等方面展现出显著潜力。传统的以人工为主导的模式正面临着前所未有的技术挑战与范式重构，AIGC为张志安,丁超逸.主流媒体系统性变革中的新闻生产与融合实践——2024年度中国新闻业年度观察报告[J].新闻界,2025,(01):51-62.面对技术洪流，党的二十届三中全会明确提出“构建适应全媒体生产传播工作机制和评价体系，推进主流媒体系统性变革”。这要求地方媒体必须把握数字化、网络化、智能化方向，利用技术对传统业务进行全方位改造任贤良.未来已来：AIGC助推媒体转型创新之路[J].中国报业,2025,(07):66-67.。宁波广电集团作为长三角地区具有代表性的地方主流媒体，也是探索AIGC融合的先行者，自主研发“AIGC融媒创作港”并打造“广电AI+XR虚实共生系统任贤良.未来已来：AIGC助推媒体转型创新之路[J].中国报业,2025,(07):66-67.二、研究意义（一）理论意义现有关于AI赋能新闻生产的研究，多集中于技术对生产效率的提升以及普适性内容生成的机制，而对地方主流媒体在智能化转型的具体模式与路径关注不足。本研究以宁波广电集团为典型个案，深入考察AIGC介入新闻生产全流程后，人机如何在选题策划、内容采集、编辑制作、传播互动等环节形成协同机制，这一过程不仅丰富了媒体智能转型研究的内涵，也为理解人工智能时代地方新闻生产范式变革提供新的视角。本研究以人机协同为核心框架，阐释人类记者在价值判断、新闻把关和伦理评估中的核心作用，与AIGC在数据处理、多模态生成和趋势预测方面的技术优势形成的互补关系。这种混合智能模式挑战技术决定论，转向考察技术与专业实践的动态融合。同时，通过对典型实践的分析，揭示技术通用性与地方媒体资源约束之间的张力及其调和机制，提升对地方主流媒体智能转型的解释深度。（二）实践意义本研究为地方主流媒体应对智能化转型提供了现实指导与可操作路径。在资源相对有限的背景下，地方媒体往往难以像中央媒体或商业平台那样大规模引入先进技术，却肩负着高效生产与融合传播的重要使命。宁波广电集团的智能转型探索已在主题报道、沉浸式新闻和新媒体产品中展现出初步成效。本研究系统梳理其经验与困境，可为同类媒体提供可复制的人机协作模式与技术适配策略，帮助它们在降低试错成本的同时，提升新闻生产的效率、创意与专业厚度。同时，本研究直面一线从业者在AIGC应用中的角色冲突与能力焦虑，通过剖析实际操作中的调适过程，为记者编辑从传统内容生产者向人机协同策划者、管理者的转型提供清晰导向。这有助于增强从业者在智能时代的职业适应性与竞争力。此外，研究揭示的技术适配、组织协调与伦理风险等现实问题，可为行业管理部门制定更具针对性的政策、规范与评价体系提供实证依据，推动地方主流媒体更好地履行新闻生产与舆论引导职责，最终服务于区域经济社会发展与媒体融合深化。第二节文献综述一、AI技术在新闻领域的发展历程AI技术于新闻领域的应用发展呈现出显著的阶段性特征。自2014年开启自动化新闻生产喻国明,喻国明,杨莹莹,闫巧妹.智能传播时代的范式革命：一种技术社会学的视角[J].国际新闻界,2020,42(03):6-25.2014年是自动化新闻生产的起始之年。该年，美联社开始使用AutomatedInsights公司开发的新闻机器人“Wordsmith”编写财经和体育方面的资讯，其商业新闻中关于企业季度经营状况的报道量从原先每季度300篇上升到4400篇李湘湘.美联社Wordsmith自动化撰稿观察[J].青年记者,2015,(12):85.。同年，《洛杉矶时报》使用智能机器人“Quakebot”发布的一则有关地震的突发新闻仅用时不到3分钟，却有着严整和规范的文体形式。这些早期实践虽技术相对简易，却为后续的智能化发展奠定了根基。李湘湘.美联社Wordsmith自动化撰稿观察[J].青年记者,2015,(12):85.2015-2019年为自动化新闻的快速发展时期。此阶段，中国媒体积极跟进。2015年11月7日，新华社正式推出机器人记者“快笔小新”，这是中国媒体在自动化写作应用方面的重要突破。数据新闻理念的普及、自动化写作技术的成熟与大数据分析工具的推广，共同推动AI技术从单一的内容生成工具向新闻制作与分发全流程渗透彭兰.智能时代的新闻生产：技术逻辑与人文反思[J].新闻记者，2018(06):26-35.。2017年12月，新华社推出了国内第一个智能化媒体生产平台“媒体大脑彭兰.智能时代的新闻生产：技术逻辑与人文反思[J].新闻记者，2018(06):26-35.2022年11月，美国OpenAI公司推出ChatGPT，意味着AI技术应用进入AIGC的全新阶段。与传统数字技术多以辅助性或协同性角色参与新闻实践不同，AIGC技术具备取代传统意义上人类新闻实践主体、以全新逻辑和规则重构新闻生态的能力。2024年AIGC技术在新闻领域得以全面落地，从简单的自动化写作发展到智能化的选题预测、热点追踪和内容生成方师师,吴畅畅.AIGC与新闻业的转型：技术可能性、伦理风险与路径选择[J].新闻大学，2022(11):1-15.10.16059/43-1008/c.2022.11.001.。2024年全国两会上，人民日报社记者使用的5G+AR眼镜，是一款集人脸识别、现场拍摄、语音互动等功能于一体的采集设备王艳霞.AI在深化媒体融合创新模式中的应用策略探析[J].新闻研究导刊,2025,16(18):65-68.；上海广播电视台AIGC媒体融合创新工作室推出AIGC应用集成工具——Scube（智媒魔方），为两会报道赋能方师师,吴畅畅.AIGC与新闻业的转型：技术可能性、伦理风险与路径选择[J].新闻大学，2022(11):1-15.10.16059/43-1008/c.2022.11.001.王艳霞.AI在深化媒体融合创新模式中的应用策略探析[J].新闻研究导刊,2025,16(18):65-68.彭雪英.AI赋能媒体融合系统性变革[J].中国地市报人,2025,(10):16-18.从技术演进的内在逻辑来看，过去十余年由AI技术所引发的新闻业创新浪潮可划分为三个阶段，分别为自动化报道阶段、增强报道阶段和生成报道阶段。规则驱动的模板式自动化阶段属于AI技术的早期阶段；机器学习驱动的增强式辅助化报道阶段则是AI技术发展的第二个阶段，该阶段通过对大量数据进行训练以构建机器学习模型，从而使其能够生成更为优质、多样化的内容；以大语言模型为代表的生成式报道阶段，是AI技术发展的最新阶段。在这一阶段，AI能够基于强大的语言理解和生成能力，自主完成复杂的新闻选题策划、内容创作等工作。它不再局限于按照预设规则或基于训练数据进行创作，而是可以根据输入的自然语言指令，灵活地生成富有创意和深度的新闻内容。二、人机协同理论在媒体领域的内涵、演进与应用（一）人机协同理论的内涵与演进人机协同理论作为本研究的核心理论框架，着重强调在新闻生产进程中人类与AI技术实现优势互补及协同作业。伴随信息技术的进步，媒体行业步入“混合智能时代”，传播实践已迈入从“机器辅助人类”到“人机协同传播”的全新阶段王陈陈.AI驱动下党报采访的人机协同模式研究[J].记者摇篮,2025,(07):141-143.。具体而言，人机协同理论包含三个核心维度，功能维度分析技术如何作为传播者发挥作用，包括技术承担传播角色的语境、方式以及他人如何理解这种角色；关系维度探讨人类与机器之间的互动关系，以及这种关系如何影响人类自身和社会关系；本体论维度思考人机边界的模糊化对“人类”、“机器”和“传播”等概念的重新定义杨灿&林伯海.王陈陈.AI驱动下党报采访的人机协同模式研究[J].记者摇篮,2025,(07):141-143.杨灿&林伯海.“引智向善”:生成式人工智能价值对齐的伦理风险与纾解路径.昆明理工大学学报(社会科学版),1-9./10.16112/ki.53-1160/c.2025.06.123.从理论演进的脉络而言，人机协同在新闻领域的发展历经了三个关键阶段。其一为机器辅助人类阶段，AI技术以工具性角色助力人类完成具有重复性、规律性的新闻生产任务；其二为人机协作阶段，新闻生产中的人机关系从最初的机器辅助人类转变为人机协作，并逐步朝着人类引导机器的方向发展；其三为人机协同传播阶段，从人机内容共创、AI技术辅助媒体决策、人机交互新模式这三个维度来看，人机融合正改变着既有的媒体内容生产方式与产业结构李慧敏,石磊.向善、向真、向新：人机融合下的新闻传播教育[J].传媒,2025,(12):72-74.李慧敏,石磊.向善、向真、向新：人机融合下的新闻传播教育[J].传媒,2025,(12):72-74.在新闻生产中，人机协同理论的核心要义体现在角色分工与优势互补两个层面。人类记者在价值判断、情感共鸣、伦理考量等方面具有不可替代性，而AI技术在海量数据处理、模式识别、趋势预测等方面呈现出显著优势。但根据人机本体论，人与机器存在本质差异：一是机器缺乏自主性，仅能执行人类指令；二是机器无法感知与表达情感；三是机器的智力、思想及创新能力仍存争议张旸,王洋,曹宁.AIGC时代新闻媒体人机协同传播的探索与挑战[J].青年记者,2025,(07):26-29+35.。张旸,王洋,曹宁.AIGC时代新闻媒体人机协同传播的探索与挑战[J].青年记者,2025,(07):26-29+35.（二）基于人机协同视角的研究进展当前，人机协同视角的研究主要聚焦人类记者与AI在新闻生产各环节的角色分工、优势互补及协同模式，呈现从理论探究向实证分析、从单一环节向全流程覆盖的发展态势。随着人机协同成为媒体行业技术应用的主流方向，国内外学界围绕其实践运作、技术支撑、能力边界、伦理管控及区域案例开展系统研究，为行业实践提供了理论支持。一是理论构建维度。人机协同研究强调构建新型范式和模式，以适应媒体智能转型。研究表明，从人机内容共创、AI辅助媒体决策、人机交互新模式来看，人机融合不仅改变了既有媒体内容生产方式与产业结构，还能在提升新闻生产效率的同时，坚守内容深度与价值导向。有研究进一步围绕创意产业，剖析媒体生产过程及社区驱动平台的工作流程，清晰勾勒出人机协同在媒体场景中的运行路径——AI通过生成模型等技术融入媒体生产工作流程（如故事板绘制、视觉效果自动化、音乐作曲），并在社区驱动平台上支持集体构思、批判与迭代；人机协同虽能放大创意价值，但需通过算法透明度提升与用户反馈收集，缓解数据伦理与偏见问题，实现创意的可持续性Santoso,Budi,andRinaWijayanti."Human-AICollaborationinCreativeIndustries:WorkflowsinMediaProductionandCommunity-DrivenPlatforms."TransactionsonArtificialIntelligence,MachineLearning,andCognitiveSystems9.11(2024):11-26.。此外，还有研究汇总AI在媒体行业的采纳现状，梳理技术与媒体融合的整体图景，为明确人机协同模式发展的技术支撑条件提供了参考Chan-Olmsted,SylviaM."Areviewofartificialintelligenceadoptionsinthemediaindustry."InternationalJournalonMediaManagement21.3-4(2019):193-215.。Santoso,Budi,andRinaWijayanti."Human-AICollaborationinCreativeIndustries:WorkflowsinMediaProductionandCommunity-DrivenPlatforms."TransactionsonArtificialIntelligence,MachineLearning,andCognitiveSystems9.11(2024):11-26.Chan-Olmsted,SylviaM."Areviewofartificialintelligenceadoptionsinthemediaindustry."InternationalJournalonMediaManagement21.3-4(2019):193-215.二是实证研究维度。相关研究聚焦跨职能协作的挑战与实践，通过深度访谈与案例分析揭示人机协同的实际运作状况。有研究对17名记者、6名AI技术专家及3名具备跨职能经验的AI工作者开展深度访谈，发现跨职能协作存在三大关键挑战：记者与技术人员缺乏共同话语体系，难以协调新闻价值与机器逻辑；权力分配失衡，记者主导决策而技术人员在新闻编辑室被边缘化；数据工作未纳入跨职能沟通范畴Xiao,Q.,Fan,X.,Simon,F.M.,Zhang,B.,&Eslami,M.(2025)."Itmightbetechnicallyimpressive,butit’spracticallyuselesstous":Motivations,practices,challenges,andopportunitiesforcross-functionalcollaborationaroundAIwithinthenewsindustry.InCHIConferenceonHumanFactorsinComputingSystems(CHI’25)(pp.1–Xiao,Q.,Fan,X.,Simon,F.M.,Zhang,B.,&Eslami,M.(2025)."Itmightbetechnicallyimpressive,butit’spracticallyuselesstous":Motivations,practices,challenges,andopportunitiesforcross-functionalcollaborationaroundAIwithinthenewsindustry.InCHIConferenceonHumanFactorsinComputingSystems(CHI’25)(pp.1–19).ACM./10.1145/3706598.3714090.Retrievedfrom/pdf/2409.12000v2Grimme,Meike."DriversofProfessional-AICollaboration:CaseStudyAnalysesoftheGermanNewsMediaIndustry."EuropeanMediaManagementAssociation.DEU,2022.Grimme,Meike,andChristianZabel."AIinthenewsroom:acollectivecasestudyaboutnewsworker-AIcollaborationintheGermannewspaperindustry."JournalofMediaBusinessStudies22.2(2025):118-142.三是技术应用与能力评估维度。研究发现，即便专业记者使用AI工具，也需开展大量编辑工作以优化分工与效率。一项针对专业电视记者的研究显示：2名记者各制作3个新闻片（共6个新闻片），且均在所有视频制作中使用AI工具——他们用AI进行取景与脚本撰写，但不用于故事板制作。记者反馈，取景与脚本撰写的操作体验“与自身所受专业训练差异显著”，初期难以“顺利上手”；同时需对“约一半”的AI生成脚本进行编辑，以提升内容清晰度、准确性与语言流畅性Wang,S.,McKinnon-Crowley,J.,Long,T.,Lua,K.L.,Henderson,K.,Crowston,K.,Nickerson,J.V.,etal.(2025).TheroleofhumancreativityinthepresenceofAIcreativitytoolsatwork:AcasestudyonAI-drivencontenttransformationinjournalism.Preprint.arXiv:2502.05347v2[cs.HC]./pdf/2502.05347。学界还围绕AI在媒体行业的使用潜力与自动化水平展开探讨，从技术性能层面为优化人机协同分工界限、提升协作效率提供参考，并建议通过构建人机协同混合工作流优化分工，在提升生产力的同时避免人类角色被取代Bailer,Werner,etal."AIforthemediaindustry:Applicationpotentialandautomationlevels."InternationalConferenceonMultimediaModeling.Cham:SpringerInternationalPublishing,2022.。Wang,S.,McKinnon-Crowley,J.,Long,T.,Lua,K.L.,Henderson,K.,Crowston,K.,Nickerson,J.V.,etal.(2025).TheroleofhumancreativityinthepresenceofAIcreativitytoolsatwork:AcasestudyonAI-drivencontenttransformationinjournalism.Preprint.arXiv:2502.05347v2[cs.HC]./pdf/2502.05347Bailer,Werner,etal."AIforthemediaindustry:Applicationpotentialandautomationlevels."InternationalConferenceonMultimediaModeling.Cham:SpringerInternationalPublishing,2022.四是价值重构与伦理规范维度。研究指出，AI重构新闻价值观的逻辑体现为，AI技术通过赋能信息产业、维系社会情感、提升传播生产力，实现人与信息的精准对接、精神与肉身的深度融合、人与机器的双向耦合，进而在更大范围、更高维度上重构新闻价值观——超越对“人与技术关系”的再度审视，强化新闻价值引导与人的主体性意识，形成以人本为立场、以协同治理为保障、以人机协同为理念的未来媒介新闻价值观薛亚梅,陈功.从ChatGPT到未来媒介：人工智能对新闻价值观的重构[J].传播与版权,2024,(09):1-3+7.。此外，还有研究呼吁通过跨学科协作开发公平AI系统，优先研究用户建模、内容分析与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术，以伦理路径保障媒体多样性与民主价值Trattner,Christoph,etal."ResponsiblemediatechnologyandAI:challengesandresearchdirections."AIandEthics2.4(2022):585-594.。薛亚梅,陈功.从ChatGPT到未来媒介：人工智能对新闻价值观的重构[J].传播与版权,2024,(09):1-3+7.Trattner,Christoph,etal."ResponsiblemediatechnologyandAI:challengesandresearchdirections."AIandEthics2.4(2022):585-594.三、地方主流媒体的AIGC实践探索与挑战（一）国内媒体智能转型的实践分析省级主流媒体在AIGC应用方面处于领先地位，已形成成熟的实践模式。浙江日报报业集团通过传播大脑科技公司构建技术支撑体系，其“传播大模型”是全国首个由媒体技术公司研发并成功备案的媒体专属大模型，模型包含近70项AIGC功能，其中60余项为新闻行业定制，开发支持10大场景，还设置了专项提示词模板浙江日报报业集团.(2025).媒体系统性变革下的价值重塑——“传播大脑”浙江日报报业集团.(2025).媒体系统性变革下的价值重塑——“传播大脑”的审思与实践.《浙江日报报业集团年度报告》,第23-35页.杨奇光.否思“AI狂热”:数智时代中国新闻业技术观念的构成维度与自主性逻辑[J].新闻界,2025,(08):4-12+96.地市级主流媒体在资源受限的情况下，聚焦特色领域以实现AIGC应用的差异化发展。深圳报业集团读特客户端嵌入AI新闻顾问，同时推出“AI共生计划”，引入“AI+教育”“AI+法务”“AI+电竞”等模式，构建以移动交互界面聚合为特征的数字传播平台新型业态与渠道，为用户提供全新的阅读体验朱琰,薛中卿.以多模态网络架构赋能地方主流媒体深融升级[J].新闻战线朱琰,薛中卿.以多模态网络架构赋能地方主流媒体深融升级[J].新闻战线,2024(08):112-116.张宏强.AI赋能地市级媒体创新发展的路径探索——以泰安日报社AIGC创新应用为例[J].全媒体探索,2025,(02):33-34.县级融媒体中心作为媒体融合“最后一公里”的关键节点，在AIGC应用方面展现出较强的创新活力。2023年2月，江苏省昆山市融媒体中心推出全国首个县级融媒体3D超写实AI数字人主播“昆小融”。随后，2023年3月，浙江省长兴县融媒体中心客户端“掌心长兴”完成百度“文心一言”内部测试，成为全国首个将AIGC技术融入内容生产的县级融媒体中心。此外，深圳市福田区融媒体中心构建了覆盖城区典型场景的“AI+直播”系统，能够实时直播华强北公益钢琴点、红树林生态公园、莲花山公园等城区场景，捕捉城区的精彩时刻王奕涵,黄楚新.数智融合与系统变革：我国县级融媒体中心发展现状与趋势展望[J].青年记者,2025,(10):55-62.。王奕涵,黄楚新.数智融合与系统变革：我国县级融媒体中心发展现状与趋势展望[J].青年记者,2025,(10):55-62.国外媒体智能转型的实践分析根据Freedman,D.（2025）报告，2025年全球新闻机构AI使用率从2024年的40%增至61%，但对AI代理作用保持谨慎，强调人类监督以维护新闻诚信Freedman,D.,&Malinarich,N.(2025).AIandthefutureofnews:Impactoncoverageandnewsrooms.DigitalJournalism,13(4),631–Freedman,D.,&Malinarich,N.(2025).AIandthefutureofnews:Impactoncoverageandnewsrooms.DigitalJournalism,13(4),631–653./10.1080/21670811.2025.2478901在技术创新维度，大型国际媒体在AIGC技术应用上处于前沿。BBC利用生成式AI生成体育比赛实时更新，从本地广播转录中提取关键事件，并开发“深度伪造检测器”用于视频核查，2025年在乌克兰战争报道中处理超3万篇文章，AI生成初稿后由记者事实核查。彭博社升级“BloombergTerminal”，通过AIGC生成个性化金融报告，2024年处理10万份内容，减少翻译工作量但需术语校对Diakopoulos,N.,&Kolina,K.(2024)."AutomatingFinancialJournalism:TheRoleofGenerativeAIinBloomberg’Diakopoulos,N.,&Kolina,K.(2024)."AutomatingFinancialJournalism:TheRoleofGenerativeAIinBloomberg’sNewsroom."JournalismStudies,25(3),412-430.DOI:10.1080/1461670X.2024.2314567在伦理与批判性反思维度，国外媒体强调AIGC的伦理管控。《卫报》制定AIGC指南，在环境报道中生成数据可视化图表，要求记者进行“批判性AI素养”评估，防范算法偏见，2024年通过公开AI使用日志提升透明度Diakopoulos,N.,Cools,H.,Li,C.,Helberger,N.,Kung,E.,&Rinehart,A.(2024).GenerativeAIinJournalism:TheEvolutionofNewsworkandEthicsinaGenerativeInformationEcosystem.TheAssociatedPress.DOI:10.13140/RG.2.2.31540.05765.。华盛顿邮报通过“伦理沙盒”测试AI决策的道德影响，在2025年选举报道中分析社交媒体谣言传播路径，强化记者批判思维Dodds,T.,Zamith,R.,&Lewis,S.C.(2025).TheAITurninJournalism:Disruption,Adaptation,andDemocraticFutures.JournalismPractice,19(2),210-235.。约旦新闻室通过与路透社研究所合作，开展AI偏见识别工作坊，确保文化公平性Al-Zoubi,A.,etal.(2024).EthicalDeploymentofAIinJordanianNewsrooms:ChallengesandTrainingNeeds.DigitalJournalism,12(5),789-810.。这些案例突出伦理审查和AI教育的重要性。Diakopoulos,N.,Cools,H.,Li,C.,Helberger,N.,Kung,E.,&Rinehart,A.(2024).GenerativeAIinJournalism:TheEvolutionofNewsworkandEthicsinaGenerativeInformationEcosystem.TheAssociatedPress.DOI:10.13140/RG.2.2.31540.05765.Dodds,T.,Zamith,R.,&Lewis,S.C.(2025).TheAITurninJournalism:Disruption,Adaptation,andDemocraticFutures.JournalismPractice,19(2),210-235.Al-Zoubi,A.,etal.(2024).EthicalDeploymentofAIinJordanianNewsrooms:ChallengesandTrainingNeeds.DigitalJournalism,12(5),789-810.在受众互动与组织再造维度，AIGC被用于增强受众参与和优化工作流程。金融时报开发交互式数据可视化工具，用户通过自然语言查询生成定制化图表，2025年参与率提升15%，并通过透明算法说明维护信任Smyth,C.,&Allen,J.(2025).InteractivejournalismintheAIage:Engagingaudienceswithgenerativetools.DigitalJournalism,13(6),901–920./10.1080/21670811.2025.2498765。瑞典Aftonbladet通过AIGC优化内容管理系统，将调查报道素材整理时间缩短至30分钟，但需跨职能培训解决记者与技术人员沟通障碍Lindholm,J.,&Bergström,A.(2024).AIinSwedishnewsrooms:Transformingcontentmanagementsystems.MediaandCommunication,12(3),345–362./10.17645/mac.v12i3.7890。挪威广播公司（NRK）测试Smyth,C.,&Allen,J.(2025).InteractivejournalismintheAIage:Engagingaudienceswithgenerativetools.DigitalJournalism,13(6),901–920./10.1080/21670811.2025.2498765Lindholm,J.,&Bergström,A.(2024).AIinSwedishnewsrooms:Transformingcontentmanagementsystems.MediaandCommunication,12(3),345–362./10.17645/mac.v12i3.7890Solberg,M.,&Ustad,A.(2024).Virtualreportersinlocalnews:AI-enhancedcommunityengagement.NordicJournalofMediaStudies,6(1),78–95./10.2478/njms-2024-0005在区域与跨国协作维度，欧洲和地方媒体注重区域适应与协作。德国新闻媒体通过混合模式整合AI与编辑控制，维持地方新闻质量Grimme,Meike,&Zabel,C.(2025).AIinthenewsroom:Acollectivecasestudyaboutnewsworker-AIcollaborationintheGermannewspaperindustry.JournalofMediaBusinessStudies,22(2),118–142./10.1080/16522354.2025.2489012。欧洲新闻联盟通过共享开源模型Llama3，为30家地方媒体提供多语言选题摘要，降低技术门槛Schmidt,T.,&Klinger,U.(2024).Cross-nationalAIcollaborationinEuropeanjournalism:Opportunitiesandchallenges.JournalismPractice,18(4),512–Grimme,Meike,&Zabel,C.(2025).AIinthenewsroom:Acollectivecasestudyaboutnewsworker-AIcollaborationintheGermannewspaperindustry.JournalofMediaBusinessStudies,22(2),118–142./10.1080/16522354.2025.2489012Schmidt,T.,&Klinger,U.(2024).Cross-nationalAIcollaborationinEuropeanjournalism:Opportunitiesandchallenges.JournalismPractice,18(4),512–530./10.1080/17512786.2024.2389012LenfestInstitute.(2025).AIforlocalnews:Lessonsfromopen-sourceadoption./solutions-resources/ai-for-local-news四、现有研究不足与研究启示对现有文献的研究，可以看出技术层面的突破为AIGC在新闻领域的应用奠定了坚实基础，人机协同理论日益成熟，地方主流媒体的AIGC实践也渐趋多样。然而，当前研究仍存在显著不足。首先，研究范畴偏向中央或国际大型媒体，对地市级媒体多为描述性报道，忽略了他们在资源约束下的本土化模式。国外研究方面侧重伦理框架或宏观协作，对区域性媒体的微观实证分析薄弱，缺乏对发展中国家语境的适应探讨。其次，理论深度有限。当前人机协同视角的研究虽然强调优势互补与伦理规范，但多停留在宏观构建或单一环节，技术评估呈现碎片化，伦理维度呼吁算法透明，却缺少了新闻生产全流程方面的实证。此外，文献显示2025年全球新闻机构AI使用率升至61%，但地方媒体记者在AI领域应用现状的研究仍呈现空白。这些不足为本研究提供了启示。首先，在AIGC赋能地方新闻生产中，应转向实证导向。以宁波广电集团为案，聚焦“AIGC融媒创作港”平台及“广电AI+XR虚实共生系统”在选题策划（趋势预测与创意决策）、内容采集（AI+XR进行场景构建辅助新闻报道）、编辑制作（文生图及文生视频的校准与优化）、传播互动（个性化分发与反馈）等环节的人机协同机制，构建适用于资源约束环境下的混合智能框架，揭示技术通用性与地方实践间的具体张力（如数据分散、人才短缺下的协作障碍）及其调适策略。第三节研究问题核心研究问题：AIGC赋能下，宁波广电集团地方新闻生产形成了怎样的人机协同模式？其在选题、采集、编辑、传播环节的表现及效果如何？子问题：一是在选题策划环节，人类与AIGC如何实现创意协同？其角色分工、互动决策及对选题效率与质量的影响如何？二是在内容采集环节，AI+XR等技术如何构建沉浸式场景？其人机分工模式及传播效果如何？三是在编辑制作环节，文生图、文生视频等AIGC工具如何与人类协同进行视觉转化与校准？其分工特征及对生产周期、创意性的影响如何？四是在传播分发与用户互动环节，人机协同机制如何运作？其在个性化推荐、虚拟主播应用中的表现及对受众互动效果的影响如何？五是宁波广电集团整体人机协同模式呈现何种特征？在技术、组织、伦理层面存在哪些主要张力及调适策略？第四节研究的基本思路与方法一、研究思路为深入聚焦AIGC赋能下地方新闻生产的“人机协同”模式，本研究以“人机协同—流程重构—效果调适”为分析框架，采用叙事分析路径，以深度访谈与参与式观察为核心数据采集手段。通过系统收集并诠释宁波广电集团管理者、一线从业者在AIGC实践中的关键事件、决策历程与互动细节，解构人机协同的微观模式，具体包括：人机协同强调人类与AIGC的优势互补；流程重构聚焦选题策划、内容采集、编辑制作、传播互动四个环节的重塑；效果调适考察模式表现、传播效果及困境应对策略。研究场域和对象在研究场域方面，重点选取宁波广电集团3个已深度应用AIGC进行新闻生产的“前沿阵地”作为田野点。一是AIGC融媒创作港项目组。该部门负责集团融媒体产品的创意策划和内容生产。技术特点为深度应用文生图、文生视频等AIGC工具。将重点观察选题策划中的人机创意协同、文化元素的数字化提取过程、创意内容的人机共创模式。二是电视新闻中心要闻部。该部门承担时政新闻、主题报道等重大题材的采编任务。技术特点为运用AI+XR技术进行场景构建和内容采集。将重点观察主题报道中的场景化呈现、地方文化场景的智能复原、新闻采访中的技术辅助应用。三是视频创作部。该部门负责短视频、新媒体产品的制作和传播。技术特点为AIGC技术在短视频生产全流程的应用。将重点观察短视频内容的智能化生产、传播效果的数据分析、用户互动的智能响应。在研究对象方面，重点选取最能提供丰富信息的关键人物10人。包括：战略决策者（2人），如集团分管领导、中心总监，他们能阐述AIGC应用的顶层设计；中层管理者（2-3人），如部门负责人、制片人，他们是AIGC赋能新闻生产各流程重塑的亲历者和推动者；一线先锋与实践者（5-6人），包括积极使用AIGC工具的记者、编辑，以及持怀疑态度或适应困难的员工，他们的对比视角极具价值。三、研究方法（一）深度访谈法半结构化深度访谈将引导受访者回顾其在AIGC新闻生产实践中的关键经历，获取具体、鲜活的一手实证素材，为后续分析提供支撑。时间控制在45分钟左右，获得受访者知情同意后，进行全程录音。随后，转录为文字文本，形成叙事素材，作为后续分析的核心依据。访谈提纲围绕以下核心问题展开：1.背景信息：个人工作经历、技术使用经验、对AIGC的初步认知；2.实践描述：日常工作中AIGC的使用频率和场景；3.协同模式：人机任务分配的具体方式、决策权归属、协作流程；4.元素转化：AIGC如何处理地方元素、遇到的困难和解决方案；5.冲突调适：技术与文化、效率与质量、创新与传统之间的张力；6.评价反思：对人机协同效果的整体评价、改进建议。（二）参与式观察法参与式观察旨在深入宁波广电集团AIGC应用的实践场域，一方面洞察人机协同的实际运作过程，另一方面跟踪地方元素在操作层面的转化与嵌入路径，最终获取真实、原始的第一手研究资料，为后续分析提供实证支撑。观察内容包括：1.空间维度：记录不同部门的物理布局、设备配置、工作区域划分；2.时间维度：跟踪一天内的工作节奏、高峰期、空闲时段；3.互动维度：观察人与人、人与机器的互动模式和频率；4.技