媒体融合和全媒体传播体系

赵子忠

一、媒体融合与全媒体传播的研究

推动全媒体时代媒体深度融合，事关广播电视高质量创新性发展，事关壮大主流舆论，事关国家长久治安。党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央作出推动媒体融合发展的重大决策部署，各级广播电视机构积极落实，媒体融合取得重要进展。

2014年8月，习近平总书记就推动媒体融合发展作出重要指示，中央深改组会议讨论通过关于推动媒体融合发展的指导意见，媒体融合发展上升为国家战略。构建全媒体传播格局，是2018年6月15日习近平总书记在致人民日报创刊70周年的贺信中提出的，并在2019年1月25日中共中央政治局第十二次集体学习的重要讲话中进一步明确的一个重要概念，主要还是偏重于媒体本身、媒体内部的深度融合，强调传统媒体要与新兴媒体“融为一体、合而为一”。全媒体传播体系的概念，在“1·25”重要讲话中首次提出，其最初内涵是“资源集约、结构合理、差异发展、协同高效”。因此，全媒体传播体系，是将各类媒体作为整个媒体融合发展战略部署的一部分，具有宏观性和方向性，是一个目标明确的顶层规划。十九届四中全会的《决定》和中央深改委通过的《意见》对其内涵做了进一步丰富，尤其是《意见》中，对不同媒体在全媒体传播体系中的定位与融合发展方向进行了深入阐释，对完善媒体融合发展布局，指导不同类型媒体的深度融合发展，有重要的实践指导意义。2020年9月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于加快推进媒体深度融合发展的意见》，标志着主流媒体探索深度融合实践的路径与方向得到了进一步明确。在这个《意见》里，我觉得有非常多的值得我们思考和学习的地方，其中有一句话，是媒体融合和全媒体传播体系建构的一个重要指导思想，就是如何使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量。

2023年，媒体融合已经步入第十年。我对这十年媒体融合的发展和全媒体传播体系的研究，都是以如何使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量为基本的出发点来思考。如何使互联网这个最大变量变成事业发展的最大增量，《意见》里提出了非常多的思考方向，包括主力军挺进主战场。主力军是谁？就是主流媒体。主战场在哪儿？就是现在的互联网阵地。我认为，客户端也是一个主战场。2015年，我们陪着各个省市县媒体建设客户端，遇到非常多的困难和压力，大家不知道这个客户端怎么做，顾虑重重，压力巨大。随着新兴媒体的发展，这个趋势是不可避免的。实际上主流媒体在2015年开始建客户端的时候，已经比2010年客户端兴起的时候晚了5年。

在过去的几年，媒体融合有三个非常重要的发展阶段——移动化、社交化、视频化。媒体首先做的是移动化，把很多业务往手机媒体上转型，广电媒体提出了大屏和小屏的互动、联动的发展方向。然后做的是社交化。很多媒体开始融合转型的新媒体行动，大多是借助社交媒体平台，比如微博、微信等。后来，随着抖音、快手的兴起，主流媒体做了大约有六七年的短视频的尝试，探索视频化的发展方向。所以在过去的十年，主流媒体一直在致力于移动化、社交化和视频化三个方向。

推动媒体融合的深度发展和全媒体传播体系的建构，我们在过去十年，看过各种研究报告，从央媒到省级媒体到市级媒体再到县级媒体，一方面是形成了很多的思路、理论和认识，对媒体融合和全媒体传播，从理念上、认识上到思维上，已经发生了很大的转变，应该讲有着长足的认识；另一方面，主流媒体在媒体融合和全媒体传播体系建构上，也进行了大量的实践，特别是技术体系做了很多的工作。

2021年起，我们开始全国75家客户端的研究，在央媒、省级媒体、市级媒体、县级融媒体中，我们挑了75个样本，每天早晨看它们发什么，观察它们的变化。

前些年的媒体融合，大量的项目投入都是在技术平台。目前看，这些客户端都有一个完整的技术体系，这些技术体系有第三方公司做的，有自己研发的，也有大厂做的。技术体系非常丰富，大大小小，大的有四五百个技术模块，小的也有七八十个技术模块，技术体系已经非常完善。

从内容来看，这些客户端存在着内容搬家现象，就是把传统媒体的内容直接搬到新媒体来，这种情况还是比较重的。从社交属性看，在社交Web2.0时代，我们需要建立社会网络关系，形成社交体系，但这75家客户端几乎没有社交属性。

我们还研究了大量的“媒体+政务”案例，从长江云开始，一路看过来，省级平台是做得最多的，多的有五百七十几个政务服务的模块，小的也有六七十个政务服务的模块。

而商业体系上，这75个客户端，每家都有一个商城，商城的情况参差不齐，也各有特色，但看到的广告不多。媒体一个非常重要的经营活动就是广告，广告不好的媒体就得反思自己媒体的水平。

二、媒体融合和全媒体传播体系的关键点

（一）“新闻+”的进展

CNNIC历年的数据显示，在有移动媒体之前，网络新闻在互联网的应用生态中，大约排第二、第三位。移动互联网发展以后，前三位依次是微信、短视频、支付宝，网络新闻和百度一起排第四，在整个互联网中的应用率超过70%。这个数据说明，新闻在互联网中就是一个应用，在社会生活中一直发挥着巨大的作用。主流媒体在互联网生态中，在新闻体系里，是有一个巨大的作用的。我们怎么把市场现有的存量优势发挥出来，“新闻+”是路径。

1.重大主题宣传

过去几年，主流媒体参与了改革开放40周年、建党百年、党的二十大等重大主题宣传，主流媒体的声音在互联网上得到极大的传播。新华社、人民日报、中央广电总台在重大主题宣传中发挥了巨大的作用，在媒体融合的矩阵中发挥着重要的影响。央视新闻不仅在自己的客户端，在各个社交平台上效果、影响力都很大。央视党的二十大相关报道覆盖全球233个国家和地区，68种语言破纪录全球传播，触达252亿人次。江苏广电总台荔枝新闻《跨越时空的对话|“00后”大学生党员对话老党员》邀请全国知名高校的10位00后大学生党员与10位近百岁老党员进行“走心”对话，创新党史宣传，在青年群体中取得了热烈的反响，总点击量1亿+。

2.全国热点新闻

敏锐地捕捉选题：对于社会上比较关心的一些重大事件进行报道，比如中国航天报道、俄乌冲突报道，这些热点是自媒体做不了的，这些新闻在社会上发挥着巨大的影响作用。再如疫情期间，一家媒体做的“百亿江湖”“北上广核酸大调查”等，非常打动人。我每年参加中国新闻奖评选工作，会看到很多让我感动的新闻记者、新闻报道和新闻故事，从中看到非常深厚的新闻精神。

社会正能量话题：江苏广电总台《非遗有新人》将镜头对准90后、95后新生代非遗传承人，以年轻人视角、互联网语态和沉浸式表达，讲好中国故事，创新对外传播，两季全网阅读量18亿+，在包括人民日报客户端、新华网、江苏卫视YouTube、紫金国际台等海内外平台推发，获得海内外网友广泛好评。

3.新闻+政务

“新闻+政务”核心的模式是有一个主链接、一个硬链接，把这个硬链接向其他方向转化。比如我们离不开微信，因为微信支付就是硬链接，离开它我们很不方便。所以这个建构的体系，还是要依靠主流媒体的硬链接能力，实现相关链接的转化。

驻扎各地，传回一线消息。2020年起，荔枝新闻开始布局，搭建北京、上海、西安等驻外工作部，拓展国家部委资源，参加全国重大活动报道。

联合政府打造问政栏目。江苏广电总台推出问政栏目《政风热线·我来帮你问厅长（市长）》，用户在荔枝新闻直播间，可实时向政府机关单位负责人提问，现场解答。

上线问政板块，建立沟通桥梁。“问政山东”网络问政平台已回应群众留言11.2万条，制作的短视频《李莎八问》获中国新闻奖一等奖。

（二）对全媒体传播体系的三个思考

全媒体传播体系，实际上是要解决我们在过去十年碰到的Web2.0的问题——社交化、移动化、视频化，主流媒体要思考三个问题。

1.流量从哪里来？

第一个是流量。习近平总书记强调，人在哪儿，宣传思想工作的重点就在哪儿。我们要建立用户的认知，读者、观众、用户在互联网上统称流量。流量从哪里来？我们的定位在哪儿？我们想影响哪些用户？这是全媒体传播体系构建非常重要的基石。现在的用户，发展的颗粒度、细分度，变化非常快。在Web2.0时代，用户的时间和空间的碎片化就非常明显了，在不同的空间、不同的时间对媒体内容的切割非常细。其实算法也好，计算机后台也好，大数据平台也好，都是帮媒体解决怎么把内容送达用户这样一个问题。全媒体传播要看全网传播数据，要有一个扎实的流量用户的基础，在这个上面判断我们媒体融合的实力，这是媒体进一步深度融合发展的要素。“北京时间”建立新媒体矩阵，旗下官方端外账号达70余个，全网粉丝总量超4750万。“我的长沙”稳定提升用户数量，APP用户倍增，从2019年底的150万、2020年底的303万、2021年底的580万发展到2022年底的1026万。

2.内容能否持续？

第二个是内容建设。在全媒体体系里，我们要构建什么样的平台？如何打造媒体融合下的内容体系？现在有一个非常有意思的现象，微博有热搜，抖音有热榜，每天的热点新闻多则能持续几天，少则两三个小时，原来的精品内容能持续一两个月的时代早就过去了。主流媒体每天、每个星期、每个月、每年有多少热点？用户关注的内容里有多少是我们的热点？电影排期一年差不多100个，电影院就饱和了；电视排期是365天，日活也算是不错了；但互联网的排期大约是2小时，同时的热点有几十个，这是主流媒体内容建构需要思考的问题。我们要在这个体系上打造新的IP体系。在媒体融合的几年，主流媒体做了不少新的业态的IP品类。比如，扩大账号体系、丰富端内内容的百视TV“蜂巢计划”，引入内外部创作者1000+账号，流量贡献从少于10%提升到了48%。

3.商业化能否实现？

第三个是商业化。我们现在碰到新的融合生态，跟原来的媒体广告的营销生态，有着非常大的改变。在新的营销生态下，融媒体如何和新的生态建构融合非常重要。江苏各个市，包括一些主要的县，在媒体融合的商业化方面做得比较好，特别是市县，虽然规模还不够大，但是主要的趋势都正确，跟当前Web2.0营销生态的吻合度比较高。更快地实现商业模型和营销生态的进一步融合，需要把握用户数据，探索平台商业化；创新内容形式，线上联动线下，提供优质产品。

三、人工智能对媒体的影响

关于媒体融合和全媒体传播体系，我们现在面对的一个形势是Web3.0，包括人工智能、元宇宙、区块链等。过去的媒体融合，主要是在Web2.0下追赶，现在又遇到Web3.0新的机遇和挑战。Web3.0的体系比较大，对于媒体融合有很多可选的方向。

（一）ChatGPT爆火带来的行业升级

伴随计算机技术与人工智能技术的研发突破，新一轮的发展热点也逐渐显现，ChatGPT的爆火带来的是整体大规模行业的齐头并进，从自然语言模型到深度机器学习，大模型技术推动着新一轮的AI技术的发展。通用AI能力的广泛应用也使得大模型技术日趋成熟，同时掌握尖端大模型技术的水平高低也成为国力竞争的衡量参考之一。

我对ChatGPT的媒体化倾向和属性一直很关注。GPT是个复杂的理工科概念，Chat是一个文本，就是聊天。聊天的应用在GPT大模型里占多少比例？我查了数据，97%，就是说技术97%是给聊天用的。那么，聊天算不算媒体？新的人机互动模式，新的人人互动模式，新的机器与机器的互动模式，这几个模式在后台都产生了巨大的影响。所以我们看到今年的ChatGPT把人工智能从行业推向了社会，形成社会热点。反过来，社会又给予人工智能行业高度的关注。

（二）AIGC嵌入流程

AIGC将嵌入策划与指挥、采集与汇聚、编辑与制作、审核与管理、分发与运营、评估与评价等内容生产全流程。

（三）自然语言大模型带动文字媒体回归

自然语言大模型发展对纯文字媒体产生了显著的影响，并有潜力扭转之前文字媒体相对视频媒体的传播劣势，促进文字媒体的回归。其关键影响主要体现在以下方面：内容自动生成、提高内容质量、个性化内容推荐、自动化报道、解决多语言问题、增强互动体验。与此同时，可信度和质量控制、多样化的内容需求、多模态媒体的吸引力也是其需要积极应对的挑战。纯文字类媒体仍需不断创新和改进，以适应用户需求并保持在不断发展的媒体行业中的地位。

（四）多模态大模型驱动全媒体创新发展

多模态大模型的快速发展为全媒体带来了许多机会，包括丰富内容呈现、精准个性化推荐、语义理解和推理、全媒体场景拓展、提升用户体验、跨平台扩展等。然而，全媒体也需要应对数据处理和存储的挑战，保护数据隐私和安全，提高模型解释性，同时投入足够的资源和人才来支持技术的研发和应用。

（五）AIGC工具行业应用垂直化发展提速

回顾历史，内容生产范式经历了由PGC、UGC到AIGC的巨大演变，通过不断提高生产效率、扩大生产规模，生产关系由少数人掌握制作工具和渠道，转变为更多的人获得低成本的工具、平台，内容消费者也从被动接收变成了主动参与和创造，实现了生产和消费的双重革命。而目前AIGC效率工具的快速渗透也加剧了行业应用垂直化发展的趋势。

（六）AI数字人或成智能媒体超级入口

媒体融合的核心，主力军挺进主战场的核心，就是要站到超级入口，大家在入口的争夺上从来都是竞争很激烈。AI数字人或成智能媒体超级入口。

一般将数字人分成L1-L5五个等级。在前三个阶段，数字人还处于“有颜无智”的状态，L4级别以上的数字人，实现了从“有颜无智”到“有颜有智”的跃升。这类数字人可以独立于人进行实时的智能化交互，生产效率也有了大幅的提升。只有此级别以上的数字人才能真正帮助产业解决经济发展中普遍会面临的“人效”问题，并基于生产效率跃升而实现规模化落地和推广。

数字人的核心是“人”，虚拟形象将带来真人般的感受和互动。一方面，随着人工智能等技术的发展和融合，数字人的拟人化程度越来越高；另一方面，人工智能技术在数字人形象生成、动作驱动和语言交互等环节的深入应用将提升数字人制作的自动化水平。

（七）智能人机交互提升用户智媒体体验

人机交互是人工智能最具挑战性、综合性的技术，涵盖了语义理解、知识表示、语言生成、逻辑与推理等各个方面。随着模型规模的不断扩大和性能的不断提升，大模型已经成为推动人机交互革命的重要力量。

大模型驱动的人机交互革命正在改变着我们的生活和工作方式，使得人类与计算机之间的交互更加自然、智能和高效。随着大模型技术的不断发展和应用，我们可以期待各种智能媒体之上更加智能化和普及化的人机交互体验，从而推动人类社会的数字化转型和进步。

（八）内容风控筑起智媒体内容安全高墙

随着大众内容消费和自我表达的需求不断升级，聚焦UGC建立的平台也在不断涌现，催生了“人人都是创作者”的时代。大众参与的UGC在极大丰富互联网内容的同时也给平台带来巨大的审核挑战，包括来自监管要求的色情、违禁、暴恐等内容和损害平台自身利益的广告导流、黑产等。

多种多样的用户内容尤其是非结构化数据的内容识别难度很高，这就需要AI智能审核的帮助。通过对海量数据深度学习，结合算法对特定场景建立相应的分析模型，进行文本、图片、视音频内容识别，结合产生内容账号以及全球风险库，从而精准识别不良内容风险，实现高效、准确、全面覆盖的内容审核过滤。

（九）智能视觉重塑视觉互联网基础设施

科技是媒介革命的起因。随着移动通信网络的升级换代，以及从服务器、云计算到超算中心的计算变革，5G宽带进一步提升，媒介终端进一步向loT、XR设备拓展。愈来愈多的终端将会具备“智能视力”，视频数据将会迎来下一轮爆发性增长，且呈现多模态、全景化发展，未来二十年，人类社会将加速步入“视觉互联网”时代。

智能视觉平台主要通过视觉场景及物体识别、OCR文字识别、自然语言处理等人工智能引擎，结合大数据和云技术，高效精准地对目标媒体资源进行视音频内容的记录、传播和运营，打造高度完善的智能中台、内容中台及数据中台。