電子信息科技催生了廣播電視媒體，數字信息科技催生了互聯網，互聯網的持續迭代發展使各行各業融入其中，“互聯網+廣電媒體”開啟廣電媒體融合轉型進程。而今，以人工智能為代表的新一輪科技革命展現出巨大力量，也為傳媒新質生產力的生成發展注入了強大動能，推動包括廣播電視在內的所有媒體的重構，廣播電視從融媒體、全媒體向智媒體轉型由淺層向深層推進，未來媒體的壯闊圖景悄然展開。

一、新質生產力是廣電媒體融合轉型新的關鍵變量

“要牢牢把握高質量發展這個首要任務，因地制宜發展新質生產力”，這是習近平總書記著眼未來發展提出的重大論斷和從實際出發做出的重大部署。我們要深刻理解習近平總書記關于新質生產力的系列重要論述，深刻認識廣電媒體深度融合轉型的基本特征、主要任務、瓶頸制約和創新路徑，加快把新質生產力發展轉化為廣電高質量發展的根本動力。

新質生產力以第三次和第四次科技革命和產業革命為基礎，是科技創新交叉融合突破所產生的前沿性成果，具有“七化”特征，即信息化、網絡化、數字化、智能化、自動化、綠色化、高效化。我們理解，新質生產力這個“新”，在內在邏輯上主要體現為：新技術激發新動能，形成新優勢，促進新業態，打造新產業，形成新模式，拓展新領域，開發新賽道，實現新發展；在本質上主要體現為高效能、高效率、高質量，關鍵是面向新興領域，面向未來產業，推動高質量發展。

對于廣播電視和網絡視聽媒體來說，新質生產力包括但不限于：人工智能、高端算力和算法及視聽應用、大數據、虛擬現實、數字人、5G和6G移動通信技術和設備，以及超高清攝錄、制作、傳輸、播出、存儲、終端顯示系統等。此外，還包括能夠創新、開發、運用、改進和優化各種視聽高新技術和發展高新音視頻、改造優化傳統廣電的高素質勞動力，簡單說，就是“前沿技術+前沿人才”。

以人工智能為代表的新質生產力正在顛覆廣播電視和網絡視聽媒體現有的信息內容的創作生產、傳播、消費、運營模式，進一步推動媒體深度融合，重構媒體技術與運營的底層邏輯及其與用戶的關系，極大豐富和創新媒介形態、功能及其產品和服務，顯著提高生產與傳播效率，重塑國內外媒體的傳播版圖和競爭格局。因此，已成為廣電媒體進一步融合轉型發展的關鍵變量。

這個變量正在爆發式成長， ChatGPT 和Sora等生成式人工智能應用為媒體特別是視聽媒體新質生產力發展打開了“魔盒”。前不久，具有超強視頻生成能力的Sora生產的逼真視頻引發全球關注和熱議，大語言模型、視頻生成、具身智能、音樂生成、世界模型、垂類行業大模型等前沿議題不斷突破。文生視頻大模型的成熟標志著AIGC時代到來，視聽行業迎來了劃時代革命。

一是AI大模型爆發式增長。從全球范圍看，主要國家均在積極推動大模型研發和應用，中國和美國是大模型技術領域的引領者。數據顯示，截至2023年底，中美兩國發布的通用大模型總數占全球發布量的80%。今年2月以來，Sora等文生視頻模型、Kimi等文本生成模型以及Suno等音頻生成模型輪番展現了AI的多模態生產能力。中國有關科技企業和主要網絡視聽平臺紛紛發布自有大模型或AI產品，正處在大模型落地的場景反哺技術階段，需要在深度場景挖掘更多數據，有效提升算法能力。截至2023年12月，中國發布的10億級參數規模以上的大模型多達234個，大模型的參數量和參數規模均呈現指數級增長。如中央廣播電視總臺的“央視聽媒體大模型”、騰訊的“混元大模型”以及湖南廣電的AI導演“愛芒”、抖音的AI助手“豆包”。這些探索標志著我國的AI大模型也從1.0圖文時代邁入了以音視頻多媒體為載體的2.0時代。

二是人工智能產業鏈上下游和生態加快培育。領先企業部署打造人工智能生態，加快推動人工智能的場景化、產業化。OpenAI聲稱將募集7萬億美元用于打造人工智能生態，Meta平臺將投入超過100億美元建設人工智能基礎設施，2024年將生成型人工智能技術應用到核心社交媒體和硬件產品中。智能終端將更加智能和智慧化，成為人工智能助理（AIAgent）。

三是人工智能大模型加快與廣播電視深度融合。廣播電視和網絡視聽是文生視頻大模型較早的典型場景，逐漸重塑視聽內容生產、傳播、消費方式和產業鏈。我國廣播電視正在經歷網絡化、數字化、智能化三重轉型疊加，網絡化、數字化轉型的緩慢和不足將影響智能化轉型，但也面臨跨越性轉型的機會。

現在視聽大模型研發和垂直應用加快，進入爆發臨界點，廣電媒體越來越多運用AIGC，不斷取得突破性進展。近期，生成式AI在廣電領域的應用內容紛紛登場，文生視頻AI動畫片《千秋詩頌》、AI全流程微短劇《中國神話》等生成式AI作品，其美術、分鏡、視頻、配音、配樂全部由AI完成。人工智能正逐步嵌入廣電媒體內容生產、傳播運營和管理體系，推動廣電媒體向智能化融合轉型。

四是廣播電視和網絡視聽內容生產方式面臨有史以來最大變革。進入AI大模型2.0時代，多模態生成的進化將推動視頻、音樂、人物到具身智能的演進，視音頻內容生產和消費鏈條被徹底改變。據悉，國內企業愛詩科技今年1月推出視頻生成模型Pixverse，目前已實現1000萬次視頻生成，被全球創作者廣泛應用于AI內容創作中。這意味著文生視音頻大模型的場景應用越來越成熟，并成為視聽媒體重要基礎設施，任何創意都可以通過這個工具轉化為視音頻。

傳統廣電的基礎設施和生產方式將被加快淘汰。因為擁有通用人工智能，人工智能的應用能力和生態成為競爭壁壘，創意成為核心競爭力。參數、數據、算力和人才，成為人工智能的主要要素，也成為廣電媒體深度融合轉型和高質量發展的根本。

二、人工智能為廣電媒體融合轉型注入新動能、提出新要求

媒體融合緣起于互聯網，加快于移動互聯網，數字技術的演進不斷促進媒體融合并為媒體賦能。就廣電媒體融合轉型來說，目前既面臨各領域、全鏈條深度數字化的任務，又需要緊跟信息技術迭代，發展新質生產力，融合轉型的技術基座處在整合應用和動態調整中，人工智能引領作用將更加突出。隨著生成式人工智能技術在廣電媒體內容制作生產傳播領域的大規模使用，廣電媒體融合轉型進入新階段，注入新動能，也面臨新挑戰。

（一）人工智能為廣電媒體融合轉型注入新動能

2024年以來，越來越多的廣電媒體機構發布大模型垂直應用和接入華為鴻蒙生態系統，有的媒體將人工智能接入推動媒體融合迭代升級。比如，上海廣播電視臺成立了生成式人工智能媒體融合創新工作室，確立六大重點攻堅方向，包括財經媒體專屬AI大模型、新聞資訊類大模型應用、智能語音和大語言模型應用、智能手語數字人、生成式智能與多媒體通信、人工智能應用下傳媒倫理研究，率先發力構建文化傳媒大模型應用生態。一些媒體和內容生產制作企業在新聞節目、綜藝節目、紀錄片中應用人工智能，節目表現力和生產效率顯著提升，在短視頻、短劇、動畫行業，人工智能應用更為廣泛。

可以說，技術進步、受眾需求和市場競爭不斷推動廣電媒體加強新技術工具的應用，有條件的廣電媒體紛紛打造從基礎設施、算法工具、智能平臺到解決方案的視聽垂直大模型，加快推動業務流程AI化，推動AI與內容生產、平臺運營、傳播矩陣、人員隊伍、業態格局、運營模式的融合。因為有了人工智能，廣電媒體融合轉型有了新的動力、目標、路徑。

（二）人工智能倒逼廣電媒體加快改革促進融合轉型

媒體融合進入第二個十年，廣電媒體融合取得重大進展，但還存在諸多問題，這些問題不斷累積制約著融合轉型的質量和效率。比如，融合不深入、應用場景創新不足、用戶規模收縮、業態不豐富、商業模式滯后、數字化相關領域人才缺乏、動力活力不足、競爭力不強、經濟支撐不足等等，這些問題侵蝕著主流媒體地位、價值與能級。其既有網絡化、數字化、信息化等新質生產力發展不足的原因，也有與之相匹配的生產關系變革滯后的問題。廣電媒體傳統的體制機制對融合轉型的瓶頸制約尚未破解，比如行政化的事業單位運行機制、資源與市場分割難以集約化運營的體制、主觀上重事業輕產業乃至事業產業互相制約的政策機制、僵化的編內編外身份管理用人機制、干多干少差不多的分配機制、約束激勵雙缺失的管理機制等。

廣電媒體長時間未能完成跨越融合轉型之坎，原因是系統性的，但根本原因還是傳統體制機制未能及時應變，導致新技術應用滯后，生產力中最活躍因素即人才的活力動力未能充分激發，特別是數字化相關領域人才十分匱乏。大多數傳統主流媒體在數字化浪潮中落后一步，如果不能精準拆除“病灶”，優化媒體生產關系，在人工智能時代可能落下更遠，這應該引起警惕。當前，廣電媒體對人工智能等新技術研發應用還處在起步、零散階段，需要加快進入規模化、系統性、生態式推廣應用。盡管面臨許多制約性因素，但生產力是決定性力量，人工智能等新質生產力將生成強大的引領力量，倒逼廣電媒體加快深化變革。

（三）新質生產力對廣電媒體融合轉型提出了新要求

盡管我國視音頻相關模型加快推出，但面臨數據煙囪林立、數據集缺失、視頻內容結構及層級復雜、算力成本高等嚴峻挑戰。

2024年被稱為AI視頻年，音視頻多媒體大模型將走向成熟，推動多媒體、垂直解決方案、算力數據及應用本土化，文生視頻、文生音樂、文生音效等多項能力可望明顯提升。這為廣電媒體深度融合轉型提供了新條件，互聯網、大數據、云計算、VR、AI和超高清技術系統裝備投資大、應用系統性強。長期以來，由于體量小、人才缺、投資少，部分省級和大多數市縣廣電媒體的數字媒體技術系統大多委托第三方企業開發和維護，廣電媒體的自主研發應用能力、新技術應用的自主性必須增強。服務廣電媒體內容生產、渠道平臺、用戶服務、運行機制、運營模式的全新技術系統必須加快建設健全，廣電媒體制度包括廣電媒體法律制度、安全監管模式和發展促進政策應該隨之調整和優化，廣電媒體人才隊伍建設和動力活力機制必須加快跟上。

三、強化“雙輪驅動”，推動廣電媒體加快深度融合轉型

應用人工智能等新質生產力推動進一步融合轉型，是廣電高質量發展的內在要求和重要著力點。要立足更好實現廣電媒體機構的屬性、使命與目標任務，遵循人工智能等新技術應用實踐規律，發展廣電媒體新質生產力。

（一）積極探索和大力推廣“人工智能+廣電媒體”的應用模式

人工智能作為前沿通用技術，具有技術的基礎性、運營的系統性、產品的創新性、業務的生態性、應用的規模性等特性。

要將“數字化轉型+大模型應用”的智能化轉型提升到現階段廣電媒體發展新質生產力的主題，打破傳統廣電和信息技術發展傳統路徑，對人工智能視音頻應用進行系統布局，使之成為媒體新的技術系統骨架和底層邏輯，建立各環節、各板塊、全流程和節點到節點、端到端的人工智能應用網絡。

糾正“廣電媒體+人工智能”的路徑依賴，堅持“人工智能+廣電媒體”的演進路線，以人工智能改造升級傳統的數字創作和制作系統、編發系統、渠道系統、平臺系統、用戶系統、營銷系統、管理系統、安播系統、人才系統等，構建人工智能支撐的新的視聽媒體體系。

以人工智能強化系統內外各方面的統籌協同，大力提升生產傳播效率和創意創造能級，擴大受眾市場，強化輿論引領，鞏固擴大思想文化陣地。這是一項龐大而艱巨的工程，需要循序漸進、積沙成塔，但應遵循人工智能技術發展的規律，加快基于人工智能媒體發展的頂層設計，建設高水平和可拓展的人工智能技術基座，實現各技術和業務模塊的融嵌。最重要的是，要堅持價值引領，堅持科技向善，堅持以用戶體驗為本，堅持高質量發展目標。

（二）構建不斷完善的人工智能視聽媒體生態

生成式人工智能正快速擴張，但人工智能在視聽媒體場景目前還局限在短視頻和部分內容插件等試驗性領域，應將高品質的沉浸式、互動式、服務式、體驗式的創新業態作為廣電媒體運用人工智能技術的重要方向，圍繞人工智能技術媒體應用場景的生態建設夯實深化廣電媒體融合轉型的基礎。

著力打造八個智能化，即新聞制播智能化、內容創作智能化、傳播系統智能化、顯示終端智能化、用戶系統智能化、安全系統智能化、管理系統智能化、經營系統智能化。在創意策劃、信息獲取、內容生產、渠道分發、安全傳播、運營推廣、效果評估、內容治理等各環節構建人工智能應用生態，大幅提升集合效率。

拓展AI+數字資產生成方式，提高制作效率；擴大AI數字人應用，降低制作成本；推廣短視頻業務的標題、封面、配音、配樂等內容AI自動化生產；探索生成式AI大語言模型在新聞線索感知、新聞稿件及評論撰寫等方面的創新應用，打造傳媒行業專屬大模型；推動人工智能助理多維度參與影視劇、綜藝創作；探索在紀錄片中用AI技術創制AI音樂、AI視效、AI動畫等；探索無線、有線、衛星電視系統的智能化應用；探索超高清的高效率低成本智能化制作；探索客戶端平臺和用戶交互的智能化運作；適度超前建立健全媒體智能化的規制和促進政策。

（三）全面深化廣播電視體制機制改革

目前，人工智能應用面臨數據標準化不夠、模型分散且場景復雜、環境硬件限制、算力成本高企且訓練時間過長等方面的問題，解決這些問題既要從技術研發上找原因，也要向體制機制改革要動力。發展傳媒新質生產力，必須創新媒體體制機制。

一是建立全國廣電媒體的數據聚合和協同開發的體制機制。

盡快打破廣電媒體條塊分割的格局，探索建立視音頻數據確權與交易，推動區域乃至全國性廣電主流媒體數據集成，創設新的廣電媒體數據運營主體，建立數據運作的商業模式和利益分享機制，夯實拓展AIGC迭代升級的數據基礎。探索在產業運營領域打破行政條塊分割，建立龍頭廣電企業集團+眾多廣電主體的網絡化市場化運營體制。

二是成立樞紐型人工智能廣電媒體經營主體。

發揮人工智能技術基座對各類業務的賦能作用，并由此推進對各級各類廣電媒體的技術資源通過市場機制整合聚合共享共用，發揮其引領和支撐作用，推動傳媒新質生產力的優化布局并形成合力，實現全行業全系統的整合協同發展。探索建立人工智能在廣電媒體研發應用的“集約+分布”模式，發揮各級各類媒體的積極性。

三是探索建立廣電媒體同人工智能龍頭企業的合作推進機制。

打通廣電媒體智能化捷徑，降低廣電媒體應用人工智能的門檻，形成廣電媒體公信力資源、技術資源、媒體數據資源、社會服務資源、用戶資源、市場資源等共同開發，挖掘資源潛力，促進資源變現，增強廣電媒體的競爭力。

四是加快兼容生成式人工智能的廣播電視法制建設，有效創新促進政策。

探索建立AIGC倫理規范，促進有序發展，健全產業政策，加大人工智能應用創新政策支持力度，鼓勵廣電媒體進行顛覆式再造，積極推廣“人工智能+廣電媒體”先進案例。精準施策，讓新質生產力為廣電媒體深度融合轉型和高質量發展注入強大動能。（作者系國家廣電總局發展研究中心副主任）