AI化+视频化，传统媒体短视频转型路径探索

文_刘学东 王嘉琦 肖勇

短视频凭借特有的媒介技术，在承载信息传播与服务、文化传播与娱乐等功能方面，逐渐凸显优势，成为用户获取新闻资讯的重要渠道。传统新闻媒体纷纷以短视频为转型突破口，打通内部资源，借助平台流量入口，发挥短视频的内容活力，推动媒体融合转型[1]。

短视频打破了传统内容的生产模式和传播方式，改变了传统新闻工作者的工作习惯。那么，如何降低新闻工作者，特别是文字采编人员制作短视频的门槛，如何大幅提高短视频的生产效率，如何撰写出适合短视频情绪和风格的文案脚本，成为媒体转型的迫切需求。

传统媒体短视频发展现状

2017 年被称为“短视频元年”，此后，短视频行业进入高速发展期。截至2022 年12 月，我国短视频用户规模已经达到10.12 亿，占网民整体的94.8%。[2]短视频连续5 年居网民“唯一消闲媒介”首位，选择看短视频作为“唯一”休闲娱乐方式的网民占比达42.6%。[3]可见，短视频是传统新闻媒体融媒体转型、构建全媒体矩阵的必选路径。

有数据显示，短视频平台成为网民获取新闻资讯的首要渠道，占比高达45.9%。截至2022年底，国内传统媒体开设并运维740个活跃视频号，在抖音共产生2915 条点赞超百万作品，在快手共产生3671 条播放量超千万作品。[4]

资讯作为信息社会中人们的刚需，具有不可替代性。生产资质的稀缺为新闻媒体筑起了坚实的内容壁垒。在短视频作为新闻资讯重要表达方式的今天，其最终价值依然要靠新闻价值来实现。传统媒体的短视频产品承载的是新闻资讯，将内容与用户连接在一起的是公信力。[5]

传统媒体短视频转型面临的痛点

然而，传统媒体，特别是纸媒，在“短视频化”转型过程中始终面临着巨大的难点和挑战，主要体现在以下几个方面：

首先，文字记者、编辑面临的转型门槛高。短视频新闻的生产工序多，涉及策划、编导、摄像、主持、剪辑、后期、设计、运营等诸多岗位，都需要相应的专业技能。新闻素养高、文字功底强的传统记者和编辑，在短视频时代面临着巨大的职业危机和身份认同危机。一方面，文字采编人才擅长“单打独斗”深入现场，独具慧眼挖掘新闻，甘坐冷板凳打磨文字。短视频生产方式弱化了他们的价值，导致优秀文字采编人才的能力难以彻底发挥。另一方面，拍摄技巧、剪辑软件的操作，视频文案的撰写、配乐、镜头前的表达能力，编剧和创意思维等变得更加重要，文字记者、编辑若要完全转型，学习难度和成本较大。

其次，传统媒体的短视频生产效率有待提高。传统媒体的多部门、大团队工作模式导致“小而轻”的短视频生产工作变得“大而重”。“新闻记者不懂视频，视频编辑不懂新闻”的问题突出。文字记者不了解短视频表达方式、不具备短视频制作技能和文案撰写能力；而视频编辑新闻素养较为欠缺，极大增加了短视频生产过程中的沟通成本，也增加了媒体的人力成本，拉长了短视频的创作时间，妨碍了“抢新闻”，违背了短视频“短平快”的传播规律。

最后，优质短视频的创作困难。在短视频领域，“流量为王”的特点十分突出：“通俗易懂”取代了“专业深刻”，“受众喜欢”取代了“编辑认可”，“情感驱动”取代了“理性判断”。处于转型中的传统媒体仍然没能完全改变“我说你听”的传播模式，而是简单复制原有报道风格。同时，短视频文案多是对来自文字稿件或已发布视频的简单处理。此外，传统媒体往往同时面临流量与媒体固有价值体系的双重考验，故没能处理好两者之间的关系，易造成“对空传播”。传统媒体讲故事能力欠缺，难以迅速抓住受众注意力，所生产的短视频往往题材单调、缺乏策划，而且常常忽视“6秒黄金时间”或“15 秒法则”等规律，不利于争夺大众的注意力。[6]

转型路径：AI短视频自动生成工具

提高短视频的生产效率，降低记者、编辑的转型难度和成本，是传统媒体及从业人员的迫切需求。人工智能技术的飞速发展为满足这一需求带来了诸多解决方案。近年来，多家中央级媒体和主流媒体在智能生产平台研发和应用方面已显现出诸多成果。

比如2018 年，新华社发布“媒体大脑·MAGIC 短视频智能生产平台”，该平台能够对进入的媒资进行智能分析，自动识别具有较高新闻价值的事件，如火灾、地震等突发事件，帮助记者、编辑在报道中争分夺秒。在体育直播、金融等特定领域，平台从数据采集到视频发布，实现数据可视化、数据视频化、视频自动化。[7]在俄罗斯世界杯期间，MAGIC 对所有进球都实时生产进球视频，平均用时50.7 秒，最快一条《俄罗斯2∶0 领先埃及》的生产仅耗时6 秒。这些短视频在新华社客户端、优酷、UC、今日头条等平台同步推送。如果按照传统的编辑部模式生产制作高时效、海量的世界杯短视频，需要调动大量的人力物力。MAGIC 提供了一条“数据+AI+计算资源”的解决路径。[8]

再如北京2022年冬奥会期间，央视频用AI技术，高效生产与发布冬奥冰雪项目的短视频内容。央视频AI 智能内容生产剪辑系统可在短时间内将海量的比赛内容，自动浓缩成几分钟的集锦，并定向发布。[9]

每日经济新闻从2019年开始，就以AI化+视频化作为转型的核心战略进行研究，在2022 年7 月推出“雨燕智宣——AI 短视频自动生成平台”。该平台以“极简式”操作为特征，瞄准内容生产传播核心环节，打通从热点捕捉到文字生成，从媒资选取到视频制作的生产全环节，连接各大主流短视频平台的分发渠道，达到人人都能轻松具备极速海量生产的制作能力，帮助媒体完成全量稿件视频化、全量视频矩阵化，实现采编和传播流程的重塑。

凭借“雨燕智宣”平台，每日经济新闻建立起包括城市、金融、地产、汽车、券商等在内的16个垂类视频号，日产视频达200条，每经视频号和抖音号的日均播放量环比增长了143%和17%，日净增粉丝数环比增长超过70%，传播力和影响力得到大幅提升。

上述案例代表了短视频AI 智能化生产的第一阶段成果，即将媒资库、剪辑、后期、分发等工作集合于同一智能平台，大幅降低短视频的制作难度和生产时间，也使得此前不懂得视频制作的传统媒体采编人员得以迅速学习、快速掌握、快速转型。

生成式大模型下的AI短视频前景

2022 年底至今，以ChatGPT 为代表的生成式大语言模型陆续发布，进一步为AI短视频生产及全流程智能化带来了更宏大的提升前景。

生成式大模型赋能短视频生产目前主要体现在三方面的功能：一是内容孪生，帮助快速建立现实世界到数字世界的映射；二是内容编辑，实现现实世界与数字世界的双向交互，AI学习现实世界的信息图谱又反作用于数字世界的信息生产；三是内容创作，将算法驯化为内容创作的工具，使其具备自我演化的能力。

由此，生成式大模型重塑了短视频生产的新生态。在以往短视频生产过程中，人的智慧决定了短视频的内容质量与生产效率。随着生成式AI 技术参与到短视频生态中，开放性与共建性的内容资源注入群体智慧。每一次内容的生产都是群体智慧的体现。尽管技术与人是两个不同的生产价值要素，但在本质上都是“群体智慧”的不同表现。[10]

在经过重复性、专业化训练之后，生成式AI 大模型能够帮助传统记者和编辑同时实现垂直细分领域的深耕和多个领域的扩展。在深度方面，生成式AI大模型未来真正规模化的落地应用，关键是对应用行业有深度的理解，并找到真正理解行业场景和关键痛点的人员来操作。“多模态大模型+垂类模型”模式，可以有效解决长尾场景的各种需求，尤其是边际成本和碎片化问题。[11]在广度方面，记者和编辑可以借助生成式AI大模型，快速撰写或改写不同领域、不同风格、不同类型的文章和视频脚本。在生成式AI 大模型的赋能下，短视频才能实现从文案脚本的撰写到媒资库的建设和丰富再到视频生成和分发的全流程AI 智能化。比如，在“雨燕智宣”的具体应用中，接入生成式AI大模型后，使用者可迅速将长文本提炼成数百字的视频文案，还可根据视频的不同应用场景、平台，生成符合平台调性的不同风格文案。不仅如此，大模型融合AI 绘画技术，能将海量AI 媒资补充到媒资库中，显著提升媒资库的深度和广度。[12]

生成式AI 大模型突破了不同人群在资源使用与整合方面的能力差异，使人在资源调动能力和表达能力方面有了更大的提升。[10]这将极大地满足新闻媒体和新闻工作者转型需求，也将极大地提高转型成功的可能性。

结语

短视频已经成为新闻资讯不可忽视、甚至是最重要的传播方式。传统媒体需要提高短视频生产效率，降低短视频生产成本，传统文字记者、编辑则需要快速完成职业转型。一言以蔽之，要降低短视频采编的门槛，以“雨燕智宣”等为代表的AI短视频产品则为媒体转型、短视频生产提供了一个“极简化”工具。而生成式AI大模型的到来，则进一步为短视频及其全流程AI智能化生产带来更大的提升空间。