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2024年是生成式人工智能的应用大年。一方面，AI智能产品大量涌现，投融资活动欣欣向荣；另一方面，生成式AI技术持续进步，不断释放想象空间。生成式人工智能广泛深入传媒业的各个领域，推动了生产范式、传媒生态及智能营销全链路的变革，带来了降本增效、人机协同、信息消费方式变革等新质特点。随着更多大模型应用产品相继问世，主流媒体的系统性变革随之加速。未来，智能体革命、生成式AI的系统性根植及端侧大模型的发展将为主流媒体的系统性变革带来更多的可能性，推动主流媒体迈向全新的发展阶段。
2022年底，OpenAI发布了GPT-3.5人机对话应用程序掀起了全球性的AI热潮。2023年9月，习在黑龙江视察时首次提到了“新质生产力”这一重要理念。2024年7月，《中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出要“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”。2024年既是新质生产力涌动发展的大年，也是主流媒体从深度融合的攻坚阶段大步迈向系统性重塑变革的“关键转捩点”。站在这一时代发展的十字路口，本文全面回溯了2024年传媒业在新质生产力赋能之下的创新实践，探索传媒业的发展逻辑，助力推动大模型时代主流媒体的系统性变革。
进一步分析2024年前三季度的人工智能投融资事件可以发现，针对人工智能直接应用的投资案例与传统行业数字化转型中的AI应用投资数量持平，各为138宗，分别占据了总投融资活动的27.4%；而机器人技术领域则吸引了119宗投融资，占到了总量的23.6%；此外，对于人工智能硬件及核心技术的投资事件共有79宗，占比15.7%。这表明人工智能不仅在其专业领域内持续获得资本青睐，同时也正加速向其他传统产业渗透，推动跨行业的智能化转型。
从功能演进的角度看，OpenAI的大模型产品o3显著提升了即时学习能力、数学解析能力和推理能力，ChatGPT不仅能够直接访问第三方应用程序的数据集，而且通过与这些应用的深度融合，正稳步迈向AI Agent时代。在高级语音模式下，ChatGPT和Google的Gemini2.0展现了强大的“视知觉”机制，即模仿人类视觉系统的运作方式，对图像和屏幕内容进行深度分析和理解。例如，对于复杂场景图片的输入，它们不仅能识别出物体、人物及场景布局，还能解读其中的隐含语义信息。此外，用户交互的流畅性亦得到极大优化，随时打断大模型进程并下达新指令成为现实，真正实现人机“对话自由”。
在多模态生成技术方面，OpenAI的Sora和Google的Veo2展示了对物理世界规则的理解，并能以高精度重现现实世界的动态场景，生成视频分辨率也跃升至4K超高清级别，且时长突破2分钟瓶颈，极大拓宽视频生成的应用“蓝海”。马斯克旗下的Aurora公司推出的图像模型，则能生成在细节、色彩和光影效果方面几乎无法与真实照片区分的图像，无论是人物肖像、风景照还是产品展示图，均达到了前所未有的逼真度，并且实现了无安全围栏的创作自由度。
在探讨驱动主流媒体系统性变革的核心动因时，可以观察到这一进程是多元因素共同作用的结果。一是信息技术革命正在重塑传播生态，促使信息生产、分发和消费模式发生根本性转变。这些技术不仅改变了内容生产和传递的方式，还催生了新的互动形式，使得媒体环境更加动态化和个性化。二是媒介生态系统的变化提出了新的要求。随着受众需求日益多样化、短视频平台的兴起及传播渠道的碎片化趋势加剧，主流媒体面临竞争与挑战。为了适应这些变化，媒体机构需要超越传统的线性思维模式，制定多渠道融合策略，探索创新的内容形态与传播手段，以更好地满足用户的个性化需求。三是政策导向起到了关键性的引领作用。国家层面的一系列政策措施明确指出了建设全媒体体系的战略目标，这些政策为改革设定了方向，提供了制度上的保障和支持。
主流媒体要实现系统性变革，其路径呈现出多维度的纵深拓展态势。一是技术赋能与创新实践的“双驱引擎”。媒体机构通过大模型可以精准洞察受众需求、优化选题策划、提升内容生产和分发效率，确保信息传递的及时性和准确性，实现“智媒化转型”。二是内容生产与传播的“精优战略”。秉持“内容至上”的核心理念，媒体应深入挖掘深度报道的价值，融合多元化的表现形式，进行跨平台传播，形成“内容生态链”，促进优质内容广泛传播的同时，为媒体创造新的价值增长点。三是体制机制重塑的“破壁行动”。主流媒体应调整现有的组织架构，打破部门之间的壁垒，构建协同高效的运作体系，进行“组织韧性重塑”，从而通过灵活的内部结构和动态的人才管理体系，使媒体能够在快速变化的环境中保持敏捷性和适应力。四是平台搭建与融合拓展的“全域进击”。媒体不仅要致力于自有平台的建设和完善，还要积极探索与第三方平台的合作模式，构建一个全面覆盖的全媒体矩阵。这并不是传播渠道的简单叠加，而是要通过多平台联动实现信息传播的“全息化扩散”。
在主流媒体系统性变革的进程中，存在着诸多挑战，这些挑战主要集中在评价体系、人才结构及资金与技术瓶颈三个层面。一是评价体系不完善。传统收视率等指标失效，新体系构建复杂，需兼顾多方因素与平衡多元关系，精准衡量传播效果与媒体价值，而这在当前仍处于探索阶段，缺乏成熟统一标准。二是人才短缺与结构失衡。融合型、技术型、创新型人才匮乏，传统人才结构难以满足全媒体需求，人才培养、引进与留存机制待优化，部分媒体人才流失、队伍青黄不接，制约创新发展。三是资金与技术瓶颈。技术研发投入大、转型成本高，部分媒体资金紧张，且在核心技术研发、应用集成方面相对滞后，依赖外部技术，影响变革进程与自主可控能力。
大模型体现了集体智慧协作的能力，凭借对海量数据的深度学习，直接将用户纳入新闻内容迭代生产的过程，构造了新型的社会化生产模式。从主体维度来看，大模型推动了内容生产的质变，以全天候、准实时的生产效率，压缩了数字内容的生产周期，意味着内容生产主体的根本转变，借助大模型对海量数据的智能化处理，AIGC简化了媒体从业者的工作流程和负担。从内容维度来看，具备跨模态能力的大模型进一步推动了传媒内容形式的多模态转型，极大地提升了信息内容传播的有效性和用户的接受度。从产业维度来看，大模型正深度渗透至直播、微短剧等内容行业，重塑了实时流媒体内容的创作逻辑。
AI时代搜索引擎网关发生了变革，信息分发的逻辑随之而变，各互联网巨头正在探索“生成式搜索体验”（Search Generative Experiences，SGE）的内容呈现、分发、触达的逻辑，以语言交互生成信息的方式改变鼠标点击超链接的人与信息的交互逻辑。如此一来，新闻的分发可以更为精细化，用户不再是单纯的、被动的信息接受者，而是传播网络中具有重要能动性的节点，信息传播从传统媒体主导的单向、封闭及传者与受者界线分明的传播关系，转变为数智媒体生态中人类与非人类行动者所构成的去中心化、块茎状、动态的网络状传播结构。当大模型及其相关应用直接与用户建立一对一的深度连接，在这个过程中逐渐成为信息流通的关键枢纽，在引导信息流动的同时成为新的权力中心。同时，大模型因其强大的通用性和跨语际传播的适用性克服了语言障碍，实现了新闻内容的多语种交互和高效精准翻译，从而解决了长期以来由于语言差异造成的跨国新闻传播难题。
在数字技术的影响下，消费者在购物中的互动已经从传统的“消费者一企业”二元互动转变为多元互动，即消费者还会与其他顾客、外部环境和技术主体进行互动。在互动营销颠覆全链路营销路径的情况下，大模型应用下的营销方式不再是基于消费者内在需求的商品推送，而是一种基于内容生成式的电商平台，以对话交流的方式挖掘消费者深层需求。在大模型技术的推动下，营销模式实现跨模态、跨终端场景转化。依托大模型的跨领域理解能力和生成能力，营销主体能够在不同的媒介平台和多元化的情境中灵活运用多模态表达形式，如小红书营销文案、短视频带货脚本、公众号软文等多终端文本形态。此外，大模型与虚拟数字人的融合可在塑造人格化载体和人形沟通界面的基础上更高效地吸引粉丝，在品牌代言、内容营销、直播带货等场景中发挥重要作用。
在具体应用方面，大模型使得游戏内的NPC能够展现出高度个性化的特征，实现“千人千面”效果。每个NPC不再局限于预设的行为模式，而是可以根据与玩家互动的历史记录，动态调整其对话内容、行为方式及情感表达，形成独特而连贯的人物形象。这种个性化定制的能力赋予了NPC长期记忆功能，使它们能够记住玩家的偏好、习惯乃至性格特点，进而提供更加沉浸式的游戏体验。随着NPC智能化水平的提升，游戏的社交维度也得到了拓展。传统的社交属性主要集中在PTP（Player To Player），即玩家之间的互动交流，借助智能NPC的支持，PTN（Player To NPC）的关系变得愈发重要。玩家不仅可以与NPC进行深层次的情感交流，甚至可以建立持久的关系网络，这些关系会影响游戏剧情的发展和其他玩家的游戏体验。
大模型的强大视频和音乐生成能力提升了内容创作者的地位，推动了影视内容生产的个性化和多元化，非专业的视频创作者可将其用在定制广告、微短剧、短视频的创作中。在音乐领域，字节跳动推出AI音乐产品海绵音乐，只需要提供灵感和歌词就可以创作出电影、游戏所需的配乐和音效。在影视领域，阿里大文娱的自研影视妆造大模型神力霓裳，可用于古装剧的妆造设计。在微短剧领域，AI的应用提升了国内微短剧行业的精品化程度，快手的可灵视频提供首尾帧控制、镜头控制等功能，降低了CG特效的高成本和长周期，生产的特效甚至可以媲美电影级的水准。
生成式AI正在为企业构筑更多营销新场域，融入AI的商业场景中可以实现用户与产品的双向互动。一是可以实现针对用户获取信息需求的一站式服务能力，AI可以识别和聚合高质量信息，智能体以数字人形态与用户沟通，可随时在线，专业化解答用户问题并进行深度沟通，增强用户沉浸式体验。二是实现AI全栈式数字人直播，几分钟即可完成直播间搭建，大幅降低直播运营成本。三是简化连接，针对不同平台和场景的需求，生产不同的图文、视频、短剧高光片段和讲解视频，实现更聪明的广告投放。
“AI大模型+搜索”已成为大模型的主流应用形态，未来的信息获取方式将更多依赖AI搜索，用户的信息获取习惯、模式和效率将随之发生变化。互联网时代，搜索引擎辅助人类信息寻求，大模型时代则是“人智协同”，信息获取方式从广撒网式的“粗搜索”向人类与智能协作式的“精筛选”转变，AI搜索接管了信息获取的中间环节，如关键词理解、海量资料搜集、信息过滤、内容分析整合等环节，通过多智能体协作，主动为用户筛选高质量信源，让信息从AI搜索这个超级节点直达用户，有效降低了接触噪音和信息失真的概率，让人类角色进一步转变为提出问题的协作者和最终结果的决策者，AI搜索打通了从粗筛到精读的工作流，延伸了智能理解和总结的功能，负责理解用户需求与识别意图、调用搜索引擎API、处理和分析检索结果，以及生成内容总结等工作。机器开始成为与人类平等的对话者，开始深度参与信息传播，人与机器互动不再是简单的指令交互，智能体可以通过自然语言与个体主动沟通协作，向人类提供个性化信息，信息获取变成了人与智能体的“类人际交流”体验。
文创大模型为文化创意产业提供个性化定制、低成本且高效率的服务，催生了具有新兴科技思维的文化行业劳动者群体。同时，它也推动了文化创作工具的革新、基础设施平台的数字化转型，推动新型跨媒介互动形式、个性化体验场景等创新性劳动对象的诞生。这些变化将为传统文化的传承与发展提供新动能、新服务，塑造新业态，有望对现有产业逻辑带来深刻的变革。特别是在推动中华优秀传统文化创新发展方面，文创大模型的应用前景广阔，涵盖了中华文化遗产的保护、创作、生产、传播与消费等多个环节。文化行业大模型能够利用专业领域的数据作为训练语料，具有较强的专业性和较低的容错性，提升服务普通用户的能力，可以广泛应用于文化教育、旅游、参观、娱乐等多种场景，进一步推动文化产业的多元化和普及化发展。
从技术组件维度来看，基于大模型的智能组件共同构成了一个高度智能化的内容生产环境。其中，多媒体跨模态检索引擎打破了信息壁垒，实现了文本、图像、音频等多维度信息的无缝链接与高效检索。选题智助系统基于用户行为数据预测热点话题，辅助编辑人员制定内容策略。主题智能推荐与智能撰写助手，则进一步促进内容生产的每一个环节智能化，极大地提升了创作效率与质量。智能审核与公众人物识别技术的融入，提升了内容合规检测的效率。
拓尔思的拓天媒体大模型，能够在内容生产的各个环节中提供全方位的支持，实现智能化的内容生产、搜索推荐、问答及审核等功能，优化采编流程，提高内容产出效率和质量。在安全与合规保障方面，拓尔思建立了一套完善的安全和隐私保护机制，强调数据安全和隐私保护的重要性，包括事实核查与比对，保护私域数据，防止数据泄露和滥用，维护媒体公信力和用户权益。同时，拓天媒体大模型严格遵守价值观对齐和合规审查标准，确保所有生成的内容符合主流社会价值观和行业规范，有效避免意识形态风险，保证媒体能够在合法合规的框架内充分利用AI技术的发展潜力。
传播大脑聚焦于智能客户端这一“交互端口”，其内置的智能助手依托自然语言处理技术，能够理解用户的语音指令，并开展深度交互对话。智能推荐功能与客户端社区运营生态系统深度融入，依据用户实时位置与潜在需求，精准投放场所详情、路线指引及配套服务信息。智能审核模块运用智能图像与文本分析算法，针对用户头像、昵称、评论及帖子等内容进行高效甄别，还可以过滤涉黄、涉政等不良信息，维护客户端内容的健康生态。智能评论员基于文本或图文素材，模拟生成不同角色的评论内容，强化社区互动的活力。
齐鲁壹点所推出的壹点天玑传媒大模型，以主流价值观为舵，对海量新闻行业大数据进行深度“淬炼”，对私域小数据进行精细“雕琢”，其特点可以概括为以下几方面：一是一体化架构。壹点天玑实现了模型训练、微调与推理的一体化集成，仅需小规模算力资源即可完成全流程操作。二是私有化部署。支持离线私有化部署及定制化训练是壹点天玑的一大特色。它采用了Prompt沙盒机制，确保训练数据不出域，从而有效防止敏感信息泄露。三是行业深耕。壹点天玑深入挖掘传媒行业大数据，并兼容多种私域数据库（如党史库、媒资库等），让模型能够更好地理解和利用特定领域的知识，提供更加贴合实际需求的服务。四是场景驱动。针对传媒行业的具体应用场景，壹点天玑提供了丰富的Prompt指令集，涵盖从热点选题生成到视频脚本撰写等多个方面。五是数据解析与安全。结合本地数据库，壹点天玑能够快速检索私域数据，提供精准的内容服务。在数据安全管理方面，对个人信息保护、非法内容拦截等均有严格的措施，确保了用户信息安全和个人隐私不受侵犯。
人工智能的发展历程可以划分为五个阶段。在第一阶段，AI扮演聊天机器人的角色，这类系统依赖预设的对话模式和知识库，典型应用包括智能客服机器人、自动回复工具和基础的语音助手。第二阶段是推理器，在这一阶段，AI模型作为编程助手和数学推理工具能够处理更为复杂的逻辑性和结构性任务。在第三阶段，AI进化到智能体阶段，能够理解复杂指令，在动态环境中自主判断并选择合适的行动方案。AI进入第四阶段后，成为创新者，不再局限于执行和优化现有任务，而是开始展现创新和创造能力。最终，AI将达到第五阶段，成为组织者，具备协调和管理庞大系统、资源和团队的能力，从而扮演起真正的“智能决策者”角色。
生成式人工智能正在逐步渗透到传媒行业的各价值链条，其在应用层面展现出的创新潜力正推动着传媒各子行业生产流程的重构，进而改变价值创造的基本机制，促使传媒价值链经历基础性的转变。生成式AI超越了单纯的技术工具范畴，通过效率提升、内容品质优化和成本结构改善，确立了新的生产范式。一方面，生成式人工智能可以带来“双升一降”，即作业效率显著提升，内容品质进阶优化，同期生产成本呈下行趋向。另一方面，催生出全新的生产流程，影响了从创作、编辑、制作到分发和传播的各个阶段，从而导致一系列商业模式的变革，包括传媒行业收益模式的重塑、版权管控策略的调适，以及与消费者互动模式的迭代。生成式人工智能将带来全新的竞争格局，人工智能的应用与发展能力将成为传媒企业核心竞争力的关键要素。
端侧大模型通常部署在终端设备，包括智能手机、智能车辆和物联网节点。由于直接运行于终端，相较于云端大模型，端侧大模型面临计算能力和存储资源受限的问题，但其具备较低的数据泄露风险和无需网络数据传输的优势，因此能够即时响应，适用于对隐私保护和实时性能有严格要求的情境。随着终端硬件能力的持续增强，如移动计算平台和PC架构中处理器效能的提升，这些端侧设备能够支持更为复杂的AI模型运算，为端侧大模型的普及提供了必要的物理基础。同时，端云协同机制日趋成熟，促进了全模态感知、全天候在线和实时交互智能系统的形成，加强了设备间的一体化协作，推动了万物智联生态的发展。端侧大模型的发展将导致个性化适配成为趋势，端侧装置可通过用户行为分析进行自适应学习与优化，确保每位用户都能获得量身定制的智能体验，从而实现真正意义上的个体智能化服务。端侧大模型将引领我们步入一个高度智能互联的新纪元，即“智联时代”。
媒体的系统性变革不仅体现在生产力的运用方面，还体现为生产关系的适应性变革，只有生产关系与生产力相协调，才会充分释放新质生产力。首先是文化氛围的变化，鼓励创新和包容试错的内部文化成为主流，一改以往在体制机制的设置上对失败和错误的保守态度。鼓励试错的文化氛围可以激发管理人才、技术人才、内容人才的创造性，实现媒体的突破式发展。其次是建立起基于互联网的全媒体生产传播工作机制。历经从UGC、PGC到AIGC生产范式的变化，主流媒体在信息生产的时效性和量级上相较于互联网呈现出一定的劣势，因此，构建基于互联网的全媒体生产传播工作机制就显得尤为重要，重点在于将平台内嵌至主流媒体的工作机制中，实现技术的跨平台融合。再者，要高度重视用户、内容、产品和服务运营。兼顾“内容为王”和“以用户为中心”，以用户需求为出发点，超越单纯的内容生产逻辑，推动产品和服务运营更加市场化。大模型的发展将为地方媒体建设“三智化”平台（智媒体、智慧政务、智慧城市运营）带来新的机遇。最后，要实现评价体系的变革，通过外部评价体系实现系统性变革的正向反馈循环。
