媒体融合在中国的实践已超30年。自2014年中央深改组发布《关于推动传统媒体和新兴媒体融合发展的指导意见》（以下简称《指导意见》），媒体融合上升为国家战略也已有10年之久。在此过程中，媒体融合经历了物理融合、业务融通、组织合并，逐步进入到深度融合的新阶段。近年来，人工智能技术的进步超乎人们的想象，以人工智能为核心的各项新技术作用于传播媒介，使人类传播进入智能传播时代，媒体的深度融合不再只是停留在理论想象层面，而是具备了更大的实践空间与操作可行性。那么，在人工智能等新传播技术的加持之下，媒体的深度融合具备怎样的理论基础，又具有哪些操作层面的实践落点呢？这正是本文所要关注的主要议题。

智能传播是在智能技术主导下的新型传播类型，媒体深度融合则是传统主流媒体今后的改革方向，这样两个看似处于不同思考维度的研究对象却有着深刻的内在逻辑关系：一方面，智能传播技术的问世和普及将成为加速推进媒介化生态性革命的源动力，是媒体进行深度融合的强有力的基础；另一方面，媒体深度融合又是智能传播技术向善性应用的方向引领与实践落点。

（一）智能传播时代来临——媒介化的生态性革命

在传统的大众传播语境中，媒介被理解为使人与事物发生关系的人与事物；或被直接指称为交流和传播信息的工具，如报刊、广播、电视、广告等。当今世界，媒介已经不再仅仅是一种中介化的工具，而是成为结构文化与社会的重要力量，一些学者将这种现象称为“媒介化”。丹麦学者施蒂格·夏瓦（Stig Hjarvard）将媒介化定义为“文化和社会越来越多地依赖于媒介及其逻辑的过程，这一过程进而体现着二元性，亦即媒介在社会中获得半独立机构地位的同时，也被整合进其他社会机构和文化领域的社会生活中”。关于媒介化研究，形成了两种视角：一种是以夏瓦为代表的制度化视角，它考察的侧重点是“媒介逻辑”在社会机构的演变中是如何通过媒介融入（integrated）产生影响的；另一种研究视角则是社会建构的维度，它重点考察的是媒介对社会文化生活的动态以及长期的建构过程，特别关注新媒介技术如何开辟出新的社会行动方式和组织起新的社会交往关系，这种视角的研究认为，当今生活中的每个要素都与媒介相关。正如尼克·库尔德利（Nick Couldry）和安德烈亚斯·赫普（Andreas Hepp）在《现实的中介化建构》（The Mediated Construction of Reality）一书中所述，“社会现实的建构本身与数字媒介机构带来的权力关系及基础设施问题密不可分。这使得当今世界不只是一个媒介化的时代，还是一个深度媒介化的时代。”在此基础上，赫普在Deep Mediatization一书中对深度媒介化进行了更深入的阐释，他表示，“在‘深度媒介化’这一媒介化阶段，通过算法、数据和人工智能进行分析对我们理解世界至关重要……任何对媒介和传播的分析都必须同时考虑物质性和象征性，尽管数据和算法发挥着重要的作用，但人类意义和意义建构的问题依然是任何社会建构分析的核心问题。”“深度媒介化”这一概念的提出，既是库尔德利和赫普对数字媒介时代媒介如何参与社会现实建构的一种理论抽象，也是他们尝试从社会学等视角对媒介研究传统的一种理论突破。

事实上，早在20世纪中叶，以刘易斯·芒福德（Lewis Mumford）等为代表的先驱人物、以哈罗德·伊尼斯（Harold Adams Innis）和马歇尔·麦克卢汉（Marshall McLuhan）等为代表的第一代北美媒介环境学派学者就深入考察过技术与文明、媒介与人、媒介与社会的关系，提出了“媒介即环境”的核心命题。媒介环境学派借鉴生态学的理念，将媒介视为环境，研究人与环境的互动共生关系，倡导媒介（技术）、人与环境三者之间的生态平衡。同时，媒介并非中性，它带有明显偏向。伊尼斯认为媒介有时间和空间的偏向，麦克卢汉将其发展为媒介的感官偏向，尼尔·波兹曼（Neil Postman）强调媒介的意识形态偏向。而被称为“数字时代的麦克卢汉”的第三代代表人物保罗·莱文森（Paul Levinson）则提出了媒介的“人性化偏向”。人性化既表现为“在所有技术、媒体和其他方面的背后，是我们人类的理性”，人类按照“补偿性媒介”（Remedial Medium）原理不断推动媒介技术向着更人性化的（human forms）形式改进；又表现为媒体和技术为我们的需求服务，“一是朝向人类感官的生理和谐，二是必须满足便于人们交流的需要，三是朝向兼顾时空延伸和恢复人类感官和谐的复合媒介的方向发展。”

（深度）媒介化理论和媒介环境学派的媒介进化论为我们考察智能传播与媒体深度融合的关系提供了相互补充的理论视角。一方面，媒介技术在媒介进化过程中发挥着至关重要的作用，它始终与人密切相关，也是围绕着人的需要不断展开其发展逻辑的；另一方面，随着互联网的飞速发展和人工智能技术的不断进步，媒介进化开始逐渐跳出媒介本身的范围，与社会和人类生活的方方面面形成越来越密切的互构关系，使得媒介的进化不仅仅是媒体本身的进化，更是整个媒介生态和社会生态的革命性跃变。

在此过程中，以人工智能为典型代表的新传播技术无疑起着关键性的作用。人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为区别于自然智能（Natural Intelligence，NI）的一种人造的技术应用，与大数据、机器学习与自然语言处理、图像和语音的识别与处理、神经网络、区块链、VR、AR等众多新兴技术密切相关，这些技术被广泛运用并深度介入媒介的信息生产与传播，导致智能传播时代的来临。智能传播与传统传播的不同之处在于，它可以依靠大数据、智能算法等技术，实现对用户特征、信息需求的快速收集、计算和处理，以多种形式的快速生产实现与用户需要的精准对接。在智能传播过程中，人与技术的关系将是一个技术功能不断人性化的过程，我们将这一过程称为媒介化生态性革命。

这场革命的表征之一是媒体属性的泛媒介化。传统媒体时代，媒体的基本属性被概括为两大方面：一是由发挥信息传播中介功能而导致的意识形态属性，二是由参与社会经济大循环而导致的信息产业属性。进入智能传播时代，媒体的属性进一步拓展，人、机、物三者之间的连接越来越紧密，信息世界和物理世界的交融越来越深入，这导致了两个现象的出现：一面是“万物皆媒”，媒体与人的界限、媒体与媒体的界限、媒体与非媒体的界限都变得逐渐模糊起来；另一面是媒体的运行逻辑渗透到万事万物的运行之中、渗透到整个社会的运行之中。这就是媒体的泛媒介化属性。

表征之二是媒体功能的泛社会化。与媒体的泛媒介化属性相对应，媒体不再只是用来传播信息的中介了，而且还可以充当人与人之间进行社会交往的桥梁，人与机器之间进行人机交流互动的手段，人调动物质进行社会生产与社会生活的工具等。除此之外，媒体还可以成为国家推进社会治理现代化的重要主体，它可以广泛连接政务服务、生活服务、商务服务等方面的社会运行资源，甚至对各类资源的使用进行整体架构的优化设计，使其运用更精准、运行更高效，成本更俭省。这就是媒体的泛社会化功能。

表征之三是媒体形态的泛平台化。与媒体属性的泛媒介化和媒体功能的泛社会化相对应，媒体的形态越来越向着平台化的方向发展。这既是指互联网原生态媒体如微信、今日头条、抖音等新兴媒体的平台化，也是指传统媒体与新兴媒体不断融合发展而形成的平台化趋势。媒体的平台化使得其服务功能更全面、对各类内容与服务资源的整合能力更强大、对用户需求的响应更精准、与用户的互动更及时和更有效。无论媒体的功能向什么维度拓展，它都只能借助于以智能技术为核心的各种新技术，使得媒体不断转型升级，变得更为数字化和智能化，最终以平台的方式存在并发挥自己的作用。

可以越来越清晰地看到，只有加快推进媒体深度融合，才能顺应智能传播时代来临的大趋势，在媒介化的生态性革命语境中完成传统主流媒体的涅槃重生。

（二）媒体深度融合实践——智能技术的向善性应用

根据深度媒介化和媒介人性化的理论观点，技术在有利于人性和社会发展时才是一种好的技术。实际情况却常常是“技术即权力”，会给人性带来压抑，对社会发展造成负面影响。如何让智能技术更好地为人和社会服务，而不只是沿着技术本身的逻辑一路向前狂奔呢？当下正在进行中的媒体深度融合实践正好呼应了这一主题，这种实践不仅为智能技术的应用提供了广阔的用武之地，也可以使其应用更好地符合技术向善的本质要求。

首先，智能传播技术的应用使媒体深度融合具有了充分的可行性；换言之，若没有人工智能技术的加入，所谓媒体深度融合就只能是一个可望而不可及的良好愿望。自上世纪50年代人工智能概念提出以来，它的发展并非一帆风顺，但由于近年来在算力、算法和数据三大要素方面的强势突破，人工智能发展终于走上了快车道，给媒体的智能升维和深度融合提供了强大的技术支撑。根据OpenAI的数据，自2012年以来，用于训练最大人工智能模型的算力规模大约每3―4个月就会翻一番，相较于1959―2012年之间的每两年翻一番快了近7倍，算力使用量在最近7年（2012―2018）增长了30万倍。如此大的算力规模和如此快的更新速度使得人工智能在媒体中的应用不仅大大提高了内容采编的速度和精度，同时还与其他相关技术一起使得内容分发更垂直与细化，与媒体使用者的实际信息需求更匹配。在数据领域，全球的数据总量正在呈现加速度增长的膨胀态势，大数据时代全面到来，数据成为一种新型战略资源，为人工智能技术更好地推动媒体深度融合创造了契机。

其次，媒体深度融合可以倒逼智能传播技术的向善应用，使其能够更好地为人类和社会服务。媒体深度融合的目的是要使得原来各自分裂的传播媒介形成融合传播的整体，使得各种传播方式、传播媒介更好满足人的信息和服务需求，为人的全面发展和社会的全面进步服务。这其中体现的正是深度媒介化和媒介人性化的人本主义逻辑。

媒体深度融合是在技术、市场、政策三轮驱动下合力作用的结果。我国的媒体深度融合实践，是在国家顶层设计的框架中运行的。2020年9月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》（以下简称《意见》），这是在前述《指导意见》基础上对媒体融合实践提出的更高要求。其核心目标是“要推动主力军全面挺进主战场，以互联网思维优化资源配置，把更多优质内容、先进技术、专业人才、项目资金向互联网主阵地汇集、向移动端倾斜，让分散在网下的力量尽快进军网上、深入网上，做大做强网络平台，占领新兴传播阵地”。为了达到这一目标，就“要以先进技术引领驱动融合发展，用好5G、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等信息技术革命成果”。这决定了我国的媒体深度融合不可能只是简单地服从技术逻辑来使用技术，而是既要利用好技术的各种优势，又要不断规避或纠正技术带来的各种弊端，使得大数据、算法、人机协同、大模型等的应用，既符合国家的战略目标也符合媒介进化的人性化需要。

在各种传播新技术飞速发展，媒介化的生态性革命加速从理想变成现实的当下，各级各类主流媒体的深度融合既面临着传播力、影响力急速下滑的短期困难，又面临着传统传播方式、经营模式亟待转型升级的中长期挑战，而智能传播技术的引入有望为解决这些问题提供更多的可行方案与路径。

（一）短期诉求

1.重建用户连接，扭转传播失灵现象。20世纪90年代，互联网作为一种新媒介出现在传播舞台的中央，传统媒体面对的冲击首先是通过受众流失逐渐反映出来的。新世纪第一个10年，报刊等纸质媒体首当其冲，读者大量流失；进入第二个10年后，广播、电视等电子媒体亦步报刊之后尘，出现了观众日益减少的现象。受众大量流失带来的直接后果，就是广告的断崖式下跌，传统媒体的二次售卖赢利模式难以为继，纷纷陷入经营困境。一面是媒体收入大幅减少、员工待遇日益降低、精英人才不断流失，但媒体要维持日常运转仍只能按传统的内容生产流程以及传播模式进行，投入成本就居高不下；另一面却是受众的转身离去，即使是花费高额成本打造的内容，很多时候也难以达到预期的传播效果，出现了所谓传播失灵现象。现在回头来看，传播失灵并非因为传统媒体的内容生产质量出现大幅滑坡的结果，而是因为传统媒体的传播方式难以适应受众需求的变化而导致了与用户连接的失效。

正是在这样的大背景下，传统媒体与新兴媒体的融合发展在我国上升为国家战略，2014年发布的《指导意见》，其首要目标是要求传统媒体借鉴和学习新兴媒体的传播方式，重新恢复与受众的连接关系，扭转传统媒体的传播失灵现象。10年时间一晃而过，尽管央媒、省媒、地市级媒体、县级融媒体进行了大量的融合实践尝试，但要说已经解决了传播失灵问题，仍不免过于乐观。所以由中办、国办进一步提出媒体深度融合的命题实属必然，深度融合要解决的首要且迫切的任务，正是借助智能传播等新兴技术真正从根本上解决传统主流媒体与受众的有效连接问题。

2.丰富媒体功能，拓展传播外延边界。在媒体融合作为国家战略实施之前，相较于当时已广泛流行的互联网媒体，内容单一、功能单调一度成为传统媒体留给人们的普遍印象，影响力持续下降，竞争力面临严峻挑战。造成这种现象的原因除了互联网的外部冲击外，根源更在于传统媒体固有的传播边界限制了媒体人在内容生产和传播渠道上的想象力，形成了报纸只能生产图文、广播仅能提供声音、电视局限于播放视频的天然壁垒。媒体融合的第一步就是要打破不同类型媒体之间的壁垒，实现媒体渠道的物理融合。第一个10年，各级各类主流媒体加大融合开发力度，积极尝试推出媒体形态更多元、融合特色更显著的内容产品，声音、图像、文字、视频、H5等泛媒介化属性更凸显，在此基础上延伸的政务、商务、服务等泛社会化功能也在逐步完善，传播的外延边界持续得到拓展。

进入智能传播时代，在各类传播新技术的推动下，不同媒体之间的边界有望彻底打破，建设全媒体传播体系正在成为所有主流媒体共同的价值旨归。视频、音频、文字、画面等不同形态的内容在人工智能技术的赋能下将实现相互转化、快速生成，内容生产的活力进一步激发，传统内容生产关系面临重构。推进媒体深度融合，我们需要重新认识内容的内涵和外延，对于全媒体平台而言，内容是服务，服务同样可以成为内容。主流媒体需要尽快建立适应当下智能传播技术发展特点，与内容生产智能化升级相匹配的服务功能开发机制，尽快实现从单一的资讯服务向智能化的“媒体+”全链条服务转型升级，进而加速实现用户从看媒体到用媒体的体验升级。

3.汇聚海量用户，重回传播中心位置。用户思维是由媒体融合带来的运营理念的重要转型，是媒介人性化趋势的重要体现。报纸、广播、电视等传统主流媒体过去虽然拥有数以百万、千万甚至以亿计的发行量、收听（视）规模，但这些所谓的读者、听众、观众却是模糊的、流动的和单向的，他们是谁，他们在哪，有什么习惯，传统媒体往往无从知晓，用户画像、精准传播、双向互动等更无从谈起。反观以微博、微信、抖音、今日头条、淘宝等为代表的互联网平台，它们每一次的下载都代表着一个清晰的用户，每一项流量数据都能做到有迹可循，“千人千面”的内容定制推送成为可能。两相对比之下，传统媒体对用户的吸引力显著下降，主流媒体的传播中心地位遭遇前所未有的挑战。

2020年的《意见》指出，推进媒体深度融合的主要任务是：建立以内容建设为根本、先进技术为支撑、创新管理为保障的全媒体传播体系。内容、技术、管理最终的目标指向都是汇聚更多的用户，这是主流媒体重回传播中心位置的关键。在媒体融合的第一个10年，主流媒体通过搭建自主平台、引入算法机制，已完成了从观众到用户转化的初级阶段。在下阶段，面对平台服务功能升级后更大规模的用户数量和更趋复杂的用户行为，主流媒体急需借助人工智能技术，通过高效、即时的用户数据处理和准确画像技术，为实现精准有效的内容生产、传播、互动、营销等提供全面的技术支撑，最终推动主流媒体传播力、引导力、影响力、公信力的持续提升。

（二）长远目标

1.打造自主可控的传播平台，保障主流意识形态阵地安全。在媒介化的生态性革命背景下，互联网和新兴媒体发展的总体趋向是媒体形态的泛平台化。媒体融合上升为国家战略的出发点是为了提升主流媒体的舆论引导能力，巩固主流意识形态的领导地位，其中一个重要任务就是要建设主流的平台型媒体：一是逐步引导商业化头部网络平台与主流媒体的“反向融合”；二是通过媒体融合改革，推动主流媒体建设自主可控的传播平台。平台是主流媒体转变传播方式，发展用户、积累数据，实现资源对接、参与社会治理的载体和抓手。在第一个10年，一批新型主流媒体平台相继落地生根，并赢得广泛影响力，成为网络舆论阵地的生力军。

在智能传播时代，技术的革新导致了更加复杂的舆论生态。从公众的角度看，“人们借由智能机器和智能技术赋能，可以更加快速有效地接收（挖掘）信息、整合信息、传递信息，‘众声喧哗’开始变成一种常态的舆论环境”；而以抖音、微信、微博等为代表的商业化头部平台则凭借算法技术建构的“信息茧房”不断提升在舆论场的主导权。因此，尽快完成智能化升级的第二次自我革命成为主流媒体深度融合的重要任务。一方面前一阶段建成的平台将迎来新一轮整合，在全国或区域市场诞生一批具备头部影响力的主流平台型媒体；另一方面，主流平台将借助最新的智能技术，加速从目前单一的以资讯为主的信息平台升级为集资讯、政务、服务、商务、娱乐等于一体的全媒体、全业务智能传播平台，成为更可靠、更安全的主流意识形态阵地。

2.搭建优质高效的传播渠道，完善全媒体传播的生态矩阵。如果说传播平台是主流媒体深度融合的中坚阵地，那么优质高效的传播渠道则可以看作是平台向外延伸的触角。党的二十大报告明确提出：加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局。全媒体传播体系成为媒体深度融合发展的新目标。第一个10年，各级各类主流媒体在原有报纸、广播、电视媒体渠道的基础上，纷纷组建了以微信、微博、抖音、快手、头条等为代表的外部传播渠道和以网站、客户端等为代表的自有传播渠道，并通过内部“中央厨房”的运作机制，构建起“一次生产，多次分发”的内容生产与传播流程，实现了不同媒体的物理融合。

不同类型的传播渠道整合起来以后如何高效运转成为新的课题。全媒体传播体系的特点是“全”，但重点在“体系”，它不是各类渠道的简单相加，而是有机融合。在智能传播时代，包括自然人、机器人、数智人等在内的多元制作主体都将全面介入全媒体内容的任务分配和大部分采、编、播等日常生产工作，实现全天候、全流程、全媒体的制播。依托统一的用户大数据和精确的算法技术，实现跨区域（中央、省、市、县）、跨行业（政、商、企）、跨平台（报、台、网、端）、跨人群的高效协同智能分发，一次传播，多点接触，精准到达，真正建成“全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体”的全媒体传播生态矩阵。

3.树立权威可信的传播品牌，获得持久深入的传播影响力。建立全媒体传播生态的外在表现就是建成新型主流媒体。新型主流媒体的“新型”意味着其技术核心是一个基于数据库的综合性技术平台，能够支持从了解受众需求到信息收集、内容分发、产品制作、传播以及效果评估的整个流程。从技术角度看，新型主流媒体虽然已实现数字化改造，完成迭代升级，但相较于头部互联网平台，却还存在一定技术差距。

树立品牌是媒体参与市场竞争、争夺用户注意力的关键一招。无论形态如何变化，主流媒体作为党和政府的舆论喉舌，作为主流舆论引导者、主流声音发出者的地位始终未曾改变，主流、权威、可信是它最具竞争力的核心优势。在传播主体更多变、传播关系更复杂、信息来源更多元的智能传播时代，树立权威可信的传播品牌依然是新型主流媒体的核心竞争力。这样的品牌形象既源自原有品牌的长期积累，又有赖于新型主流媒体在内容生产、产品打造和算法设计上与主流价值观的高度契合。

4.构建中国特色的传播体系，更好履行主流媒体职责使命。媒体融合的概念最早源自西方，媒体融合的实践同样发端于欧美，但中外的发展道路却截然不同。首先，西方的媒体大部分是公司化的私营性质，它的融合多是市场行为，技术运用以市场效果为第一衡量指标，而中国媒体均为官方媒体，政治属性是第一位的，同时兼具经济属性，它的融合是技术、市场、政策共同推动的结果。其次，媒体性质的不同决定了西方的媒体融合主要由媒体自身及社会资本在推动，中国的媒体融合则是政府、媒体、互联网公司等多种力量共同作用的结果。

中国媒体的独特属性决定了构建中国特色的传播体系成为媒体深度融合的长远目标。中国特色传播体系是中国特色社会主义在新闻传播领域的重要体现，服从和服务于建设中国特色社会主义事业的大局。从这个角度理解，推动媒体深度融合，是新时代党的宣传思想文化工作向新的舆论阵地纵深推进的需要，是媒体深度参与社会治理共同体、推进社会治理体系和治理能力现代化的需要，还是提升中国国际传播能力与重塑国际形象的需要。这是主流媒体的职责使命，是媒介化的生态性革命的发力方向。

如前所述，媒体属性的泛媒介化、媒体功能的泛社会化、媒体形态的泛平台化是智能传播时代媒介化生态性革命的三个重要表征，与之相对应，内容、渠道、场景、平台则构成了智能技术重塑新型主流媒体未来形态的四大核心着力点。

（一）内容提质：基于技术思维的泛媒介化

媒体属性的泛媒介化首先表现为媒体边界的模糊。内容曾是区隔不同媒体类型的主要维度，但智能传播时代的内容与大众传播时代已大相径庭，尤其是随着ChatGPT（人工智能技术驱动的自然语言处理工具）、Sora（人工智能文生视频大模型）等AIGC（生成式人工智能技术）应用的横空出世和广泛应用，内容生产的主体、流程和形态都将迎来颠覆式革新，不同媒体内容的差异化正在逐步缩小，技术思维成为内容提质创新的关键因素，内容生产从人员密集型向技术密集型过渡进化。

1.技术赋能，颠覆传统内容形态。2023年以来，以百度文心一言、阿里巴巴通义千问等为代表的生成式人工智能技术逐步开放应用，各级各类主流媒体加大了对虚拟主播、内容生产AI模型的研发力度，AIGC的内容生产模式开始成为主流。相比人工创作和机器人写作，由AI技术辅助生产的内容产品打破了文本、音频、视频、图片等传统内容形态的边界，实现了真正意义上的跨模态快速转化生成，尤其是2024年以来，文生视频大模型的广泛应用让真实素材与虚拟场景的交相融合变成现实，给内容生产者的创意策划带来巨大想象空间。如《深圳晚报》2023年12月推出的全国首张AI融媒新闻纸，运用了大量由AI技术生成的内容摘要、延展报道、动态图片等，创造了数字时代报纸的新形态，带给读者综合的阅读体验。

2.人机协作，重塑内容生产流程。在智能传播时代，内容生产主体已不局限于自然人，包括机器人、数字人、数智人（人性化的数字人）在内的“创作（传播）者”的全面介入，正在重塑内容生产流程。传统的媒体内容多是由不同工种专业人员集体协作的结果，而现在，创作者只需将选题和需求描述给AI模型，通过不断训练、模拟，AI工具便可自动生产出原来需要耗费大量人力、物力和时间才能完成的复杂文本、音频、视频、特效等素材，编辑、主持、生成、发布等一系列后续工作则由相应的数字人完成。与此同时，ChatGPT、Sora等AGI（通用人工智能技术）的普及将让普通人参与到智能内容的创作生产中，由此带来更趋复杂的生产关系，即学者提出的“从传统的人与人之间的连接全面走向人与人、人与物、物与物之间的系统连接，创造智能终端之间的超级链接体系”。

3.人机互动，完善内容核查体系。智能技术在给内容生产带来便利的同时，也潜藏着巨大的版权和伦理风险，复杂的媒介内容形态已超出人眼审查之极限，人机互动核查的引入成为必需。主流媒体要在坚持“三审三校”人工核查的基础上，同步引入智能比对技术，基于人工核查经验建立文本、图像、音频、视频等内容素材常见问题的快速核查模型，发挥AI机器人的细节捕捉能力，弥补人眼所不及。同时，AIGC技术的发展有赖于对海量媒资素材的学习，新型主流媒体要尽快建成适应智能传播需要的媒资管理与版权开发系统，提升自身在智能时代的内容话语权，如新华报业传媒集团打造的“5G超高清融媒体演播开放服务平台和智能媒资管理平台”，将超高清视频处理、大数据、人工智能、云计算等先进技术进行融合，既有效保存管理媒资数据，又为报业媒体布局视频行业提供了一体化的素材支撑。

（二）渠道增效：基于多维视角的泛媒介化

媒体的泛媒介化属性还表现在媒体运行逻辑的广泛渗透。数字新媒介的传播是去中心化的，特别是移动新媒体的产生，彻底打破了传统大众传媒的渠道垄断、信息单一、方式机械等弊端。在智能传播时代，人工智能技术将以平台为支撑，以数据为依托，将媒体的传播属性延伸至多维的传播渠道，实现广泛意义上的传播连接。

1.建设多元组合传播“新生态”。随着媒体深度融合实践的持续展开，媒体竞争从渠道之争升级为生态之争，前者突出渠道布局的广度，后者强调各类渠道之间形成的紧密互动与相互依存的生态关系。以人工智能技术为支撑的智能传播体系正式加入了原来主要由大众传播体系、网络传播体系等构建的媒体生态，这样的多元组合传播体系成为媒体深度融合的重要特征。在新闻报道中，网络媒体（网站、客户端、微信、微博、抖音等）移动优先重在速度，大众媒体（报纸、广播、电视）强化调查重在深度，智能媒体（数字人、虚拟成像、文生视频等）则借助新技术增强丰富度。当然不止在新闻领域，未来智能传播体系还将在内容生产、产业拓展、媒体管理等方面发挥主导作用，成为激活大众传播、网络传播的主要推动力，建构真正意义上的“传播新生态”。

2.建立多级立体传播“新格局”。智能传播具有高效连接、自由联动、数据互通的技术优势，它通过智慧云平台、大数据等技术的高效运转，打破传统媒体地域、层级、类型的天然壁垒，构建主流媒体多级立体传播的“新格局”。重点向三个方向发力：一是以省级媒体为核心，依托云技术平台，纵向打通已建成的省市县三级融媒体中心，形成资源合力，实现资源共享；二是落实国家区域协调发展战略，探索建立跨区域、跨媒体、跨体制的新型综合媒体集团，做强区域影响；三是汇聚政府、社会、公众等数据资源，打造媒体+政务+服务的综合性智能服务平台。如江苏广电总台2023年8月焕新升级的“荔枝新闻”APP确立“泛资讯+视频化”的全新定位，以荔枝云平台为支撑，汇聚省内各市县政务、医疗、文旅、教育等公共资源，为用户提供多元的“资讯+”服务，构建优质内容+综合服务的媒体融合转型新路径。

3.布局多端智能传播“新赛道”。在深度媒介化的背景下，传统的电子设备快速转型为智能终端，并由于人工智能、大数据、5G、物联网技术的介入，具备了传播信息、连接关系、人机互动的泛媒介化媒体属性，人类社会将进入“万物皆媒”的时代。几乎任何智能终端都可以成为用户获得信息和平台投放内容的渠道，它们的推送和传播能力不容忽视，是媒体深度融合需要重点布局的“新赛道”。湖南广电芒果TV充分发挥拥有多种视听渠道牌照的优势，除在手机、PAD、PC、TV、IPTV、OTT等主要视频终端布局外，还联合家电厂商开发芒果盒子、芒果电视、芒果音响等智能硬件产品，联合汽车厂商推出芒果TV汽车版应用，抢占车载屏赛道等，构建“一云多屏”的全智能终端体系。

（三）场景延伸：基于未来时空的泛社会化

媒体功能的泛社会化意味着媒体发挥功能和应用场景的多元化。欧文·戈夫曼（Erving Goffman）把场景（situation）看作是社会交往的具体处境；约书亚·梅罗维茨（Joshua Meyrowitz）则从信息角度突出了大众媒介构建场景的功能。在数字新媒体的环境中，场景已经转变为一个以人为中心，以数据和连接为基石的生态系统，其中人与传播内容在时间、空间、社交关系和心理氛围方面形成了共生关系。

1.深度融入日常生活场景。在工业化时代，新技术的广泛应用曾引发学者们关于技术影响生活的研究。智能技术从诞生之日起，就深植于人类的日常生产生活，渗透在不同的场景中。各类智能传播终端不仅为人们提供海量的信息，也通过改变生活习惯、介入社交关系等方式深度融入日常生活的方方面面。以AIGC为例，它在为媒体内容生产服务的同时，还在交通、医疗、教育、零售、娱乐、家居等智能化程度高、内容需求丰富的生活场景中得到广泛应用。如在交通领域，AIGC通过智能传感器实时采集和分享多模态数据，以图像、语音等形式自动生成具体的道路信息、驾驶信息和安全信息，更加客观地呈现环境的动态变化，及时传送至相关人员并辅助决策判断。可见，信息的价值正由单一的内容服务转化为丰富的生活服务。

2.全面链接产业行业场景。推进媒体深度融合不能忽视经营和产业融合的重要性，无论是自主可控的传播平台，还是全媒体传播体系，具备自我造血机能都是良性发展的必要前提。前文提到，智能传播技术具有超强的连接性，在其加持下的媒体可以广泛连接政务服务、生活服务、商务服务等方面的社会运行资源，甚至对各类资源的使用进行整体架构的优化设计。在深度融合的新阶段，主流媒体要充分借助智能技术的优势，积极对接政府、企业、用户，探索把信息、渠道优势转化为经营、产业优势的新路径。人民网依托自身平台优势，有效链接社会资源，如“财经+”战略以“深度内容产品+平台服务+智库服务”为主打产品，为各行业企业提供信息和咨询服务；“人民好医生”客户端锁定名医资源，打造医患交流、权威医生数据库、家庭健康AI助手、医生培训等业务，实现在医疗行业的布局。

3.加速布局智能虚拟场景。今天我们在讨论场景时，不仅包括现实的生活、产业场景，还包括虚拟场景。2021年以来，包括XR、元宇宙、数字孪生、NFT（数字藏品）等在内的虚拟现实技术加速从理论走向实践，现实与虚拟从二元对立走向互为融合。虚拟技术重构现实场景的逻辑与人工智能高度应和，虚拟技术对时间和空间的重构则使它具备了更强的媒介属性。因此，主流媒体加速布局虚拟场景具备了实践的可行性，是推进媒体深度融合的题中应有之义。中央广播电视总台《2024年元宵晚会》首次与虚拟社区游戏APP“元梦之星”联动，晚会直播过程中，观众可以在这个“小小元宇宙”的直播场景中以虚拟身份观看晚会、参与猜灯谜活动，让观众感受到传统与现代、真实与虚拟有机融合的无限可能。

（四）用户管理：基于数据导向的泛平台化

媒体的泛平台化强调各类媒体都以打造平台为目标，平台除了具备强大的内容整合能力和提供全面的服务功能外，关键要素还在于背后庞大的用户数据以及与之相适应的从采集、维护到互动的高效用户管理能力，实现对用户需求的“人性化”跟踪。

1.数据采集与精确分析。数据是智能技术模仿人类的前提条件，是智能平台运行的基础要素。赫普认为数据化（datafication）是深度媒介化的五个重要特征之一，因为“这意味着量化数据对社会现象的表征在社会自我理解（self-understanding）和自我意识（self-conception）中发挥着越来越突出的作用”。主流媒体要建设真正的智能平台，就必须搭建自己的大数据库，其中既有来自用户的数据、媒体内部的运营数据，也有外部的舆情数据和接入的政务、商务大数据等。与数据采集同步进行的是数据分析，算法技术通过对大数据的分析和学习，可以给出更科学的用户画像，进行更有效的内容推荐；以此为基础，不断完成后台智能技术的自我更新，生成具有主流平台价值观的算法模型，进一步指导内容生产，完成数据-算法-内容-用户之间的良性循环与转化。

2.用户凝聚与精细维护。用户是平台的核心资源，用户的发展和维护是主流媒体推进平台智能化升级的重要工作。在第一个10年，大部分主流媒体在第三方平台的新媒体账号积累了少则百万、多则上亿的粉丝规模，不少媒体开办的APP也具备可观的下载量和用户数，如何把这些散落在不同平台的粉丝、用户统一在自主平台并进行精细维护，成为媒体深度融合的现实议题。例如部分媒体正在推进开发的基于云平台技术的用户管理系统，可以将不同平台的用户数据凝聚在一起形成用户池，从后台进行统一的智能化管理和挖掘；系统还可自动匹配不同用户的媒体使用行为数据，对用户进行快速分级分类，借助智能机器人针对不同内容喜好、不同使用习惯的用户制定有针对性的智能化推荐策略和一对一的精细化沟通策略。

3.需求分析与精准定制。需求分析是用户分析的主要内容，基于后台采集的用户行为大数据，智能算法技术可以快速描绘出不同用户的需求标签，再根据计算模型推算出每个用户可能感兴趣的内容，实现从“人找内容”到“内容找人”的人性化升级。智能计算工具还有可能推测出用户的性格和人格，挖掘用户潜在的内容需求，从发现需求到创造需求。例如浙江广电的视听平台“Z视介”使用AI聚类分析算法，通过DSSM潜在语义模型和FFM推荐系统模型的训练，智能生成与每个用户性格匹配的节目单，显著提升了用户体验的趣味性。与商业平台不同，主流媒体平台不仅要推荐用户感兴趣的内容，还要主动引导用户兴趣，引导的基础在于算法，因此，未来分发算法的演进应更多地融入传媒行业的专业准则和价值评估。

媒介化的时代已成定局，正如英国传播学者罗杰斯·利文斯通（Roger Silverstone）所言，“现代世界见证了技术逐步介入日常生活，尤其是媒介技术，这些技术在个人管理日常生活的方式中变得越来越重要，它们为日常经验的复杂性提供了符号资源和理解工具。”媒介的“介入”是为了帮助人们获得更美好的生活，无论是深度媒介化，还是媒介人性化，抑或是本文提出的媒介化的生态性革命，都意在强调媒介技术在推动人类发展和社会进步中的重要作用。在今年全国“两会”上，“新质生产力”成为热门词汇。习近平总书记指出：“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。”毫无疑问，智能技术是新质生产力的重要引擎，作为智能技术向善性应用的媒体深度融合也将迎来生产力的新跨越。遵循着智能传播与媒体深度融合的内在逻辑关系，主流媒体应积极拥抱以人工智能为核心的各种传播新技术，加速推进传统媒体平台的全面智能化升级，在新的高起点上实现传媒业的深度变革。