范昭

【摘要】隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，融媒體平臺(tái)成為傳統(tǒng)媒體與新媒體融合的重要載體，在推動(dòng)傳統(tǒng)媒體轉(zhuǎn)型升級(jí)中發(fā)揮了積極作用。然而，在融媒體時(shí)代，如何更好地利用AI技術(shù)為傳統(tǒng)媒體賦能，實(shí)現(xiàn)“內(nèi)容+終端”模式下的價(jià)值共創(chuàng)，成為當(dāng)前傳統(tǒng)媒體亟須解決的問(wèn)題之一?；诖?，本文將重點(diǎn)探究人工智能在融媒體業(yè)務(wù)生產(chǎn)中的應(yīng)用，從技術(shù)層面和產(chǎn)業(yè)運(yùn)營(yíng)方面分析其對(duì)媒體行業(yè)產(chǎn)生的影響及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

【關(guān)鍵詞】人工智能；融媒體業(yè)務(wù)；生產(chǎn)策略；應(yīng)用途徑

中圖分類號(hào)：TN92? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2024.01.001

人工智能技術(shù)是指通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)，自動(dòng)分析和處理人類的思維方式、知識(shí)體系、行為模式以及人與環(huán)境之間復(fù)雜關(guān)系的能力或方法。近年來(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展，為融媒體業(yè)務(wù)的開(kāi)展帶來(lái)了新的契機(jī)，在融合發(fā)展中實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。本文從當(dāng)前融媒體產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀入手，結(jié)合融媒時(shí)代下新聞生產(chǎn)對(duì)智能技術(shù)應(yīng)用需求進(jìn)行探討，總結(jié)出融媒體產(chǎn)業(yè)應(yīng)積極發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，將智能技術(shù)運(yùn)用于新聞報(bào)道實(shí)踐活動(dòng)中，從而促進(jìn)融媒生態(tài)健康穩(wěn)定地持續(xù)運(yùn)行。

1. 人工智能在融媒體業(yè)務(wù)生產(chǎn)中的應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)

人工智能在融媒體業(yè)務(wù)生產(chǎn)中的應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)要根據(jù)用戶需求，融合業(yè)務(wù)特點(diǎn)及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析和規(guī)劃。從“內(nèi)容”“平臺(tái)”“系統(tǒng)”三個(gè)層面對(duì)融媒體產(chǎn)品架構(gòu)展開(kāi)研究，構(gòu)建以用戶為中心的智能化服務(wù)架構(gòu)模型，并將其與智能終端相結(jié)合實(shí)現(xiàn)對(duì)智能設(shè)備的控制[1]。具體而言，在“內(nèi)容”層，通過(guò)建立多模態(tài)交互場(chǎng)景來(lái)提升用戶體驗(yàn)，引入人工智能算法優(yōu)化視頻編輯方式，利用深度學(xué)習(xí)算法解決數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題。由于融媒體業(yè)務(wù)需要大量的數(shù)據(jù)支持，包括文字、圖片、音頻、視頻等多種形式的信息。在應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)中，考慮使用自然語(yǔ)言處理（NLP）和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)來(lái)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗和處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和效率。同時(shí)，為了避免不同數(shù)據(jù)源之間存在差異，還需采用統(tǒng)一建模語(yǔ)言（UML）對(duì)模型進(jìn)行描述，便于后期維護(hù)管理。

在平臺(tái)層設(shè)計(jì)中，基于云計(jì)算平臺(tái)搭建集數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)挖掘、可視化展示于一體的數(shù)據(jù)中心，提供海量數(shù)據(jù)處理能力。通過(guò)建設(shè)面向新聞采編領(lǐng)域的AI訓(xùn)練庫(kù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)以及文本分類等功能。引入機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)技術(shù)，根據(jù)用戶的興趣、行為和偏好，向用戶推送個(gè)性化信息和建議。此外，結(jié)合大數(shù)據(jù)檢索、社交網(wǎng)絡(luò)挖掘等技術(shù)，開(kāi)發(fā)一個(gè)針對(duì)新聞資訊類網(wǎng)站的新聞推送系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新和快速查詢的目的，幫助用戶更高效地獲取所需內(nèi)容[2]。

系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，通過(guò)整合各種異構(gòu)數(shù)據(jù)，完成新聞源的自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)。通過(guò)融合多種關(guān)鍵技術(shù)，有效降低開(kāi)發(fā)成本。通過(guò)綜合運(yùn)用Hadoop+Map Reduce框架、My SQL數(shù)據(jù)庫(kù)和JDBC接口，使整個(gè)系統(tǒng)具備良好的擴(kuò)展性。關(guān)于數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面：其一，數(shù)據(jù)預(yù)處理。主要是通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，提取出相關(guān)特征量，用于建模、推理及決策。其二，模式挖掘?？梢罁?jù)用戶需求，從已有新聞?wù)Z料中挖掘出潛在有價(jià)值的新聞規(guī)則。其三，關(guān)聯(lián)關(guān)系分析。將挖掘出來(lái)的潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則作為模型輸入，并與現(xiàn)有新聞報(bào)道相結(jié)合，形成新的新聞趨勢(shì)或預(yù)測(cè)。

總之，人工智能在融媒體業(yè)務(wù)生產(chǎn)中的應(yīng)用架構(gòu)設(shè)計(jì)需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)需求和技術(shù)能力，綜合考慮數(shù)據(jù)采集和處理、模型構(gòu)建、算法研究、智能服務(wù)等階段，不斷迭代升級(jí)，最終為用戶提供智能化、便捷化和人性化的產(chǎn)品和服務(wù)。

2. 人工智能在融媒體業(yè)務(wù)生產(chǎn)中的應(yīng)用路徑

2.1 全媒體稿件智能化生產(chǎn)業(yè)務(wù)

全媒體稿件在融媒體業(yè)務(wù)中起到了核心作用，為業(yè)務(wù)人員提供了豐富的新聞素材。將人工智能技術(shù)引入全媒體稿件加工處理系統(tǒng)可以提高工作效率和質(zhì)量。在實(shí)際工作中需要從多個(gè)方面對(duì)全媒體稿件人工智能應(yīng)用進(jìn)行研究，包括算法設(shè)計(jì)、編程實(shí)現(xiàn)以及數(shù)據(jù)融合等內(nèi)容。內(nèi)容生成方面，人工智能可通過(guò)自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的內(nèi)容生成，如自動(dòng)分詞、詞性標(biāo)注、句子相似度計(jì)算等[3]?；诖笠?guī)模文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型可生成新聞報(bào)道、評(píng)論等各類稿件內(nèi)容，且具有良好的泛化能力。同時(shí)，人工智能還可以根據(jù)用戶需求和偏好，自適應(yīng)地調(diào)整其參數(shù)，從而更好地滿足用戶對(duì)信息的個(gè)性化需求。

在高效的重點(diǎn)詞和敏感詞匯校對(duì)中，利用人工智能技術(shù)能有效提升編輯效率和準(zhǔn)確性，降低人工誤差。具體構(gòu)建中，要以智能信息處理理論為基礎(chǔ)，采用大數(shù)據(jù)處理方法建立知識(shí)庫(kù)。結(jié)合人工智能與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)相結(jié)合的方式，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成語(yǔ)義分析、特征抽取等任務(wù)。同時(shí)，對(duì)于一些關(guān)鍵的特征選擇問(wèn)題也應(yīng)充分考慮到新聞事件本身的特點(diǎn)，盡量保證所選特征更符合新聞事實(shí)。在新聞信息提取時(shí)，考慮到不同新聞來(lái)源之間存在一定程度上的差異，需綜合運(yùn)用多種分析方法進(jìn)行特征提取。

編輯輔助是人工智能領(lǐng)域的新課題之一[4]。作為人工智能的分支，編輯輔助系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)從海量的數(shù)據(jù)集合中抽取出有價(jià)值的潛在信息并加以可視化呈現(xiàn)。該技術(shù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論和大數(shù)據(jù)分析算法，將大量復(fù)雜的自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能理解的符號(hào)形式，再經(jīng)過(guò)一系列人工標(biāo)注后提供給用戶使用。因此，它既具備傳統(tǒng)人機(jī)交互的交互性，又具有人工智能領(lǐng)域的智能性。

2.2 視音頻節(jié)目智能化生產(chǎn)業(yè)務(wù)

視音頻節(jié)目智能化生產(chǎn)業(yè)務(wù)是指利用人工智能和相關(guān)技術(shù)來(lái)提高視音頻節(jié)目的制作效率和質(zhì)量。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，視音頻節(jié)目智能化生產(chǎn)業(yè)務(wù)正逐漸成為媒體行業(yè)的新趨勢(shì)。在視音頻節(jié)目智能化生產(chǎn)業(yè)務(wù)中，可應(yīng)用以下技術(shù)：

第一，自動(dòng)化編輯。該技術(shù)是基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)視音頻內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)編輯的技術(shù)，通過(guò)提取視頻片段或文本信息建立訓(xùn)練集并使用模型預(yù)測(cè)其結(jié)果。具體應(yīng)用中，要注意對(duì)視頻特征（如運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、字幕識(shí)別）以及場(chǎng)景建模這兩個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化處理。同時(shí)，還需要考慮如何將不同類型的數(shù)據(jù)與不同算法相結(jié)合，以便獲得更好的效果。

第二，智能分析。該技術(shù)主要用于針對(duì)用戶提出的需求進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包括用戶行為模式、情感傾向分析、個(gè)性化推薦及社交關(guān)系挖掘等等。在智能分析過(guò)程中，需要綜合運(yùn)用多種分析方法，比如統(tǒng)計(jì)分析法、數(shù)據(jù)挖掘法、決策樹(shù)方法，以提升分析精度為主，兼顧準(zhǔn)確性。

第三，智能場(chǎng)景分析。通過(guò)圖像識(shí)別和語(yǔ)義理解等技術(shù)，對(duì)節(jié)目場(chǎng)景進(jìn)行智能分析，幫助制片人員更好地選擇和設(shè)置場(chǎng)景。在實(shí)際應(yīng)用中，場(chǎng)景分析一般分為兩種方式：一種為離線分析，另一種為在線實(shí)時(shí)分析。前者主要依靠人工操作完成。后者則可以借助云計(jì)算平臺(tái)提供的海量存儲(chǔ)能力來(lái)實(shí)現(xiàn)。而云計(jì)算平臺(tái)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和豐富的數(shù)據(jù)服務(wù)功能，使得在線實(shí)時(shí)分析具有更高的靈活性。為此，技術(shù)人員必須了解各環(huán)節(jié)所涉及的關(guān)鍵技術(shù)。從前期準(zhǔn)備階段開(kāi)始就應(yīng)該做好相應(yīng)的工作，例如對(duì)采集設(shè)備性能進(jìn)行評(píng)估。在后期處理過(guò)程中要確保音視頻流符合安全標(biāo)準(zhǔn)。此外，還要重視對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行合理分配，做到高效調(diào)度。

第四，智能媒體管理，該技術(shù)是面向全媒體融合環(huán)境下的視音頻節(jié)目生產(chǎn)業(yè)務(wù)而設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的一套系統(tǒng)。它主要由制作模塊、播出控制模塊和數(shù)據(jù)管理模塊組成。其中，制作模塊負(fù)責(zé)制作視頻文件。播放控制模塊負(fù)責(zé)將視頻文件轉(zhuǎn)換成音頻格式后輸出至服務(wù)器。數(shù)據(jù)管理模塊負(fù)責(zé)將服務(wù)器端的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可視化形式，并根據(jù)用戶的使用要求向其發(fā)送指令。

通過(guò)應(yīng)用上述技術(shù)，視音頻節(jié)目的制作成本可以得到有效控制，制作效率可大幅提升，同時(shí)還能提升節(jié)目的質(zhì)量和觀眾的體驗(yàn)。需要注意的是，在視音頻節(jié)目智能化生產(chǎn)業(yè)務(wù)的發(fā)展過(guò)程中，要充分結(jié)合自身特點(diǎn)，發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，從而推動(dòng)行業(yè)健康持續(xù)發(fā)展。

2.3 智能審片業(yè)務(wù)

智能審片業(yè)務(wù)的核心是基于深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)的算法模型開(kāi)發(fā)，其主要任務(wù)包括數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、特征提取及文本分類。其中，特征提取及文本分類在智能審片系統(tǒng)中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，而語(yǔ)義分割則是實(shí)現(xiàn)該功能的關(guān)鍵技術(shù)之一[5]。該技術(shù)根據(jù)上下文信息構(gòu)建出包含多個(gè)維度特征集的向量空間，進(jìn)而采用不同方法進(jìn)行特征選擇，最終得到具有較高準(zhǔn)確率的特征子集。

另外，人工智能通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法分析視頻素材的內(nèi)容和情感，自動(dòng)進(jìn)行剪輯和編輯，以獲取更為符合用戶需求的高質(zhì)量影像。其本質(zhì)為結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及注意力機(jī)制的語(yǔ)義分割框架，它將對(duì)視覺(jué)圖像進(jìn)行多尺度、多層次地表示并提取隱含于各層次細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)中的語(yǔ)義知識(shí)，從而完成語(yǔ)義理解。

具體而言，智能審片技術(shù)是對(duì)海量視頻圖像資源進(jìn)行智能化識(shí)別、提取和分類的過(guò)程，旨在提高審片的效率和質(zhì)量，從而為后續(xù)工作提供有力支持。實(shí)際應(yīng)用中，要從以下幾方面入手：其一，建立完善的視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)，利用大數(shù)據(jù)分析挖掘潛在線索，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等新技術(shù)來(lái)解決傳統(tǒng)人工審查模式所帶來(lái)的問(wèn)題。同時(shí)，也可以借助計(jì)算機(jī)視覺(jué)，將各種場(chǎng)景下復(fù)雜的拍攝場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為可直接用于分析的圖片或文字，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的規(guī)律，從而達(dá)到輔助決策的目的。

其二，充分融合多種圖像處理技術(shù)，如圖像去噪、邊緣檢測(cè)、目標(biāo)定位以及紋理合成等，提升審片員判斷的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。此外，智能審片還需具備一定的交互性，即能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控、記錄并反饋用戶的操作情況，以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、解決問(wèn)題。其三，設(shè)計(jì)高效合理的審核流程，保證智能審片系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性。智能審片需要一套完整的自動(dòng)化系統(tǒng)，從前期準(zhǔn)備到后期審核再到發(fā)布，整個(gè)過(guò)程均應(yīng)按照統(tǒng)一的規(guī)則完成。例如：針對(duì)特定對(duì)象的標(biāo)注，一般先使用相關(guān)軟件生成對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后將標(biāo)注結(jié)果存入數(shù)據(jù)庫(kù)，由專業(yè)人員根據(jù)相應(yīng)的權(quán)限查看是否允許上傳。最后，利用可視化工具直觀地展現(xiàn)各環(huán)節(jié)的操作過(guò)程，幫助審片員更加清晰全面地掌握審片的全過(guò)程。

總之，在融媒體審片中應(yīng)用人工智能時(shí)，應(yīng)充分考慮數(shù)據(jù)隱私和信息安全等問(wèn)題，構(gòu)建出具有較強(qiáng)魯棒性、較高準(zhǔn)確率以及良好擴(kuò)展性的信息共享平臺(tái)。通過(guò)上述技術(shù)路線與方法體系的集成創(chuàng)新，可實(shí)現(xiàn)對(duì)全媒體智能審片者、審片任務(wù)參與者、審核規(guī)則制定及審核策略實(shí)施全過(guò)程的自動(dòng)化管理與控制。此外，該技術(shù)還能夠幫助審片員更好地處理審片任務(wù)，進(jìn)而提高其工作效率和質(zhì)量，這也是未來(lái)相關(guān)技術(shù)發(fā)展需要突破的瓶頸所在[6]。

2.4 智能內(nèi)容管理業(yè)務(wù)

融媒體智能內(nèi)容管理業(yè)務(wù)是以“人工智能+云計(jì)算”為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)各類海量信息資源的采集和分析處理，實(shí)現(xiàn)智能化、個(gè)性化、人性化的新聞推送服務(wù)。在技術(shù)方面，人工智能為融媒體內(nèi)容管理提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持，包括深度學(xué)習(xí)模型、機(jī)器視覺(jué)識(shí)別、自然語(yǔ)言理解等。在業(yè)務(wù)層面，融合媒體平臺(tái)可以集成多種智能應(yīng)用系統(tǒng)，并與傳統(tǒng)主流媒體形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。在運(yùn)營(yíng)模式上，融合媒體智能內(nèi)容管理將向全流程化方向發(fā)展，從內(nèi)容生產(chǎn)到分發(fā)再到用戶使用均采用自動(dòng)化的方式進(jìn)行操作，從而大幅降低人工參與程度，提高工作效率。

智能編目是根據(jù)現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)制定出符合自身特點(diǎn)的編目規(guī)范和流程。其主要功能有：自動(dòng)分詞、詞性標(biāo)注、詞典構(gòu)建以及關(guān)鍵詞抽取，能夠準(zhǔn)確地提取出所需的文本數(shù)據(jù)。視頻標(biāo)簽建立后，利用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)視頻空間特征圖進(jìn)行訓(xùn)練得到標(biāo)簽圖像庫(kù)。將該數(shù)據(jù)庫(kù)中的標(biāo)簽圖像作為訓(xùn)練樣本輸入至CNN網(wǎng)絡(luò)分類器中進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)。之后，將已完成訓(xùn)練的分類結(jié)果輸出給智能終端，使得智能終端能夠自動(dòng)識(shí)別文本信息及相應(yīng)的視頻內(nèi)容。智能編目系統(tǒng)主要包含三個(gè)模塊：智能編目機(jī)端、智能編目機(jī)客戶端以及智能編目系統(tǒng)后臺(tái)管理系統(tǒng)。其中，智能編目機(jī)端負(fù)責(zé)向用戶提供服務(wù)，在用戶使用過(guò)程中即實(shí)現(xiàn)了與智能終端之間的通信連接。而智能編目機(jī)客戶端的核心則為深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)不斷迭代優(yōu)化模型參數(shù)從而獲得更加精確的目標(biāo)函數(shù)值，再由最優(yōu)解確定最終的解集，最后反饋給用戶以驗(yàn)證其性能優(yōu)劣。智能編目系統(tǒng)后臺(tái)管理系統(tǒng)則負(fù)責(zé)管理整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行情況，并實(shí)時(shí)顯示各功能模塊的運(yùn)行狀況。

總之，智能檢索需針對(duì)不同類型的內(nèi)容選擇合適的檢索器，并設(shè)置合理的閾值才能達(dá)到較好的查準(zhǔn)率[7]。此外，還需要考慮各種影響因素，如用戶閱讀習(xí)慣、內(nèi)容質(zhì)量以及版權(quán)問(wèn)題等，這些都會(huì)影響最終查詢結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過(guò)人物圖片快速查找相關(guān)內(nèi)容，然后結(jié)合已有的內(nèi)容列表或文檔索引，即可直接獲取目標(biāo)內(nèi)容。

3. 結(jié)束語(yǔ)

人工智能技術(shù)在融媒體業(yè)務(wù)生產(chǎn)中得到了廣泛的應(yīng)用，為其發(fā)展提供了強(qiáng)大動(dòng)力。在未來(lái)的發(fā)展中，融媒體業(yè)務(wù)要充分發(fā)揮人工智能優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)智能化、個(gè)性化的智能服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)和滿意度。在實(shí)際構(gòu)建中，需立足于“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的特點(diǎn)，積極推進(jìn)全媒體化建設(shè)進(jìn)程。通過(guò)融合新技術(shù)手段與傳統(tǒng)媒體內(nèi)容資源，建立起多元化、立體式、多終端、跨平臺(tái)的新型媒體生態(tài)體系，從而滿足不同層次受眾對(duì)信息傳播的多樣性需求。

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[7]王鳴.大數(shù)據(jù)+人工智能+云服務(wù)：技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)縣級(jí)融媒體中心建設(shè)[J].傳媒，2019（02）：17-18.