主流媒体：AI赋能系统性变革的实践路径在哪？

媒体融合眼下已进入以数智技术为核心驱动力的智能媒体新阶段。生成式人工智能不断迭代，国产大模型规模化落地，主流媒体的生产逻辑、传播生态与服务模式随之被重构，整个行业从“技术赋能”的单点突破迈向“系统性变革”。作为舆论引导主阵地，主流媒体在拥抱人工智能的过程中，既跑出了人机协同采编、多模态内容生产、数字人服务延伸等可复制、可推广的样本，也碰到了AI幻觉治理、版权保护、体制机制适配等现实难题。

数智技术深度渗透之后，技术要素在主流媒体发展中的角色变了——从辅助工具升级为核心基础设施。它的赋能不再停留在单一生产环节的效率提升，而是对内容、传播、服务、治理全链条进行系统性改造，推动主流媒体在生产关系、组织架构与价值体系上全方位变革。这正是人工智能驱动主流媒体系统性变革的核心逻辑。

（一）生产逻辑重构：从人工主导到人机协同的新型生产关系

生成式人工智能有深度语义理解、多模态生成与自主逻辑推理的能力，传统新闻生产“策、采、编、审、发”的线性流程被它打破，取而代之的是“人工定调+AI赋能+专业把关”的人机协同生产新模式。DeepSeek-V3.1这类国产大模型通过轻量化部署、API（应用程序编程接口）调用等方式，与主流媒体采编体系深度融合，在选题策划、采访准备、素材处理、文稿生成等环节提供全流程智能支撑。一线采编人员因此能独立完成多维度、高质量的内容生产，专业门槛与人力成本大幅降低，新闻生产也从“经验驱动”转向“数据驱动”。这种新型生产关系并不是AI替代人工，而是靠技术赋能释放人的核心价值，让采编人员把更多精力放在选题研判、价值挖掘与舆论引导上，形成“AI负责效率、人工负责价值”的精准分工。

（二）传播生态升级：从单向传播到精准触达的智联传播体系

人工智能与大数据、算法推荐技术融合应用，主流媒体从“一对多”的单向内容发布转向“千人千面”的精准化、场景化传播。依托对用户行为数据的深度分析，主流媒体搭起精细化用户画像体系，实现内容的智能适配与多平台分发——在主流媒体端推送深度权威内容，在新媒体平台打造轻量化、可视化衍生内容，在社交平台发起互动话题完成二次传播，形成全域覆盖、分层触达的智联传播生态。同时，多模态

（三）服务边界延伸：从内容生产者到综合服务者的价值转型

系统性变革之下，主流媒体的核心价值已不止于内容生产与舆论传播。借助人工智能技术，其服务边界持续延伸，从单纯的“内容生产者”转型为集信息传播、政务服务、民生服务于一体的“综合服务平台”。AI数字人、智能问答系统、垂类大模型等技术应用，让主流媒体突破时空限制，为用户提供7×24小时的政策解读、办事指南、风险预警、专业咨询等场景化服务，实现从“流量吸引”到“用户留存”的转变。这一价值转型让主流媒体更深地融入社会治理与百姓生活，成为国家治理体系的重要组成部分，也为行业破解经营困境、实现可持续发展提供了新路径。

中央和地方的主流媒体近些年都在抢人工智能带来的机会，各自结合定位和区域特点，在内容生产、传播创新、服务延伸等方向做了不少探索，路子各有不同，也给行业的系统性变革留下了可参考的样本。

（一）内容生产创新：多模态AIGC打造主流叙事新形态

新媒体环境下，用户的审美和接收习惯都在变。主流媒体借助多模态AIGC技术，冲破了传统内容生产在形式上的限制，做出更有感染力、更容易传播的主流叙事新形态，让主流价值的表达更鲜活、更贴近受众。新华社组建了“新华智绘”专业工作室，主攻多模态AIGC内容生产，每周产出150~200条AIGC视频报道，全网累计浏览量突破5亿次。2025年，该工作室推出《手绘×AI：定格2025的关键瞬间》，用“手绘+AI动效”的融合形式把年度重大新闻事件做成动态呈现，科技与人文结合得较好。央视新闻则用AI绘画技术做出《2025，用AI画出“爱”》特色视频作品，把新闻里的感人瞬间变成艺术画作，让新闻在影像之外多了一层情感浓度，在抖音平台播放量超2.8亿次，用户情感共鸣强烈。地方媒体方面，传播大脑科技（浙江）股份有限公司（以下简称“传播大脑”）研发的传播大模型，是全国首个由媒体技术公司研发并成功通过备案的媒体专属大模型，开发了视频一键生成、智能海报制作、老照片活化等近70项AIGC功能，视频生产周期从数小时压缩到数分钟，内容生产由此实现规模化、高效化。

（二）采编体系升级：人机协同实现全流程效率与质量双提升

中央主流媒体走在前面，探索人机协同采编模式，把人工智能技术深度嵌入日常采编工作，新闻生产全流程的效率和质量一起提升。中国发展高层论坛2025年年会举办期间，央视记者在高端访谈筹备中用上了DeepSeek大模型，靠模型生成的针对性采访问题链，采访准备效率提升超60%，报道的独家性和专业性也更强了。日常新闻生产里，人民日报、新华社等中央媒体搭建的智能采编系统，能对文字、音频、视频等多种素材自动整理并提取核心信息，再按媒体风格生成新闻初稿，采编人员只需润色稿件、核查事实就能发布，对热点事件的响应速度大幅提高。这种人机协同模式已在中央媒体规模化应用，还通过技术下沉，让省级、地市级主流媒体乃至县级融媒体中心一起分享技术红利，不同层级媒体之间的数字化差距有效缩小。

（三）服务模式革新：数字人技术打造智能化服务新载体

AI数字人技术日趋成熟，正被主流媒体用来延伸服务边界、提升服务能力。各级主流媒体与政务机构联手，推出了一批既带传播属性又有服务功能的数字人产品，把政务宣传和民生服务捏到了一起。2025年3月14日，广西钦州市公安局上线全区首位AI数字警察“宣宣”，警事动态播报、反诈宣传、“指尖警务”三大功能一并落地，其播报的“马拉松出行攻略”等场景化短视频单日点击量突破10万次。中央媒体这边，人民日报、央视新闻推出的AI数字主播不只完成日常新闻播报，还深度参与全运会、跨年盛典等大型活动的全天候报道，并接入智能问答系统，向用户提供赛事咨询、节目导航等服务。播报之外，服务能力也跟上了。

（四）技术自主研发：垂类大模型构建差异化竞争优势

头部主流媒体开始基于国产大模型做二次研发，打造适配自身业务的媒体垂类大模型，让技术与业务对得上，形成行业里的差异化优势。潮新闻研发的媒体垂类“传播大模型”是全国首个通过中央网信办备案的同类模型，它把媒体内容生产与传播的特点吃进模型里，搭起智能采编系统和AI创作平台，能按不同传播平台的特点对内容做智能改写和多形态生成，记者由此实现“一次创作、多端分发”。综合类媒体之外，公安、财经、科技等领域的专业媒体也在布局垂类大模型，结合行业特点做专属模型，用于专业内容智能生成、行业数据深度分析和专业服务精准推送，推动专业媒体向“内容+数据+服务”的智慧型媒体转型。

人工智能给主流媒体系统性变革添了强劲动力，可技术本身的局限、行业治理体系的不完善，加上媒体内部体制机制适配不足，也带出一串新问题，成了行业整体性重构路上的绊脚石。

（一）技术层面：AI幻觉问题冲击内容真实性底线

训练数据有局限，推理逻辑也不够完善，哪怕是最新升级的国产大模型，碰到专业领域信息、小众知识点和细节性内容，照样可能吐出错误内容。公安宣传、财经报道、科技报道这类对真实性要求高的专业场景，AI幻觉的危害格外突出。笔者所在的《人民公安报·交通安全周刊》的作者、山西省大同市公安局民警在制作交通安全宣传视频时就发现，AI生成的画面里交通信号灯排列有误。这种细节错误不及时纠正，宣传内容的专业性与权威性会打折扣，还可能误导公众认知，甚至带来安全风险。内容真实性是新闻工作的底线，主流媒体必须建立严格的内容核查机制守住它。

（二）治理层面：版权保护与内容规范体系亟待完善

生成式人工智能跑得快，AI大模型训练的版权、AI生成内容的版权归属等问题也跟着冒头，成了行业健康发展的制约因素。2025年以来，未经授权拿创意作品训练大模型、AI深度合成引发的版权纠纷频频出现，文学、美术、音乐等领域的创作者多次发声，呼吁加强人工智能领域的版权保护。人工智能生成内容的传播，还给虚假信息治理添了新麻烦。

（三）机制层面：传统体制机制与智能媒体发展不匹配

主流媒体的系统性变革不只是技术升级，组织架构、考核评价、人才培养这些体制机制也得同步革新。眼下部分主流媒体还在用传统的媒体运营管理模式，组织架构条块分割、考核评价重流量轻效果、人才队伍结构单一，与人工智能时代的需求对不上。组织架构上，采编、技术、运营部门各管一摊，数据与资源难以共享，人工智能技术的全链条应用被卡住；考核评价上，部分媒体仍以发稿量、阅读量等传统指标为主，适配人机协同生产与场景化服务的评价体系还没建起来；人才培养上，既懂媒体专业又懂人工智能技术的复合型人才短缺，这是制约主流媒体人工智能技术深度应用的重要因素。

推进人工智能赋能下主流媒体的系统性变革，得把问题导向和目标导向拧在一起，从技术应用、行业治理、机制革新、人才培养四个维度下手，构建“技术赋能、治理规范、机制保障、人才支撑”的全方位发展体系，推动主流媒体整体性重构、高质量发展。

（一）深化技术应用：推动国产大模型与媒体业务深度融合

技术自主可控这条原则要坚持，以国产大模型为核心，推动人工智能技术与主流媒体采编、传播、服务全链条深度融合，让技术应用更精准、更贴场景。一方面，鼓励主流媒体按自身定位与业务特点，依托国产大模型做二次研发，打造媒体垂类大模型与专属智能采编系统，实现人工智能技术与媒体业务的精准适配，提升技术应用的实效性；另一方面，推动人工智能技术下沉，加强主流媒体与科技企业的产学研合作，一起摸索人工智能在媒体领域的新应用、新场景，让技术与业务双向赋能、协同发展。

（二）完善治理体系：构建可控可管的人工智能应用生态

人工智能在主流媒体领域的应用要管起来，靠的是国家政策法规和国家标准，思路是“政策引导+技术保障+行业自律”三方面一起发力。首先，《人工智能生成合成内容标识办法》得落实到位，AI生成内容要做“显式标识+隐式标识”双重管理，公众的知情权和辨别权才有保障；其次，核查机制要建起来，形成“AI生成—人工初审—专业复审—终审发布”四级审核体系，人工核查和智能校验一起用，AI幻觉、虚假信息传播才防得住；版权保护同样要加强，大模型训练数据的合法供给渠道、版权作品开放授权平台都要推着建，AI生成内容的版权归属要明确，版权侵权行为的监管和惩处也得跟上，创作者的合法权益不能落空；行业自律也要强化，可以由中国记协牵头，拿出媒体行业人工智能技术应用规范和自律公约，让主流媒体自觉担起社会责任，把AI技术用得规范。

（三）推进机制革新：建立适配智能媒体发展的体制机制

靠体制机制改革打破老一套运营管理方式的束缚，把适应人工智能时代的组织架构、考核评价和运营管理体系建起来，主流媒体的系统性变革才有制度托底。组织架构上，推动采编、技术、运营部门融合重组，组建跨部门、跨领域的融媒体工作室和人工智能应用中心，让数据、资源、人才共享，把人工智能技术用到全链条；考核评价上，搭建“导向正确、兼顾效率、注重效果”的多元评价体系，内容质量、舆论引导效果、用户服务能力等都进考核指标，再配上相应的激励机制，把采编人员用人工智能技术的积极性和创造性调动起来；运营管理上，推动主流媒体从“内容生产导向”转向“用户需求导向”，靠大数据分析摸准用户需求，让内容生产和服务供给更精准、更有场景感。

（四）强化人才培养：打造复合型传媒人才队伍

主流媒体系统性变革，人才是核心驱动力。人工智能时代提出了新要求，复合型传媒人才队伍得抓紧建，行业发展的用人支撑才扎实。内部培养这块，面向现有采编人员开人工智能技术专项培训，让他们会用人工智能工具，也能识别和纠正AI生成内容的错误，从中带出一批既有媒体专业素养又能上手技术的融媒型人才；外部引进这块，打破传统用人体制的壁垒，向社会招人工智能、大数据、算法推荐等领域的专业技术人才，把队伍结构调优；同时推动主流媒体与高校、科研机构合作，建人才培养基地，开展订单式培养，造就一批既懂媒体业务又懂技术研发的复合型人才，为系统性变革储备人手。

主流媒体是舆论引导主阵地，拥抱人工智能技术时，新闻真实性底线和媒体社会责任必须始终守住，坚持“内容为王、技术赋能、价值引领”的发展理念，让人工智能技术成为提升内容质量、增强传播效果、拓展服务能力的重要工具，而不是替代人工的“万能钥匙”。往后看，国产大模型还会持续迭代，行业治理体系也会不断完善，人工智能技术在主流媒体领域的应用会更广、更规范，推动主流媒体完成从“融合发展”到“系统性变革”的历史性跨越，让主流声音更响亮、主流价值更深入人心，为中国式现代化提供牢固的意识形态保障、坚实的舆论支撑和持续的文化动能。■

（作者单位：公安部新闻传媒中心）

来源 | 新闻世界【《新闻世界》2026年第4期刊发此文，原题《人工智能赋能下主流媒体系统性变革的行业实践与路径探索》】

值班编辑 | 胡炜