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一 前言
（一）科技改變內容產業
1、信息傳播技術改變內容生產、分發與消費全鏈條。人類歷史上經歷過四次傳播革命：第一次是文字的發明，它讓信息突破時空阻隔，可以“通之於萬裡，推之於百年”，標志著人類真正進入文明時代﹔第二次是印刷術的發明，它讓信息生產和傳播實現批量化，普及文化和教育，擴散知識和思想，人類進入大眾傳播時代﹔第三次是電信技術的發明，它催生了電報、電話、廣播、電視，開辟了高效便捷的空中通道，人類擁有了“千裡眼”“順風耳”﹔第四次就是我們正身處其中的互聯網革命，將前三次的成果融為一體，讓我們走進了全媒體時代。每次信息傳播技術革命都讓生產、傳播、獲取信息的門檻越來越低，技術普及速度越來越快，參與文明進程的人群越來越廣，都引發媒體行業和輿論生態的相應變化。文字的發明，滿足了人類記錄信息的需求，為人類准確表達和文化傳承創造了可能﹔印刷術的誕生，為超越空間和時間的廣泛交流、管理和統治提供了條件﹔電訊技術的普及，電報、電話、廣播、電視，從單一形態內容的電子直傳逐步發展到多媒體內容的遠距離實時傳輸。以互聯網為代表的現代信息傳播技術，逐步打破了媒體按照媒介技術載體劃分的格局，也模糊了大眾傳播時代明確的傳者與受眾區隔，不僅滿足多媒體內容遠距離實時傳輸，也模糊了傳者與受眾間的區隔，引發了內容生產、分發與消費全鏈條的變革。
2、信息傳播技術讓傳播方式、媒體格局、輿論生態發生深刻變化。首先，新一輪信息傳播技術革命極大豐富和改變了傳播樣態。雲計算、大數據、物聯網、區塊鏈、人工智能等改變了傳統的信息生產方式，虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、混合現實（MR）、可穿戴設備等豐富著媒體表現手段，微博、微信、客戶端、短視頻等網絡媒體不斷迭代更新，移動應用、社交媒體、問答社區、網絡直播等新應用新業態不斷涌現，跨時空、大容量、開放性、交互性、移動化等傳播特點，不斷塑造新的受眾需求。隨著5G技術的成熟與大規模應用，還將產生許多意想不到的信息生產方式、媒體表現手段、媒介傳播形態和新的受眾媒體體驗等。其次，現代信息傳播技術通過與內容產業的深度融合改變了媒體格局。以往具有輿論屬性和社會動員能力的傳播主體隻有傳統媒體，但在全媒體條件下，不僅傳統媒體，政府機構、企業、個人都具有了廣泛發布信息的能力,各類主體的傳播參與度也不斷提高。傳統媒體通過採用新媒體語態、借助自建網絡渠道、借力第三方平台不斷制造爆款產品，受到數以億計的關注﹔政府、企業獲取了更為直接和便捷的信息發布渠道，可以不通過媒體直接對外發布信息﹔個體用戶通過社會化媒體追蹤熱點、參與討論，形成強大的傳播能力。傳統媒體獨佔傳媒市場的時代一去不復返，新舊媒體聯動、專業媒體與非專業媒體共生、媒體內容和用戶與機器生成內容兼有，使得傳媒市場走向多元力量共享共生的生態格局。媒體的外部關系因此被重置，“跨界”“出圈”正成為一種普遍現象，而在“萬物互聯”的時代，“跨界”“出圈”將是常態。技術的發展令新聞媒體從圍牆裡的內卷式發展逐漸變為突破圍牆的外延式發展，與更多市場主體展開聯系，進入更多新的領域拓展。最后，信息傳播技術演進引發輿論生態諸多變化。大眾傳播時代，想把同一條內容信息傳給數以千計的人群，成本很高，不用說個人，就是小型機構都不敢奢望，隻有媒體才有大型的印刷和錄制播放設備，以及龐大的郵發體系和傳輸頻道。而在移動互聯網時代，隻要會敲字，就能在微博上留下140個字，直抒胸臆，有可能讓世界任何一個角落裡的人們看到。抖音等短視頻應用，更是連文字輸入都免去了，隻要手頭有一部能錄像的移動智能終端，鏡頭前略加展示，連聲音帶圖像便都可上傳至網絡空間。短視頻已經是比文字門檻更低、成本更低的信息生產與傳播方式。隨著傳播門檻的降低，參與傳播的人群越來越多樣，甚至也不再局限於人類，人工智能技術讓機器也加入內容生產的行列。低廉的生產、高效的傳播、廣泛的參與，史無前例。隨著移動互聯網、O2O、人工智能等發展，連接已不足以代表網絡傳播的特征，更新的趨勢是內容和用戶精准的對接，輿論空間出現前所未有的分眾化、圈層化。主體的多樣性、思想的多元化、場域的差異化，使得輿論場從來沒有像當今社會這樣紛繁復雜。
3、信息傳播技術推動內容與科技深度融合。“媒體融合”一詞源自於計算機在新聞信息領域的應用。自上世紀40年代中期計算機問世以來，人類逐步邁向信息社會，以電子信息技術為基礎，以信息資源為基本發展資源，以信息服務性產業為基本社會產業，以數字化和網絡化為基本社會交往方式。由於信息技術革命突破了人類大腦及感覺器官加工處理信息的局限性，使得媒體加工、利用信息的能力極大增強。媒體發展的驅動力從以內容為主轉變為以內容和技術雙輪驅動，技術和內容越發緊密地結合在一起，技術在媒體發展中的作用變得空前重要，技術決定了媒體內容的呈現形式、抵達用戶的速度和廣度，改變了與用戶交互的方式。在信息化時代，內容更多依托數字技術、網絡技術、人工智能技術等信息化手段進行生產、傳播，全流程與技術交融。一方面，高清攝像頭、音視頻採集制作、機器輔助寫作等技術為個體提供了強大的內容生產工具，為全社會成員參與信息傳播賦能﹔另一方面社交網絡、區塊鏈、大數據、雲計算等技術使得內容生產關系中各類主體的地位作用發生了深刻變化。全球巨型互聯網平台的相繼崛起不斷上演著技術與內容產業的聯姻。這些都說明，技術與內容深度融合正成為一種不可逆轉的趨勢，內容產業比拼的不再是掌握內容資源的簡單數量，而是用技術統合調配各種內容資源的能力。“適應社會信息化持續推進的新情況，加快傳統媒體和新興媒體融合發展，充分運用新技術新應用創新媒體傳播方式，佔領信息傳播制高點”，成為順應這一趨勢的必由之路。
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一 前言
（二）內容科技推動內容生產關系變革
1、科技推動內容產業變革。“科學是一種在歷史上起推動作用的、革命的力量。”內容科技作為新型生產力，必然需要新的生產關系與之相適應。因此，技術深刻影響了媒體的生產力，而更加深刻的是重構了信息生產傳播的生產關系，改變著媒體與受眾、媒體與媒體、媒體與其它行業部門之間的關系。縱觀人類社會發展史，社會化分工在參與主體的橫向維度與工種細分的垂直維度上不斷發展。哪個部門能夠佔據中樞地位、廣泛參與社會化分工，就擁有了未來話語權和自身的永續發展。在此條件下，價值鏈被重新組合，媒體的外部關系因此被重置，單憑一己之力掌握從生產到發行全鏈條的時代一去不復返。媒體隻有形成順應生產力新要求的新型生產關系、加入到更加廣泛的社會化大分工之中，才能找到正確的發展方向。媒體不僅是新聞發布者、信息傳播者，也是服務提供者、關系構建者。“媒體要向基層拓展，向樓宇延伸，向群眾靠近。”為此，主流媒體要將更多的社會資源帶入到自身的生產流程，通過提供多功能服務參與到其它部門的生產過程，發展綜合產業鏈，努力推動自身與用戶及其它生產部門之間的關系從弱到強，建立起牢固的社會“信任機制”。而技術成為推動這種變革的重要抓手。
2、內容產業的雙重屬性呼喚內容科技“逆向輸出”。在互聯網技術向各個領域滲透的過程中，基於對網絡多元主體均等化局部和表象認識，互聯網“去中心化”的提法一度甚囂塵上。但隨著互聯網產業的發展，特別是移動網絡應用逐步打通網上網下，現實利益與規則不斷適用於網絡空間后，人們越來越意識到，互聯網“去中心化”隻不過是一個口號，現實中，更多的是在經濟資本、社會資本與文化資本集聚基礎上的互聯網“再中心化”。大型科技公司通過搜索、社交、視頻分享和聊天服務，吸引數以十億計的用戶，日益成為匯聚新聞信息、探討公共事務、推動社會輿論的超級輿論平台，通過技術輸出不斷進入內容產業領域。如果放任網絡空間以逐利為主要目的的“再中心化”，隻能造成壟斷加劇、社會裂痕加劇，甚至影響國家安全。特別是，相較其它部門和產業，內容產業具有信息服務屬性和意識形態屬性雙重屬性。因此，內容科技的發展應本著馬克思主義的立場、觀點和方法，不斷發現規律、掌握規律，在為社會提供大規模個性化信息服務的同時，成為傳播社會主流意識形態，凝聚社會共識、推動進步發展的支撐力量。
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一 前言
（三）2019：內容科技元年
1、頂層架構重視內容與科技的結合。黨的十九大以來兩年時間內，中央政治局舉行的集體學習中有4次主題涉及互聯網領域最前沿、最關鍵的科技或應用：2017年12月8日，就實施國家大數據戰略舉行第二次集體學習﹔2018年10月31日，就人工智能發展現狀和趨勢舉行第九次集體學習﹔2019年1月25日，就全媒體時代和媒體融合發展舉行第十二次集體學習﹔2019年10月24日，就區塊鏈技術發展現狀和趨勢進行第十八次集體學習。每次集體學習既強調了新技術新應用的快速發展態勢，更強調其對政治、經濟、文化、社會、生態的全方位影響，高度重視技術與涉及內容的各個領域的結合。
2、全媒體的建設已經成為我們面臨的緊迫任務。在第十二次集體學習時，習近平總書記發表重要講話強調，“全媒體不斷發展，出現了全程媒體、全息媒體、全員媒體、全效媒體，信息無處不在、無所不及、無人不用”。“四全媒體”的理念，全面突破了信息傳播的時空尺度、物理尺度、主體尺度和功能尺度，媒體定義被重寫，媒體支撐體系被重構，傳媒產業市場被重塑，媒體外部關系被重置。媒體融合已進入“深水區”，在建設全媒體的道路上沒有現成模式，沒有固定范例，還面臨著一系列亟待破解的難題。與此同時，從全球范圍看，媒體智能化進入快速發展的階段，人工智能將被運用在信息採集、生產、分發、接收、反饋等各個環節。人類逐步踏入萬物互聯的5G時代，內容產業面臨橫向打通各行各業、深度融入各行各業，激發全新業態的新機遇。這一切變化都增強了內容部門加速全媒體建設的緊迫感和使命感。
3、內容科技是建設“四全”媒體的手段和路徑。“四全”媒體的提出不僅是針對信息傳播技術發展這一新型生產力的准確判斷，也是對全媒體時代的媒體格局、輿論生態、信息生產傳播方式等生產關系層面的重要論斷和改革部署。內容科技是建設“四全媒體”的重要手段和路徑。由此，2019年也成為內容科技元年。通過發展內容科技，內容產業部門得以在基礎層不斷加強技術研發投入，搶佔科學技術發展先機﹔在平台層匯打通各個領域，匯聚各類資源﹔在應用層服務社會的各個方面，不斷鞏固作為社會傳播中樞的地位。通過這一過程，匯聚起各方數據，真正掌握全媒體時代的關鍵資源。通過對數據的掌握與利用，不斷形成新的內容能力，並將此種能力向各個領域進行輸出，真正建立起“四全”媒體，形成符合全媒體時代要求的生產機制。
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二 內容科技的內涵、特征與應用現狀
（一）內容科技的內涵與外延
在一般意義上，內容科技（ConTech）是指以人工智能（AI）、大數據等信息技術為內核，對內容產品的生產與消費鏈條、內容產業的組織與分工模式產生重大影響，包括區塊鏈、物聯網等在內的一系列數據與信息採集、存儲、加工、傳輸的新技術，這些技術催生了內容產業領域的新應用、新服務。
當前的內容科技主要包括數字技術與數據技術兩大類。其中數字技術的應用是在信息數字化（數碼化、數位化）基礎上，進行內容生產加工的技術﹔而數據技術的應用強調了對信息分解與綜合運用的過程，即找到一個信息所包含的各種元素，從而發現不同信息之間更深層的聯系和區別。因此，內容科技經歷了從信息處理技術到數字技術再到數據技術的發展。在這一層面上，狹義上內容科技可以分為內容生產和內容分發兩個方面。
如今，人們對客觀事物矛盾運動所發散出的各種訊息和信號的採集，由於傳感器的大規模使用，已經發展到了“數據”層面。而大數據技術使人們能夠打破信息的外殼，發現信息背后事物更本質的聯系，從而使信息的生產、分發、接收和反饋能夠借助智能化工具，進入到一個新的階段。由此我們看到，信息化時代的內容科技使得“內容即數據”，信息傳播得以智能化。
在當前內容科技的發展中，人工智能、大數據、5G及物聯網和區塊鏈等新興科技的應用起著重要作用。其中，人工智能技術和大數據技術屬於信息技術（IT），是內容科技的核心技術。人工智能是研究如何應用計算機的軟、硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術﹔大數據技術主要以“數據價值化”為核心進行數據的專業化處理，涉及到數據採集、數據整理、數據存儲、數據安全、數據分析、數據呈現和數據應用等技術應用。通過大數據技術，人們可以對機器採集的數據和對人體感官所獲得的信息解構化的數據進行整合、清洗、加工和標簽化等處理，從而形成由無數數據集組成的數據庫。通過人工智能技術，人們可以對上述數據進行關聯和歸屬，為機器學習中的模型訓練提供數據基礎，並應用於對數據庫進行分析運算，以實現人工設定的特定性能。
區塊鏈和5G及物聯網基本上屬於通訊技術（CT）。區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式，可以用來有序地整合信息，有效地驗証信息﹔5G及物聯網能夠將各種設備上安裝的傳感器接入網絡，實現任何時間、任何地點的人、機、物的互聯互通，使關於自然環境和人們活動狀態的數據能夠被採集，成為內容生產的重要數據來源。總體而言，當前的內容科技，是以人工智能技術為核心的新的技術體系。
歷史地看，內容科技的發展經歷了從印刷時代向數據時代的轉變。
文字出現之后，人類經歷了漫長的手抄傳播階段。建立在紙張和印刷術發明的基礎之上的印刷時代的到來，結束了手抄傳播效率低、規模小、成本高的狀態。造紙術和印刷術是中華民族為世界文明作出的兩大貢獻。15世紀40年代，德國工匠古登堡在活字印刷和油墨技術的基礎上，創造了金屬活字排版印刷，並將壓榨機改裝為印刷機，實現了文字信息的機械化生產和大規模復制。歐洲工業革命推動了印刷技術的革新，使之進入到機械動力和電力生產的階段，並推動了近代報刊的誕生。
模擬時代，信息以附著在紙質或其他介質上的圖文形式和模擬信號的方式傳遞，報紙、廣播、電視的廣泛普及，共同成就了大眾傳播模式的輝煌。這一時期，專業化的媒介組織運用傳播技術和產業化的手段，以社會上一般大眾為對象，通過收集大量外部訊息並經過加工處理（主要通過人的感覺器官及人腦）形成結構化的信息后，進行大規模的信息生產和傳播活動，信息生產和處理方式呈現工業化生產特征。同時，電子技術使人類體外化的聲音信息和體外化的影像信息得以長久保存。衛星通信技術、衛星廣播和衛星電視的發展和普及，使全球傳播成為可能。
數字時代，信息傳輸高速便捷，大眾傳播的傳播技術手段以數字制式代替了傳統的模擬信號，廣播、電視的音質與畫質得以提升，頻道與節目資源更加豐富。數字信號傳輸技術改變了過去傳播資源短缺的狀況，多樣化的信息需求被重視，受眾市場趨於細分化。計算機的出現，使電腦開始執行人腦的部分功能，意味著人類大腦這一信息處理中樞開始了體外化的進程。互聯網的普及促使信息由單向傳播轉變為交互式傳播，信息發布不再是集中化模式，信息流通更為自由，形成了海量信息源。互聯網媒體平台化的發展，使海量信息得以快速聚合和傳播。
近40年，中國的信息傳播方式經歷了從“鉛與火”的傳統鉛字印刷到“光與電”的數字化內容生產和復制的巨大飛躍。20世紀70年代，西方已經採用“電子照排技術”，即利用計算機控制實現照相排版印刷，中國仍在沿用傳統的 “以火熔鉛、以鉛鑄字”的鉛字排版印刷技術，這種方式能耗大、勞動強度高、環境污染嚴重，且出版印刷能力低。為改變這種狀況、跟上世界信息化發展步伐，必須將漢字與計算機技術相結合。1975 年，王選院士開始主持中國計算機漢字激光照排系統和以后的電子出版系統的研究開發，他的目標是直接研制世界尚無成品的第四代激光照排系統，即在電腦控制下將數字化存儲的字模用激光束在底片上感光成字、制版印刷。王選使用“輪廓加參數”的數字方法來描述漢字字形，將字形信息壓縮500倍至1000倍的同時實現變倍復原時的高速和高保真，這一技術攻克了漢字字形信息的計算機存儲和復原的世界性難題。至1990年代初，王選帶領團隊先后研制出了八代激光照排系統產品，被中國大陸99%的報社和90%以上的書刊出版社和印刷廠採用，中國印刷業從鉛板印刷直接步入激光照排階段，跨越了國外照排機40年的發展歷史。世界上首個“漢字信息處理與激光照排系統”的成功研發，在中國掀起一場印刷業的“光電革命”，這也成為我國內容科技邁入數字化時代的重要開端。
從1980年代開始，隨著數字電子技術的逐漸成熟，廣播、電視的音質與畫質提升，頻道與節目資源更加豐富，改變了過去傳播資源短缺的狀況，多樣化的信息需求被重視，受眾市場趨於細分化。數字多媒體技術的廣泛應用，實現了通過數字方式，集計算機、通訊和聲像技術於一體處理聲音、圖像、文字和數據等信息並進行混合傳送，推動了媒體形態的革新。
數據時代，信息的數據化為利用人工智能處理數據和信息通過了基礎條件，推動了傳播資源和傳播手段的極大豐富。“受眾”向“用戶”的轉變，使用戶成為關系網絡和信息傳播的重要節點。人工智能技術在信息採集、生產、分發、接收和反饋的全流程的應用，將使人們能夠順應互聯網平台的開放趨勢，關注由於公眾廣泛參與帶來的傳播關系的變化，結合大數據技術，全面服務全媒體時代互聯網用戶的信息需求和社交需求。
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二 內容科技的內涵、特征與應用現狀
（二）當前內容科技的應用環境及特征
1、應用環境
2019年1月25日，習近平總書記在中央政治局第十二次集體學習時強調，“全媒體不斷發展，出現了全程媒體，全息媒體，全員媒體，全效媒體。信息無處不在、無處不及、無人不用，導致輿論生態、媒體格局、傳播方式發生了深刻變化，新聞輿論工作面臨新的挑戰”。
“四全媒體”的論述，是基於互聯網、大數據以及人工智能技術的發展趨勢，對於媒體未來發展的分析和判斷。這裡的“全媒體”，不單指媒體種類的“全”，更強調了當前人類信息交互的“全程、全息、全員、全效”等特性，這些特性隻能依托互聯網技術產生和存在，為當前內容科技的發展提供了應用環境。
“全程”和“全息”是當代傳播的技術環境，是現代信息技術革命的成果，強調了更為豐富和多樣的信息來源。其中，“全程”是時空維度，指客觀事物運動的整個過程都會被現代信息技術捕捉、記錄並存儲﹔“全息”是信息狀態維度，指反映物體在空間存在時全部情況的信息，強調了媒體信息採集及呈現形態的多元化。物聯網技術的發展，傳感器的廣泛應用，極大拓展了內容來源，豐富了內容載體。5G技術的“廣接入”特征，加速了萬物在線、萬物互聯的實現，改變了個人對外部世界的認知方式，並使人類的大數據採集能力發生革命性變化。“低時延”的特征，極大提升了計算機的運算能力。在全面部署傳感器並接入5G網絡的基礎上，全程、全息採集數據，從而推動了全媒體時代的真正到來。
“全員”是社會維度，是在信息技術革命推動下社會信息化持續發展的結果，強調了社會方方面面各種主體（個人、各種機構等）都在通過網絡進入到社會信息交互的過程中，成為可能的信息源，即所謂的“人人都有麥克風”。從社會發展角度看，“全員化”順應了普通公眾參與社會事務的需要。全員參與拓展了來自於用戶的內容來源，同時，基於大數據技術的精准分發方式的轉變，能夠更有效地滿足用戶的多樣化需求。人與人的連接，不僅能夠為全息化提供更為豐富的應用場景，也能夠利用人工智能技術，更好地幫助用戶建立社交關系。
“全效”是媒體功能維度，指媒體功能的全面化、平台化發展。新型媒體平台通過為用戶提供全面化的服務功能和多元化的應用場景，來獲得更為豐富的用戶數據和信息以及各種社會資源和社會運轉的數據，並由此作為主要的價值變現模式，這使得新型媒體平台必然成為社會的數據總匯和運營樞紐，連接起政府、企業和個體等在內的不同社會主體的社會實踐和行動。而這樣的功能，既需要通過人工智能的應用來實現，也需要區塊鏈技術保障信息匯聚的有序性，以及大數據技術精准、高效地滿足用戶全方位的需求。
2、內容科技特征
當前的內容科技，是以人工智能技術為核心的新的技術體系，表現出以人工智能驅動內容生產、消費全鏈條，以數字化生產、網絡化傳播為主要應用場景，以主流價值和意識形態引導與社會共識達成為重要指向的特征，具體表現在以下四方面：
第一，數字形態。內容科技將復雜的信息轉變為可以度量的數字、數據，再將這些數字和數據建立適當的數字化模型，並把它們轉化為一系列二進制代碼，引入到計算機系統中進行處理，這就是信息的數字化過程，是為了使解構化的信息能夠被計算機所識別和加工。同時，數字形態更便於信息的傳送、存儲和復制，可實現多種渠道的線性或非線性傳播。數字化促生了信息傳播網絡和終端的融合，導致內容產品格式及其生產過程和組織的融合。
第二，數據處理。內容科技將數據處理貫穿於信息生產和傳播的全流程中。智能化採集的數據來自機器的智能採集和來自人體感官所獲得的信息進行解構、並經機器識別和處理后形成的數據。智能化生產是對採集到的數據進行處理、分析和加工，並根據功能設定指定相關應用所遵循的規則和標准，研發相應算法和程序，對機器學習中的模型進行訓練。智能分發是對內容數據與用戶數據標簽化處理后的相互匹配。智能接收是通過智能終端設備實現用戶行為數據的收集。智能反饋是通過智能終端入口自動化獲取反饋數據。
第三，網絡傳播。當前內容科技的主要傳播載體為互聯網平台和移動互聯網終端。信息傳播特征表現為信息資源的極度豐富，信息傳播的強時效性，信息表現形式的多元化，信息傳播模式的強交互性。內容科技將進一步推動互聯網向平台化、智能化和移動化轉型。平台化表現為數據總匯在同一平台上分享、交流信息和資源，多種垂直應用聯結成為生態級平台﹔移動化表現為完善基於移動傳播體系的精准傳播﹔智能化表現為大數據與算法結合的人工智能的進一步發展。
第四，對社會成員價值觀形成的外部性影響顯著。新興內容科技所形成的虛擬網絡環境，與現實社會共同構成了現代人類生活的主要空間。伴隨公眾使用智能終端設備時長的增加，內容科技對個體價值觀的影響日益凸顯。信息分發方式的轉變主要表現在信息所表征的事務與個人利益相關聯的深度和廣度上，一定意義上體現為信息對個人社會化程度的影響，即特定個體與所處的社會環境建立一致性的影響。作為社會關系總和的個人，其利益的實現，在很大程度上取決於該個體是否適應其所處的社會環境，尤其在涉及社會交往和公共事務方面。依托內容科技，能夠促進個人的社會交往關系建立，同時，基於用戶需求分析的主流價值觀引導，能夠實現個體利益與公共利益的平衡和統一，有利於社會共識的形成和社會決策的制定。
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二 內容科技的內涵、特征與應用現狀
（三）內容科技的應用現狀與趨勢
移動化為內容產業帶來了前所未有的海量數據資源，智能化推動了以人工智能為核心的數據處理技術的大發展。當前，內容科技以大數據為基礎，依托各種智能算法模型，在智能識別、計算機視覺、自然語言處理、數據可視化處理、算法推薦等方面已形成相應的技術應用能力[1]，圍繞著信息採集、生產、分發、接收、反饋五個環節的智能化展開其應用，推動著內容產業全鏈條的變革和重塑。本部分將從內容採集、生產、分發、接收、反饋五個環節，全面梳理和探討智能化內容科技的應用前景。
1、內容採集智能化：從採集內容到採集數據
內容科技助力內容採集智能化。區別於普通的內容採集，智能採集以數據為採集對象，即通過數據的採集和分析，拓寬內容素材的來源途徑和內容採集的維度。在傳統的內容生產中，素材的挖掘和信息的獲取多有賴於內容生產者身體可到達的邊界，而數據的採集則大大突破感官採集的限制，為智能化內容生產創造條件。
數據是人類表征外部世界的初始化的符號，是記載客觀事物的性質、狀態以及相互關系等的物理符號或這些物理符號的組合，是內容的數位化表現形式和載體。內容採集智能化的核心即在於數據化（datafication）,具體包括機器採集數據的“結構化”和感官採集內容的“解構化”。例如，攝像頭、傳感器等設備可以在更廣范圍、更大程度上擴充來源與環境信息﹔圖像和視頻識別技術可以基於深度學習進行大規模數據訓練，實現對圖片、視頻中物體的類別、位置等信息的識別，實現場景信息實時採集﹔而語音識別和轉化技術則可將現場的語音報道生成文字版或將音視頻內容轉化成為文本素材，提升了內容素材生成和管理的效率。內容“解構化”的關鍵技術是自然語言理解技術（Natural Language Understanding，NLU），旨在通過句法分析、語義解釋和上下文推理，使計算機能夠理解人類自然語言的文本意義和深層意圖，完成從文本到意義和意圖的映射，進一步實現內容的“標簽化”。
（1）機器採集數據的“結構化”
機器採集數據的“結構化”，指借助各類數據採集設備（各類監測設備和傳感器）採集數據，並通過機器實現數據清洗、整理、分類，形成可用的數據庫。在此基礎上，合成數據庫則可實現多來源數據的有序整合，為海量數據的處理和數據庫的開源擴展提供可能。例如，BBC新聞實驗室開發了人工智能工具“Juicer”，可以把包括新聞快訊、專題報道、視頻新聞、政府公告、社交媒體信息等在內的海量數據匯集在一起。當記者需要調取關於某個主題的新聞或信息時，“Juicer”能夠快速提供一個包含相關內容的清單。
數據的智能採集也離不開智能識別。過去各類內容生產中所涉及的特定對象的識別與判斷，主要取決人的感官。內容生產者的准備充分程度與判斷能力會影響到採訪的深入程度，而數據採集技術則可以幫助人快速識別某些對象並採集相關信息。例如，攝像頭、傳感器等設備可以在更廣范圍、更大程度上擴充來源與環境信息﹔圖像和視頻識別技術可以基於深度學習進行大規模數據訓練，實現對圖片、視頻中物體的類別、位置等信息的識別，實現場景信息實時採集﹔而語音識別和轉化技術則可將現場的語音報道生成文字版或將音視頻內容轉化成為文本素材，提升了內容素材生成和管理的效率。
（2）感官採集內容的“解構化”
內容採集智能化的另一特點是可以實現感官採集內容的“解構化”。互聯網內容與資源交換的平台化，及社會普遍信息化支持下的“全員媒體”生產內容，形成了海量的關於社會公共事務和社會生活的內容數據。利用內容科技對於移動互聯網的海量內容進行處理，可實現“內容數據化”的過程，以此來實現對社會各類信息內容的全范圍採集和數據化，為建立內容豐富功能強大的內容數據庫提供原料。
內容“解構化”的關鍵技術是自然語言理解技術（Natural Language Understanding，NLU），旨在通過句法分析、語義解釋和上下文推理，使計算機能夠理解人類自然語言的文本意義和深層意圖，完成從文本到意義和意圖的映射，則進一步實現內容的“標簽化”。根據應用的場景，自然語言理解可以分為基於文本的應用和基於對話的應用[2]。基於文本的應用主要應用於閱讀書籍、報紙、報告、郵件等書面文本﹔基於對話的應用應用於人機之間的通信，典型的應用有問答系統、自動客戶服務系統等。由此，無論是文本內容還是人機互動內容，均可在NLU技術處理下實現標簽化，即打破內容文本的“外殼”，發現內在的聯系。
2、內容生產智能化：從人工生產到機器生產。
在智能採集數據並對數據進行分析的基礎上，內容科技助力內容生產智能化，即根據人類生產生活的各種場景需要而展開內容生產，具體包括自動生產、智能聚合、制作增強、內容審核等多個層面。
（1）數據可視化
以大數據、傳感器等為代表的內容科技發展，推動了從人工採集信息到機器採集數據的提升。而在擁有大量數據的前提下，如何將數據分析處理成為可讓人類感官能夠有效識別、接收的內容（可為文本、圖片、視頻等多種形態），則成為內容生產的關鍵之一，即實現數據可視化處理。
目前，依托數據可視化處理的計算圖像技術、視頻生成技術等已投入實踐。例如，計算機視覺可以在拍攝對象之前就通過衛星定位判斷最佳拍攝視角。計算圖像技術可在運動畫面中尋找最佳幀，實現瑕疵圖片的再加工、無縫添加或刪除對象等。視頻生成算法則可在多樣化的視頻數據採集基礎上進一步生成“以假亂真”的視頻，由華盛頓大學研究員制作的奧巴馬演講視頻便是典型案例。基於此，數據可視化未來將突破現有以信息圖表為主的基礎應用，而邁向音視頻加工、VR、AR內容制作等更高層次的應用，從而實現數據生成內容的全息化貫通。
（2）自動生產
自動化生產指利用智能算法工具自動生產內容的新型生產模式，基本特點是從數據源自動獲取數據、使用算法進行內容整合，並完成擬人化的內容生產。其中實現自動生成的程序也被稱為“寫稿機器人”（包括文字和視頻創作）。在國外，早在2014年，美聯社就率先引入人工智能編輯Word Smith，可以自動生成財經新聞。同年，《洛杉磯時報》新聞機器人Quakebot則率先實現地震新聞的自動播報，被稱為“自動化新聞在歐美發展的裡程碑事件”。在國內，騰訊Dreamwriter、新華社的“快筆小新”、今日頭條的Xiaomingbot等寫稿機器人也在2015年之后逐漸發展和成熟起來。2017年四川九寨溝發生地震，中國地震台網站的機器人僅用25秒時間就快速生成和推送了關於地震的快訊報道。
寫稿機器人依托的核心技術是自然語言生成技術（Natural Language Generation，NLG）。早期的寫稿機器人主要遵循“提取數據-套用模板-生成稿件-人工把關”這一模式化的生產流程，主要實現結構化數據的處理和人工模板的填充[3]，缺乏靈活性。而在NLG技術的進一步運用中，機器可以在挖掘分析海量多媒體內容素材之后，依托深度學習算法實現語義的自動匹配，根據具體的題材建構起特定的篇章結構，並進一步落實在詞句語法中，最終形成流暢的新聞。今日頭條的Xiaomingbot是這類寫稿機器人的代表，其在基於文字直播的新聞自動生成以及語言情感自適應等技術上實現了突破[4]，走出了對人工固定模版的依賴，而從大量非結構化的文本、視頻等內容中生成新聞報道。
（3）制作增強
依托內容科技的海量內容搜集能力和智能分析能力，可為碎片內容的整合提供新的可能，協助內容生產者快速建立碎片化信息間的聯系，進一步強化內容生產力。例如，從同一個報道主題出發，通過智能化工具自動分析新聞信息，進而實現圖、文、音視頻等多種內容形態的智能組合﹔從熱點新聞話題出發，通過大數據智能化分析與抓取相關新聞資訊內容，形成聚合專題，實現新聞策展，增強報道全面性和解釋力。
此外，一些國外的新聞機器人已經開始嘗試“千人千面”的內容制作，根據對用戶偏好的判斷調整文本標題、摘要甚至段落。《華盛頓郵報》的網站便可為不同所在州的用戶提供當地的種族情況報告，這一報告是由人工智能工具生成的。“這種內容不再是一對多式的，而是一對一的定制寫作和傳播”，郵報的負責人Gilbert認為，“比起滿足讀者普遍興趣的內容，我們更希望講述一個滿足個體興趣的故事”。
（4）智能審核
移動互聯網時代，虛假信息和不良內容數量激增，對於內容的核查與判斷的任務也變得更為艱巨。智能審核工具通過攝入大量的真實和虛假內容進行對比、統計分析，根據准確性、確定性等指標對一則未知真假的新聞文本的真實性概率進行估算，評估其為假新聞的風險。2015年, MIT科學家收集大量謠言, 構建監督學習依賴的標簽數據集，提取假新聞的語言風格、參與傳播信息的用戶的特征以及網絡傳播動態，借助隱馬爾可夫模型根據以上特征對目標文本進行分類，初步實現了對假新聞75%的識別准確率[5]。
隨著技術的發展, 如今智能化自動核查系統可以做到更精細化的信息鑒別，例如將社交媒體上的不實推文區分為偽造信息、廣告、標題黨、惡作劇四種子類型，對圖片等多媒體內容進行鑒別。同時，內容核查系統的應用范圍進一步拓展，除了識別實時的虛假新聞，還可以檢測具有較長生命周期的知識類謠言，並實現從多個沖突信源中進行真相發掘，進一步識別社交媒體上的惡意用戶和機器人等。
智能化的內容核查系統可以自動幫助用戶檢測和過濾潛在的虛假信息，並為內容生產者核查事實提供輔助，成為一種新型“把關者”，以人機力量的協同來更多地對抗虛假信息、不良內容的風險。
3、內容分發智能化：從千人一面到千人千面。
內容科技助力內容分發智能化，即通過內容與應用場景的智能匹配，提升內容分發效率，充分實現內容價值。當前，海量內容供給與大規模且個性化內容需求的精准匹配，是移動傳播時代的內容服務商必須完成的命題，而基於算法推薦技術的精准分發為這一命題提供了高效率、低成本的解決方案。當前的智能分發主要表現為智能化的內容分發和智能化的社交分發兩類模式。
（1）智能化的內容分發
智能化的內容分發，指基於內容標簽來響應用戶不同場景下的內容需求，以提高分發的適配度和傳播效率。智能化的內容分發與內容的標簽化和用戶需求的場景化密切相關。內容標簽化即利用數據庫技術對內容資源進行有序化、結構化和標簽化的處理，一方面由相關領域專家劃定基礎分類和知識重點，形成一套知識庫形式的基礎標簽，並結合內容生產者自定義標簽進行優化﹔另一方面，通過用戶的搜索命令和互動指數等映射內容標簽，最終建構起具有內部關聯性的內容知識體系，為進一步的用戶個性化匹配奠定基礎。用戶需求場景化則指對於用戶空間環境、實時狀態、用戶生活慣性和社交氛圍等多維度要素的精准捕捉。
（2）智能化的社交分發
智能化的社交分發，以公眾廣泛參與為背景，通過算法促進社交關系的建立，依托智能化的社交關系提高信息分發效率。當前的主流推薦算法中，算法與社交結合已成大勢所驅，主要應用包括親密關系加權算法、重要關系加權算法、互動加權算法等。在“全員媒體”時代，大規模的用戶參與、集聚必將形成用戶關系網絡，但用戶之間的關系並非具有同等的價值，因而，通過對關系的建立和篩選實現內容篩選成為智能化社交分發的重要思路。
但不可否認，當前精准分發的算法規則，大多表征資訊內容對用戶的趣味性指標。對於使用移動終端的用戶而言，受興趣牽引的點擊會偏向於娛樂性和獵奇性較強的內容，而主要基於點擊量取值的算法規則，又會把這類內容推送到更大范圍，在商業資訊平台上虛假和低俗信息的大量傳播就是典型例子。
未來，智能分發的良性運行，有必要探索以主流價值觀駕馭算法，更全面地考慮用戶個人更本質的信息需求，尤其是個人在社會化過程中用於建立其個人與社會的一致性的內容需求﹔既充分滿足其合理、合法、合規的個性化需求，也通過分析用戶信息結構，針對其不足之處，精准推送相關內容，以此為基礎提升智能分發的科學性。
4、內容接收智能化：從傳統渠道到智能入口。
內容科技助力信息接收智能化。智能接收主要通過終端設備信息接收系統的智能化來實現。終端是指使最終的內容產品得以呈現的物理設備。當前傳播體系中的主流終端主要包含個人移動終端（如智能手機）和家庭終端（如家庭大屏），而伴隨著5G技術的逐步普及，信息接收終端的智能升級也迎來多重機遇。首先，5G的廣接入帶來萬物互聯，可穿戴設備、智能家居、智能汽車等均有可能形成新的人機界面和交互方式﹔其次，5G的低時延使得端雲協同變得觸手可及，意味著邊緣設備（即終端）也能夠實現更多的計算能力，終端信息接收系統的信息分析、過濾與呈現等將得到進一步升級。
（1）打造智能入口
從國內外現有實踐和研究的成果來看，AI芯片組（AI Chipsets）的應用，為終端設備智能化的實現提供了可能。未來各類終端系統可在此基礎上，搭建起智能入口，通過在終端對用戶所接收的信息進行智能分析，對內容進行審核與過濾，通過向用戶發出提示信息等方式，培養用戶良好的媒介使用習慣，以營造健康的媒介環境。隻有將智能接收與智能分發有機結合，才能在最大限度地滿足用戶需求的基礎上，保証用戶接收信息的全面性，實現個人化的需求與社會整體利益的一致性，更好地傳遞主流價值觀。
（2）多元人機界面
以可穿戴設備為代表的智能終端大大拓展了智能連接的疆域，依附於人體特征打造更加多元的人機界面。設計師安迪·古德曼將用戶不通過觀看或點擊來獲取內容的行為稱之為“零用戶界面”。而以可穿戴設備、智能家居、智能汽車等為代表的新型終端，最大的特點便是擺脫屏幕限制的思維模式，內容的接收和處理可通過多種感官體驗實現，用戶隻需記住驅動智能設備的命令即可實現。
（3）智能內容助理
多終端的智能化信息接收，離不開終端內嵌的“智能信息助理”，即各類語音識別與處理系統。當前，大型互聯網企業均在積極布局其智能語音市場，推出Siri、Alexa、天貓精靈等數字語音助理，而Messenger、Quartz等移動應用則推出了智能化的新聞聊天機器人。區別於簡單的信息關鍵詞檢索，依托於前述的自然語言理解技術，智能助理可以對用戶的對話進行意圖識別和實體抽取，結合上下文理解用戶對話中所提供的信息要素，從內容庫中調取與用戶信息匹配的內容。根據Future Today Institute發布的《2020年娛樂、媒體和技術趨勢報告》，可跟蹤響應的智能信息助理軟件和小程序將成為重要的智能技術應用趨勢之一，新聞機構、娛樂公司、營銷商、銀行、地方政府機構等將會愈發廣泛地通過智能信息助理傳達重要信息。
5、內容反饋智能化：從延時模糊到即時精確。
內容科技也將助力內容反饋的智能化，使內容生產者和運營者及時了解其生產內容的傳播效果及傳播路徑，從而對生產、分發等各個環節進行調整，提升內容生產和運營效率，並為其維護版權利益提供依據。在大眾傳播時代，內容生產者在內容播發后，難以大規模、實時地收集用戶的反饋，因而也難以將這些反饋用於指導后續工作，使內容生產難以走出單向傳播、“精英生產”的思維誤區。
而在全媒體傳播時代，“全員媒體”成為其最重要的特性。在互聯網普遍賦能的背景下，傳播過程由單向結構變成多向結構，受眾轉變為用戶，開始能動地參與其中。當前，人臉識別、聲紋識別、圖像識別、數據挖掘等技術均被用於用戶互動環節之中，移動終端用戶的每一次內容消費行為都可以被實時記錄下來，成為對其生產內容的反饋。內容生產機構或內容聚合平台可通過數據技術，對大量的用戶反饋數據進行智能化分析，進一步指導后續的內容生產、分發等各環節。同時，用戶的消費數據可能也伴隨著新的數據內容（如轉發、評論、點贊等）產生，這些內容也將回到採集環節，成為另一個循環的開始。
（1）傳播效果數據抓取及分析
首先，用於監測用戶反饋的智能工具大大增強傳播效果數據分析的顆粒度，從瀏覽量、評論量、轉載量、點贊量、粉絲量等顯性數據，逐步深入至用戶個性化消費的行為、偏好、趨勢等隱性數據，更准確地反映傳播效果和用戶個性。例如Netflix通過對用戶諸如停頓、倒帶或快進等收看行為、時段、地點、所登陸設備、搜索、瀏覽、滾動行為以及影片瞬間“屏幕截圖”等數據的詳盡記錄與追蹤，評估客戶娛樂偏好以及觀看模式，預測用戶行為，為制作定制化的內容提供參考，使得准確定位目標客戶，提高用戶參與度變得更為容易。
其次，用於監測內容反饋的智能工具可實現傳播效果數據採集的場景化，從延時模糊到即時精確，從行為抓取到情緒識別，也極大地豐富了傳播效果分析維度。2017年，哥倫比亞大學數據科學研究團隊已經運用其研發的計算機視覺系統對美國總統特朗普的就職演講進行分析，通過將其“微表情”與相應情緒進行快速配，挖掘和豐富現場的報道信息。因此，計算機視覺、情緒識別、情感計算等技術也有可能應用於識別用戶“微表情”，建立實時情感識別系統，推測用戶在信息接收與反饋時的情緒狀態，完善用戶實時狀態這一關鍵的場景要素。
（2）傳播路徑數據抓取及分析
首先，用於追蹤傳播路徑的智能工具為內容生產、分發的進行式優化提供有效途徑。前述的傳播效果數據可以針對信息內容各要素形成度量指標和排名邏輯，谷歌的算法專利“用於改進新聞文章分級的系統和方法”，即將內容要素、新聞源要素相關的一系列指標納入對在線內容進行排名的衡量體系中﹔那麼，基於對傳播路徑的動態把握，則有可能進行逆向工程分析，指導信息生產和分發的優化路徑。例如，根據用戶的反饋數據，對信息內容的標題、體裁、語言風格、結構框架等進行調整﹔根據轉載的路徑數據，也將釋放首發渠道、關鍵節點、多級傳播關系等關於內容投放的重要信號，構建起實時流量分析系統，實現信息分發的路徑優化。
其次，用於追蹤傳播路徑的智能工具也為強化信息核查、對抗虛假信息提供新型工具。“僵尸網絡（malicious botnets）”即發送誤導性內容的計算機網絡，正在影響著網絡信息的傳播秩序，而利用人工智能技術可以進一步甄別惡意的社交機器人（social bots），識別信息內容的准確程度和動態變化，輔助內容核查。例如，通過對傳播路徑的溯源追查信息源頭，通過跟蹤分析發現信息傳播與變異的關鍵節點，通過語義分析發現虛假信息的核心特征等，這些技術的應用將大大有助於虛假信息、水軍數據的識別算法模型構建，構建起應對虛假信息的新型把關機制。
注釋：
[1]中國電子技術標准化研究院. 人工智能標准化白皮書（2018版）[EB/OL].http://www.cesi.ac.cn/201801/3545.html, 2018-01-24/2019-12-01.
[2]Reiter E. Building Natural-Language Generation Systems[J]. Computational Linguistics, 1996, 27(2):298-300.
[3] Alfred Hermida and Mary Lynn Young, “From Mr. and Mrs. Outlier to Central Tendencies,” Digital Journalism, no. 3 (2015): 381–397.
[4]刁毅剛,陳旭管.“Xiaomingbot”背后,寫稿機器人的技術探尋——專訪北京大學計算機科學技術研究所萬小軍博士[J].中國傳媒科技,2016(09):10-11.
[5] Vosoughi S., Automatic detection and verification of rumors on Twitter, (MIT, 2015).
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二 內容科技的內涵、特征與應用現狀
（四）內容科技的價值取向
“內容科技”的快速發展賦能於數據和技術平台的掌控者，使他們對公眾的價值判斷以及對外部世界的認知方式，甚至對整個社會的意識形態形成產生了深刻的影響。環視生活日常，科技的雙面性處處可感：人們在獲得更廣泛的信息時，也無形中接受了算法建構出的虛擬世界﹔精准推送升級信息消費體驗的同時，也帶來了個人數據權責不明，用戶隱私泄露危機等問題。因此，從“內容科技”的長遠發展出發，通過有效的內部監管和外部約束，使平台切實承擔起相應的責任和義務，限制其權力的濫用，是必然手段。“科技向善”（Tech for Social Good）為“內容科技”提供了倫理基礎。
隨著人工智能技術廣泛滲透於人類社會的各個領域，“科技向善”的理念備受國內外關注。2018年5月，法國“科技向善”會議期間，Facebook、三星、德國思愛普、優步等科技公司共同討論了科技創新帶來的紅利，以及社會規范、虛假新聞問題、個人隱私保護等對企業提出的新的要求。我國國務院副總理劉鶴在“2019中國國際智能產業博覽會”上提出，“智能技術發展要以人民為中心，展現科技向善的力量，更好滿足人類需要，努力提高人類福祉，要提高人類駕馭人工智能的能力，防范技術失控引發的各種風險。”2019年5月，馬化騰宣布正式確定“科技向善”為騰訊公司的新的願景和使命，要以“科技向善”引領人工智能全方位治理，提倡產品中的“人性”、科技的溫度和善惡，倡導互聯網企業能夠主動提出和承擔應盡的責任。
馬克思主義重要思想“科學技術是第一生產力”強調了科技發展是人類社會進步的不竭動力，因此，我們需要最大限度地運用人類的科技成果，通過“內容科技”來提升信息傳播效率，改善用戶信息消費體驗。在此基礎上，堅持“科技向善”，以人類社會的整體和長遠利益為核心，讓人們能夠獲取更加全面和真實的關於外部世界的信息。對此，在推動“內容科技”發展的過程中，需要著重解決以下問題。
1、個人選擇與社會價值的權衡
基於互聯網連接的新型網絡公共領域，在信息技術的不斷更迭中，挑戰了傳統的社會秩序，繼而對人們的意識形態和行為習慣產生了深遠的影響。人工智能建構了數據化世界的理念，人類的自主判斷越來越少，更加依附於算法的分析和預判，數據時代人們通過接收到的訊息所了解的世界，看似失去了傳統媒體的“議程設置”，顯得更加全面和廣泛，卻忽略了“內容科技”暗含的引導作用。
對此，主流媒體平台不斷嘗試利用信息技術對人類價值形成的影響機制，探索如何將社會主流價值融入到個體意識的形成中，從而更好地形成社會共識。事實上，個人利益與社會公共利益是辯証統一的關系。個人利益是公共利益的基礎和得以實現的前提，是構成社會有序進行的重要組成部分。公共利益則從根本上維護了個人權利，個人利益需要依靠公共利益來實現。當兩者發生矛盾的時候，“適應性原則”應當作為平衡兩者之間關系的重要准則，以保護公共利益為核心的前提下，實現個人利益的最大化。因此，對個人權利的適當約束，是為了更大范圍和更加長遠的社會利益的實現。而社會共識的形成，是網絡空間秩序維護的重要保障。所以，個人自由的權利，包括選擇權與表達權，同社會共識的形成和公共利益之間，可以實現平衡的狀態。這種平衡，一方面基於對個人權利的合法合理約束，另一方面，應當保証在這一過程中，對用戶數據及信息的保護，以及加大新聞重要性在內容算法中的權重，在發揮信息技術的優勢同時，實現算法價值的修正，從而更好地形成社會公共價值，維護社會長治久安。
2、算法偏見
在內容生產的不同環節中，都存在著“算法偏見”的問題，這更像是互聯網時代編碼與解碼流程中的“刻板印象”，強調了在數據採集、加工和使用的過程中，計算機程序設計者所體現出的偏見傾向。算法在內容生產流程中的應用場景主要有：在新聞選題中作為新聞價值判斷的中介﹔基於客觀現實，通過算法映射和表征現實﹔內容互動產品中，通過算法實現程序修辭﹔內容推送中，基於算法進行用戶監測與決策判斷。
常見的“算法偏見”類型主要表現為：第一，交互偏見，指機器在學習過程中，因為與用戶產生的交互行為，而使算法產生的偏見。如聊天機器人在受到社群影響后所帶有的種族或女性歧視觀點等。這是現階段由於算法本身的局限性所導致的偏見。第二，選擇偏見，指在訓練算法的數據被傾向性地用於某一個分組的時候，使該算法在應用的過程中存在群體偏見。第三，數據驅動偏見，指用來訓練算法的數據存在一定的偏見。例如，在冷啟動階段，用戶數據的採集主要基於用戶注冊賬號時提交的基本信息，用戶所在區域及使用設備情況，以及其它關聯賬號中所包含的數據。這使得原始數據的採集在一開始就存在著被曲解和圈層化的可能，致使在初期的內容精准分發中，體現了偏見的特征。第四，確認偏見，指程序設計人員受先入為主的信息及意識的影響，在處理收集到的用戶信息的解構化過程和將分析、加工后的數據轉換成信息的結構化過程中，都偏向於應用強化自身想法的數據，致使內容分發的結果存在很大的來自於程序員本身的意識傾向性。
由於算法偏見導致的內容分發偏見，會帶來用戶接收內容的不斷“窄化”，長此以往，“信息繭房”和“數字溝”問題也會隨之加劇。機器算法的偏見，實際上體現的是人的偏見。解決這一問題的關鍵在於，對人工智能算法和系統進行有效地測試和驗証，提升算法審計過程中的透明性，在內容生產和分發之前較早地識別偏見，修正算法，以保証內容的客觀和多元。
3、數據採集維度與數據保護
數據採集過程中出現的主要倫理爭議是數據採集維度問題和數據保護問題。
移動互聯網、物聯網的快速發展，傳感器和存儲器的廣泛應用，使用戶行為所產生的海量數據得以被抓取和存儲，其中不僅包括了用戶的性別、年齡、地理位置、社群關系等基本信息，也囊括了人臉、指紋、語音等個人生物體征信息。現階段，平台對於用戶行為數據的採集大多採取“能採則採，應採盡採”的原則，盡管平台對用戶數據進行了一定程度的匿名和加密處理，但用戶依然難以規避逐漸成為網絡“透明人”的現實風險，和個人數據泄露造成的信息安全、人身安全、財產安全受損的嚴重后果。
解決上述問題的關鍵在於，制定數據採集規則、明確數據採集維度，建立用戶反饋機制，建構數據保護機制。2018年5月25日，正式生效的歐盟數據法《通用數據保護條例》規定，“數據採集公司不得在用戶同意條件上含糊其辭，不得將同意指令與其他功能或事項進行捆綁。”該法案進一步明確了數據主體權力，指出“用戶對個人數據擁有知情權、訪問權、反對權、限制處理權等多種權利”，即用戶對平台個人數據的採集路徑、採集維度和採集目的有知情權，可以要求平台對非法採集或超出適用採集范圍的個人數據進行刪除或相應限制處理。
該法案的實施性有待驗証，但其提出的有關數據採集維度和個人數據權力的相關規定值得借鑒。對於哪些個人數據可以採集，應當遵循“非必須不採集”的適當原則，強化數據採集的主體利益和公共利益，通過細化數據採集流程，明確數據採集目的，以為用戶提供優質的內容服務為根本宗旨，選擇適量的、有價值的個人數據進行採集，並將相關規定和原則在“服務協議”中明確告知用戶，事先獲得用戶的數據採集許可。同時，通過數據保護機制、數據泄露報告機制等構建用戶數據的保護牆，從而更好地借助“內容科技”推動信息化社會的長遠發展。
4、數據使用權責與數據安全
數據使用過程中出現的主要倫理爭議是數據的使用與歸屬問題，數據的使用維度與用戶知情權，以及不當使用造成的個人信息和數據泄漏。
用戶行為產生的數據，其使用權和控制權並不在用戶的手裡，這其實是數據資本爭奪所引發的倫理沖突。數據理應從屬於用戶自己，但用戶因為缺少發表集體意見的機會和渠道，反而在數據歸屬權的問題上失去了話語權。平台往往通過用戶服務協議簽訂的方式，將雙方的義務和責任以及數據的相關使用權限設置其中，而人們為了使用平台的便利性，讓渡了自己的隱私，對自身數據是否被搜集、利用甚至侵害則很少觀察。解決這一問題的關鍵在於，完善相應的法律法規，明確規定平台產生的用戶數據的歸屬權和決定權主體，以及在不影響用戶使用的情況下，平台是否可以給予用戶足夠的管理權限，定期重新確權，從而保証用戶數據使用的合規性。
用戶產生的哪些數據可以被使用和使用的維度，都是需要進一步明確的問題。基於大數據的個人需求預測和推薦可能在一定程度上暴露了用戶的偏好特性或者對用戶產生信息過載的困擾。用戶數據的使用維度應當基於為用戶提供更好的內容和服務，這需要對用戶需求痛點的精准把握。同時，哪些數據可以被使用的前提是讓用戶享有真正的知情權，並獲得用戶數據的使用許可。當用戶認為自己的利益被侵犯時，允許用戶行使“遺忘權”，選擇退訂內容服務，並通過合法的流程要求平台刪除相關的個人信息及數據。
近年來，世界互聯網發達國家均出現了大型的用戶數據泄漏事件，造成了極其惡劣的影響。如2018年Facebook數據泄密，導致五千萬用戶數據被濫用，韓國網絡實名制和德國《改進社交網絡中的法律執行的法案》，最終都因大規模的個人信息和數據泄漏而被廢除。個人數據泄漏的危害性表現為用戶人身財產受到威脅，數據的非法使用裹挾用戶思想，影響用戶價值判斷從而改變行為，如操縱政治選舉。同時，個人信息的售賣會使企業造成巨大損失，甚至危及到國家信息安全。因此，平台應進一步加強網絡安全保護，重視數據傳輸及存儲安全，通過部署SSL証書等手段，降低網站數據泄漏風險，更好地保護用戶的隱私權。
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三 內容科技的目標與任務
2019年10月召開的黨的十九屆四中全會提出，要構建網上網下一體、內宣外宣聯動的主流輿論格局，建立以內容建設為根本、先進技術為支撐、創新管理為保障的全媒體傳播體系。“內容科技”不僅將成為內容產業向更廣闊空間發展的引擎，更是推動國家治理體系和治理能力現代化的重要支撐。具體而言,內容科技的目標和任務有三個方面:
（一）更高效、精准地創造分發更豐富、優質的內容以服務人民
內容科技將加速內容業態重構，催生新的社會化大分工。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的第44次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2019年6月，我國網民規模達8.54億，較2018年底增長2598萬，互聯網普及率達61.2%。互聯網等信息技術成為內容產業發展的最基本條件，隨之而來的，5G、人工智能、雲計算、大數據、區塊鏈、VR/AR、物聯網等不斷發展為內容傳播注入了活力，也對內容生產、分發、傳播等環節帶來了深刻影響，移動應用、社交媒體、問答社區、網絡直播、聚合類平台、自媒體公號等新應用新業態不斷涌現,在更廣范圍內推動著思想、文化、信息的傳播和共享，媒體格局和輿論生態正在重塑。內容科技致力於將新技術應用到新聞產品的採集、生產、分發、反饋等環節，賦能媒體產業、社會創造力量、聚合分發平台以及各類內容觸達終端，讓內容安全可靠、有趣有用，讓普通大眾能夠獲得便捷的生產、傳播工具，盡可能滿足海量用戶的個性化需求。
1、內容採集高效便捷。傳統媒體時代，數據的記錄大多存儲在本地，不作為公開數據資源，例如音樂、照片、視頻、監控錄像等影音資料，數量雖然巨大，但無法將其進行更深入的數據分析，社會對數據分析需求也不夠強烈。而隨著互聯網的發展，大量數據開始共享到互聯網上，特別是，移動互聯網廣泛應用后，多媒體數據、用戶點擊行為數據、用戶位置數據、社交行為數據、交易數據等多元多樣的數據涌現，越來越多行業對數據獲取和分析的需求不斷提升。美國市場咨詢公司IDC研究報告顯示，2018年全球數據總量為33ZB﹔預計到2025年，這個數字將上升至175ZB。技術的發展催生無限的數據，同時也賦能了我們更快速的數據採集能力。
傳統媒體時代，新聞工作者的需要帶著大型的設備，到現場進行內容採集，拍攝完成后，需要回到辦公室將內容拷貝上傳至電腦上進行內容生產。但是隨著技術的發展，內容採集工具正在一步步便捷、內容傳輸效率也在提高，尤其是伴隨著5G的發展，5G技術“廣接入”技術特性，將使人類的大數據採集能力發生革命性變化，在全面部署傳感器並接入5G 網絡的基礎上，全程、全息採集數據。在技術的加持下，利用傳感器採集新聞將得到進一步發展。清華大學教授彭蘭認為“所謂傳感器新聞是基於傳感器進行信息採集、以數據處理技術為支撐的新的新聞生產模式。”人的感官是有限的，所能聽到、看到的事物一定會有限度。而傳感器就是作為人感官的延伸。它可以代替人的眼睛、耳朵去看、去聽人看不到的內容，同時它的廣度、深度、精准度都將無限超越人類。所以利用傳感器可以拓寬內容採集的維度，採集到人所無法涉及的內容。2015年10月，央視推出的“數說命運共同體”專題中，5位數據分析員用了21天分析從GPS系統獲得的“全球30萬艘大型貨船軌跡”，他們發現，過去一年裡，途經“一帶一路”沿線主要國家的海上貨運量增加14.6%，而同期全球航運總量隻增加3.8%。對於這個專題中核心數據的挖掘來說，GPS系統至關重要，而GPS系統就是一種與地理位置相關的傳感系統。
2、內容生產有用有趣。隨著人工智能、大數據、雲計算、5G等技術的應用，內容生產環節發生了前所未有的改變，機器人寫作等正在成為趨勢，“人機協作”將是未來新聞生產的主要方式。例如，從2006年起，中國和美國媒體都在研發機器人寫作，已經應用於股票價格、體育統計、天氣預報、財務報告等領域。媒體行業對AI的期待是提高效率，將記者從基礎工作中解放出來，讓他們完成更復雜的選題，講述隻有人能講述的故事。全媒體時代，我們不僅能夠運用音視頻、動畫動漫等各類表達方式，還產生了VR新聞、移動短視頻、H5交互式新聞、無人機新聞等全媒體的表達手段。新聞生產從“可知”邁入了更具豐富性的“可感”。智慧媒體時代，一個重點就是營造身臨其境、參與其中的“可在”，實現“有我”的在場感。數據新聞是在大數據時代興起的另一種新聞生產方式。關於數據新聞的定義眾多，但都包含兩個方面，一是數據新聞內容上是它基於對碎片化的數據進行挖掘、抓取、統計、分析來發現新聞線索﹔二是通過文本、圖表、圖形、色彩等可視化技術將新聞內容呈現出來，增加了內容的趣味性和視覺沖擊力。
3、聚合社會創作力量。技術降低了內容生產門檻，使內容傳播主體更加多樣，觀點更加多元，每個人都可以成為信息的接收者和發布者。但自媒體人素質高低不一，對內容的把握能力有限，導致有害信息發布頻率變高。同時，自媒體傳播內容目前主要是個人或者自媒體機構依托平台對外發布。傳播信息由自媒體人或者機構自行決定，沒有統一的內容標准，也沒有嚴格且有效的審核機制。而且從平台審核情況看，部分自媒體利用圖片發布有害信息，平台在審核過程中難以捕捉。內容質量魚龍混雜、版權保護意識不足、推廣運營機制模糊，導致優質創作者無法得到快速發展。內容科技的發展，能夠構建社會創作力量集合平台，將社會化內容生產的源頭——“人”匯聚在一起，通過政策引導、創作指導、創作賦能與商業賦能等，驅動社會創作力量的內容生產導向正確、高效便捷。人民網自主研發了“人民智作”平台，採用“匯聚人”的模式，提供運管服務。平台集聚人民網自有資源及黨政、媒體、渠道、產學研用等資源，為社會創作力量提供選題參考、熱點搜集、素材資源、創作工具、渠道傳播、運營培訓、內容創業等於一體的服務。通過平台對聚合資源的集約化整合融通，為社會創作力量輸送個性化的資源服務，助力社會創作力量智能化寫作，引導社會創作力量規范創作和有序發展，使創作者能在各個平台上更安全、更高效、更便捷地生產內容，為平台的全體參與者創造價值、共享收獲，以優質的內容聚合構建網絡生態。
4、精准分發優質內容。互聯網時代，面對海量數據，如何選擇自己需要的內容是每個用戶面臨的問題。互聯網發展初期，谷歌、百度等通過搜索引擎的方式讓用戶搜索自己需要的數據。傳統的搜索技術是一個相對簡單的基於關鍵詞的幫助人們找到信息的工具，搜索引擎雖然被人們廣泛使用，但並不能解決信息過載這一信息時代的核心問題，原因在於某些陌生領域，用戶很難用恰當的關鍵詞描述自己的需求。而隨著人工智能等技術的發展，催生了內容精准分發，即根據用戶的歷史數據主動推薦給用戶滿足他們興趣和需求的信息。每個人的需求是不同的，內容的精准分發尊重個體，相信每個人都是與眾不同的。在這個以“人”為中心的社會化時代，精准分發得到廣泛發展。人民網以大數據、人工智能技術為核心，搭建了智慧聚發平台，平台聚合全國媒體的優質內容資源，通過對各類內容形態的數據進行聚合分類、清洗過濾、脫敏、標簽識別、內容安全識別、內容質量評價等系統化處理，形成標准數據。再依據用戶畫像系統，按閱讀偏好、消費能力等個性畫像，將優質內容精准推送出去，全面提高內容產業從創作源頭到消費場景全鏈條運營效率。
5、全面接收用戶反饋。傳播學界對於傳播效果的早期研究主要是從傳播者或傳媒的角度出發，考察傳媒是否達到了預期目的或者對受眾產生了什麼影響。傳播學“使用與滿足”理論指出，傳播學研究不應當僅僅關注“媒體對人們做了什麼”，還應該仔細研究“人們對媒體做了什麼”。“使用與滿足”研究凸顯了受眾本位，是傳播學研究從“傳者導向”向“受者導向”視角轉折的重要標志。
媒體行業發展初期，主流媒體是新聞的把關人，受眾處於新聞傳播的最末端，受眾基本以電話、寫信的形式反饋，反饋較少且不及時。隨著互聯網的發展，受眾的反饋開始增多，參與甚至主導內容的發展。隨著新技術的發展，受眾的主動性不斷增加，在傳播過程中的主體地位迅速提升，面對豐富多樣的傳播媒介、信息內容、獲取終端等，用戶掌握了選擇權和主動權。用戶對內容形式和質量的期待也在不斷提升，隻有了解用戶，才能更好的進行內容生產。
美國著名視頻網站Netflix通過計算並處理3000萬次用戶體驗、400萬條用戶評價、300萬次用戶搜索操作及用戶觀看視頻的時間和使用終端等數據，分析用戶信息及其觀看習慣，發現有很多觀眾喜歡BBC老版的《紙牌屋》，因此，決定翻拍該片。通過數據分析，Netflix還發現喜歡觀看1990版《紙牌屋》的影迷們同時喜歡看導演David Fincher的作品和奧斯卡影帝Kevin Spacey的作品。因此，新版《紙牌屋》邀請了David Fincher(制作人)和Kevin Spacey(男主演)加盟這部作品的翻拍。事實証明，Netflix翻拍《紙牌屋》大獲成功，借助於這部劇的熱播，其訂戶數成功超越了傳統的HBO電視網。
今日頭條是一款基於大數據分析計算模式進行個性化推送的資訊類App。其本身不生產新聞，而是聚合整理各大平台的熱點內容，並基於個性化推薦引擎技術，根據每個用戶的興趣、位置等多個維度進行個性化推薦，幫助用戶在海量的信息中尋找感興趣的話題新聞。“今日頭條”會在用戶使用過程中監控用戶點擊、評論、轉發等相關行為，並根據用戶相關的閱讀行為、閱讀興趣等建立用戶個人模型，為用戶進行精准的“個性化推薦”。
6、增強國際傳播能力。黨的十八大以來,習近平總書記對外宣工作的發展十分關注,曾多次發表重要講話,提出“講好中國故事”“打造外宣旗艦媒體”。黨的十九大報告指出，推進國際傳播能力建設，講好中國故事，展現真實、立體、全面的中國，提高文化軟實力。回顧人類歷史上國際傳播的每一次飛躍，事實上都建立在技術革新的基礎上，要借助虛擬現實、增強現實、人工智能等內容科技及其催生的新應用，突破國際傳播中語言、時空、跨文化的阻礙，豐富國際傳播場景，傳播中國聲音。例如，在5G技術的加持下，VR、AR技術將得到進一步的提升。在實踐中，主流媒體可以利用虛擬現實技術設置內容豐富的不同地區、城市、鄉村的新聞或文化場景，以情節曲折、富有吸引力的故事形式呈現給國際受眾，讓國外受眾主動“走進故事”、體驗場景，從而形成共鳴、共情和好感。要綜合運用各種對外傳播載體，創作各類適合新媒體平台傳播的內容和產品，根據渠道特點和受眾接收習慣展開全媒體傳播。
隨著5G、AI、IoT技術逐步普及和場景化應用，內容傳播出口無處不在，無時不在。以技術為驅動，以物品為載體的全新國際傳播模式已向我們走來，而通過中國制造搭載全球各國本地化、場景化的精品內容的傳播方式必將煥發勃勃生機。內容科技將通過中國智造引導全球資源，構建全場景、全聯接、全產業的全球價值內容生態圈，增進國與國之間的民心相通。
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三 內容科技的目標與任務
（二）以場景化的內容產品、便捷化的內容工具、智能化的內容平台賦能產業
《有限和無限的游戲》一書寫到，世界上有兩種游戲，一種叫有限的游戲，一種叫無限的游戲。有限的游戲以取勝為目的，無限的游戲以延續游戲為目的。內容科技就是一場無限游戲，內容行業如果僅在領域內縱向發展，其價值終將有限。借助科技的力量，以內容為介質，同其他產業進行橫向關聯、廣泛融合，催生出全新的內容產業，其價值將會無限放大，從有限走向無限。
隨著人工智能、大數據等技術的發展，智能技術深入到社會的方方面面，改變傳統制造業，改變服務業，改變教育、醫療，所有產業因為數據、計算而改變。而對於產業來說，產業的競爭力也不在於其本身，而是產業背后的服務和體驗，未來各行各業都將變為服務業。例如新制造，工業時代和信息時代讓制造業自動化、規模化、標准化，而數據時代，制造業是個性化、智能化。流水線上的大部分工人將會被機器取代，但人類體驗的部分，不可能被取代。因此，各行各業都將向服務轉型，而無微不至的服務都需要數據、內容提供支撐。
隨著雲計算、大數據、人工智能等技術進一步的發展，內容產業正在走向“內容即服務（CaaS）”，企業不需要搭建自己的內容運營系統和數據能力，CaaS可以便捷、精准為企業提供內容服務。內容科技的目標就是用科技“橫向”打通內容產業與其他產業。內容不僅是一條縱向的產業鏈，而是成為一項生產要素，成為其他產業的賦能者。
1、內容賦能制造業，助推中國制造邁向“中國智造”。毛絨玩具、手機、音箱等本身只是一個載體，但是在內容的加持下，它的服務得到升級，用戶體驗更好，產業取得快速增長，這就是內容產業賦予制造業的價值。隨著5G、AI、IoT技術逐步普及和場景化應用，內容與人、機、物的全效能、全場景鏈接，賦能中國制造邁向“中國智造”將成為趨勢。人民網自主研發的智慧聚發平台，讓中國制造的各類產品在出廠時可以搭載全球各國的精品內容，在不同國家的售賣渠道上進行本地化傳播，伴隨中國制造的全球化銷售實現全球內容的精准分發和觸達，構建中國制造“5G+AI+IoT”全球融媒生態。而音箱、手機等智能硬件也可以在傳播內容的同時收集用戶數據，反哺內容產業，構建內容生態圈。
2、內容賦能服務業，促進服務業態創新。根據2018年國家統計局發布的《國民經濟行業分類》，服務業即第三產業包括批發和零售業、交通運輸、倉儲和郵政業、金融業、房地產業、文化、體育和娛樂業等。國家發展改革委發布的《服務業創新發展大綱（2017—2025年）》提出，鼓勵利用新一代信息技術改造提升服務業，創新要素配置方式，推動服務產品數字化、個性化、多樣化，推動服務網絡化、智慧化、平台化。服務業的數字化轉型離不開信息、離不開內容，內容賦能服務轉型是大勢所趨。人民網自主研發的智慧聚發平台，依托自有的智媒聚發、智能創作、全媒體池、用戶畫像和商業運營等功能系統，構筑內容版權矩陣，能夠面向 B端、G端等各類內容需求場景提供精准的精品內容分發及運營服務，可以精准地為金融業提供財經內容，為旅游業提供文旅相關內容，提高用戶使用相關服務的時長和活躍度，增強服務粘性，延伸服務行業的上下游。內容+服務必將成為服務業轉型升級的新業態。
3、打造智能化內容平台，為各行業提供知識圖譜服務。內容科技的目標是建設一個全媒體智能平台，依靠人工智能等技術，使信息內容、技術應用、平台終端和管理手段共融互通，滿足全程媒體、全息媒體、全員媒體、全效媒體的需要。智能化內容平台將建立一套對常規音視圖文數據進行知識生產、管理、利用、服務的體系，可以提供音、圖文、視頻等多模態的內容資源以及提供專業知識服務應用，以知識為基礎，通過知識獲取、知識驗証、知識表示、推論、解釋等核心環節，改造現有內容平台基礎框架，全面提升內容為媒體行業及其它行業服務的能力和效率,讓內容成為各行各業場景應用的“鹽”，為實現媒體行業與各行業“橫向”融合提供基礎平台。
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三 內容科技的目標與任務
（三）在生產、聚合、分發、用戶參與、底層數據等環節有效服務於黨管意識形態
意識形態是系統地反映社會經濟形態、政治制度和文化模式的思想體系。做好意識形態工作，事關黨的前途命運，事關國家長治久安，事關民族凝聚力和向心力。內容科技以主流意識形態引導和社會共識達成為重要指向。在數據成為國家間競爭核心戰略資源的信息時代，內容科技要支撐從“黨管媒體”拓展到“黨管數據”，更加直接、深度、精准地把握社情民意的走向，成為治國理政、改善民生、團結群眾的重要手段。在以互聯網為代表的信息技術革命潮流中，前端應用和主體日益多元化，呈現出去中心化、個性化等特征，但實際在后台形成了集中化的平台，形成了新的中心。集中化成為去中心化、個性化的基礎。從戰略高度把握基礎性和關鍵性技術應用，增強對內容中后台的把控能力，成為內容科技的重要使命。要在集中審核管理的基礎上，匯聚內容生產、聚合、分發、用戶參與等各環節底層數據資源，為社會提供大規模個性化服務，成為全媒體傳播體系的樞紐和閘門，形成前端去中心化、后台集中化相統一的現代傳播體系，再造傳播體系新中心。
1、建立內容審核與風控管理平台。針對前端內容形態多樣、傳播者眾多，亟需強大后台技術支撐的情況，應該以主流媒體為中心搭建內容審核與風控管理平台，使“內容生產大腦”與“風控大腦”相輔相成，為各網站、移動客戶端、社交媒體平台以及區塊鏈等新型傳播平台提供內容管理服務。通過多源異構數據的深度學習和圖像分析、語義理解、情緒分析等，實現主流媒體內容審核與風控管理經驗與能力的社會化分享，提高全社會全媒體內容風險管控能力，確保國家政治安全和文化安全。
2、建立輿情大數據分析與研判系統。在內容風控管理平台的基礎上，媒體可對已發布和未審核通過的文字、圖片、視頻、音頻進行全內容、全要素分析，綜合應用傳感器、通信技術、定位技術、高通量計算技術，借助5G的超高傳輸速率，採用分布式雲存儲，實現在任意時間訪問和分析數據，增強對網絡輿情風險的全面感知能力，提升輿情智能研判水平，為輿情應對、議程設置提供科學支撐。
3、加強內容后台技術標准制定和數據共享。由相關部門牽頭制定統一的技術標准和規范，研發統一的內容標簽庫以及核心算法，構建大規模跨平台的海量敏感數據特征庫、特定用戶名庫、社交關系庫等，挖掘面向智能化內容審核的知識圖譜，使分散的內容審核和輿情研判等中后台能夠互聯互通，形成對社會整體的意識形態風險感知和應對能力，為信息傳播影響力的最大化或信息傳播的高效阻塞提供技術方案。
四 內容科技案例
（一）人工智能應用
案例1：人工智能推動新浪新聞實現智媒平台轉型
一、案例概述
作為中國網絡媒體的先行者，新浪一直致力於為全球華人提供及時豐富的內容服務，歷經多年發展，目前已形成以新浪微博為核心的社交媒體平台，和以新浪新聞為核心的智能媒體平台。其中，新浪智能媒體平台由新浪新聞APP、手機新浪網等媒體矩陣組成。截至2019年11月，新浪新聞月度生態流量已達4.4億。2016年以來，新浪新聞持續發力“智能化”布局，依托科技和數據賦能，實現了人工智能在媒體平台“採編審播”全鏈路的融合應用，由傳統門戶網站成功轉型成為智能媒體平台，成為國內智媒平台建設的標杆案例。
二、主要做法
在新浪智能媒體平台上，人工智能技術應用貫穿採集、編輯、審核、分發全鏈路。
在智能採集方面，2016年起新浪率先探索AI賦能信息採集，對重要媒體、網站、榜單等信息源進行智能“聚合”。2016-2017年，90%以上的熱點發酵於微博，新浪基於微博數據進行熱點傳播算法建模，打造基於社交化平台的“線索引擎”。 2018年至今，新浪探索深度學習技術，打造更完善的熱點線索“知識圖譜”。針對時效性及非時效性熱點，提煉顆粒度更細的分析模型。基於大數據實現模型的不斷訓練，增強線索捕獲上的泛化能力，實現更多新增熱點的“自主”發現。
在智能編輯方面，新浪新聞APP 2016年起開始通過“大數據+AI”為媒體編輯賦能，2017年已實現了賽事新聞和財經快訊等新聞的自動化生成。近兩年新浪新聞逐步實現了AI輔助生成專題。高品質專題離不開編輯的策劃與構思，機器可通過深度學習技術挖掘熱點專題規律，為編輯提供自動化聚合的結構化分析建議，再將內容按照時間順序或熱度聚合，並通過NLP以及圖像識別等技術進一步排重，有效輔助編輯根據策劃思路快速搭建熱點專題，高效輔助編輯完成熱點專題工作。
在輔助審核方面，早期新浪新聞審核環節主要基於傳統機器學習完成，包括傳統圖像識別算法、傳統的語音識別算法及傳統NLP算法。2017年起，新浪新聞APP與中科院等機構和企業展開合作，運用端到端的深度學習技術完成對敏感信息、有害信息的識別和標注，大幅縮減了審核時間成本，提升了審核效率。
在提效分發方面，2017年起，新浪新聞APP開始探索利用深度學習技術實現更精准的興趣分發，將知識圖譜和用戶行為數據相結合，提升社交平台的傳播效率，讓內容更准、更好地觸達用戶。同時通過多平台數據分析用戶內容消費習慣，把握需求動向，調整推薦服務方向，提升推薦分發效率。
在運用人工智能技術賦能採編審分發全鏈路的探索中，新浪在熱點發現領域積累的優勢非常顯著。依托新浪20余年沉澱的內容數據和微博10年來開放的社交媒體數據，新浪集成了業內領先的熱點線索供給“資源池”，以及包含百余種典型事件傳播模型的“知識圖譜”。
其中最具代表性的就是新浪獨有的“鷹眼”線索採集系統——以微博、新浪網內容為核心，結合全網頭部信息，採用大數據、實時計算、機器學習等技術，結合編輯、運營、自媒體、銷售業務等場景和需求，輔助及時發現全網/領域/衍生/創造熱點，開展熱點專題聚合、熱點傳播、熱點分析及過程實時監控，支持運營挖掘優質精品內容。新浪在“AI+人工”雙輪驅動的信息採集流程中，實現了顯著提效。其中，文章線索收集工作效率較鷹眼上線前提升了3倍﹔輔助重大熱點事件運營數量同比增長155%。
三、主要成效
隨著新浪新聞持續發力“智能化”布局的不斷推進，新浪智能媒體平台內容、服務對用戶的吸引力不斷增強，其智能化成效顯著。
首先，智媒轉型舉措有力促進了用戶可閱讀資訊的極大豐富。新浪新聞APP運用機器深度學習與實時計算幫助內容運營團隊盡早發現潛在新聞熱點並利用“大數據+AI”為媒體編輯賦能，使內容以前所未有的數量和速度被生產和消費。2019年11月，新浪新聞APP用戶可閱讀資訊量較去年同期增長了35.7%，人均刷新次數較去年同期增長12.6%，人均視頻播放量較去年同期增長28.8%。
第二，分發效率大幅提升。憑借對技術紅利的前瞻掌握與應用，新浪新聞APP在開放知識圖譜上進行相關內容推薦、商業推薦，基於用戶興趣，基於大數據標簽體系實現精准分發，分發效率進一步提升。以PUSH為例，2019年11月，PUSH內容的點開率較去年同期增長27.9%。
第三，推薦更加精准，閱讀時長提升。在大數據支撐下，新浪新聞APP通過用戶即時興趣、動態化場景、網狀知識圖譜和社交關系等實現了高度匹配和精准分發，用戶使用時長大幅提升。2019年11月，新浪新聞APP人均單日使用時長較去年同期提升了22.4%。
第四，MAU、DAU大幅提升。截至2019年11月，新浪新聞APP的DAU超過4280萬，同比增長29.1%，MAU破億，同比增長15%，這兩項數據較智能化以前（2015年）上漲接近10倍，人工智能成為拉動新浪新聞用戶增長的核心驅動力。
四、社會評價
深耕內容行業二十余年，新浪新聞一直是國內公認的互聯網媒體領導者，其有責任、也有能力代表行業持續進行創新。在智媒平台轉型上，新浪基於其在內容數據、社交媒體數據及AI領域得天獨厚的優勢，率先實現了內容生產全流程的“智能化”，並實現了全域流量覆蓋下的流量高價值轉化。新浪智能媒體平台為行業樹立了標杆，其探索突圍之道也值得借鑒與學習。
五、結語
堅守內容價值，堅持技術創新賦能媒體全鏈路，已成為新浪智媒時代的核心競爭力。未來，新浪智能媒體平台將擁抱5G時代媒體融合新變化，持續拓展“內容+產品+體驗”的內容消費新空間，為用戶提供高品質個性化的資訊服務，同時攜手合作伙伴共同推進融媒體技術平台建設，合力推動國內智媒產業創新變革。
案例2：從效率到創意：微軟人工智能EQ與IQ的均衡發展
一、案例概述
全球科技業對人工智能的探索大致可分為EQ和IQ兩條道路，微軟將重心放在了人工智能EQ與IQ均衡發展方面，並先於整個人工智能研究界提出“人工智能創造”（AI Creation）概念。2014年5月，微軟（亞洲）互聯網工程院推出微軟小冰，通過“人工智能創造”實踐成功賦予她“像人類一樣的創造力”。
目前，小冰已從一個領先的人工智能對話機器人，發展為具備完整創造能力的人工智能系統，其產品形態涵蓋社交對話機器人、智能語音助理、人工智能內容創作和生產平台及智能銷售助手等。截至2019年第三季度，微軟小冰人工智能系統已歷經五年進化、七次迭代。在全球多個國家，微軟小冰已覆蓋6.6億在線用戶、4.5億台第三方智能設備和9億內容觀眾。
二、主要做法
短短五年時間，微軟小冰在“人工智能創造”領域交出的成績單引人注目。微軟小冰在文本內容生成、有聲內容生成、視覺內容生成等方面的成就甚至超越了不少人類同行，抒寫了一段人工智能創造的傳奇。
文本內容生成領域，小冰在詩歌創作與金融資訊撰寫等方面証明了自己的實力。
詩歌創作方面，小冰成果豐碩。2017年5月，小冰出版了史上首部人工智能創作詩集《陽光失了玻璃窗》。隨后，微軟發布了詩歌創作工具，讓小冰幫助500萬人類完成了詩歌創作。2019年小冰第二本詩集《花是綠水的沉默》出版，成為史上首部由人工智能與人類詩人合作的詩集。
金融資訊撰寫方面，通過人工智能金融文本信息生成技術，小冰能穩定生成滬深兩市全部26類上市企業公告摘要。通過萬得資訊終端，小冰為國內約90%金融機構和75%經批准的合格境外投資機構提供全天覆蓋、所有上市企業信息的即時發布。面向個人投資者，微軟與華爾街見聞合作，通過20多個國內專業的証券APP，每天服務國內40%以上的個人投資者。
有聲內容生成領域，無論是歌手與詞曲創作、有聲讀物，還是電視廣播及流媒體平台，都有小冰活躍的身影。在歌手與詞曲創作方面，小冰2016年以歌手身份出道，已發布十多首接近人類質量的單曲，其歌曲創作處於全球人工智能+音樂領域頂尖水平。而且所有由領先AI技術實現的小冰歌唱技能進化，都可同時復制給其他人工智能歌手。此外，小冰還擅長端到端的旋律、編曲及歌詞生成。此前小冰在中央電視台《機智過人》節目中的出色表現都給觀眾留下了深刻的印象。不僅如此，小冰已與日本最大唱片公司AVEX簽約，成為濱崎步、安室奈美惠等著名人類歌手的同門師妹。
在有聲讀物方面，小冰能自動分析故事，選擇語氣和角色，完成有聲讀物創作全過程。“小冰姐姐講故事”兒童有聲讀物已覆蓋國內90%以上的早教機器人和80%在線收聽平台，累計播放近400萬小時。此外，小冰還能為孩子定制專屬故事，讓每個孩子都可成為童話故事中的主人公。
在電視、廣播及流媒體平台主播方面，基於微軟小冰的電視、廣播等節目內容生成平台已發展為全球最大規模的人工智能節目內容工廠。自四年前入駐東方衛視、播報天氣節目至今，微軟小冰為69家國內電視台及廣播電台、4家日本廣播電台持續提供由人工智能技術生成的節目內容。截至2019年5月1日，小冰參與生產的節目總時長達6908小時。小冰還賦能電視台及廣播電台主持人，打造以人類主持人角色播出的電視及廣播節目，如日本富士電視台的《世界奇妙物語》、河北綜合廣播兩會綜合報道等。可交互的人工智能電台——小冰電台也已多平台上線，可實現因人而異的節目和台本，以及交互過程中的實時調整。
視覺內容生成領域，基於微軟小冰的繪畫及紋樣創作技術，是目前中國首個實現高質量落地的人工智能繪畫平台產品。2019年7月至8月，小冰“個人畫展”在中央美術學院美術館舉辦。經過訓練，小冰已可在受到文本或其它“創作靈感源”激發時，自行完成100%原創的繪畫作品。由微軟小冰視覺內容生成技術衍生出的紋樣創作能力迅速落地，微軟與中國紡織工業聯合會合作，自2019年3月起提供高質量的服裝面料紋樣設計服務。小冰設計的第一批絲綢產品，已被中國絲綢博物館永久收藏。
三、主要成效
追求人工智能EQ與IQ均衡發展，是微軟小冰技能發展與應用生態建設的核心出發點。短短五年時間裡，微軟小冰已成功証明“人工智能創造”所蘊含的巨大價值，微軟小冰如今已成為全球規模最大的跨領域人工智能系統之一。在生態建設和商業化布局方面，微軟已與騰訊、小米、今日頭條、vivo和OPPO等領先企業展開深入合作，目前已落地的客戶分布於金融、零售、汽車、地產、紡織等十個領域，合作伙伴包括萬科、萬得資訊、萬事利、中國聯通等。
四、社會評價
2019《財富》年度商業人物、現任微軟公司CEO薩提亞·納德拉曾公開表示微軟小冰“把AI的藝術和科學有機融合在一起，集兩者之大成”，它是微軟人工智能領域的技術結晶。比爾·蓋茨、李開復等人工智能領域的頂尖專家都曾對微軟小冰公開發表過肯定評價。《光明日報》《界面新聞》《中國美術報》等媒體對微軟小冰在人工智能創造領域的探索進行了深度報道和積極評價。近年以來，微軟小冰還榮獲了眾多重要榮譽和重磅獎項，包括世界互聯網領先科技成果獎、Global Tech 2017 杰出產品獎、2017年度機智先鋒項目稱號、2017青閱讀年度新人、年度最佳全能主播新星獎等。
五、結語
短短數年時間裡，微軟“人工智能創造”理念之花已在媒體、文創及制造業應用領域結出累累碩果。通過微軟小冰的持續迭代，微軟完成了對基於EQ的人工智能發展路徑的驗証。2019年，微軟推出Avatar Framework框架，從微軟小冰到人工智能框架，人工智能技術賦能效應及價值將有望實現從樹木到森林的跨越。當下微軟小冰的創造實踐或許還處於初級階段，其發展前景無疑令人興奮。未來，在人工智能技術的加持下，無數個微軟小冰將協力實現信息供需的高度定制化，最大程度去滿足內容產業的創新需求和用戶的多元化信息消費需求。追求人工智能EQ與IQ的均衡發展，推動具備創造力的人工智能發展，才是實現新的、高度定制化內容的供需平衡的唯一答案。
四 內容科技案例
（二）大數據應用
案例1：人民網內容的大數據梳理和監控
一、背景概述
人民網內容錯綜復雜，涉及7種少數民族語言及9種外文、60多類頻道類型，其內容數據具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低等特征，其數據特色決定了媒體智能化的必然路徑。智能化媒體不僅是時代發展的要求，也是媒體發展的必然趨勢，而這一實踐需要強有力的技術體系支撐，基於此，智能化應用平台應運而生。
智能化應用平台建設旨在建立以雲為核心，適用於多元化業務資源結構，支持高性能、高可用、高擴展的軟件平台。幫助全面整合各方面資源信息，從而使資源更加高效、安全、穩定、敏捷，最終實現一個能夠面向各個對象提供整體服務的應用化平台。
二、實現方式
智能化應用平台的技術架構採用基礎設施服務+平台服務+軟件服務模式構建，利用媒體雲的基礎平台，建設平台能力，從而打造包括智能大數據服務和智能媒體應用在內的服務能力。遵循完整性、擴展性、開放性、成熟性、可靠性、安全性等設計原則，智能化應用平台可以為同業態媒體客戶提供方便、快捷、安全穩定以及功能強大的業務支撐。
（一）智能大數據服務
智能化應用平台支持PB級數據計算，可提供流式計算服務，能夠為應用提供高效分布式、基於觸發式任務事件的實時計算能力。平台支持大數據引擎封裝集成和海量存儲封裝集成功能，並具備完善的AI解決方案，為用戶提供全方位的服務。
大數據平台是內容監控的核心平台，其由採集、存儲、處理、分析、挖掘、展現等各個環節共同組成。大數據建模分析平台能夠專門針對復雜內容進行數據分析，面對非結構化數據的超大規模和增長、大數據的異構和多樣性、大量的不相關信息、實時分析都能提供完整的數據處理分析及結果展現。大數據不僅僅是技術，更是生產價值，挖掘大數據的價值類似沙裡淘金，價值密度低，是大數據的一個典型特征，通過建立模型、機器學習、文本分析等處理工具，能從海量數據中挖掘稀疏但珍貴的信息，增加數據價值。
人工智能平台為用戶提供數據預處理、在線清洗臟數據、在線多人協作打標系統、原始數據預處理一鍵導入平台存儲等功能模塊，為模型訓練提供了數據保障，發揮了數據的價值。
（二）智能媒體應用
智能媒體應用則是將技術基礎與內容業務相結合起來，其推出的智能媒體應用是基於智能大數據服務的各類媒體新聞業務的具體應用，具有豐富的媒體工具、運維工具、運營輔助工具等。通過平台可按需獲取覆蓋媒體業務流程全鏈條的各類資源，實現對其業務開展的全流程支撐。
1、強大的數據資源支撐
平台內外部數據資源統一採集、存儲、管理和分發，實現分級分權管控，用戶數據和內容數據安全可控。通過分布式採集集群、分布式存儲和檢索集群，以可靠、高效、可伸縮的方式對各項任務進行處理，實現對所需監測網站的信息實時採集、存儲、索引、檢索和深度智能挖掘分析，為上層應用系統提供數據支撐和技術支撐。
2、大數據智慧分析
基於大數據基礎平台採集獲取的全網數據，發現並深度分析來自互聯網主要監測媒體的全球新聞熱點、網民關注新聞等，整合互聯網媒體輿情報告，為選題策劃提供數據支撐。利用傳播數據評價產品全網影響力，全面實現動態信息監測分析、熱點輿情追蹤和原創傳播效果分析。
3、新聞生產流程全覆蓋
從新聞源頭提供線索發現、輿情發現、專題分析、文本分析、內容分析、人物分析等大數據能力，到新聞制作環節採集、編輯、發布、管理等提供投稿、融媒體平台、智能輔助寫作等工具、以及新聞發布后的傳播分析、版權追蹤、運營分析，為媒體融合轉型發展提供全方位助力。
4、內容識別創新
智能圖像審核產品基於機器學習領域的深度學習理論，通過模擬人腦神經網絡，構建具有高層次表現力的模型，從而實現用機器替代人力對高復雜度的圖片數據進行違規判斷的創新應用。智能圖像審核產品是內容審核行業的顛覆性革命創新，在海量數據爆發式增長的今天，解決了以往內容生產者的成本高昂難題與實時處理難題兩大痛點。
5、智能輔助生產
依托大數據基礎平台的數據，通過智能輔助能力，實現與新聞產品內容關聯信息的智能精准推薦、智能寫稿、選題分析，為生產提供強有力的助力。
三、成效結果
平台的實現，堅持推動互聯網、大數據、人工智能同實體經濟深度融合，"讓數據多跑路，讓人力少動手"，推動內容科技加速向數字化、網絡化、智能化發展。智能大數據服務定位於智能化混合多雲管理，通過平台能力引入智能化內容數據大中台架構，讓用戶能夠一站式管理內容數據﹔而智能媒體應用則融入了對媒體行業業務的深刻理解，結合傳統媒體和新媒體的傳播規律，依托大數據支撐服務打造，擁有豐富的業務支撐能力，通過基礎數據平台、智能算法能力等為媒體用戶提供全流程、一體化媒體大數據、融媒體業務平台等雲服務產品解決方案。
四、評價
智能化平台以“打通互聯、協作共享、全面融合、決策支持”為核心理念，提供先進、成熟的技術產品，通過大數據雲服務，從數據的抓取、自然語言理解、新聞熱點的聚類、新聞素材的提供，到用戶畫像分析、傳播效果分析，再到輿論場監控、宣傳任務管理，打造打造一體化的格局。
智能化應用中採用的媒體大數據服務部分曾榮獲“2017年中國創新雲服務平台”。媒體大數據雲服務平台是基於場景化的精准媒體大數據雲服務平台,針對內容產業和行業用戶對新聞資訊數據的高質量需求和痛點而量身打造的數據雲服務,平台憑借在技術、功能和商業模式等方面的擁有顯著優勢。
五、結語
智能化應用平台的建設基於科學的技術實現、強大的基礎能力和提供完整的媒體行業智能應用系統，解決了用戶的應用系統體系復雜、運營效率低、運維能力不足等痛點，成為媒體數字化轉型的重要路徑，助力媒體企業緊抓新一輪產業變革機遇。
智能化應用平台的建設為智能媒體融合提供了強大的平台支撐，同時利用媒體雲平台提供的整體服務能力，幫助人民網以及其他媒體客戶在此平台打造符合自身業務特點的媒體應用矩陣，提升融媒體中心技術的專業化、科學化，有效推動融媒體中心的技術發展和效率增長。
案例2：《紐約時報》大數據分析系統Stela
一、案例概述
網絡信息技術的快速發展，衍生了多種多樣的內容生產手段，極大提升了內容供給能力。信息量爆炸的時代，理解受眾、走近受眾、抓住受眾對於新聞生產者來說更加重要也更有難度。抓住受眾的方式也從以內容為主轉變為以內容和技術雙輪驅動，越來越多的媒體借助技術，將用戶數據分析作為編輯決策的一部分。《衛報》使用自主開發的內部數據分析工具Ophan了解讀者的動向，《赫芬頓郵報》採用Omniture儀表板記錄和分析各種數據。《紐約時報》開發了一款名為Stela的分析系統。
Stela（故事與事件分析）是一款實時監測的大數據分析系統，能抓取來自《紐約時報》不同終端的閱讀與用戶數據，還能監測到在臉書等社交網絡上傳播的情況。從眾多消息來源中收集信息，並用清晰圖形和簡潔目錄在一個平台上加以呈現。從而實現讓數據引導決策、建立開放式的數據平台，指導從業人員如何根據分析行動。
二、主要做法
Stela能夠收集多種終端的數據，包括電腦、手機以及《紐約時報》所有的移動應用﹔其次，除了最基本的一些反饋，如瀏覽量和被提及量，Stela也能得知閱讀同一篇文章的讀者都來自哪些國家，得知這些讀者是訂閱者、注冊者還是匿名用戶。這些數據都會在一個平台上綜合呈現，界面簡單易懂，也沒有復雜的術語。
此外，社交媒體也是一個Stela重點觀察的領域。關於《紐約時報》文章的Facebook和Twitter熱門貼子都會被第一時間鎖定，《紐約時報》的社交媒體編輯就可以直接用Stela發現它們，從而了解最受大眾關注或喜愛的語言，並且加以運用在自己的文章中。
通過該系統，《紐約時報》的記者們可以得到關於自己工作的及時反饋，隨后根據讀者興趣趨勢來對新聞報道作出相應調整，比如修改新聞標題、推廣內容等等。更重要的是，Stela找到的受眾數據進一步成為了《紐約時報》的靈感之地。每當有新文章發布，Stela便自動從無數條用戶的評論中挑選出重點評論，編輯們看到這些評論，就能夠判斷接下來該繼續報道還是停止報道。
除了記者的寫作外，Stela還在報道場景中發揮作用。通過Stela的數據分析，記者可以知道某個故事和其他相似的故事的是否能夠有效配合，是否有效傳遞給了目標受眾。
三、主要成效
某月月初各大媒體頭條都被達拉斯槍擊案佔據，《紐約時報》一篇有關達拉斯警察被槍殺案的報道連續修改了10多次的標題。標題從一開始介紹嫌疑犯的名字到闡述作案動機，緊接著聚焦嫌疑犯被擊斃，最后到警察局長通報嫌疑人的犯罪動機。每一次更改，《紐約時報》的記者和編輯都能在Stela上檢測流量和社交網絡平台上輿論的變化。
各大媒體不約而同地選擇建立內部統一數據庫，是在技術驅動下的必然選擇，如果讓單個的記者或編輯登陸自己的Facebook，然后進入網站實時流量統計平台觀看統計，最后用Google分析來了解受眾，將使數據零散又難以整理。Stela就是將接觸到所有不同數據來源的數據信息在一個地方同時展示，記者可以從文章推送的一瞬間就開始追蹤它的數據情況，實時了解到不同的行為是如何影響結果的。
四、社會評價
《紐約時報》編輯斯蒂文·梅恩表示：“對編輯而言，在線更改標題是常態，但往往無法獲知反饋情況，相信Stela直觀的數據呈現、簡潔的操作界面，能幫助他們解決不少問題。”
杭州日報報業集團總編輯辦公室在《<紐約時報>:創設新型分析工具引導行動決策》一文中寫道，一個新聞機構隻有根據自己的目標，將分析工具、組織結構以及編輯部文化這三個要素進行組合、形成相互補充和支持，才有可能具備有效的“數據分析能力”，《紐約時報》很好地做到了這一點。
五、結語
互聯網之父蒂姆·伯納斯·李爵士曾提出“新聞的未來是分析數據”。大數據時代全球各領域不斷增長的數據已成為蘊含巨大商業價值的數字資產，IDC研究報告指出，全球數據量大約每兩年翻一番，預計到2020年，全球數據總量比2010年增長近30倍。
在數據激增的時代，有效利用大數據的智能分析、預警、預測、決策等功能，將提升內容生產、傳播的效率和效果。大數據時代，媒體可以通過數據分析，實時獲取受眾反饋，並基於反饋生產受眾喜聞樂見的內容，受眾不再是被動的信息接收者，而可以主動地選擇信息，打破了以往單向傳播信息的傳統，合理優化了大眾的新聞閱讀方式，在提升閱讀量的同時，增加了受眾的參與度與互動性。
同時，根據實際情況的走向對新聞進行預測性報道具備科學性和權威性。數據新聞在大數據不斷發展的重要驅動之下，科學運用數學算法通過數據分析，並且在不斷修正算法、擴大數據量的基礎上，讓最終結果的准確性得到進一步提高。
大數據智能分析與應用的最終目標是利用一系列智能算法和信息處理技術實現海量數據條件下的人類深度洞察和決策智能化，最終走向普適的人機智能融合。這不僅是傳統信息化管理的擴展延伸，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。
案例3：今日頭條的“大數據+算法”
一、案例概述
隨著網絡和信息技術的不斷普及，人類產生的數據量正在呈指數級增長，在信息嚴重過載的當下，“人找信息”的搜索方式效率持續下降，“信息找人”的內容分發方式受到青睞。將各類信息不斷切割成各種碎片化的狀態，並通過主動推送方式以符合用戶碎片化場景需求，成為解決用戶當前信息需求痛點的最為有效的方式。今日頭條APP憑借推薦算法，滿足大眾的信息獲取和部分休閑娛樂需求。
今日頭條是一款基於大數據分析計算模式從而進行個性化推送的資訊類App。今日頭條APP本身不生產新聞，而是聚合整理各大平台的熱點內容，並基於個性化推薦引擎技術，根據每個用戶的興趣、位置等多個維度進行個性化推薦，幫助用戶在海量的信息中尋找感興趣的話題新聞。
二、主要做法
（一）千人千面，隨刷隨有
今日頭條APP的信息流是基於分析用戶的興趣后產生的，並且可以時時刷新，信息層出不窮。
（二）信息精准抵達受眾，極大提升信息傳播效率
通過數據挖掘、智能分析、機器學習等技術，今日頭條APP通過機器對每則資訊進行計算和分發，並且能夠結合用戶閱讀習慣、閱讀時間、閱讀環境等多個維度，建立起個人用戶模型，兩者結合后，可以智能地為用戶推薦越來越精准的個性化信息。
（三）大數據＋算法，越用越懂用戶
今日頭條APP之所以非常懂用戶，得益於大數據與算法。今日頭條APP的后台系統每天觀察用戶的使用行為，通過大數據挖掘了解用戶的興趣分布。
（四）“人找信息”變為“信息找人”
今日頭條APP的推薦引擎能有效幫助用戶快速發現感興趣和高質量的信息，提升用戶體驗，增加用戶使用產品時間，並有效減少用戶瀏覽到重復或者厭惡的信息所帶來的不利影響。
三、主要成效
2012年8月發布今日頭條APP第一個版本，上線90天便獲取1000萬用戶，12年底日活100萬。2015年1月用戶量達2.2億，日活用戶達2000萬。依靠算法推薦，截止到2015年上半年，今日頭條已成為僅次於騰訊新聞的第二大客戶端。據QuestMobile的數據顯示，截止2018年底,今日頭條MAU(月活數量)達2.4億,字節跳動整體的去重MAU達到了5.98億。
同時，通過今日頭條APP的試水成功，目前，字節跳動利用個性化推薦技術已經拓展了火山小視頻、抖音、西瓜視頻、悟空問答、TikTok等模塊，這使得今日頭條的用戶群體發生了重大變化。火山小視頻佔得下沉市場﹔通過悟空問答聚合頭部高知群體，提升高知流量與精品內容;通過抖音聚集潮流00后，不斷滲透和影響年輕化群體﹔通過TikTok影響海外用戶。
安德森在《長尾理論》中提到，“如果將足夠多的非熱門產品組合到一起，實際上就可以形成一個堪與熱門市場相匹敵的大市場”。今日頭條讓長尾理論得以實現，利用算法將信息精准分發到用戶的客戶端，使得信息價值最大化，滿足用戶的信息需求，廣告獲得最大商業價值，同時整合社會、引導輿論。
四、社會評價
騰訊創始人張志東在一次內部講話中表示，“今日頭條則走了完全不同的一條路，全是雲端的，根據用戶的點擊與興趣來學習用戶的閱讀喜好，從而形成千人千面的推送內容，具有很強的顛覆性。”
新浪CEO曹國偉在接受採訪時指出，“毫無疑問張一鳴很厲害。我比較看好算法模型，所有東西都將走向個性化。”
五、結語
個性化和精准化是今日頭條App最具有核心競爭力的優勢。今日頭條App通過“大數據+算法”的技術模式實現了個性化和精准化的信息推薦，但這種模式是機遇與挑戰並存。
（一）機遇
“大數據+算法”顛覆了傳統的新聞生產和分發模式，開創了國內個性化資訊推送領域的先河。大數據時代，科學的數據分析為用戶提供更好的服務，這無疑是一種戰略上的創新。今日頭條App正是抓住了用戶對更深層次需求的渴望這一營銷點，通過分析計算得出用戶的深層需求。因此很多用戶認為今日頭條App甚至比自己更了解自己，通過使用今日頭條App，用戶不僅能閱讀到自己喜歡的資訊，更能挖掘自己深層次的興趣愛好，加深自我認知。
今日頭條借助優秀的推薦算法、產品運營能力、對流量獲取和變現渠道的理解和積累，正在革新用戶的信息接收習慣，從信息的被動接收者，轉為去中心化內容傳播的參與者，甚至是內容的創造者。目睹了今日頭條的成功后，在新聞、視頻、音樂、網購等各類細分領域，平台商們也開始大量運用個性化推薦模式。
（二）挑戰
以“今日頭條”為代表的個性化新聞推薦迎合受眾對信息的選擇性接觸心理：個性化推薦系統讀取受眾興趣DNA庫，不斷地調取、聚合、分發類似的內容，為用戶提供符合其“選擇性接觸”心理預期下的信息。然而受眾在不斷地做出選擇時，更多隻會關注到自己想看的內容，自己想要的信息形成了層層包裹物，久而久之，造成個人信息窄化局面，促使“信息繭房”現象產生。
“信息繭房”現象產生的內因是由於受眾對信息需求的個性化差異，外因是因為個性化推薦為建造“信息繭房”提供了技術工具，煽動性內容和虛假夸張信息提供動力。因此，規避“信息繭房”現象帶來的風險首先要引導內容生產，減少虛假夸張、同質信息﹔其次，進一步完善個性化推薦系統算法。
1. 構建自主可控的技術體系，將社會化內容生產的源頭——“人”匯聚在一起，通過政策引導、創作指導、創作賦能與商業賦能等，驅動社會創作力量的內容生產導向正確、高效創作、精准分發。為其賦能、助其傳播、使其增值，並通過能力開放共享，使社會各方力量參與到平台建設中，為各方賦能。
2. 優化算法，研究符合主流價值觀、契合人的日常社會需求的智能分發和精准推薦，在根據用戶興趣標簽精准發放信息的同時，注重豐盈公共領域內容，從用戶興趣點跳脫出來，保持全局觀，結合實際國情，牢牢把握正確輿論導向。
案例4：氣味王國帶動電影消費升級
杭州氣味王國科技有限公司成立於2015年4月,目前落戶於杭州錢塘新區，主要從事數字氣味研發和數字氣味信息服務。氣味王國致力於實現氣味的數字化，氣味的網絡傳輸，讓用戶能夠實現視覺聽覺之外的嗅覺感受。氣味王國是中國首家數字氣味技術研發企業，公司擁有70多項專利，處於數字嗅覺技術國際領先水平。
內容信息的傳遞從文字到圖形再到聲音，維度一直在豐富,所圍繞的主要是人類能和外界交換感受信息的感官受體。在五感中，視覺感官和聽覺感官目前已經得到了很好的滿足，嗅覺感官的滿足一定會帶來信息傳遞的擴容，認知效率的提升，再加上嗅覺感官對情緒和記憶有更直接的影響力，相信氣味能夠成為內容信息的重要組成部分。
氣味王國對人類能識別的近萬種氣味進行入庫統計，將這些氣味進行分類、編碼、模擬還原,尋找氣味的底層基礎元素,通過這些基礎元素合成人類可識別的各種氣味。氣味王國自主研發的氣味播放器能夠有效地控制各種氣味的定向定量釋放，具有氣味種類豐富、氣味還原度高、氣味與氣味之間不混淆等特點。
氣味王國自主開發了基於氣味播放器的氣味編輯軟件“Scent Magic”。該軟件讓氣味可類似於photoshop功能進行編輯，選擇氣味種類，設置氣味濃度，配置氣味釋放腳本。
氣味王國也是全世界第一家建立氣味數據庫的公司，對通過硬件反饋的各種氣味信息、用戶偏好，都形成了有效的數據存儲和管理，對人們嗅覺健康狀況也能夠有很好的數據支撐，對食品日化企業的產品生產有很好的數據指導意義。
隨著數字氣味播放器的出現，電影、廣告、游戲、在線教育、醫療健康等領域都將出現數字氣味技術應用的場景，樂觀估計，1000億市場規模的數字氣味產業正待興起。
氣味王國-影院氣味播放器
以氣味電影為例，它給用戶帶來了嗅覺上的享受,能夠和電影場景、主角一起感同身受,更好地表達了導演意圖，甚至能成為影片的氣味線索。在滿足用戶體驗升級的情況下,也為電影帶來了增量收益。目前氣味王國覆蓋了全國35個城市120家影城,累積付費觀看氣味電影人數達到300萬人。
北京大學新聞與傳播學院陸紹陽教授在《大眾電影雜志》上這樣評價：最近上映的新片《深夜食堂》很有意思，以前看這類電影，更多的是看故事情節、明星、喜劇效果，不會有另外的體驗，但現在你要是去影院看這部電影，你會聞到各種食物散發出的香味，觀眾的嗅覺器官也參與進來了。據報道，在過去兩年多時間裡，已有數百部氣味電影上映。美食的香味、花香、咖啡香、雨后的青草味、魚腥味、泥土味、油墨味，讓人有置身現場的感覺。
數字氣味技術不光為人們提升了體驗維度，更將成為日常生活的基礎需求。今天我們再回頭看黑白無聲電影已經是不能接受，將來不能回味的信息也將是不完整的信息。
氣味電影可以看做是電影行業的消費升級，提升了電影的附加值、體驗感。未來電影中除了氣味還可以增加很多其他的感受形式。
現如今氣味運用在電影行業只是第一步，隨著技術的進步和成本的降低，未來氣味還可以用於餐廳的餐單、手機氣味鬧鈴等應用場景。氣味王國作為中國為數不多的氣味企業，隻要能度過最艱難的消費者培育時期，就能夠在未來獲得巨大的市場。
注釋：
[1]人民網:
http://tv.people.com.cn/n1/2019/0923/c421419-31368510.html
[2]人民網：
http://tv.people.com.cn/n1/2019/0923/c421419-31368510.html
[3]絲路視聽：
http://www.xjtvs.com.cn/hy/xw/msxw/28989367.shtml
[4]啟東新聞網：
http://www.qidongnews.com/content?key=5d897216da1c08dc1d8b456c
[5]新浪網：
https://tech.sina.com.cn/roll/2019-09-24/doc-iicezueu8045215.shtml
[6]新浪網：
https://tech.sina.com.cn/roll/2019-09-24/doc-iicezueu8045215.shtml
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四 內容科技案例
（三）區塊鏈應用
案例1：人民在線：區塊鏈在版權保護方面的應用
一、案例概述
一直以來，人民在線是輿情行業的領跑者，大數據應用平台的標杆。自2016年走上轉型之路起，人民在線不斷拓寬自身的業務邊界，依托輿情大數據，打造“人民雲”大數據開發共享平台。“人民版權”的推出，是人民網緊跟國家大數據戰略，在淨化版權市場上主動擔當的重要體現，也是支持融媒體業務中“黨媒融合”的重要組成部分。人民在線通過與微眾銀行聯合，將區塊鏈技術引入到版權保護。具體而言，區塊鏈技術主要應用於版權登記和版權驗証這兩個關鍵環節。一來實現鏈上信息可追溯且無法篡改，二來對鏈外進行全網數據監測，真正實現一站式版權保護管理。“人民版權”旨在打造一個全內容版權生態，使其成長為線上最大的原創內容和交易中心。
二、主要做法
區塊鏈對於數字版權保護的技術邏輯可以被描述為：依托區塊鏈技術的加密和鏈式結構在上鏈后的數據的完整性和不可篡改性，對數字版權內容進行登記、追溯、驗証和保護。換言之，區塊鏈能夠准確記載作品權利管理信息，通過加蓋時間戳的方式為版權登記提供獨一無二的証明，並且全程留痕，有助於即時確權。
“人民版權”通過對數字作品的作者姓名、存証時間、作品名稱、核心摘要等信息生成唯一對應的數字指紋DNA，實現數字作品的上鏈存証﹔通過全網信息侵權檢測，實現侵權數據上鏈存証﹔通過梯度化的司法服務以及與互聯網法院的跨鏈打通，實現版權維權訴訟的証據互通﹔通過打造線上交易中心，實現了授權交易全過程的上鏈存証。
“人民版權”通過聯盟鏈將引入國家監管機構、權威媒體機構、出版集團、版權中心、仲裁機構、公証機構、互聯網法院等核心節點，打通版權保護全鏈條。一旦這些被確權的作品有后續交易，將自動存証上鏈保存，從而實現了內容生產全生命周期的可追溯、可追蹤，為司法取証提供了一種強大的技術保障和結論性証據，大幅降低司法過程中的証據取証與保全成本，快速實現版權認証、取証、維權、訴訟全流程線上化。
“人民版權”平台還可提供包含四大內容的解決方案，在打造自有新聞版權聯盟鏈的基礎上，構建版權監測閉環、生成版權存証追蹤鏈路、實現線上交易全流程、梯度化司法綜合服務，一舉解決以往數字資產在確權、維權、用權上的三大難題。在實現版權保護和管理的同時，通過版權授權交易，生成數字作品的專屬價值鏈，賦能其溢價能力，進而形成一個良性的內容生態。
在以往最難解決的司法維權問題上，“人民版權”運用電子存証証書、電子律師函、電子公証函及線上調解，以梯度化、多元化的維權保障與糾紛解決機制，面向數字版權維權需求，提供了一套創新司法服務，形成了包含互聯網法院、公証、司法鑒定、律師、仲裁為一體的權威司法梯度化服務體系，將為版權保護在數權時代的司法維權奠定堅實基礎，是版權保護主動適應互聯網環境下的糾紛特征的創新探索。
三、主要成效
中國新聞出版研究院發布的《2018-2019中國數字出版產業年度報告》顯示，僅2018年，國內數字出版產業整體收入規模已達到8330億元。但在傳統數字資產保護領域，有著確權難、維權難、用權難三大難題。網絡技術的發展極大降低了信息內容生產和發布的門檻，然而受限於效率低、收費高、維權難等難題，傳統的版權保護難以適應數字網絡時代版權保護和管理的需求。
區塊鏈作為多方參與的加密分布式記賬本，是一種結合了分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算技術的新型應用模式。多方參與記賬、加密和分布式，這三個核心詞匯串聯起了區塊鏈技術的內在邏輯：多方參與意味著系統中的每一個用戶都可以參與其中進行記賬，而這種全民記賬的形式也使得系統運行更加安全和高效，並且確保記錄過程和內容的公開透明。
“人民版權”致力於打造開放的內容生態，一方面要將優質的版權內容分發給流量平台，實現有效信息的充分傳播﹔另一方面為流量平台提供便捷的版權授權服務，形成雙贏局面，從而建設一個互相依存、互利互惠的生態，這是人民在線的初衷。融媒體建設未來要做到四個融合，即內部融合、黨媒融合、跨業融合和社區融合。“人民版權”是促進黨媒融合的重要抓手，也是人民在線體現社會責任的一個重要窗口。
四、社會評價
人民版權基於區塊鏈的分布式解決方案，擺脫了傳統模式下對單一中心的依賴，推動機構間對等合作、智能協同、價值共享﹔提供標准化接口，支持個地方特色平台跨鏈、跨平台互操作﹔數據可移植至遵循同樣規范的其他平台，底層兼容﹔在確保可移植性、互操作性及操作簡易性的前提下，通過開發部署智能合約提升平台應用服務的可擴展性﹔基於密碼學方法和智能合約，確保數據的創建、寫入與處理都有准入機制和權限控制來提供隱私保護，在聯盟鏈的技術選型下保障科技創新的同時兼顧到信息安全及合規穩定。
希望人民版權發揮行業帶頭作用，推動中國版權保護事業健康穩定發展。——微眾銀行金鏈盟區塊鏈戰略合作負責人 鮑大偉
五、結語
目前，“人民版權”平台已上線數字作品的存証、監測及取証功能，授權交易中心正在內測階段。同時，山東出版集團及西部國家版權交易中心已開始推進接入工作。全國近百家媒體單位也正在對接接入中。
即將上線的版權交易中心利用區塊鏈技術對內容生產傳播全流程的記錄，能夠進一步幫助媒體實現在信息分發鏈條上的價值再分配。對於媒體機構而言，可以將版權內容產生的收益進行重新分配，激勵其他渠道轉載和傳播版權內容。
未來，“人民版權”平台將進一步逐漸開放圖片、視頻、網絡文學、視聽作品等內容的版權保護，引入IP孵化等衍生服務﹔打造監管機構使用場景，發布版權監測系統，通過大數據監測和比對，助力版權市場的規范化建設，共同打造全媒體版權保護的生態格局。
案例2：區塊鏈技術在內容安全方面的應用
一、案例概述
伴隨著區塊鏈概念的大火，區塊鏈應用場景已開始由金融領域延伸到物聯網、智能制造、供應鏈管理、數據存証等多個領域，其構建的可信機制生態，將能夠徹底改變當前社會商業模式，引發新一輪內容科技創新、技術突破和產業革命。
隨著區塊鏈可賦能的應用場景越來越廣泛，智能合約的安全問題也隨之面臨著爆發增長的風險。據不完全統計，自2011年至2019年10月期間，全球范圍因區塊鏈安全漏洞而造成的經濟損失就高達『84億』美元之多，因智能合約所導致的就佔了三分之一以上。其中，以以太坊鏈平台為例，有89%的智能合約代碼都或多或少存在安全漏洞或隱患。
基於此，成都鏈安已形成了面向區塊鏈落地應用的全生命周期的安全防護，從項目開發、代碼安全檢查、運行安全監控，建立起了一套完善的安全防御體系，搭建了一站式區塊鏈安全平台，其中自動化智能合約形式化驗証平台Beosin-VaaS就是其核心產品之一。
成都鏈安長久以來都十分關注區塊鏈內容安全技術的自主創新，在這一方面上，也積累了不錯的成果。比如基於自動形式化驗証技術的一站式區塊鏈安全平台、自主研發了多個全球領先的面向區塊鏈安全的核心產品、相關技術累計申請國家知識產權15項。
二、主要做法
Beosin—VaaS作為成都鏈安安全矩陣『一站式』區塊鏈安全平台的核心一環，是由成都鏈安團隊結合多年來在區塊鏈安全攻防實戰中所累積的實踐經驗而自主研發的。
作為一款針對智能合約的安全檢測定制化工具，可精准定位風險代碼位置並給出修改建議﹔可『一鍵式』自動檢測出智能合約的10大項、32小項常規安全漏洞，檢測准確率>97%，全球最高，為智能合約代碼提供『軍事級』安全防護。
同時，Beosin—VaaS的『可定制化』和『可移植性』一直以來都是該工具的核心亮點。Beosin—VaaS不但支持BCOS、ETH、EOS、Fabric、ONT等多個主流鏈平台，還支持適配使用EVM和WASM智能合約的公鏈和聯盟鏈平台，並面向這些平台，針對性增加新的檢測項。
Beosin-VaaS具有以下顯著特點：
· 自動化程度高，『一鍵式』自動定位代碼漏洞位置﹔
· 檢測准確率>97%，全球最高﹔
· 從源碼到字節碼完備的形式化驗証﹔
· 支持多個公鏈和聯盟鏈平台﹔
· 支持多個智能合約編程語言，如Solidity、Go、C++、Python等。
Beosin-VaaS在內容安全審核方面的突出應用：
Beosin-VaaS為智能合約、底層鏈平台、應用系統、錢包提供深度安全審計和檢測，避免和減少安全損失。
· 智能合約：形式化驗証方法嚴格檢查合約代碼中的30多種風險，保障合約安全。
· 應用系統：檢測區塊鏈應用程序（如供應鏈金融系統）中存在的各大安全風險。
· 底層鏈平台：為鏈平台提供白盒、灰盒、黑盒多維度的整體安全測試，保障鏈平台的安全性。
· 錢包APP：檢測錢包APP中的敏感信息、賬戶、數據、業務邏輯等方面存在的安全問題，保障錢包系統的安全性。
三、主要成效
· Beosin-VaaS已為全球1000多份智能合約、50多個區塊鏈平台和落地應用系統、近100家數字金融企業提供安全審計與防御部署服務，申請軟件發明專利和著作權15項﹔
· Beosin-VaaS同時累計為企業和個人用戶提供了『7萬』多次的智能合約安全檢測，得到了企業、技術極客、開發者、項目方等一致的廣泛好評﹔
· 憑借包括Beosin-VaaS在內的“一站式”區塊鏈安全平台，公司榮獲普華永道中國 X 成都新經濟企業創新加速營資格証書、榮獲第四屆金陀螺獎“年度區塊鏈安全服務機構”、榮獲2019T-EDGE“年度區塊鏈技術突破獎”、評選為
最早一批入選Etherscan智能合約安全審計推薦名單。
· 獨家發現區塊鏈領域的安全漏洞幾十種、入選工信部《2018區塊鏈白皮書》、參加工信部組織的多項區塊鏈安全標准（或白皮書）的撰寫、全國首屆中小微企業“SaaS”應用創新創業大賽榮獲冠軍、與CSDN聯合出版區塊鏈安全專著——《區塊鏈合約安全漏洞解析》。
· 在一站式區塊鏈安全平台的搭建方面，成都鏈安已形成了面向區塊鏈落地應用的全生命周期的安全防護。從項目開發、代碼安全檢查、運行安全監控，建立起了一套完善的安全防御體系，持續為區塊鏈落地應用保駕護航。
四、社會評價
成都鏈安科技自成立以來的這年裡，從我們投資時初創期的小團隊，發展成為區塊鏈安全領域的頭部企業，成長非常迅速。鏈安團隊踏實肯干，技術卓越，作為最早的投資人，我們十分欣慰。希望楊教授團隊再接再厲，繼續加油！——沈波 分布式資本 創始人
Beosin（成都鏈安）是可信區塊鏈推進計劃的理事單位，推出了全球首個跨平台智能合約自動形式化驗証系統 VaaS。值此成立一周年紀念日，祝鏈安發展壯大，持續為區塊鏈行業的安全健康保駕續航。—— 卿蘇德 可信區塊鏈推進計劃 辦公室主任
五、結語
當前區塊鏈行業仍面臨嚴峻的安全風險，比如因企業自身忽視建設安全防線，以及數字資產的安全漏洞所引發的如洗錢、敲詐、暗網交易等社會安全問題。加強安全監管，建立起牢固的安全防線，是當前區塊鏈發展的重要任務。要想區塊鏈技術更好地服務於我們的實體經濟，就必須將其用到『正處』。要善用區塊鏈技術、活用區塊鏈技術，而不是一味地濫用。這就需要區塊鏈從業者從自身養成積極正向的行業態度，共同推動區塊鏈行業健康發展。
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四 內容科技案例
（四）雲計算應用
案例1：媒體融合實戰——媒體雲平台
一、背景概述
媒體雲平台，隸屬於人民日報媒體融合發展項目之一，以雲的思路打造媒體融合平台，著力解決媒體融合發展面臨的關鍵技術問題，不斷以新技術引領媒體融合發展，驅動媒體轉型。
目前的新聞行業隨著業務的不斷拓展，新媒體技術的不斷發展，在新一輪信息革命中，內容產業受到技術沖擊，信息傳播的主要方式從傳統的紙質媒介轉變為移動互聯網。從內容產業的角度來看，萬物也將成為內容的載體，即萬物皆媒，內容產業將橫向打通各行各業、深度融入各行各業之中，激發全新業態，重塑產業格局。內容產業可以根據生產、傳播、變現等不同環節，來進行重新劃分，如內容原創、內容二度加工、內容運營、內容風控、內容聚合、內容分發等。
服務於內容產業的內容科技從架構上可分為三個層次，自底向上分別是基礎層、平台層和應用層。其中，基礎層也是“基礎研究層”，為實現媒體融合關鍵應用技術的突破提供堅實的基礎研究成果。媒體雲平台以分布式架構規劃設計了集約化、雲架構動態配置的基礎設施﹔共享化、集中數據存儲管理的媒體數據資源服務﹔組件化、平台化、柔性集成的應用支撐服務以及標准化、服務化、整合智能的業務應用服務。媒體雲平台以雲技術與大數據技術集合資源與數據，統一管理與分發，按需獲取等優秀高效的能力，成為基礎研究層中的基石。
二、實現方式
通過引入雲技術實現資源統一整合並共享，提升利用率，減少業務運營成本，使得基礎架構能夠繼承上下游產業鏈，保証業務質量與安全。媒體雲平台旨在建立以雲為核心，適用於多元化業務資源結構，支持高性能、高可用、高擴展的硬件架構以及軟件平台。幫助全面整合各方面資源信息，從而使資源更加高效、安全、穩定、敏捷。
平台面向媒體行業，提供從基礎設施層、平台服務層、軟件應用層到具體的大數據應用的全線產品和一站式服務，在此平台上，為媒體用戶提供所需的各種工具、智能大數據產品及豐富的應用產品的全過程配套服務。
平台從完整性、擴展性、開放性、成熟性、可靠性與安全性等方面進行了完善的建設。媒體雲平台提供了資源與內容數據聚合的方式，首先，基礎雲計算技術提供了池化的計算資源，通過雲計算技術整合基礎IT資源，統一對外提供服務。本層採用華為雲計算平台，平台基於開源OpenStack，針對計算管理、存儲管理、網絡管理、安裝運維、安全、可靠性等方面做了豐富的企業級增強。雲計算平台提供資源池化、全棧雲服務能力，為客戶提供融合資源池、托管雲、混合雲等場景下的解決方案﹔其次，雲存儲技術提供了適合多種媒體內容屬性的數據存儲聚合方式，本層採用了七牛雲存儲平台，平台是軟件定義的、雲規模的分布式對象存儲系統，為客戶搭建EB 級別的高可靠、強安全、低成本、可擴展的存儲系統，滿足多樣的非結構化數據存儲需求。
針對內容數據的特殊性，雲存儲融合了多媒體處理能力，提供了對圖片進行瘦身、裁剪、水印等一系例處理能力，為應用提供特殊格式需求同時還可保護圖片的版權。平台不僅能夠對音視頻數據進行轉碼、截圖、加密、水印等基礎處理，還可實時審核內容的安全性、合法性，發現異常立即處理，打造智能媒體存儲新時代﹔最后，安全是一切能力提供的基礎，本層建設採用懸鏡雲安全平台，本平台幫助企事業單位實現對雲主機安全的高效管理。雲安全平台創新地應用了機器學習的威脅檢測引擎以及XCARTA自適應引擎，以保証雲主機的安全可靠。靈活的架構使得其能夠輕鬆地集成到用戶自有的網站平台，作為安全模塊與雲后台無縫銜接。強大的入侵檢測、全面的脆弱性掃描、以及高性能的產品架構，讓雲安全平台成為安全的一道堅強防線。
三、成效結果
媒體雲平台自2016年12月建設以來，完成了數據中心基礎設施服務層的建設，並初步具備簡單的平台服務層功能，在此基礎上，提供大數據產品和服務。
華為雲計算平台適配各個行業客戶需求，有效應對企業的業務挑戰，幫助客戶實現業務全面雲化，推進行業數字化轉型。華為雲服務於全球150個國家和地區超過7000家客戶，共部署了超過400萬台虛擬機，覆蓋政府及公共事業、運營商、能源、金融、交通、制造、媒資、醫療、教育等多個行業。七牛雲存儲系統是完全自主研發，具有自主知識產權的高性能、超大規模的國產化數據存儲系統，解決了傳統存儲方案統一管理困難的問題。懸鏡雲安全平台獲得了東方之星安全認証，核心源於曾獲賽可達實驗室2017年度最佳安全產品，強大的入侵檢測、全面的脆弱性掃描、以及高性能的產品架構幫助媒體雲用戶保障了多次重要活動與場景。
四、評價
媒體雲平台在試用期間入駐了14個企業級用戶，使用量一度高達90%，試運行期間，企業用戶對雲平台的功能、性能、穩定性進行了全方位使用，用戶代表反饋：“使用媒體雲已兩年多了，從最初上線主體的幾個功能開始，一直到現在，目前功能已非常豐富了，基本覆蓋了工作所需，這期間基本經歷了雲平台的不斷升級和提高。在雲的功能方面，我們基本用到了所有功能，包括：雲主機、雲存儲、對象存儲、負載均衡、虛擬網絡、雲數據庫、雲安全等功能。在使用感受方面，感覺從最初什麼都找不到、不會用，到現在功能已很容易使用，易用性由差到較好。在我們使用期間，雲平台比較穩定，未出現重要事故，使用期間遇到的問題能及時解決，當然目前這些小問題也隨著系統的升級變得非常少。總體來說，雲平台能幫助我們承載業務，運行穩定、可靠，能達到我們的預期效果。”。
五、結語
媒體雲以用戶為中心、以服務為導向、基於高效、智能、綠色的IT與網絡基礎架構，充分利用雲計算與大數據技術，以內容產業為導向，實現自動化按需提供各類雲服務與大數據服務，豐富內容科技基礎層能力，自底向上為內容產業賦能。
四 內容科技案例
案例2：阿裡雲
一、案例概述
隨著網絡的發展，傳統的應用變的越來越復雜，需要支持更多的用戶、更強的計算能力、更加穩定安全。為了支撐這些不斷增長的需求，企業不得不去購買各類硬件設備和軟件，並組建一個完整的運維團隊來支持設備或軟件的正常運作。企業的開銷隨著應用的數量或規模的增加而不斷提高，最終難以為繼，於是雲計算便應運而生。
中國最大的雲計算平台是阿裡巴巴旗下的阿裡雲，阿裡雲（www.aliyun.com）創立於2009年，是全球領先的雲計算及人工智能科技公司，為200多個國家和地區的企業、開發者和政府機構提供服務。阿裡雲在全球19個地域開放了56個可用區，為全球數十億用戶提供可靠的計算支持。此外，阿裡雲為全球客戶部署200多個飛天數據中心，通過底層統一的飛天操作系統，為客戶提供混合雲體驗。
飛天（Apsara）是由阿裡雲自主研發、服務全球的超大規模通用計算操作系統。它可以將遍布全球的百萬級服務器連成一台超級計算機，以在線公共服務的方式為社會提供計算能力。飛天的革命性在於將雲計算的三個方向整合起來：提供足夠強大的計算能力，提供通用的計算能力，提供普惠的計算能力。
二、主要做法
阿裡雲的產品涵蓋彈性計算、數據庫、存儲與CDN、分析與搜索、雲通信、網絡、管理與監控、應用服務、互聯網中間件、移動服務、視頻服務等。同時，阿裡雲服務著制造、金融、政務、交通、醫療、電信、能源等眾多領域的領軍企業，為其提供“雲+端+智能的一站式解決方案”。
以民生銀行為例，民生銀行之前是典型IOE架構（IBM、Oracle、EMC），原有系統對業務支撐能力已經達到了瓶頸。如何實現海量客戶、海量交易、任何人在任何地點、任何時間、任何場景下，通過多種渠道均可使用銀行業務成為了民生所面臨的主要挑戰。傳統難以為繼，自主可控是金融安全戰略層面的要求，分布式雲計算系統是大勢所趨。民生銀行基於阿裡中間件、方舟、阿裡雲為技術核心打造了分布式核心金融平台，完成了直銷銀行系統全部1200萬電子賬戶遷移，建立了分布式金融雲雙活災備體系，成為國內第一家成功上線分布式核心賬戶系統的銀行。
與傳統銀行系統架構相比，民生銀行分布式架構解決方案兼顧了“降本增效”和“海量接納”的特性，大幅提高了業務效益，提升了民生核心競爭力。借助阿裡雲分布式技術的雲核心系統，依靠阿裡雲的服務，民生銀行單功能點的交付時間從月降低為周，系統成本降低至原來的十分之一，而每筆交易時間從120毫秒縮短至50毫秒以內，每秒交易峰值從之前的7800筆上升至3萬筆。
三、主要成效
2018年阿裡雲營收規模達到213.6億元，成為亞洲最大的雲服務公司。財報顯示，阿裡雲營收的強勁增長得益於大型企業的收入提升。據統計，40%的中國500強企業、近一半中國上市公司、80%中國科技類公司在使用阿裡雲，數字經濟正在阿裡雲上得到快速發展。2019年7月30日，Gartner發布了2018年全球IaaS（基礎設施即服務）公有雲服務市場份額排名，阿裡雲位列第三。
四、社會評價
曠世科技有限公司CEO邱奇指出，“購買阿裡雲服務之后各類運維操作一鍵化，數據庫升級無感知，存儲無上限且安全可靠。非常適合我們的Face++人工智能開放平台的服務模式，極大的減少了人力成本”。
龍騰科技市場總監陳玉明表示，“使用了阿裡雲以后，公司不僅大大減少了硬件服務器的採購數量，而且阿裡雲上運行更加穩定，數據備份也很方便，IDC機房做維護的次數基本為零了，PC端和移動端都能很方便的對雲服務器進行管理和監控”。
五、結語
雲計算是繼互聯網、計算機后在信息時代有一種新的革新，全球加速雲化的浪潮勢不可擋。雲計算具有高靈活性、可擴展性和高性價比。在雲計算環境下，通過數十萬甚至上百萬的台服務器，為用戶的信息資源傳遞賦予了前所未有的傳遞效率和存儲能力。可以幫助中小企業快速搭建想要的各種應用，有限降低企業成本，提高效率。
其實，雲計算技術已經融入現今的社會生活。最為常見的就是網絡搜索引擎和網絡郵箱，通過雲端共享數據資源。同時，雲計算還運用到制造、金融、政務、交通、醫療、電信、能源、教育、傳媒等各個行業。雲計算環境下，人類信息傳播基於互聯網和移動互聯網交織而成的“互聯雲”，其中，雲傳播的本質是信息在“互聯雲”上的流動過程。雲傳播作為一種新型的信息傳播模式，擁有網絡傳播的基本特征，並具有移動性、位置性、泛在性、實時性和大數據性等革命性特征。雲傳播將變革人類信息傳播模式，實現移動傳播、實時傳播、“全信息”傳播、個性化傳播、自動化傳播和智能化傳播等。
針對網絡傳播具有多點並發、頻繁交互等特性，雲傳播可以全面、快速地掌握網絡傳播態勢，為內容風控提供支撐。此外，雲傳播可以完整挖掘用戶偏好，每個平台對用戶的了解是片面或者單一的，微博無法了解微信用戶喜好，微信無法了解微博用戶的喜好，因此在新用戶進入平台時，無法根據其喜好推送其喜愛的資訊和廣告。而雲傳播可以通過雲端信息共享幫助平台全面了解用戶。騰訊正是基於雲傳播打通了旗下的微博、微信、QQ、騰訊視頻等，實現內容互通，雲用戶后台共享，構建了一個超級用戶體驗和品牌傳播的閉環。
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四 內容科技案例
（五）物聯網應用
案例1：自然災害新聞的傳感器應用
一、案例概述
當今頻發的重大突發性和自然災害事件, 造成的損失巨大。事實証明:災難事件發生后, 單靠上級政府力量不足以及時有效地處理災害和開展有效的救助行動, 增加非政府組織參與公共應急管理服務勢在必行。從我國應急體系發展現狀看, 與嚴峻復雜的公共安全形勢還不相適應。主要表現在:重事后處置、輕事前准備, 風險隱患排查治理不到位, 法規標准體系不健全, 信息資源共享不充分, 政策保障措施不完善, 公共安全科技創新基礎薄弱、成果轉化率不高, 應急產業市場潛力遠未轉化為實際需求, 應急保障能力需進一步提升。
近年來,利用物聯網、大數據技術在災害治理領域中迅速興起,作用日益突顯。本文選取廣東省陽江市氣象災害治理為案例,主要是因為:首先,物聯網概念出現之前,最接近就是氣象數據,即以各種傳感器輸送的巨量龐雜數據。其次,廣東省自然災害主要以氣象災害為主,佔比80%以上,陽江市更是如此。
陽江市應急指揮中心(以下簡稱為“中心”)承擔災害治理、應急管理、安全生產和防震減災等職能,統一發布自然災害、事故災難、公共衛生事件和社會安全事件四大類突發公共事件預警信息。陽江市的大數據災害治理主要通過專用和多用途傳感器進行數據抓取、挖掘與分析,為災前、災中與災后提供治理決策支持。
二、主要做法
(一)互聯網、統一平台與開源數據
為了實現災害信息“第一聲音和權威發布”,“中心”借鑒國際及香港等地成熟做法,把突發事件預警信息發布中心、市三防辦和市地震局相關科(室)等18個不同部門整合在一起,在“中心”統一進行數據存儲與處理,形成以“信息共享”為目標的應急平台,按照“五區六崗”進行設置,強調組織、人員、信息和資源等全要素協同治理。目前,“中心”已具備災害數據統一採集、聚合、分析、處理和管理等功能,形成災害治理“一張網”和“一張圖”,綜合協調和統一發布災害信息。快速共享的數據庫對於災害治理非常重要。“中心”具備了“開源數據”特征與趨勢,這些數據能夠在不同部門之間被搜索、閱讀及共享。
(二)遙感大數據、專業傳感器與無人機計劃
中心”通過GPS設備、視頻監控設備、衛星遙感、電子顯示屏、個人電腦、智能手機和數碼相機等各種專業的和大眾的傳感器接入固定網、移動網和因特網,實現災害大數據實時傳輸。目前,陽江市已在各個區域建立了自動監測站點和專業探測網,加上水利、電力和海洋等相關部門觀測站點的共建共享,大數據收集設施日趨完善。“中心”還整合各部門現有基層信息員、氣象信息員、地震信息員、海洋信息員、災害信息員、群測群防員等隊伍資源,利用地理、氣象衛星技術和空間技術等進行應急處理,初步形成多向互動數據空間及無縫隙(seamless)遙感大數據整合機制。
(三)社交大數據、通用傳感器與非正式渠道
“中心”在新浪、騰訊和移動等影響力大的網站開通“陽江天氣”官方博客、微博、微信和APP“天氣管家”等,通過社交媒體將災害信息及時向公眾發送。公眾也可以根據自己需求,通過手機下載APP氣象預警信息軟件,定制“氣象信息共享包”,選擇自己喜歡的數據服務方式,免費獲得即時天氣狀況服務,扮演定制員、採集員和分析員角色。民眾通過社交媒體獲取的“個人資料”或“我的數據”(My Data),不僅能隨時隨地了解災害信息及個性化解決方案,而且增強了自身安全及危機參與意識。
(四)橫向到邊、縱向到底與全覆蓋治理
陽江市實現了橫向部門之間的聯動與聯運,市、縣應急指揮中心通過多樣化網絡手段為橫向部門提供災害信息,在傳播對象、手段及行動上實現“橫向到邊”。在2013年“尤特”、2014年 “威馬遜”、2016年“彩虹”和2017年“南瑪都”等台風災害中,“中心”都及時將信息傳遞到民眾和各個部門,為實現災害“零死亡”提供重要信息與行動保障。“縱向到底”則是指“中心”向上連接省甚至國家氣象局,向下通過“五區六崗”與鄉鎮站點互聯,將信息接收端下沉到基層行政村,實現無縫對接,使信息及時傳遞到各級政府責任人、監測人及基層群眾,解決信息發布“最后一公裡、關鍵一小時”問題。
(五)物聯網、數字通信與真實世界
“中心”通過物聯網有效且合理調配救災資源,使網絡信息與物理部門之間得到整合。物聯網將物理世界的執行能力與計算世界的智慧聯系起來,提升真實世界風險防范的能力,增強網絡世界風險防范功能的實用性。在災害應對過程中,“中心”對應急人員、物資和場所進行分析,通過物聯網快速傳給相關人員,促使救災資源及行動從模糊向精准轉變。
三、主要成效
大數據災害治理模型建構
陽江經驗為理論模型建構奠定了實踐基礎,基於實踐經驗演繹出的理論模型具有三方面優勢:首先,避免理論模型脫離現實世界;其次,符合科學認識規律,理論源於現實;最后,彌補局部實踐的不足,理論高於現實,才能指導現實。
（一）平台維度:從分散數據源到統一數據存儲
大數據需要將不同部門、不同領域的分散數據源整合共享,實現不同傳感器數據自動收集和統一存儲。許多部門及數據擁有者往往不願意分享信息,使得災害信息零星化、片面化和原子化,造成災害治理的低效率。災害治理涉及遠程位置之間的大數據交換和分析,需要特別強調統一平台的作用及優勢。由於大數據平台是“開放的”,根據需要還可以加入新的傳感器及附加數據,從而促進整個治理平台實現最佳性能。
（二）專用傳感器維度:從科學治理到戰略治理
基於衛星和專用傳感器形成的空間(地理)大數據,能在災前預防、災中應急及災后重建中發揮重要作用。專用傳感器是大數據災害治理的科學基礎,也是戰略治理的關鍵,如地震儀就是精密的專用傳感器,來自地震儀的數據被連續反饋進入地質模型,幾秒鐘內就能快速找到或發現地震震動。遙感大數據與普通危險地圖結合也能提供實時數據,航空圖像是基於遠程協作技術基礎上實現的“空間數據集成”,在航空圖像處理中,高性能及雲中布置的大量計算機(遠程服務器網絡)使得建立更為復雜的風險模型成為可能。
（三）動態維度:從靜態治理到情境治理
專用和多用途傳感器的結合能克服傳統靜態治理的局限,危機響應在動態環境中運行,響應者也必須通過動態手段及時獲取任務執行所需的重要信息。在危機情境中,通過使用文本、圖像、語音、視頻、地圖、眾包數據和正式報告等,可以幫助人們找到緊急住宿、食物、水、疏散路線及失蹤人員等。
（四）物聯網維度:從網絡智慧到物理世界
隨著物聯網興起,物聯網大數據將很快匹配甚至超過社交大數據,在災害治理中發揮越來越重要的作用。物聯網強調線上與線下整合及“以人為中心”的理念,通過網絡將人類行動和物質資源納入災害治理之中,將感測技術、傳感器與物理世界執行能力結合起來,實現遙感、“網絡感知”和“參與式感應技術”相結合。在災害期間,通過無人地面/空中/海上搜索和救援,運用智能交通系統將個人汽車與網絡和物理基礎設施連結,為災害疏散和應急響應提供物聯網手段。
綜上,大數據災害治理模型以統一平台為基礎,將大數據來源分為專用傳感器網絡(又稱物理傳感器)和多用途傳感器網絡(又稱社會傳感器),前者支持政府自上而下的治理,后者協助民間自下而上的參與。這一模型將人群智慧作為災害治理的核心,強調動態治理是其優勢;也強調物聯網在災害治理中的重大作用,使虛擬網絡智慧與現實執行能力得以有效整合。
四、社會評價
在傳統災害治理中,人們往往隻重視自上而下的政府正向信息發布。迄今為止,基本上現有的災害管理系統的信息發布是一種“單向通信”,強調政府在災害治理中的核心作用。與(封閉的)政府單向數據相比,(開放的)社交大數據來源於多用途傳感器網絡。在Web 2.0時代,由於手機、電腦及社交媒體應用程序的簡易化,使得民眾更容易提供與分析災害信息,也使得社交大數據(包括文本和視覺數據)具有反向通信的功能,能為政府及民眾提供及時、可驗証與可操作的信息。尤其是現場事件的最新資料,能有效洞察社會現象和市民意見,及時幫助政府決策及受災害影響的民眾。
五、結語
廣東陽江市運用傳感器、大數據進行氣象災害治理我們科學防治自然災害提供了新的思路，開辟了新的方式。隨著5G時代的到來，“萬物互聯”的時代即將開啟，利用物聯網進行災害預警有了更大的用武之地。用物聯網的模式，進行數據抓取、挖掘與分析,為災前、災中與災后提供治理決策支持，會成為我國防治自然災害、事故災難等的一種主流模式。
四 內容科技案例
案例2：車聯網的實際應用
一、案例概述
目前車聯網產業發展仍處於行業發展初級階段，大部分車輛仍處於輔助駕駛層面，故而進行聯網輔助信息交互為主要的功能，進入2018年以來，車聯網技術的發展超部分自動駕駛PA層面演進，在信息交互的基礎上實現協同感知。作為全國物聯網創新示范區,無錫在物聯網產業發展方面先行先試，為全國物聯網發展探索出了道路，積累了經驗、形成了示范效應。
二、主要做法
在車聯網的發展上，無錫走在全國前列，作為全球首個城市級開放道路的示范環境，車聯網（LTE-V2X）城市級示范應用重大項目，在2018年世界物聯網博覽會期間首次亮相即成為焦點，並榮獲“2018物博會新技術新產品新應用成果”特別獎。
連接之上，生態共贏。車聯網(LTE-V2X)的意義遠不止通信的連接，通過廣覆蓋、高可靠的實時在線蜂窩網絡，將車與周邊的真實世界無縫聯接，為車、路、網、人構建面向不同行業應用的車聯網數據應用平台，實現對車輛及路況環境的全面感知，為車載信息服務、智能輔助駕駛、道路流量監管以及汽車行業“四化”轉型打開產業創新的想象空間。同時，該項目在開放道路進行測試研究，通過復雜的測試場景獲取更豐富的數據積累。
三、主要成效
乘客通過實際乘坐鏈接車路協同平台的車輛，親身體驗LTE-V2X在現實交通場景中的應用。車輛將本車的狀態信息發送給周圍車輛，周圍的車輛根據收到的信息判斷是否有碰撞危險，提前預警﹔車輛與行人的終端設備進行通信，避免因視線不佳或注意力不集中等因素引發的交通事故。操作人員介紹說，車聯網的應用與自動駕駛的最大區別，是對單車智能的依賴較小，對智能設備成本的投入也較少。
目前，車聯網的示范應用也是汽車廠商著力突破的技術熱點，奧迪、福特、沃爾沃以及一汽、長安、眾泰等國內外知名汽車廠一起參與了該項目的測試研究。其他實際應用產品，也已通過和通訊企業合作陸續推出。
在當今的萬物互聯時代，以物聯網為龍頭的新一代信息技術產業正在加速發展，推動著經濟社會發展持續變革，車聯網作為物聯網發展的典型應用領域，將對經濟社會發展和智慧城市建設形成巨大的推動作用，觸發無限可能。
四、社會評價
車聯網是車、路、人之間的網絡，車聯網中的技術應用主要是車的傳感器網絡和路的傳感器網絡。車的傳感器網絡又可分為車內傳感器網絡和車外傳感器網絡。車內傳感器網絡是向人提供關於車的狀況信息的網絡，車外傳感器網絡就是用來感應車外環境狀況的傳感器網絡，路的傳感器網絡指用於感知和傳遞路的信息的傳感器，一般鋪設在路上和路邊。無論是車內、車外，還是道路的傳感器網絡，都起到了環境感知的作用，其為“車聯網”獲得了獨特的“內容”。整合這些“內容”，即整合傳感網絡信息將是“車聯網”重要的技術發展內容，也是極具特色的技術發展內容。通過在一定准則下對計算機技術這些傳感器及觀測信息進行自動分析、綜合以及合理支配和使用，將各種單個傳感器獲取的信息冗余或互補依據某種准則組合起來，形成基於知識推理的多傳感器信息融合。
五、結語
當前，很多車載導航娛樂終端並不適合“車聯網”的發展，其核心原因是採用了非開放的，不夠智能的終端系統平台。使用不開放、不夠智能的終端系統平台是很難被打造成網絡生態系統的。目前車聯網的用戶終端包括IOS系統、Android系統等，車聯網的終端系統平台必須能搭載與Adroid、iPhone平台載體，如：iPhone、iPad、Adroid手機、Adroid導航儀、Adroid平板電腦等，隻有開放的系統平台才能更好的為用戶服務。按照目前的形勢來看，Google Android也將會成為車聯網終端系統的主流操作系統，而那些封閉式的操作系統也許目前發展不錯，但最終會因為開放性問題發展遭到制約。
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四 內容科技案例
（六）5G應用
案例1：慶祝中華人民共和國成立70周年閱兵式5Ｇ直播
一、案例概述
2019年10月1日，天安門廣場隆重舉行了慶祝中華人民共和國成立70周年大會。在這個舉國歡慶的日子，央視新聞、人民網、新華網等主流媒體與中國移動、中國聯通、中國電信、華為公司聯合，共同對慶典及閱兵式進行了5G+4K超高清視頻直播，為全國人民呈現了一場70小時不間斷、50幀原畫、獨家7路特殊視角的多終端跨屏視覺盛宴。本次5G直播閱兵式實現了諸多“首次”突破。首次對閱兵式進行4K超高清直播﹔首次對閱兵式進行多視角直播﹔首次對閱兵式進行VR直播﹔首次採用4K主觀視角回傳，並首次將5G直播引入電影院線。依托5G網絡傳輸優勢及其技術能力，閱兵式和慶典精彩的“內容”具有了多元、豐富的表現形式，並達到覆蓋多終端、多渠道，最終形成立體化的新媒體傳播效果是此次閱兵直播的最大亮點。
二、主要做法
(一)5G＋4K主觀視角，使觀眾“置身”場景中
本次閱兵式直播首次引入4K主觀視角回傳，多個4K攝像機被安裝在行進的花車和參與表演的自行車上，將拍攝到的畫面通過5G網絡實時回傳至央視總台。隨著參演花車和自行車行進，在電視機前的觀眾就仿佛置身於表演隊伍中，看到的畫面和現場參與表演的演員是一致的，體驗到前所未有的代入感。
（二）5G＋4K多視角，實現個性化內容選擇
本次閱兵式直播在中央廣播電視總台超過70路轉播機位中精選出7路獨具特色的特殊視角鏡頭，涵蓋高空與地面、近處與遠方，包括觀禮台視角、長安街高點視角、20分鐘貼地鏡頭、仰視鏡頭、10分鐘仰望長空機群視角、群眾觀禮台視角等，這7種特殊視角鏡頭讓通過移動端觀看閱兵式直播的觀眾可以自由選擇不同的觀看角度和內容。
(三)5G+VR，打造360度全景沉浸體驗
10月1日當天，中央廣播電視總台分別在新華社新聞直播大廈、人民大會堂、西觀禮台、廣場西、西華表、國旗區、東華表等12個點位設置了VR機位，對閱兵儀式全程進行直播。為了打造最佳的沉浸式全景體驗，VR攝像機被部署在在長安街沿線的最佳觀看地點，VR攝像機採集、拍攝的視頻通過5G網絡實時回傳，最終用戶可以通過VR頭戴式顯示設備觀看實時傳送的360度全景直播內容。
(四)5G背包，大幅提高內容採編效率
本次閱兵直播中，新聞記者用於5G拍攝和回傳的設備為華為Mate 20X 5G手機，5G手機結合便攜式編碼器，即可成為非常輕便的“5G背包”，重量僅為3公斤左右，讓4K移動場景下的拍攝更加輕巧、便捷、靈活，也使直播的採集、拍攝和傳輸工作突破了場地的限制和布線的約束。
(五)5G直播＋院線大屏，變革“電影”內容產品模式
本次閱兵式直播還首次創造性地實現了通過5G網絡傳輸，將4K超高清直播信號引入電影院線大屏幕播出。10月1日閱兵式盛典當天，“央視頻”出品的我國首部直播院線電影《此時此刻——共慶新中國70華誕》在全國70家影院同步播出。與傳統通過電視機觀看直播不同，此次總台將新中國成立70周年慶祝大會、閱兵和群眾游行場面在影院大銀幕上播出，4K超高清高畫質、5.1環繞聲與影院巨幕相結合，更能淋漓盡致地呈現出閱兵式威武、雄壯的震撼效果。
三、主要成效
在新中國成立70周年閱兵式直播中，5G在直播內容採集、傳輸、編輯、呈現等各個環節都起到了革命性的作用，為直播內容尋找了新的方向和渠道。
首先，在內容生成方面，大帶寬、低時延的5G技術使多視角、超高清、VR的閱兵式直播成為可能。5G背包也使內容的採集突破場地的限制，增加信息收集的廣度和深度，使之前無法觸及的信息也能夠呈現在大屏幕上。
其次，高速的網絡傳輸大幅縮短了延時，觀眾得以更加同步的感受閱兵的場景。再如5G多視角中，全程移動狀態下5G內容傳播的實現，使得更多的視角得以呈現在觀眾面前，給予觀眾更大的自由和選擇權，使閱兵式直播從量變實現質變。
除閱兵內容本身外，閱兵式的表現形式也因5G的應用獲得了巨大的革新。從傳統電視直播模式，發展到本次的電視主視角、手機多視角、熒幕超高清、VR體驗的多終端、多形式的展現，在領略強軍風採的同時也保存了大量的數據信息，5G技術在其中起到了促進信息交互和拓展表現形式的效果，驚人的速度也帶來了表現形式革命性的蛻變。
四、社會評價
新華社新媒體中心主任編輯周繼堅認為，此次全景VR直播是一次媒體生態的創新，直播矩陣集成的VR、5G、8K等前沿技術，由新華社新聞團隊牽頭組織直播報道，信息採集、傳輸、呈現等環節還匯聚了一大批網絡技術公司的技術支持，是一場“四全媒體”融合發展、集成創新的生動實踐。
中宣部副部長、中央廣播電視總台台長慎海雄指出，這次國慶70周年宣傳直播報道刷新紀錄，組建中國電視史上規模最大、設備最先進、技術最復雜的直播系統，採用“天鷹座”索道攝像機、無人機、5G、4K/8K、VR等新傳播手段，創下多個歷史第一。他強調，要繼續深化拓展國慶報道中取得的一系列成果，海闊天空想、腳踏實地干，牢牢掌握高質量發展的主動權。深化“台網並重、先網后台、移動優先”戰略，積極構建“5G+4K/8K+AI”的全新戰略格局。以國慶盛典良好的對外傳播成效和國際輿論氛圍為契機，趁熱打鐵、順勢而上，潤物無聲、潛移默化地傳播中華文化、傳遞中國聲音。
五、結語
5G技術在慶祝中華人民共和國建國70周年閱兵慶典直播中的應用，充分展示了5G大帶寬、低時延、高流量密度的特點，開拓了直播內容的新形態，探索了直播業務的新思路。相比其他的信號傳遞方式，5G速度更快，傳輸的信息質量更穩定，能夠支持超高清、長時間、海量終端的戶外閱兵式直播。5G技術帶來的信息指數級增長，拓展了素材採集的廣度和深度，突破了傳統技術在時間、空間維度的約束，開創了更多樣、更新鮮的內容傳播方式，開拓了多種播放終端和展現形式，實現了媒體直播領域許多零的突破。
四 內容科技案例
案例2：“我的豐收我的節—70地慶豐收全媒體聯動直播”活動
一、案例概述
2019年9月23日，在第二個中國農民豐收節的慶豐收活動中，人民視頻整合5G直播技術對活動全程進行5G超高清直播。此次活動由中國農民豐收節組織指導委員會主辦，人民視頻承辦，由中國電信獨家提供5G信號傳輸技術支持。[1]
這次直播在全國各地的縣、鄉、村總共架設了超過400個機位，配備5G直播車、5G無人機、VR攝像機等設備，由人民視頻向全國媒體和平台統一提供直播信號，成功實現了70個地方慶豐收活動現場的多形態、立體化、同時段並發式直播，讓超過1億人次共享豐收盛況。在迎接新中國成立70周年之際，向世界展示中國新農村、新農業、新農民，讓全社會共享豐收快樂。[2]
二、主要做法
(一)5G+4K超高清直播
5G網絡的特性為4K超高清視頻的發展提供了得天獨厚的條件，5G網絡的峰值傳輸速率可以達到每秒數十GB，比4G的網絡傳輸速率快了數百倍，針對性地解決了4K超高清視頻大數據量傳輸的痛點。本次中國農民豐收節上，在中國電信的技術支持下，人民視頻統籌中國日報、農民日報、新華網等聯動媒體和直播平台，從全國縣鄉村慶豐收活動中選擇70個農民參與度高、特色鮮明的地方，在豐收節當天通過5G＋4K的技術進行網絡直播。整個直播過程，畫質清晰、播放順暢，是5G網絡支持下的一次成功的同時段並發式直播。
（二）5G+VR
5G+VR技術被應用於本次農民豐收節活動中，主要有兩種典型的案例：一是利用5G+VR進行全景直播，二是在線下設置5G+VR眼鏡體驗區讓民眾在場外體驗現場舞台的魅力。
新疆省巴音郭楞自治州尉犁縣的農民豐收大聯歡節目是新疆媒體首次使用5G+VR技術進行360度全景直播，並用5G網絡實時傳輸。據介紹，此次VR直播中，VR攝像頭將6目的超高清4K畫面進行錄制，通過5G網絡上傳到雲平台。用戶可以在手機APP上或者PC端、VR頭顯或者H5頁面上進行觀看[3]。現場搭建的5G轉播車，VR攝像頭等為本次農民豐收節增加了最新的科技元素，染上了新時代的風採。
9月23日，南通市啟東開漁節暨農民豐收節在呂四洞賓廣場隆重開幕。開幕式上，南通移動首次將5G和VR帶到現場，實現5G信號在啟東的首發。南通移動公司經過多輪全方位測試和優化調整，確保覆蓋區域最廣，成功將5G信號送到了呂四洞賓廣場。廣場市民可以戴上5G+VR眼鏡，借助高速移動的5G網絡和360度全景攝像頭，身臨其境地感受現場漁歌號子的魅力，領略現場舞台的魅力。[4]
(三)5G+無人機
G網絡廣覆蓋、低時延、高安全性等特性，在無人機飛行管理應用領域具有顯著優勢。在天津市2019農民豐收節啟動儀式上，中國移動與中化農業合作，實現了5G無人機視頻直播。通過5G無人機拍攝“希望農谷”稻田畫，利用5G信號進行回傳，將回傳畫面呈現在大屏幕上，巨型天安門、華表和70年的圖案，及“我愛你中國 科技創造美好農業”一行大字盡收眼底，巨大的糧囤、卡通人的圖案和“好收成 穩穩噠!”字樣，同樣美不勝收。[6]
三、主要成效
本次農民豐收節案例中，充分體現了5G對內容採集、表現形式和內容傳播等環節的賦能。首先，在內容採集方面，全國多地採用5G+無人機拍攝，利用5G 網絡的大帶寬傳輸能力，通過機載攝像頭實時拍攝並回傳現場高清視頻畫面，極大地解放了人力資源。其次，在內容表現形式方面，5G+VR全景直播的運用為農民豐收節增加了科技的魅力。5G大帶寬、高速率的特點使得VR內容的傳輸速度和數據處理速度大大提高，能夠有效解決VR播放過程中畫質低、卡頓頻繁的問題。並且5G具有移動性和泛在網的優勢，使VR業務從固定場景、固定接入走向移動場景、無線接入，應用場景也不在再局限於特定場合。因此5G時代更加多元化的VR應用場景也將被挖掘，此次農民豐收節的VR直播就是在大型戶外移動場景下的實踐，充分証明了5G多方面的能力。最后，在內容傳播方面，5G網絡支持全國70個地點共計400多個機位在同時段進行4K超高清並發式直播，人民視頻在“人民網全媒體指揮中心”投入大量人力進行信號播控，向全國媒體和平台統一提供直播信號，這一過程的順暢進行需要5G網絡才能保障。
四、社會評價
人民視頻內容策劃總監曹為鵬認為，此次“慶豐收全媒體聯動直播”活動運用5G直播技術，通過與各類媒體平台的深度融合聯動，將新時代中國大地上農業、農村和農民新貌同步生動呈現，形成強大的報道聲勢，成為迎接新中國成立70周年參與人數最多、范圍最廣的預熱活動之一，探索創造了“5G+VR聯動並發式直播報道”模式，為做好重大節慶報道提供了有益的參考和借鑒。
農業農村部市場與信息化司司長唐珂表示，今年的中國農民豐收節體現了信息化的身影和信息化的元素。在豐收節當天通過專線、5G、5G+VR、5G+無人機等多種技術進行網絡直播，多形態、立體式展示各地優秀燦爛的農耕文明、豐富多彩的民俗風情、千姿百態的豐收美景。
五、結語
此次農民豐收節，綜合運用5G+4K、5G+VR、5G+無人機等新的媒體技術，不斷創新戶外聯歡活動直播的形式，是5G在戶外移動場景下的典型應用，充分體現了5G具有更大流量密度的性能。同時，5G網絡泛在性、移動化的特點也保障了戶外同時段並發式直播過程的正常進行。本次直播活動地域廣、規模大、技術新、融合深，是農民豐收節傳播遵循“全程媒體、全員媒體、全息媒體、全效媒體”規律的新探索,也是5G技術在農業農村領域的首次應用，將為農業農村信息化開啟新篇章。
注釋：
[1]人民網:
http://tv.people.com.cn/n1/2019/0923/c421419-31368510.html
[2]人民網：
http://tv.people.com.cn/n1/2019/0923/c421419-31368510.html
[3]絲路視聽：
http://www.xjtvs.com.cn/hy/xw/msxw/28989367.shtml
[4]啟東新聞網：
http://www.qidongnews.com/content?key=5d897216da1c08dc1d8b456c
[5]新浪網：
https://tech.sina.com.cn/roll/2019-09-24/doc-iicezueu8045215.shtml
[6]新浪網：
https://tech.sina.com.cn/roll/2019-09-24/doc-iicezueu8045215.shtml
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五 內容科技展望
依托人工智能、大數據等新技術，內容科技的新應用與新服務正在突飛猛進地發展，由此帶來的理念革新也將在內容產業中產生深刻且持久的影響。內容科技正在迎來新的爆發期，內容領域的生產者想要在這輪科技革新中佔得先機，就務必加強技術預判，做好部署，激發智能技術與內容產業相結合的想象力與創造力。這一部分試圖描摹內容科技的未來願景，為行業實踐與發展提供指引。
（一）數據採集：5G時代的認知方式革命
5G時代來臨，為大數據的產生和匯聚進一步奠定了基礎條件，內容的採集也從以採集人類通過器官感知的信號生成的信息為主，逐步轉向以採集各種傳感器所採集的數據為主。以往，人類對外部世界變化的認識，基本上建立在人的感官可直接感知信息的基礎上，而基於5G技術發展而被廣泛應用的物聯網、傳感器技術，正進一步實現人與物的連接和物與物的連接，使關於自然環境和人們使用的設備狀態的數據能夠被採集，形成基於物的大數據。
因此，5G技術引發的傳感器的普遍部署和應用，將帶來人類對外部世界認識方式的一場革命，這將是內容科技發展的顯著趨勢之一。傳感器擺脫了人類身體器官的局限，能夠准確地採集到被測量的客體的各種狀態數據，將成為人們獲取自然和生產領域中信息的主要手段。而存儲器作為保存信息的記憶設備，能夠保証信息和數據的長期存儲，由此實現了海量數據的獲取及匯聚。在5G技術支持下，傳感器能夠將信源從人體拓展到世界萬物：無人機以“上帝視角”獲取多維數據，物聯網實現萬物互聯和廣泛接入，技術應用延展了信息獲取的深度和廣度。5G技術和傳感器、存儲器的結合，極大拓展數據採集方式、採集維度和採集能力，使數據採集范圍更廣、速度更快，各類客體的存在狀態均以數據化形態進入網絡，成為可被運算的對象，這將大大有助於人類更准確地分析事物的內在聯系，判斷外部環境變化。
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五 內容科技展望
（二）知識圖譜：發現內容的內在聯系
當前，以人工智能、大數據為支撐的智能技術，已經在語音識別、圖像處理、機器翻譯等領域實現了較大突破，但這些本質上仍是為實現特定功能的專用智能工具，其更大范圍的實際應用，還要在強大的算力、算法的基礎上，依托已經被精細標注過的大數據來實現。知識圖譜就是系統化、精細化標注數據的工具。
當前的專用智能系統在智能理解、邏輯推理層面還處於比較初級的階段，還難以與人類已有的知識體系進行關聯，因此無法完成更加復雜的推理任務。為了突破這些局限，使人工智能能夠適應復雜環境並產生新的功能，就需要重點實現跨領域的知識圖譜技術的突破，即讓機器擁有形成知識關聯的能力，建立穩定獲取和表達知識的有效機制，在此基礎上，人工智能將可以模擬人的思考過程去發現問題，並通過求証與推理獲得結論。
圖靈獎得主Yoshua Bengio發表的《From System 1 Deep Learning To System 2 Deep Learning》指出，深度學習過去的進展集中於靜態數據集學習，主要用於感知任務和其他的系統1任務（人類直觀和無意識地完成的任務）。但是，近年來研究方向的轉變，以及諸如深度強化學習等新工具的進步，正在為系統2任務（有意識地完成）的新型深度架構和訓練框架的開發打開大門。這一最新研究成果也証明，實現跨領域知識圖譜的突破，可進一步幫助機器跨越模態理解數據，學習到最接近人腦認知的“一般表達”，從而獲得類似於人腦的多模感知能力。因此知識圖譜技術將成為智能技術發展的核心趨勢之一。這一關鍵性技術在內容領域的應用，有望帶來內容數據庫能力的革命性提升，從而創造嶄新的內容價值。
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五 內容科技展望
（三）智能生產：“視頻轉向”的技術需要
根據牛津路透新聞研究院發布的研究報告，當前全球新聞傳播變局的具體表現之一,便是新聞傳媒業正在經歷一場“視頻轉向”（Pivot to video）。
當前，互聯網短視頻平台正在改寫著傳統的視頻內容敘事方式、傳播形式與傳播關系，使得互聯網從“閱讀網絡”逐步演變為“收視平台”。在這一過程中，相較於文本、圖片和廣播，視頻被廣泛認為是一種更豐富且更具吸引力的敘事方式，其具有的多媒體特性也更能滿足使用者的信息接收體驗，這一技術特性產生了重要影響。而伴隨著5G技術的普及與應用，其高速率、低時延等技術優勢，將極大提升視頻內容的傳輸效率、降低傳輸成本、改善用戶體驗。因此，以“視頻數據”為主的數據量將會迎來爆發性增長，並重構當前的內容生態。
在這樣的背景下，視頻內容的智能生產正在成為內容行業智能化的關鍵環節。在視頻內容制作層面，計算圖像技術、短視頻合成等技術的應用將會大大提升視頻內容生產的效率，並推動精品內容的產生﹔在視頻內容分發及營銷層面，個性化推薦技術也將提升視聽內容投放的場景化水平，建立更加緊密的用戶與信息和資源的個性化關聯機制。
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五 內容科技展望
（四）智能審核：平台時代的“把關人”
互聯網技術賦能，導致匯聚了海量用戶的互聯網平台的產生。微博、網絡直播、短視頻等自媒體形態的出現，一方面使普通用戶獲取了更多元、更便捷的表達工具，使得傳播主體呈現出爆發式擴張和全民化態勢﹔另一方面，隨之而來出現了表達權濫用的問題，造成內容生產的門檻大大降低，導致互聯網平台上內容質量參差不齊、魚龍混雜。因此，對於互聯網平台上的內容尤其是視頻內容的審核，成為互聯網治理的關鍵問題之一，也成為內容科技必須突破的關鍵領域之一。因此，基於對多模態視頻數據的智能化理解，提高視頻審核和內容管控的及時性和准確性，以實現對海量內容的高效率的智能識別和審核，也將成為內容科技的未來趨勢之一。
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五 內容科技展望
（五）科技支撐：以內容科技賦能社會治理
習近平總書記指出，互聯網已經成為人們生產生活的新空間。互聯網的發展不僅在傳媒行業產生了兩個“重構”：重構內容生態，重構用戶連接，而且也正在重構整個社會結構和社會運行方式。在此背景下，現代社會治理的方式和方法也在發生深刻變革。黨的十九屆四中全會通過的《中共中央關於堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》提出，要“加強和創新社會治理，完善黨委領導、政府負責、民主協商、社會協同、公眾參與、法治保障、科技支撐的社會治理體系”。以科技支撐賦能社會治理體系與治理能力現代化，擴展了內容科技更加廣闊的應用領域。通過內容科技的應用，將能進一步提升多方共同參與模式下社會信息交互的效率和質量，促進社會共識的達成。
在基礎數據層面，人工智能、傳感器等新興技術，可對社會治理數據進行全程、全息的採集、挖掘、分析與應用，以使社會治理共同體能夠及時發現異常，捕捉新的變化，大大拓展消息來源和內容資訊，促使內容生產機構嵌入社會治理體系。在信息傳遞層面，具備公信力和權威性的主流媒體機構，應當依托內容科技，在事實核查、真相還原中發揮關鍵作用，提供更加准確、全面、權威的信息，及時糾偏，引導輿論。在對話協商層面，各類開放平台也應依托內容科技，為多元主體呈現訴求、利益博弈創造空間，發掘利益的交集點，促進社會主流價值的凝聚，以最廣泛的連接、最充分的信息交互，來提升社會各方面的溝通協商水平。
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五 內容科技展望
（六）科技向善：引領內容科技的未來
伴隨著內容科技的突飛猛進，智能技術帶來的負面影響也愈發不容忽視。一方面，內容制作與編輯技術的門檻降低，使得過度編輯、蓄意造假、AI換臉等負面事例層出不窮，分布在內容採集、生產、分發、接收和反饋的全過程中，令公眾不得不對內容科技智能化應用背后的倫理風險，始終保持警惕。另一方面，智能化技術在應用過程中，採集和使用用戶數據的邊界仍然模糊，使得用戶的隱私權、知情權難以保障。
當前，在智能化內容生產中，數據已經成為了一種基礎資源，平台也成為一種權力架構。對掌握核心數據及處理能力的互聯網平台企業而言，在數據與技術應用中的自我克制與制度約束，對於保障這種基礎設施和權力的合理使用至關重要。因此，負責任的內容科技開發者和應用者，在算法設計和使用上應致力於消除偏見，促進公開透明，引導科技向善，保護公共權益。從這一目標出發，政府、互聯網平台、行業協會、用戶等多元主體均應在內容科技發展中發揮作用，以相關的法律法規維護市場環境，以主體自覺約束自身行為，以制度規范增強行業自律，有效應對潛在的法律問題與倫理風險，形成權責利清晰的協同治理格局，共同促進內容科技向促進人類共同福祉的方向發展。
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白皮書簡版
前言
人類歷史上經歷過四次傳播革命：文字的發明，讓信息突破時空阻隔，標志著人類真正進入文明時代﹔印刷術的發明，讓信息生產和傳播實現批量化，人類進入大眾傳播時代﹔電信技術的發明，催生了電報、電話、廣播、電視，人類擁有了“千裡眼”“順風耳”﹔第四次就是我們正身處其中的互聯網革命，將前三次的成果融為一體，讓我們走進了全媒體時代，不僅滿足多媒體內容遠距離實時傳輸，也模糊了傳者與受眾間的區隔，引發了內容生產、分發與消費全鏈條的變革，讓傳播方式、媒體格局、輿論生態發生了深刻變化。
由於信息技術革命突破了人類大腦及感覺器官加工處理信息的局限性，使得媒體加工、利用信息的能力極大增強。媒體發展的驅動力從以內容為主轉變為以內容和技術雙輪驅動，技術和內容越發緊密地結合在一起。技術在媒體發展中的作用變得空前重要，技術決定了媒體內容的呈現形式、抵達用戶的速度和廣度，改變了與用戶交互的方式。在信息化時代，內容更多依托數字技術、網絡技術、人工智能技術等信息化手段進行生產、傳播，全流程與技術交融。全球巨型互聯網平台的相繼崛起不斷上演著技術與內容產業的聯姻。這些都說明，技術與內容深度融合正成為一種不可逆轉的趨勢，內容產業比拼的不再是掌握內容資源的簡單數量，而是用技術統合調配各種內容資源的能力。“適應社會信息化持續推進的新情況，加快傳統媒體和新興媒體融合發展，充分運用新技術新應用創新媒體傳播方式，佔領信息傳播制高點”，成為順應這一趨勢的必由之路。
科技作為生產力，與內容深度融合的同時，正在推動內容生產關系變革。“科學是一種在歷史上起推動作用的、革命的力量。”內容科技作為新型生產力，必然需要新的生產關系與之相適應。媒體隻有形成順應生產力新要求的新型生產關系、加入到更加廣泛的社會化大分工之中，才能找到正確的發展方向。相較其他部門和產業，內容產業具有信息服務屬性和意識形態屬性雙重屬性。因此，內容科技的發展應本著馬克思主義的立場、觀點和方法，不斷發現規律、掌握規律，在為社會提供大規模個性化信息服務的同時，成為傳播社會主流意識形態，凝聚社會共識、推動進步發展的支撐力量。
黨的十九大以來兩年時間內，中央政治局舉行的集體學習中有4次主題涉及互聯網領域最前沿、最關鍵的科技或應用：2017年12月8日，就實施國家大數據戰略舉行第二次集體學習﹔2018年10月31日，就人工智能發展現狀和趨勢舉行第九次集體學習﹔2019年1月25日，就全媒體時代和媒體融合發展舉行第十二次集體學習﹔2019年10月24日，就區塊鏈技術發展現狀和趨勢進行第十八次集體學習。每次集體學習既強調了新技術新應用的快速發展態勢，更強調其對政治、經濟、文化、社會、生態的全方位影響，高度重視技術與涉及內容的各個領域的結合。在第十二次集體學習時，習近平總書記發表重要講話強調，“全媒體不斷發展，出現了全程媒體、全息媒體、全員媒體、全效媒體，信息無處不在、無所不及、無人不用”。“四全媒體”的理念，全面突破了信息傳播的時空尺度、物理尺度、主體尺度和功能尺度，不僅是針對信息傳播技術發展這一新型生產力的准確判斷，也是對全媒體時代的媒體格局、輿論生態、信息生產傳播方式等生產關系層面的重要論斷和改革部署。內容科技是建設“四全媒體”的重要手段和路徑。由此，2019年也成為內容科技元年。
內容科技的內涵、特征與應用現狀
在一般意義上，內容科技（ConTech）是指以人工智能、大數據等信息技術為內核，對內容產品的生產與消費鏈條、內容產業的組織與分工模式產生重大影響，包括區塊鏈、物聯網等在內的一系列數據與信息採集、存儲、加工、傳輸的新技術，這些技術催生了內容產業領域的新應用、新服務。
當前的內容科技主要包括數字技術與數據技術兩大類。其中數字技術的應用是在信息數字化（數碼化、數位化）基礎上，進行內容生產加工的技術﹔而數據技術的應用強調了對信息分解與綜合運用的過程，即找到一個信息所包含的各種元素，從而發現不同信息之間更深層的聯系和區別。因此，內容科技經歷了從信息處理技術到數字技術再到數據技術的發展。
如今，人們對客觀事物矛盾運動所發散出的各種訊息和信號的採集，由於傳感器的大規模使用，已經發展到了“數據”層面。而大數據技術使人們能夠打破信息的外殼，發現信息背后事物更本質的聯系，從而使信息的生產、分發、接收和反饋能夠借助智能化工具，進入到一個新的階段。由此我們看到，信息化時代的內容科技使得“內容即數據”，信息傳播得以智能化。
（一）當前的內容科技，是以人工智能技術為核心的新的技術體系，表現出以人工智能驅動內容生產、消費全鏈條，以數字化生產、網絡化傳播為主要應用場景，以主流價值和意識形態引導與社會共識達成為重要指向的特征，具體表現在以下四方面：
第一，數字形態。內容科技將復雜的信息轉變為可以度量的數字、數據，再將這些數字和數據建立適當的數字化模型，並把它們轉化為一系列二進制代碼，引入到計算機系統中進行處理，這就是信息的數字化過程，是為了使解構化的信息能夠被計算機所識別和加工。同時，數字形態更便於信息的傳送、存儲和復制，可實現多種渠道的線性或非線性傳播。數字化促生了信息傳播網絡和終端的融合，導致內容產品格式及其生產過程和組織的融合。
第二，數據處理。內容科技將數據處理貫穿於信息生產和傳播的全流程中。智能化採集的數據來自機器的智能採集和來自人體感官所獲得的信息進行解構、並經機器識別和處理后形成的數據。智能化生產是對採集到的數據進行處理、分析和加工，並根據功能設定指定相關應用所遵循的規則和標准，研發相應算法和程序，對機器學習中的模型進行訓練。智能分發是對內容數據與用戶數據標簽化處理后的相互匹配。智能接收是通過智能終端設備實現用戶行為數據的收集。智能反饋是通過智能終端入口自動化獲取反饋數據。
第三，網絡傳播。當前內容科技的主要傳播載體為互聯網平台和移動互聯網終端。信息傳播特征表現為信息資源的極度豐富，信息傳播的強時效性，信息表現形式的多元化，信息傳播模式的強交互性。內容科技將進一步推動互聯網向平台化、智能化和移動化轉型。平台化表現為數據總匯在同一平台上分享、交流信息和資源，多種垂直應用聯結成為生態級平台﹔移動化表現為完善基於移動傳播體系的精准傳播﹔智能化表現為大數據與算法結合的人工智能的進一步發展。
第四，對社會成員價值觀形成的外部性影響顯著。新興內容科技所形成的虛擬網絡環境，與現實社會共同構成了現代人類生活的主要空間。伴隨公眾使用智能終端設備時長的增加，內容科技對個體價值觀的影響日益凸顯。信息分發方式的轉變主要表現在信息所表征的事務與個人利益相關聯的深度和廣度上，一定意義上體現為信息對個人社會化程度的影響，即特定個體與所處的社會環境建立一致性的影響。作為社會關系總和的個人，其利益的實現，在很大程度上取決於該個體是否適應其所處的社會環境，尤其在涉及社會交往和公共事務方面。依托內容科技，能夠促進個人的社會交往關系建立，同時，基於用戶需求分析的主流價值觀引導，能夠實現個體利益與公共利益的平衡和統一，有利於社會共識的形成和社會決策的制定。
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（二）當前，內容科技以大數據為基礎，依托各種智能算法模型，在智能識別、計算機視覺、自然語言處理、數據可視化處理、算法推薦等方面已形成相應的技術應用能力[1]，圍繞著信息採集、生產、分發、接收、反饋五個環節的智能化展開其應用，推動著內容產業全鏈條的變革和重塑。
1、內容採集智能化：從採集內容到採集數據。區別於普通的內容採集，智能採集以數據為採集對象，即通過數據的採集和分析，拓寬內容素材的來源途徑和內容採集的維度。在傳統的內容生產中，素材的挖掘和信息的獲取多有賴於內容生產者身體可到達的邊界，而數據的採集則大大突破感官採集的限制，為智能化內容生產創造條件。
數據是人類表征外部世界的初始化的符號，是記載客觀事物的性質、狀態以及相互關系等的物理符號或這些物理符號的組合，是內容的數位化表現形式和載體。內容採集智能化的核心即在於數據化（datafication）,具體包括機器採集數據的“結構化”和感官採集內容的“解構化”。例如，攝像頭、傳感器等設備可以在更廣范圍、更大程度上擴充來源與環境信息﹔圖像和視頻識別技術可以基於深度學習進行大規模數據訓練，實現對圖片、視頻中物體的類別、位置等信息的識別，實現場景信息實時採集﹔而語音識別和轉化技術則可將現場的語音報道生成文字版或將音視頻內容轉化成為文本素材，提升了內容素材生成和管理的效率。內容“解構化”的關鍵技術是自然語言理解技術（Natural Language Understanding，NLU），旨在通過句法分析、語義解釋和上下文推理，使計算機能夠理解人類自然語言的文本意義和深層意圖，完成從文本到意義和意圖的映射，進一步實現內容的“標簽化”。
2、內容生產智能化：從人工生產到機器生產。在智能採集數據並對數據進行分析的基礎上，內容科技助力內容生產智能化，即根據人類生產生活的各種場景需要而展開內容生產，具體包括自動生產、智能聚合、制作增強、內容審核等多個層面。自動化生產指利用智能算法工具自動生產內容的新型生產模式，基本特點是從數據源自動獲取數據、使用算法進行內容整合，並完成擬人化的內容生產。其中實現自動生成的程序也被稱為“寫稿機器人”（包括文字和視頻創作）。制作增強，指依托內容科技的海量內容搜集能力和智能分析能力，可為碎片內容的整合提供新的可能，協助內容生產者快速建立碎片化信息間的聯系，進一步強化內容生產力。智能化的內容核查系統可以自動幫助用戶檢測和過濾潛在的虛假信息，並為內容生產者核查事實提供輔助，成為一種新型“把關者”，以人機力量的協同來更多地對抗虛假信息、不良內容的風險。
3、內容分發智能化：從千人一面到千人千面。內容科技助力內容分發智能化，即通過內容與應用場景的智能匹配，提升內容分發效率，充分實現內容價值。當前，海量內容供給與大規模且個性化內容需求的精准匹配，是移動傳播時代的內容服務商必須完成的命題，而基於算法推薦技術的精准分發為這一命題提供了高效率、低成本的解決方案。當前的智能分發主要表現為智能化的內容分發和智能化的社交分發兩類模式。
智能化的內容分發，指基於內容標簽來響應用戶不同場景下的內容需求，以提高分發的適配度和傳播效率。智能化的社交分發，以公眾廣泛參與為背景，通過算法促進社交關系的建立，依托智能化的社交關系提高信息分發效率。當前的主流推薦算法中，算法與社交結合已成大勢所驅，主要應用包括親密關系加權算法、重要關系加權算法、互動加權算法等。在“全員媒體”時代，大規模的用戶參與、集聚必將形成用戶關系網絡，但用戶之間的關系並非具有同等的價值，因而，通過對關系的建立和篩選實現內容篩選成為智能化社交分發的重要思路。
4、內容接收智能化：從傳統渠道到智能入口。智能接收主要通過終端設備信息接收系統的智能化來實現。終端是指使最終的內容產品得以呈現的物理設備。當前傳播體系中的主流終端主要包含個人移動終端（如智能手機）和家庭終端（如家庭大屏），而伴隨著5G技術的逐步普及，信息接收終端的智能升級也迎來多重機遇。首先，5G的廣接入帶來萬物互聯，可穿戴設備、智能家居、智能汽車等均有可能形成新的人機界面和交互方式﹔其次，5G的低時延使得端雲協同變得觸手可及，意味著邊緣設備（即終端）也能夠實現更多的計算能力，終端信息接收系統的信息分析、過濾與呈現等將得到進一步升級。
5、內容反饋智能化：從延時模糊到即時精確。內容科技也將助力內容反饋的智能化，使內容生產者和運營者及時了解其生產內容的傳播效果及傳播路徑，從而對生產、分發等各個環節進行調整，提升內容生產和運營效率，並為其維護版權利益提供依據。當前，人臉識別、聲紋識別、圖像識別、數據挖掘等技術均被用於用戶互動環節之中，移動終端用戶的每一次內容消費行為都可以被實時記錄下來，成為對其生產內容的反饋。內容生產機構或內容聚合平台可通過數據技術，對大量的用戶反饋數據進行智能化分析，進一步指導后續的內容生產、分發等各環節。同時，用戶的消費數據可能也伴隨著新的數據內容（如轉發、評論、點贊等）產生，這些內容也將回到採集環節，成為另一個循環的開始。
內容科技的目標與任務
2019年10月召開的黨的十九屆四中全會提出，要構建網上網下一體、內宣外宣聯動的主流輿論格局，建立以內容建設為根本、先進技術為支撐、創新管理為保障的全媒體傳播體系。“內容科技”不僅將成為內容產業向更廣闊空間發展的引擎，更是推動國家治理體系和治理能力現代化的重要支撐。具體而言,內容科技的目標和任務有三個方面:
（一）更高效、精准地創造分發更豐富、優質的內容以服務人民。
內容科技將加速內容業態重構，催生新的社會化大分工。內容科技致力於將新技術應用到新聞產品的採集、生產、分發、反饋等環節，賦能媒體產業、社會創作力量、聚合分發平台以及各類內容觸達終端，讓內容安全可靠、有趣有用，讓普通大眾能夠獲得便捷的生產、傳播工具，盡可能滿足海量用戶的個性化需求。
1、內容採集高效便捷。傳統媒體時代，數據的記錄大多存儲在本地，不作為公開數據資源，例如音樂、照片、視頻、監控錄像等影音資料，數量雖然巨大，但無法將其進行更深入的數據分析，社會對數據分析需求也不夠強烈。伴隨著5G的發展，5G技術“廣接入”技術特性，將使人類的大數據採集能力發生革命性變化，在全面部署傳感器並接入5G 網絡的基礎上，全程、全息採集數據。在技術的加持下，利用傳感器採集新聞將得到進一步發展。作為人感官的延伸，傳感器可以拓寬內容採集的維度，採集到人所無法涉及的內容。2015年10月，央視推出的“數說命運共同體”專題中，5位數據分析員用了21天分析從GPS系統獲得的“全球30萬艘大型貨船軌跡”，他們發現，過去一年裡，途經“一帶一路”沿線主要國家的海上貨運量增加14.6%，而同期全球航運總量隻增加3.8%。對於這個專題中核心數據的挖掘來說，GPS系統至關重要，而GPS系統就是一種與地理位置相關的傳感系統。
2、內容生產有用有趣。隨著人工智能、大數據、雲計算、5G等技術的應用，內容生產環節發生了前所未有的改變，機器人寫作等正在成為趨勢，“人機協作”將是未來新聞生產的主要方式。媒體行業對AI的期待是提高效率，將記者從基礎工作中解放出來，讓他們完成更復雜的選題，講述隻有人能講述的故事。全媒體時代，我們不僅能夠運用音視頻、動畫動漫等各類表達方式，還產生了VR新聞、移動短視頻、H5交互式新聞、無人機新聞等全媒體的表達手段。新聞生產從“可知”邁入了更具豐富性的“可感”。數據新聞是在大數據時代興起的另一種新聞生產方式。它基於對碎片化的數據進行挖掘、抓取、統計、分析來發現新聞線索﹔通過文本、圖表、圖形、色彩等可視化技術將新聞內容呈現出來，增加了內容的趣味性和視覺沖擊力。
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3、聚合社會創作力量。技術降低了內容生產門檻，使內容傳播主體更加多樣，觀點更加多元，每個人都可以成為信息的接收者和發布者。內容科技的發展，能夠構建社會創作力量集合平台，通過政策引導、創作指導、創作賦能與商業賦能等，驅動社會創作力量的內容生產導向正確、高效便捷。人民網自主研發了“人民智作”平台，集聚人民網自有資源及黨政、媒體、渠道、產學研用等資源，為社會創作力量提供選題參考、熱點搜集、素材資源、創作工具、渠道傳播、運營培訓、內容創業等於一體的服務，引導社會創作力量規范創作和有序發展，為平台的全體參與者創造價值。
4、精准分發優質內容。互聯網時代，面對海量數據，如何選擇自己需要的內容是每個用戶面臨的問題。搜索引擎雖然被人們廣泛使用，但並不能解決信息過載這一信息時代的核心問題，原因在於某些陌生領域，用戶很難用恰當的關鍵詞描述自己的需求。而隨著人工智能等技術的發展、催生了內容精准分發，即根據用戶的歷史數據主動推薦給用戶滿足他們興趣和需求的信息。在這個以“人”為中心的社會化時代，精准分發得到廣泛發展。
5、全面接收用戶反饋。傳播學“使用與滿足”理論指出，傳播學研究不應當僅僅關注“媒體對人們做了什麼”，還應該仔細研究“人們對媒體做了什麼”。隨著新技術的發展，受眾的主動性不斷增加，在傳播過程中的主體地位迅速提升，面對豐富多樣的傳播媒介、信息內容、獲取終端等，用戶掌握了選擇權和主動權。用戶對內容形式和質量的期待也在不斷提升，隻有了解用戶，才能更好的進行內容生產。通過數據算法、推薦引擎等方式，美國著名視頻網站Netflix可以推斷出觀眾偏好，成功翻拍《紙牌屋》。今日頭條根據用戶的閱讀行為、閱讀興趣等建立用戶個人模型，為用戶進行精准的“個性化推薦”。
6、增強國際傳播能力。回顧人類歷史上國際傳播的每一次飛躍，事實上都建立在技術革新的基礎上，要借助虛擬現實、增強現實、人工智能等內容科技及其催生的新應用，突破國際傳播中語言、時空、跨文化的阻礙，豐富國際傳播場景，傳播中國聲音。要綜合運用各種對外傳播載體，創作各類適合新媒體平台傳播的內容和產品，根據渠道特點和受眾接收習慣展開全媒體傳播。通過中國智造構建全場景、全聯接、全產業的全球價值內容生態圈，引導全球資源，增進國與國之間的民心相通。
（二）以場景化的內容產品、便捷化的內容工具、智能化的內容平台賦能產業。
借助科技的力量，以內容為介質，同其他產業進行橫向關聯、廣泛融合，催生出全新的內容產業，其價值將會無限放大，從有限走向無限。內容科技的目標就是用科技“橫向”打通內容產業與其它產業，成為一項生產要素，成為其它產業的賦能者。
1、內容賦能制造業，助推中國制造邁向“中國智造”。毛絨玩具、手機、音箱等本身只是一個載體，但是在內容的加持下，它的服務得到升級，用戶體驗更好，產業取得快速增長，這就是內容產業賦予制造業的價值。隨著5G、AI、IoT技術逐步普及和場景化應用，內容與人、機、物的全效能、全場景鏈接，賦能中國制造邁向“中國智造”將成為趨勢。中國制造的各類產品在出廠時可以搭載全球各國的精品內容，在不同國家的售賣渠道上進行本地化傳播，伴隨中國制造的全球化銷售實現全球內容的精准分發和觸達﹔而音箱、手機等智能硬件也可以在傳播內容的同時收集用戶數據，反哺內容產業，構建內容生態圈。
2、內容賦能服務業，促進服務業態創新。根據2018年國家統計局發布的《國民經濟行業分類》，服務業即第三產業包括批發和零售業、交通運輸、倉儲和郵政業、金融業、房地產業、文化、體育和娛樂業等。國家發展改革委發布的《服務業創新發展大綱（2017—2025年）》提出，鼓勵利用新一代信息技術改造提升服務業，創新要素配置方式，推動服務產品數字化、個性化、多樣化，推動服務網絡化、智慧化、平台化。服務業的數字化轉型離不開信息、離不開內容，內容賦能服務轉型是大勢所趨。人民網自主研發的智慧聚發平台，能夠面向 B端、G端等各類內容需求場景提供精准的精品內容分發及運營服務。可以精准地為金融業提供財經內容，為旅游業提供文旅相關內容，提高用戶使用相關服務的時長和活躍度，增強服務粘性，延伸服務行業的上下游。內容+服務必將成為服務業轉型升級的新業態。
3、打造智能化內容平台，為各行業提供知識圖譜服務。內容科技的目標是建設一個全媒體智能平台，依靠人工智能等技術，使信息內容、技術應用、平台終端和管理手段共融互通，滿足全程媒體、全息媒體、全員媒體、全效媒體的需要。智能化內容平台將建立一套對常規音視圖文數據進行知識生產、管理、利用、服務的體系，以知識為基礎，通過知識獲取、知識驗証、知識表示、推論、解釋等核心環節，改造現有內容平台基礎框架，全面提升內容為媒體行業及其它行業服務的能力和效率,讓內容成為各行各業場景應用的“鹽”，實現媒體行業與各行業“橫向”融合提供基礎平台。
（三）在生產、聚合、分發、用戶參與、底層數據等環節有效服務於黨管意識形態。
意識形態是系統地反映社會經濟形態、政治制度和文化模式的思想體系。做好意識形態工作，事關黨的前途命運，事關國家長治久安，事關民族凝聚力和向心力。內容科技以主流意識形態引導和社會共識達成為重要指向。在數據成為國家間競爭核心戰略資源的信息時代，內容科技要支撐從“黨管媒體”拓展到“黨管數據”，更加直接、深度、精准地把握社情民意的走向，成為治國理政、改善民生、團結群眾的重要手段。在以互聯網為代表的信息技術革命潮流中，前端應用和主體日益多元化，呈現出去中心化、個性化等特征，但實際在后台形成了集中化的平台，形成了新的中心。集中化成為去中心化、個性化的基礎。從戰略高度把握基礎性和關鍵性技術應用，增強對內容中后台的把控能力，成為內容科技的重要使命。要在集中審核管理的基礎上，匯聚內容生產、聚合、分發、用戶參與等各環節底層數據資源，為社會提供大規模個性化服務，成為全媒體傳播體系的樞紐和閘門，形成前端去中心化、后台集中化相統一的現代傳播體系，再造傳播體系新中心。
1、建立內容審核與風控管理平台。針對前端內容形態多樣、傳播者眾多，亟需強大后台技術支撐的情況，應該以主流媒體為中心搭建內容審核與風控管理平台，使“內容生產大腦”與“風控大腦”相輔相成，為各網站、移動客戶端、社交媒體平台以及區塊鏈等新型傳播平台提供內容管理服務。通過多源異構數據的深度學習和圖像分析、語義理解、情緒分析等，實現主流媒體內容審核與風控管理經驗與能力的社會化分享，提高全社會全媒體內容風險管控能力，確保國家政治安全和文化安全。
2、建立輿情大數據分析與研判系統。在內容風控管理平台的基礎上，媒體可對已發布和未審核通過的文字、圖片、視頻、音頻進行全內容、全要素分析，綜合應用傳感器、通信技術、定位技術、高通量計算技術，借助5G的超高傳輸速率，採用分布式雲存儲，實現在任意時間訪問和分析數據，增強對網絡輿情風險的全面感知能力，提升輿情智能研判水平，為輿情應對、議程設置提供科學支撐。
3、加強內容后台技術標准制定和數據共享。由相關部門牽頭制定統一的技術標准和規范，研發統一的內容標簽庫以及核心算法，構建大規模跨平台的海量敏感數據特征庫、特定用戶名庫、社交關系庫等，挖掘面向智能化內容審核的知識圖譜，使分散的內容審核和輿情研判等中后台能夠互聯互通，形成對社會整體的意識形態風險感知和應對能力，為信息傳播影響力的最大化或信息傳播的高效阻塞提供技術方案。
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內容科技案例
·人工智能推動新浪新聞實現智媒平台轉型
·從效率到創意：微軟人工智能EQ與IQ的均衡發展
·人民網內容的大數據梳理和監控
·《紐約時報》大數據分析系統Stela
·今日頭條的“大數據+算法”
·人民在線：區塊鏈在版權保護方面的應用
·區塊鏈技術在內容安全方面的應用
·媒體融合實戰——媒體雲平台
·阿裡雲平台
·自然災害新聞的傳感器應用
·車聯網的實際應用
·慶祝中華人民共和國成立70周年閱兵式5G直播
·“我的豐收我的節—70地慶豐收全媒體聯動直播”活動
·氣味王國帶動電影消費升級
內容科技展望
依托人工智能、大數據等新技術，內容科技的新應用與新服務正在突飛猛進地發展，由此帶來的理念革新也將在內容產業中產生深刻且持久的影響。內容科技正在迎來新的爆發期，內容領域的生產者想要在這輪科技革新中佔得先機，就務必加強技術預判，做好部署，激發智能技術與內容產業相結合的想象力與創造力。這一部分試圖描摹內容科技的未來願景，為行業實踐與發展提供指引。
（一）數據採集：5G時代的認知方式革命
5G技術引發的傳感器的普遍部署和應用，將帶來人類對外部世界認識方式的一場革命，這將是內容科技發展的顯著趨勢之一。在5G技術支持下，傳感器能夠將信源從人體拓展到世界萬物：無人機以“上帝視角”獲取多維數據，物聯網實現萬物互聯和廣泛接入，技術應用延展了信息獲取的深度和廣度。5G技術和傳感器、存儲器的結合，極大拓展數據採集方式、採集維度和採集能力，使數據採集范圍更廣、速度更快，各類客體的存在狀態均以數據化形態進入網絡，成為可被運算的對象，這將大大有助於人類更准確地分析事物的內在聯系，判斷外部環境變化。
（二）知識圖譜：發現內容的內在聯系
當前，以人工智能、大數據為支撐的智能技術，已經在語音識別、圖像處理、機器翻譯等領域實現了較大突破，但這些本質上仍是為實現特定功能的專用智能工具，其更大范圍的實際應用，還要在強大的算力、算法的基礎上，依托已經被精細標注過的大數據來實現。知識圖譜就是系統化、精細化標注數據的工具。
實現跨領域知識圖譜的突破，可進一步幫助機器跨越模態理解數據，學習到最接近人腦認知的“一般表達”，從而獲得類似於人腦的多模感知能力。因此知識圖譜技術將成為智能技術發展的核心趨勢之一。這一關鍵性技術在內容領域的應用，有望帶來內容數據庫能力的革命性提升，從而創造嶄新的內容價值。
（三）智能生產：“視頻轉向”的技術需要
當前，互聯網短視頻平台正在改寫著傳統的視頻內容敘事方式、傳播形式與傳播關系，使得互聯網從“閱讀網絡”逐步演變為“收視平台”。而伴隨著5G技術的普及與應用，其高速率、低時延等技術優勢，將極大提升視頻內容的傳輸效率、降低傳輸成本、改善用戶體驗。因此，以“視頻數據”為主的數據量將會迎來爆發性增長，並重構當前的內容生態。
在這樣的背景下，視頻內容的智能生產正在成為內容行業智能化的關鍵環節。在視頻內容制作層面，計算圖像技術、短視頻合成等技術的應用將會大大提升視頻內容生產的效率，並推動精品內容的產生﹔在視頻內容分發及營銷層面，個性化推薦技術也將提升視聽內容投放的場景化水平，建立更加緊密的用戶與信息和資源的個性化關聯機制。
（四）智能審核：平台時代的“把關人”
互聯網技術賦能，導致匯聚了海量用戶的互聯網平台的產生。微博、網絡直播、短視頻等自媒體形態的出現，一方面使普通用戶獲取了更多元、更便捷的表達工具，使得傳播主體呈現出爆發式擴張和全民化態勢﹔另一方面，隨之而來出現了表達權濫用的問題，造成內容生產的門檻大大降低，導致互聯網平台上內容質量參差不齊、魚龍混雜。因此，對於互聯網平台上的內容尤其是視頻內容的審核，成為互聯網治理的關鍵問題之一，也成為內容科技必須突破的關鍵領域之一。因此，基於對多模態視頻數據的智能化理解，提高視頻審核和內容管控的及時性和准確性，以實現對海量內容的高效率的智能識別和審核，也將成為內容科技的未來趨勢之一。
（五）科技支撐：以內容科技賦能社會治理
習近平總書記指出，互聯網已經成為人們生產生活的新空間。互聯網的發展不僅重構內容生態，重構用戶連接，而且也正在重構整個社會結構和社會運行方式。在此背景下，現代社會治理的方式和方法也在發生深刻變革。黨的十九屆四中全會通過的《中共中央關於堅持和完善中國特色社會主義制度 推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》提出，要“加強和創新社會治理，完善黨委領導、政府負責、民主協商、社會協同、公眾參與、法治保障、科技支撐的社會治理體系”。以科技支撐賦能社會治理體系與治理能力現代化，擴展了內容科技更加廣闊的應用領域。通過內容科技的應用，將能進一步提升多方共同參與模式下社會信息交互的效率和質量，促進社會共識的達成。
在基礎數據層面，人工智能、傳感器等新興技術，可對社會治理數據進行全程、全息的採集、挖掘、分析與應用，以使社會治理共同體能夠及時發現異常，捕捉新的變化，大大拓展消息來源和內容資訊，促使內容生產機構嵌入社會治理體系。在信息傳遞層面，具備公信力和權威性的主流媒體機構，應當依托內容科技，在事實核查、真相還原中發揮關鍵作用，提供更加准確、全面、權威的信息，及時糾偏，引導輿論。在對話協商層面，各類開放平台也應依托內容科技，為多元主體呈現訴求、利益博弈創造空間，發掘利益的交集點，促進社會主流價值的凝聚，以最廣泛的連接、最充分的信息交互，來提升社會各方面的溝通協商水平。
（六）科技向善：引領內容科技的未來
伴隨著內容科技的突飛猛進，智能技術帶來的負面影響也愈發不容忽視。一方面，內容制作與編輯技術的門檻降低，使得過度編輯、蓄意造假、AI換臉等負面事例層出不窮，分布在內容採集、生產、分發、接收和反饋的全過程中，令公眾不得不對內容科技智能化應用背后的倫理風險，始終保持警惕。另一方面，智能化技術在應用過程中，採集和使用用戶數據的邊界仍然模糊，使得用戶的隱私權、知情權難以保障。
當前，在智能化內容生產中，數據已經成為了一種基礎資源，平台也成為一種權力架構。對掌握核心數據及處理能力的互聯網平台企業而言，在數據與技術應用中的自我克制與制度約束，對於保障這種基礎設施和權力的合理使用至關重要。政府、互聯網平台、行業協會、用戶等多元主體均應在內容科技發展中發揮作用，以相關的法律法規維護市場環境，以主體自覺約束自身行為，以制度規范增強行業自律，有效應對潛在的法律問題與倫理風險，形成權責利清晰的協同治理格局，共同推動內容科技向促進人類共同福祉的方向發展。
注釋：
[1]中國電子技術標准化研究院. 人工智能標准化白皮書(2018版)[EB/OL].
http://www.cesi.ac.cn/201801/3545.html, 2018-01-24/2019-12-01.
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出品
人民網
總策劃
人民網黨委書記、董事長、總裁 葉蓁蓁
人民網黨委副書記、副董事長、總編輯、副總裁 羅華
總監制
人民網黨委委員、董事、副總裁 唐維紅
指導專家
中國人民大學新聞學院教授、博士生導師 宋建武
中國傳媒大學新媒體研究院院長、博士生導師 趙子忠
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