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       第五届中国智能大屏行业发展峰会

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　　【PPT】智能大屏峰会|互动媒体委员会杨崑:AI&大数据对大屏媒体全环节和产业影响

　　2024年4月11日，由勾正科技、流媒体网联合举办的“第五届中国智能大屏行业发展峰会”在北京隆重举行。

　　此次峰会以“智赢今朝 见未曾见”为主题，邀请智能大屏行业的专家、学者，媒体领域先锋和广告行业领军人物，聚焦智能大屏发展趋势、跨屏营销的“助推剂”和AGI实践应用三大话题，共同探寻行业的高质量增长之道。

　　会上，中国信息通信研究院教授级高工、中国通信标准化协会互动媒体标准推进委员会主席杨崑做了题为《求解智媒新未来——AI &大数据对于媒体全环节和产业影响》的演讲。

　　以下为演讲全文：

　　很高兴有机会在这里和大家共同探讨大屏的未来发展，过去一年大屏领域出现很多新闻，在座所有单位都参与了其中。大屏的新时代来临了，而这个时代有两个主题我们必须关注——AI和大数据。

　　AI技术对视听媒体发展影响初现

　　AI技术对视听媒体发展的影响现在已经显现出来了，AIGC出现以后，视听媒体领域包括整机厂商，都非常关注新技术的进展，因为AIGC首先发力的领域就是内容，而内容最大的载体之一就是视听媒体。

　　目前人工智能技术飞速发展，并在许多细分领域诞生了大量应用，从初期的机器学习、数据挖掘等，现在逐步进入到包括文本分析、文本生成、图片生成，包括长达1分钟的视频生成等很多新形态的发展阶段。不仅面向2C市场，大量2B市场的垂类应用和模型也开始推出。

　　展望未来，现在其实才是新阶段刚刚开始，我们还有很长的路要走。我们应该怎么定位现在这个阶段，定位它在我们整个产业发展中的意义所在，其价值的含金量有多大呢？产业界也有争论，但不论我们怎么看，有一点无法否认，AI在目前阶段确实是整个产业技术发展的主线，也是推动经济和社会进步的一个最主要的因子，包括对于大屏的影响，AI也是无出其右的。

　　AIGC正在成为广电行业制播端发力的重点，已经产生实质性影响了。当然这条路怎样更安全、更可靠、更易推广，我们还需要做更多的工作，但是这条路已经不是一个概念或理想，而是一个现实，必须往这方面走了。

　　我举一个例子，比如央视推出的视听媒体内容大模型，这是典型的垂类大模型，正在尽可能把AIGC能力向更多环节进行推广和覆盖，而核心目的只有一个，就是全面提升产业内容供给能力、用户体验等。

　　其实，现在视听媒体领域对AIGC技术的应用已经到了一个相对比较高的层次，不仅广泛，而且深入。AIGC的影响在产业各个层面都已经开始显现，AIGC给了我们更多可能和选择。

　　2020年左右，我们就讨论过智慧媒体的概念，当时包括央媒和省级媒体已经对自动写稿、自动采编、媒资管理等进行过探索。但现在这个阶段和当时有一个根本性不同，当时的AI或者说智慧媒体，是自动化执行的媒体，而今天的不同之处，一个是理解，一个是生成，这是当时无法实现的。自动理解和生成，意味着原来制、采、编等环节，可以不用人工干预，或者只需要进行概念性、宏观性的指导，完全由它们自动完成的可能性增加了。

　　这带来的影响，首先是很多岗位都不需要了，很多岗位会进行调整或压缩。其次，我们当下的技术平台、技术系统恐怕也要改变了。其次是在模式上，比如在播出环节，就可能会对现在以直播、点播为主的业务组织方式产生很大的影响。这里面不仅要考虑技术，还要考虑商业推广的成本和可行性问题。以前是平台决定、用户选择，以后可能会是用户决定、平台生成，整个业务逻辑已经改变了。所以，我们是不是还要停留在直播、点播的业务功能上？这要画一个大大的问号。再比如现在包括产业在推“视联网”，为什么？因为之前承载网和业务网是分离的，互联网平台可能不用管承载网，只要你把带宽给我，我自己保证媒介传播效果和用户体验。但现在这个模式可能就走不下去了，因为根本满足不了以VR、AR为代表的新一代视频，包括AIGC即时生成的视频。视联网就是解决这个问题，不这样做，未来的很多业务根本带不动。

　　总之，AI时代带来的是体系性的改变，而不是简单的功能叠加，“AI+”应用将推动大屏视听媒体的全方位进步，这也将会带来新的洗牌和新的机遇。而大屏媒体在探索新机遇的过程中，也要注重各方面的平衡，尤其是需求、法规、基本红线之间的平衡。

　　AI时代的算法与数据

　　AI目前对我们最大的影响之一是大模型，大模型的重要一环就是算法，算法让媒体行业得到了巨大的助力，TikTok之所以在海外大杀四方，就跟算法能力有很大的关系。

　　但是算法问题也面临很多挑战，算法是技术的，是有商业价值的，也是带有意识形态的。我们不得不承认，算法是多属性的东西。所以，对算法的干预和监管就将会成为常态，在全世界范围都会成为常态。

　　另外是数据，随着大数据时代的到来，平台对大数据资源的整合积累空前重视。无论是视频分发平台还是更广泛意义上的新媒体平台，都从过去以集聚内部内容数据建库之用，到现在开始多维度、全方位、专业化、行业化地采集生产集聚数据资源。

　　例如爱优腾的数据中台、人民日报的人民数据，新华社的新华数据、知网的期刊数据、财新的商业数据等。“内容运营数据”包含着新价值的生成、新融合的提升，以及对新趋势的预判和响应。

　　以抖音、快手、三大视频网站为代表的视频分发平台最早践行了以数据实现对内容的管理和价值挖掘，以满足前端精准用户匹配、高效推送和运营提效的需要。视频分发中的数据运营的颗粒度精细化程度大大提升，智能化的匹配和过程中管理的效率已经可以满足大部分企业的产品营销信息推送的需要，但对内容本身的匹配精细程度还需进一步提升。

　　总之，没有数据支撑作为平台新旧动能转换的动力，新的运营模式就无法建立；没有数据化运营能力作为新的基础设施，平台转型就会头重脚轻，智力受限。实现数据化运营能力的提升已经具备广泛共识。

　　目前，大屏行业数据资产评估中也存在问题，比如内容领域数据资产理论不确定，关于内容数据资产目前没有完全纳入法律调整层面，缺乏法律法规权威的解释；另一方面，内容数据资产的概念、定义及价值内涵在学术界里没有达成共识。再比如内容数据作为一项资产与其他关联方的衔接还不清晰。

　　在内容数据资产评估的发展方向上，包括相关部门会加快内容数据资产机制建设，行业也会加强数据资产评估理论研究，部分机构会构建内容数据资产评估数据库等。

　　大屏媒体运行思路的探讨

　　在这方面，有几点建议。

　　一是建立有持续运行能力的视听+泛在服务能力。

　　目前产业的蛮荒增长阶段已过，“基本保障、公共服务和商业创新”的结合和清晰定位，是视听业务和泛在服务结合的产业体系能长期持续运行下去的首要保障。技术为需求服务、技术为定位服务、技术为利润服务是不可分割的三位一体。合理的利益分配组合、低成本的运营模式是必须遵守的原则。

　　二是推动视听媒体高层次再融合的实现。

　　比如算法方面，完善和统一现有的视听新媒体平台算法，靠拢大模型时代的新算法；算力方面，依托基础电信运营商的算力网络，是从成本和可控性上唯一可实现的算力解决方案；数据方面，明确视听媒体可用的数据资源、数据资产和数据运营三个概念；内容方面，拓宽三种内容来源，靠拢未来主要的AI+内容供给方，形成合理的合作机制。

　　三是大屏泛资产运营需要新的组织架构。

　　这方面具体包括通过打造离线、近实时和实时数据链路，构建立体化的数据体系，满足业务对时效性和准确性的不同需求；面对不同层级的用户，提供相应的数据产品，支持用户进行自助分析，最大限度发挥数据价值；数据与人工智能深度结合，在为用户提供智能化的同时，数据中台自身也需要智能化；通过对数据体系各个环节进行标准化，保证数据质量，有助于提高数据流转和使用的效率；对数据治理的标准（包括目标和方式等）进行具体的落地，确保治理工作的正常运转等。

　　四是大屏泛资产运营需要新的思维模式。

　　新的竞争环境下，大屏资产的多维运营不能仅限于平台现有的资产，更要依托平台既有优势延展到外部多类型的资源。目前还有很多大屏的数据仍然停留在数据工具时代，或是在现有数据工具基础上扩展更丰富的标签化内容资料，当作资料库和索引库来使用。

　　要盘活大视频泛资产需要新思维模式，要以“资产增值”为考量，以市场需求为导向，围绕视频周边市场需求打造新的运营能力。

　　五是大屏运营需要资产层面的一致性和开放性。

　　大量使用数字技术进行内容产品的设计、开发、推广和销售带来的碎片化资产，包括了生产、流通和消费环节以表单、图形、语音、数据库、代码等各种数字形态存在的特殊资产。可以分为文化创作、生产、传播、消费过程中直接形成的以二进制形式存在的数字资产，原有其他类型资产的数字化转化的资产。

　　利用大数据和人工智能的方法对资产进行提取、解读、重构、可视化分析、知识图谱建构等处理，可以形成对文字、图像、音乐、舞蹈等多种形式文化符号的二次数字资产开发，使之能够方便地使用于更广泛的文化创作、生产、传播、消费过程中。

　　这些资产可以进行价值计量，在一定的规模基础上，通过资产管理，不仅能够满足自身生产需要，还能够进行对整个生态服务实现透明和统一。

责任编辑：房家辉