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一 前言
（一）科技改变内容产业
1、信息传播技术改变内容生产、分发与消费全链条。人类历史上经历过四次传播革命：第一次是文字的发明，它让信息突破时空阻隔，可以“通之于万里，推之于百年”，标志着人类真正进入文明时代；第二次是印刷术的发明，它让信息生产和传播实现批量化，普及文化和教育，扩散知识和思想，人类进入大众传播时代；第三次是电信技术的发明，它催生了电报、电话、广播、电视，开辟了高效便捷的空中通道，人类拥有了“千里眼”“顺风耳”；第四次就是我们正身处其中的互联网革命，将前三次的成果融为一体，让我们走进了全媒体时代。每次信息传播技术革命都让生产、传播、获取信息的门槛越来越低，技术普及速度越来越快，参与文明进程的人群越来越广，都引发媒体行业和舆论生态的相应变化。文字的发明，满足了人类记录信息的需求，为人类准确表达和文化传承创造了可能；印刷术的诞生，为超越空间和时间的广泛交流、管理和统治提供了条件；电讯技术的普及，电报、电话、广播、电视，从单一形态内容的电子直传逐步发展到多媒体内容的远距离实时传输。以互联网为代表的现代信息传播技术，逐步打破了媒体按照媒介技术载体划分的格局，也模糊了大众传播时代明确的传者与受众区隔，不仅满足多媒体内容远距离实时传输，也模糊了传者与受众间的区隔，引发了内容生产、分发与消费全链条的变革。
2、信息传播技术让传播方式、媒体格局、舆论生态发生深刻变化。首先，新一轮信息传播技术革命极大丰富和改变了传播样态。云计算、大数据、物联网、区块链、人工智能等改变了传统的信息生产方式，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）、可穿戴设备等丰富着媒体表现手段，微博、微信、客户端、短视频等网络媒体不断迭代更新，移动应用、社交媒体、问答社区、网络直播等新应用新业态不断涌现，跨时空、大容量、开放性、交互性、移动化等传播特点，不断塑造新的受众需求。随着5G技术的成熟与大规模应用，还将产生许多意想不到的信息生产方式、媒体表现手段、媒介传播形态和新的受众媒体体验等。其次，现代信息传播技术通过与内容产业的深度融合改变了媒体格局。以往具有舆论属性和社会动员能力的传播主体只有传统媒体，但在全媒体条件下，不仅传统媒体，政府机构、企业、个人都具有了广泛发布信息的能力,各类主体的传播参与度也不断提高。传统媒体通过采用新媒体语态、借助自建网络渠道、借力第三方平台不断制造爆款产品，受到数以亿计的关注；政府、企业获取了更为直接和便捷的信息发布渠道，可以不通过媒体直接对外发布信息；个体用户通过社会化媒体追踪热点、参与讨论，形成强大的传播能力。传统媒体独占传媒市场的时代一去不复返，新旧媒体联动、专业媒体与非专业媒体共生、媒体内容和用户与机器生成内容兼有，使得传媒市场走向多元力量共享共生的生态格局。媒体的外部关系因此被重置，“跨界”“出圈”正成为一种普遍现象，而在“万物互联”的时代，“跨界”“出圈”将是常态。技术的发展令新闻媒体从围墙里的内卷式发展逐渐变为突破围墙的外延式发展，与更多市场主体展开联系，进入更多新的领域拓展。最后，信息传播技术演进引发舆论生态诸多变化。大众传播时代，想把同一条内容信息传给数以千计的人群，成本很高，不用说个人，就是小型机构都不敢奢望，只有媒体才有大型的印刷和录制播放设备，以及庞大的邮发体系和传输频道。而在移动互联网时代，只要会敲字，就能在微博上留下140个字，直抒胸臆，有可能让世界任何一个角落里的人们看到。抖音等短视频应用，更是连文字输入都免去了，只要手头有一部能录像的移动智能终端，镜头前略加展示，连声音带图像便都可上传至网络空间。短视频已经是比文字门槛更低、成本更低的信息生产与传播方式。随着传播门槛的降低，参与传播的人群越来越多样，甚至也不再局限于人类，人工智能技术让机器也加入内容生产的行列。低廉的生产、高效的传播、广泛的参与，史无前例。随着移动互联网、O2O、人工智能等发展，连接已不足以代表网络传播的特征，更新的趋势是内容和用户精准的对接，舆论空间出现前所未有的分众化、圈层化。主体的多样性、思想的多元化、场域的差异化，使得舆论场从来没有像当今社会这样纷繁复杂。
3、信息传播技术推动内容与科技深度融合。“媒体融合”一词源自于计算机在新闻信息领域的应用。自上世纪40年代中期计算机问世以来，人类逐步迈向信息社会，以电子信息技术为基础，以信息资源为基本发展资源，以信息服务性产业为基本社会产业，以数字化和网络化为基本社会交往方式。由于信息技术革命突破了人类大脑及感觉器官加工处理信息的局限性，使得媒体加工、利用信息的能力极大增强。媒体发展的驱动力从以内容为主转变为以内容和技术双轮驱动，技术和内容越发紧密地结合在一起，技术在媒体发展中的作用变得空前重要，技术决定了媒体内容的呈现形式、抵达用户的速度和广度，改变了与用户交互的方式。在信息化时代，内容更多依托数字技术、网络技术、人工智能技术等信息化手段进行生产、传播，全流程与技术交融。一方面，高清摄像头、音视频采集制作、机器辅助写作等技术为个体提供了强大的内容生产工具，为全社会成员参与信息传播赋能；另一方面社交网络、区块链、大数据、云计算等技术使得内容生产关系中各类主体的地位作用发生了深刻变化。全球巨型互联网平台的相继崛起不断上演着技术与内容产业的联姻。这些都说明，技术与内容深度融合正成为一种不可逆转的趋势，内容产业比拼的不再是掌握内容资源的简单数量，而是用技术统合调配各种内容资源的能力。“适应社会信息化持续推进的新情况，加快传统媒体和新兴媒体融合发展，充分运用新技术新应用创新媒体传播方式，占领信息传播制高点”，成为顺应这一趋势的必由之路。
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一 前言
（二）内容科技推动内容生产关系变革
1、科技推动内容产业变革。“科学是一种在历史上起推动作用的、革命的力量。”内容科技作为新型生产力，必然需要新的生产关系与之相适应。因此，技术深刻影响了媒体的生产力，而更加深刻的是重构了信息生产传播的生产关系，改变着媒体与受众、媒体与媒体、媒体与其它行业部门之间的关系。纵观人类社会发展史，社会化分工在参与主体的横向维度与工种细分的垂直维度上不断发展。哪个部门能够占据中枢地位、广泛参与社会化分工，就拥有了未来话语权和自身的永续发展。在此条件下，价值链被重新组合，媒体的外部关系因此被重置，单凭一己之力掌握从生产到发行全链条的时代一去不复返。媒体只有形成顺应生产力新要求的新型生产关系、加入到更加广泛的社会化大分工之中，才能找到正确的发展方向。媒体不仅是新闻发布者、信息传播者，也是服务提供者、关系构建者。“媒体要向基层拓展，向楼宇延伸，向群众靠近。”为此，主流媒体要将更多的社会资源带入到自身的生产流程，通过提供多功能服务参与到其它部门的生产过程，发展综合产业链，努力推动自身与用户及其它生产部门之间的关系从弱到强，建立起牢固的社会“信任机制”。而技术成为推动这种变革的重要抓手。
2、内容产业的双重属性呼唤内容科技“逆向输出”。在互联网技术向各个领域渗透的过程中，基于对网络多元主体均等化局部和表象认识，互联网“去中心化”的提法一度甚嚣尘上。但随着互联网产业的发展，特别是移动网络应用逐步打通网上网下，现实利益与规则不断适用于网络空间后，人们越来越意识到，互联网“去中心化”只不过是一个口号，现实中，更多的是在经济资本、社会资本与文化资本集聚基础上的互联网“再中心化”。大型科技公司通过搜索、社交、视频分享和聊天服务，吸引数以十亿计的用户，日益成为汇聚新闻信息、探讨公共事务、推动社会舆论的超级舆论平台，通过技术输出不断进入内容产业领域。如果放任网络空间以逐利为主要目的的“再中心化”，只能造成垄断加剧、社会裂痕加剧，甚至影响国家安全。特别是，相较其它部门和产业，内容产业具有信息服务属性和意识形态属性双重属性。因此，内容科技的发展应本着马克思主义的立场、观点和方法，不断发现规律、掌握规律，在为社会提供大规模个性化信息服务的同时，成为传播社会主流意识形态，凝聚社会共识、推动进步发展的支撑力量。
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一 前言
（三）2019：内容科技元年
1、顶层架构重视内容与科技的结合。党的十九大以来两年时间内，中央政治局举行的集体学习中有4次主题涉及互联网领域最前沿、最关键的科技或应用：2017年12月8日，就实施国家大数据战略举行第二次集体学习；2018年10月31日，就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习；2019年1月25日，就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习；2019年10月24日，就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。每次集体学习既强调了新技术新应用的快速发展态势，更强调其对政治、经济、文化、社会、生态的全方位影响，高度重视技术与涉及内容的各个领域的结合。
2、全媒体的建设已经成为我们面临的紧迫任务。在第十二次集体学习时，习近平总书记发表重要讲话强调，“全媒体不断发展，出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体，信息无处不在、无所不及、无人不用”。“四全媒体”的理念，全面突破了信息传播的时空尺度、物理尺度、主体尺度和功能尺度，媒体定义被重写，媒体支撑体系被重构，传媒产业市场被重塑，媒体外部关系被重置。媒体融合已进入“深水区”，在建设全媒体的道路上没有现成模式，没有固定范例，还面临着一系列亟待破解的难题。与此同时，从全球范围看，媒体智能化进入快速发展的阶段，人工智能将被运用在信息采集、生产、分发、接收、反馈等各个环节。人类逐步踏入万物互联的5G时代，内容产业面临横向打通各行各业、深度融入各行各业，激发全新业态的新机遇。这一切变化都增强了内容部门加速全媒体建设的紧迫感和使命感。
3、内容科技是建设“四全”媒体的手段和路径。“四全”媒体的提出不仅是针对信息传播技术发展这一新型生产力的准确判断，也是对全媒体时代的媒体格局、舆论生态、信息生产传播方式等生产关系层面的重要论断和改革部署。内容科技是建设“四全媒体”的重要手段和路径。由此，2019年也成为内容科技元年。通过发展内容科技，内容产业部门得以在基础层不断加强技术研发投入，抢占科学技术发展先机；在平台层汇打通各个领域，汇聚各类资源；在应用层服务社会的各个方面，不断巩固作为社会传播中枢的地位。通过这一过程，汇聚起各方数据，真正掌握全媒体时代的关键资源。通过对数据的掌握与利用，不断形成新的内容能力，并将此种能力向各个领域进行输出，真正建立起“四全”媒体，形成符合全媒体时代要求的生产机制。
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二 内容科技的内涵、特征与应用现状
（一）内容科技的内涵与外延
在一般意义上，内容科技（ConTech）是指以人工智能（AI）、大数据等信息技术为内核，对内容产品的生产与消费链条、内容产业的组织与分工模式产生重大影响，包括区块链、物联网等在内的一系列数据与信息采集、存储、加工、传输的新技术，这些技术催生了内容产业领域的新应用、新服务。
当前的内容科技主要包括数字技术与数据技术两大类。其中数字技术的应用是在信息数字化（数码化、数位化）基础上，进行内容生产加工的技术；而数据技术的应用强调了对信息分解与综合运用的过程，即找到一个信息所包含的各种元素，从而发现不同信息之间更深层的联系和区别。因此，内容科技经历了从信息处理技术到数字技术再到数据技术的发展。在这一层面上，狭义上内容科技可以分为内容生产和内容分发两个方面。
如今，人们对客观事物矛盾运动所发散出的各种讯息和信号的采集，由于传感器的大规模使用，已经发展到了“数据”层面。而大数据技术使人们能够打破信息的外壳，发现信息背后事物更本质的联系，从而使信息的生产、分发、接收和反馈能够借助智能化工具，进入到一个新的阶段。由此我们看到，信息化时代的内容科技使得“内容即数据”，信息传播得以智能化。
在当前内容科技的发展中，人工智能、大数据、5G及物联网和区块链等新兴科技的应用起着重要作用。其中，人工智能技术和大数据技术属于信息技术（IT），是内容科技的核心技术。人工智能是研究如何应用计算机的软、硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术；大数据技术主要以“数据价值化”为核心进行数据的专业化处理，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和数据应用等技术应用。通过大数据技术，人们可以对机器采集的数据和对人体感官所获得的信息解构化的数据进行整合、清洗、加工和标签化等处理，从而形成由无数数据集组成的数据库。通过人工智能技术，人们可以对上述数据进行关联和归属，为机器学习中的模型训练提供数据基础，并应用于对数据库进行分析运算，以实现人工设定的特定性能。
区块链和5G及物联网基本上属于通讯技术（CT）。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，可以用来有序地整合信息，有效地验证信息；5G及物联网能够将各种设备上安装的传感器接入网络，实现任何时间、任何地点的人、机、物的互联互通，使关于自然环境和人们活动状态的数据能够被采集，成为内容生产的重要数据来源。总体而言，当前的内容科技，是以人工智能技术为核心的新的技术体系。
历史地看，内容科技的发展经历了从印刷时代向数据时代的转变。
文字出现之后，人类经历了漫长的手抄传播阶段。建立在纸张和印刷术发明的基础之上的印刷时代的到来，结束了手抄传播效率低、规模小、成本高的状态。造纸术和印刷术是中华民族为世界文明作出的两大贡献。15世纪40年代，德国工匠古登堡在活字印刷和油墨技术的基础上，创造了金属活字排版印刷，并将压榨机改装为印刷机，实现了文字信息的机械化生产和大规模复制。欧洲工业革命推动了印刷技术的革新，使之进入到机械动力和电力生产的阶段，并推动了近代报刊的诞生。
模拟时代，信息以附着在纸质或其他介质上的图文形式和模拟信号的方式传递，报纸、广播、电视的广泛普及，共同成就了大众传播模式的辉煌。这一时期，专业化的媒介组织运用传播技术和产业化的手段，以社会上一般大众为对象，通过收集大量外部讯息并经过加工处理（主要通过人的感觉器官及人脑）形成结构化的信息后，进行大规模的信息生产和传播活动，信息生产和处理方式呈现工业化生产特征。同时，电子技术使人类体外化的声音信息和体外化的影像信息得以长久保存。卫星通信技术、卫星广播和卫星电视的发展和普及，使全球传播成为可能。
数字时代，信息传输高速便捷，大众传播的传播技术手段以数字制式代替了传统的模拟信号，广播、电视的音质与画质得以提升，频道与节目资源更加丰富。数字信号传输技术改变了过去传播资源短缺的状况，多样化的信息需求被重视，受众市场趋于细分化。计算机的出现，使电脑开始执行人脑的部分功能，意味着人类大脑这一信息处理中枢开始了体外化的进程。互联网的普及促使信息由单向传播转变为交互式传播，信息发布不再是集中化模式，信息流通更为自由，形成了海量信息源。互联网媒体平台化的发展，使海量信息得以快速聚合和传播。
近40年，中国的信息传播方式经历了从“铅与火”的传统铅字印刷到“光与电”的数字化内容生产和复制的巨大飞跃。20世纪70年代，西方已经采用“电子照排技术”，即利用计算机控制实现照相排版印刷，中国仍在沿用传统的 “以火熔铅、以铅铸字”的铅字排版印刷技术，这种方式能耗大、劳动强度高、环境污染严重，且出版印刷能力低。为改变这种状况、跟上世界信息化发展步伐，必须将汉字与计算机技术相结合。1975 年，王选院士开始主持中国计算机汉字激光照排系统和以后的电子出版系统的研究开发，他的目标是直接研制世界尚无成品的第四代激光照排系统，即在电脑控制下将数字化存储的字模用激光束在底片上感光成字、制版印刷。王选使用“轮廓加参数”的数字方法来描述汉字字形，将字形信息压缩500倍至1000倍的同时实现变倍复原时的高速和高保真，这一技术攻克了汉字字形信息的计算机存储和复原的世界性难题。至1990年代初，王选带领团队先后研制出了八代激光照排系统产品，被中国大陆99%的报社和90%以上的书刊出版社和印刷厂采用，中国印刷业从铅板印刷直接步入激光照排阶段，跨越了国外照排机40年的发展历史。世界上首个“汉字信息处理与激光照排系统”的成功研发，在中国掀起一场印刷业的“光电革命”，这也成为我国内容科技迈入数字化时代的重要开端。
从1980年代开始，随着数字电子技术的逐渐成熟，广播、电视的音质与画质提升，频道与节目资源更加丰富，改变了过去传播资源短缺的状况，多样化的信息需求被重视，受众市场趋于细分化。数字多媒体技术的广泛应用，实现了通过数字方式，集计算机、通讯和声像技术于一体处理声音、图像、文字和数据等信息并进行混合传送，推动了媒体形态的革新。
数据时代，信息的数据化为利用人工智能处理数据和信息通过了基础条件，推动了传播资源和传播手段的极大丰富。“受众”向“用户”的转变，使用户成为关系网络和信息传播的重要节点。人工智能技术在信息采集、生产、分发、接收和反馈的全流程的应用，将使人们能够顺应互联网平台的开放趋势，关注由于公众广泛参与带来的传播关系的变化，结合大数据技术，全面服务全媒体时代互联网用户的信息需求和社交需求。
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二 内容科技的内涵、特征与应用现状
（二）当前内容科技的应用环境及特征
1、应用环境
2019年1月25日，习近平总书记在中央政治局第十二次集体学习时强调，“全媒体不断发展，出现了全程媒体，全息媒体，全员媒体，全效媒体。信息无处不在、无处不及、无人不用，导致舆论生态、媒体格局、传播方式发生了深刻变化，新闻舆论工作面临新的挑战”。
“四全媒体”的论述，是基于互联网、大数据以及人工智能技术的发展趋势，对于媒体未来发展的分析和判断。这里的“全媒体”，不单指媒体种类的“全”，更强调了当前人类信息交互的“全程、全息、全员、全效”等特性，这些特性只能依托互联网技术产生和存在，为当前内容科技的发展提供了应用环境。
“全程”和“全息”是当代传播的技术环境，是现代信息技术革命的成果，强调了更为丰富和多样的信息来源。其中，“全程”是时空维度，指客观事物运动的整个过程都会被现代信息技术捕捉、记录并存储；“全息”是信息状态维度，指反映物体在空间存在时全部情况的信息，强调了媒体信息采集及呈现形态的多元化。物联网技术的发展，传感器的广泛应用，极大拓展了内容来源，丰富了内容载体。5G技术的“广接入”特征，加速了万物在线、万物互联的实现，改变了个人对外部世界的认知方式，并使人类的大数据采集能力发生革命性变化。“低时延”的特征，极大提升了计算机的运算能力。在全面部署传感器并接入5G网络的基础上，全程、全息采集数据，从而推动了全媒体时代的真正到来。
“全员”是社会维度，是在信息技术革命推动下社会信息化持续发展的结果，强调了社会方方面面各种主体（个人、各种机构等）都在通过网络进入到社会信息交互的过程中，成为可能的信息源，即所谓的“人人都有麦克风”。从社会发展角度看，“全员化”顺应了普通公众参与社会事务的需要。全员参与拓展了来自于用户的内容来源，同时，基于大数据技术的精准分发方式的转变，能够更有效地满足用户的多样化需求。人与人的连接，不仅能够为全息化提供更为丰富的应用场景，也能够利用人工智能技术，更好地帮助用户建立社交关系。
“全效”是媒体功能维度，指媒体功能的全面化、平台化发展。新型媒体平台通过为用户提供全面化的服务功能和多元化的应用场景，来获得更为丰富的用户数据和信息以及各种社会资源和社会运转的数据，并由此作为主要的价值变现模式，这使得新型媒体平台必然成为社会的数据总汇和运营枢纽，连接起政府、企业和个体等在内的不同社会主体的社会实践和行动。而这样的功能，既需要通过人工智能的应用来实现，也需要区块链技术保障信息汇聚的有序性，以及大数据技术精准、高效地满足用户全方位的需求。
2、内容科技特征
当前的内容科技，是以人工智能技术为核心的新的技术体系，表现出以人工智能驱动内容生产、消费全链条，以数字化生产、网络化传播为主要应用场景，以主流价值和意识形态引导与社会共识达成为重要指向的特征，具体表现在以下四方面：
第一，数字形态。内容科技将复杂的信息转变为可以度量的数字、数据，再将这些数字和数据建立适当的数字化模型，并把它们转化为一系列二进制代码，引入到计算机系统中进行处理，这就是信息的数字化过程，是为了使解构化的信息能够被计算机所识别和加工。同时，数字形态更便于信息的传送、存储和复制，可实现多种渠道的线性或非线性传播。数字化促生了信息传播网络和终端的融合，导致内容产品格式及其生产过程和组织的融合。
第二，数据处理。内容科技将数据处理贯穿于信息生产和传播的全流程中。智能化采集的数据来自机器的智能采集和来自人体感官所获得的信息进行解构、并经机器识别和处理后形成的数据。智能化生产是对采集到的数据进行处理、分析和加工，并根据功能设定指定相关应用所遵循的规则和标准，研发相应算法和程序，对机器学习中的模型进行训练。智能分发是对内容数据与用户数据标签化处理后的相互匹配。智能接收是通过智能终端设备实现用户行为数据的收集。智能反馈是通过智能终端入口自动化获取反馈数据。
第三，网络传播。当前内容科技的主要传播载体为互联网平台和移动互联网终端。信息传播特征表现为信息资源的极度丰富，信息传播的强时效性，信息表现形式的多元化，信息传播模式的强交互性。内容科技将进一步推动互联网向平台化、智能化和移动化转型。平台化表现为数据总汇在同一平台上分享、交流信息和资源，多种垂直应用联结成为生态级平台；移动化表现为完善基于移动传播体系的精准传播；智能化表现为大数据与算法结合的人工智能的进一步发展。
第四，对社会成员价值观形成的外部性影响显著。新兴内容科技所形成的虚拟网络环境，与现实社会共同构成了现代人类生活的主要空间。伴随公众使用智能终端设备时长的增加，内容科技对个体价值观的影响日益凸显。信息分发方式的转变主要表现在信息所表征的事务与个人利益相关联的深度和广度上，一定意义上体现为信息对个人社会化程度的影响，即特定个体与所处的社会环境建立一致性的影响。作为社会关系总和的个人，其利益的实现，在很大程度上取决于该个体是否适应其所处的社会环境，尤其在涉及社会交往和公共事务方面。依托内容科技，能够促进个人的社会交往关系建立，同时，基于用户需求分析的主流价值观引导，能够实现个体利益与公共利益的平衡和统一，有利于社会共识的形成和社会决策的制定。
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二 内容科技的内涵、特征与应用现状
（三）内容科技的应用现状与趋势
移动化为内容产业带来了前所未有的海量数据资源，智能化推动了以人工智能为核心的数据处理技术的大发展。当前，内容科技以大数据为基础，依托各种智能算法模型，在智能识别、计算机视觉、自然语言处理、数据可视化处理、算法推荐等方面已形成相应的技术应用能力[1]，围绕着信息采集、生产、分发、接收、反馈五个环节的智能化展开其应用，推动着内容产业全链条的变革和重塑。本部分将从内容采集、生产、分发、接收、反馈五个环节，全面梳理和探讨智能化内容科技的应用前景。
1、内容采集智能化：从采集内容到采集数据
内容科技助力内容采集智能化。区别于普通的内容采集，智能采集以数据为采集对象，即通过数据的采集和分析，拓宽内容素材的来源途径和内容采集的维度。在传统的内容生产中，素材的挖掘和信息的获取多有赖于内容生产者身体可到达的边界，而数据的采集则大大突破感官采集的限制，为智能化内容生产创造条件。
数据是人类表征外部世界的初始化的符号，是记载客观事物的性质、状态以及相互关系等的物理符号或这些物理符号的组合，是内容的数位化表现形式和载体。内容采集智能化的核心即在于数据化（datafication）,具体包括机器采集数据的“结构化”和感官采集内容的“解构化”。例如，摄像头、传感器等设备可以在更广范围、更大程度上扩充来源与环境信息；图像和视频识别技术可以基于深度学习进行大规模数据训练，实现对图片、视频中物体的类别、位置等信息的识别，实现场景信息实时采集；而语音识别和转化技术则可将现场的语音报道生成文字版或将音视频内容转化成为文本素材，提升了内容素材生成和管理的效率。内容“解构化”的关键技术是自然语言理解技术（Natural Language Understanding，NLU），旨在通过句法分析、语义解释和上下文推理，使计算机能够理解人类自然语言的文本意义和深层意图，完成从文本到意义和意图的映射，进一步实现内容的“标签化”。
（1）机器采集数据的“结构化”
机器采集数据的“结构化”，指借助各类数据采集设备（各类监测设备和传感器）采集数据，并通过机器实现数据清洗、整理、分类，形成可用的数据库。在此基础上，合成数据库则可实现多来源数据的有序整合，为海量数据的处理和数据库的开源扩展提供可能。例如，BBC新闻实验室开发了人工智能工具“Juicer”，可以把包括新闻快讯、专题报道、视频新闻、政府公告、社交媒体信息等在内的海量数据汇集在一起。当记者需要调取关于某个主题的新闻或信息时，“Juicer”能够快速提供一个包含相关内容的清单。
数据的智能采集也离不开智能识别。过去各类内容生产中所涉及的特定对象的识别与判断，主要取决人的感官。内容生产者的准备充分程度与判断能力会影响到采访的深入程度，而数据采集技术则可以帮助人快速识别某些对象并采集相关信息。例如，摄像头、传感器等设备可以在更广范围、更大程度上扩充来源与环境信息；图像和视频识别技术可以基于深度学习进行大规模数据训练，实现对图片、视频中物体的类别、位置等信息的识别，实现场景信息实时采集；而语音识别和转化技术则可将现场的语音报道生成文字版或将音视频内容转化成为文本素材，提升了内容素材生成和管理的效率。
（2）感官采集内容的“解构化”
内容采集智能化的另一特点是可以实现感官采集内容的“解构化”。互联网内容与资源交换的平台化，及社会普遍信息化支持下的“全员媒体”生产内容，形成了海量的关于社会公共事务和社会生活的内容数据。利用内容科技对于移动互联网的海量内容进行处理，可实现“内容数据化”的过程，以此来实现对社会各类信息内容的全范围采集和数据化，为建立内容丰富功能强大的内容数据库提供原料。
内容“解构化”的关键技术是自然语言理解技术（Natural Language Understanding，NLU），旨在通过句法分析、语义解释和上下文推理，使计算机能够理解人类自然语言的文本意义和深层意图，完成从文本到意义和意图的映射，则进一步实现内容的“标签化”。根据应用的场景，自然语言理解可以分为基于文本的应用和基于对话的应用[2]。基于文本的应用主要应用于阅读书籍、报纸、报告、邮件等书面文本；基于对话的应用应用于人机之间的通信，典型的应用有问答系统、自动客户服务系统等。由此，无论是文本内容还是人机互动内容，均可在NLU技术处理下实现标签化，即打破内容文本的“外壳”，发现内在的联系。
2、内容生产智能化：从人工生产到机器生产。
在智能采集数据并对数据进行分析的基础上，内容科技助力内容生产智能化，即根据人类生产生活的各种场景需要而展开内容生产，具体包括自动生产、智能聚合、制作增强、内容审核等多个层面。
（1）数据可视化
以大数据、传感器等为代表的内容科技发展，推动了从人工采集信息到机器采集数据的提升。而在拥有大量数据的前提下，如何将数据分析处理成为可让人类感官能够有效识别、接收的内容（可为文本、图片、视频等多种形态），则成为内容生产的关键之一，即实现数据可视化处理。
目前，依托数据可视化处理的计算图像技术、视频生成技术等已投入实践。例如，计算机视觉可以在拍摄对象之前就通过卫星定位判断最佳拍摄视角。计算图像技术可在运动画面中寻找最佳帧，实现瑕疵图片的再加工、无缝添加或删除对象等。视频生成算法则可在多样化的视频数据采集基础上进一步生成“以假乱真”的视频，由华盛顿大学研究员制作的奥巴马演讲视频便是典型案例。基于此，数据可视化未来将突破现有以信息图表为主的基础应用，而迈向音视频加工、VR、AR内容制作等更高层次的应用，从而实现数据生成内容的全息化贯通。
（2）自动生产
自动化生产指利用智能算法工具自动生产内容的新型生产模式，基本特点是从数据源自动获取数据、使用算法进行内容整合，并完成拟人化的内容生产。其中实现自动生成的程序也被称为“写稿机器人”（包括文字和视频创作）。在国外，早在2014年，美联社就率先引入人工智能编辑Word Smith，可以自动生成财经新闻。同年，《洛杉矶时报》新闻机器人Quakebot则率先实现地震新闻的自动播报，被称为“自动化新闻在欧美发展的里程碑事件”。在国内，腾讯Dreamwriter、新华社的“快笔小新”、今日头条的Xiaomingbot等写稿机器人也在2015年之后逐渐发展和成熟起来。2017年四川九寨沟发生地震，中国地震台网站的机器人仅用25秒时间就快速生成和推送了关于地震的快讯报道。
写稿机器人依托的核心技术是自然语言生成技术（Natural Language Generation，NLG）。早期的写稿机器人主要遵循“提取数据-套用模板-生成稿件-人工把关”这一模式化的生产流程，主要实现结构化数据的处理和人工模板的填充[3]，缺乏灵活性。而在NLG技术的进一步运用中，机器可以在挖掘分析海量多媒体内容素材之后，依托深度学习算法实现语义的自动匹配，根据具体的题材建构起特定的篇章结构，并进一步落实在词句语法中，最终形成流畅的新闻。今日头条的Xiaomingbot是这类写稿机器人的代表，其在基于文字直播的新闻自动生成以及语言情感自适应等技术上实现了突破[4]，走出了对人工固定模版的依赖，而从大量非结构化的文本、视频等内容中生成新闻报道。
（3）制作增强
依托内容科技的海量内容搜集能力和智能分析能力，可为碎片内容的整合提供新的可能，协助内容生产者快速建立碎片化信息间的联系，进一步强化内容生产力。例如，从同一个报道主题出发，通过智能化工具自动分析新闻信息，进而实现图、文、音视频等多种内容形态的智能组合；从热点新闻话题出发，通过大数据智能化分析与抓取相关新闻资讯内容，形成聚合专题，实现新闻策展，增强报道全面性和解释力。
此外，一些国外的新闻机器人已经开始尝试“千人千面”的内容制作，根据对用户偏好的判断调整文本标题、摘要甚至段落。《华盛顿邮报》的网站便可为不同所在州的用户提供当地的种族情况报告，这一报告是由人工智能工具生成的。“这种内容不再是一对多式的，而是一对一的定制写作和传播”，邮报的负责人Gilbert认为，“比起满足读者普遍兴趣的内容，我们更希望讲述一个满足个体兴趣的故事”。
（4）智能审核
移动互联网时代，虚假信息和不良内容数量激增，对于内容的核查与判断的任务也变得更为艰巨。智能审核工具通过摄入大量的真实和虚假内容进行对比、统计分析，根据准确性、确定性等指标对一则未知真假的新闻文本的真实性概率进行估算，评估其为假新闻的风险。2015年, MIT科学家收集大量谣言, 构建监督学习依赖的标签数据集，提取假新闻的语言风格、参与传播信息的用户的特征以及网络传播动态，借助隐马尔可夫模型根据以上特征对目标文本进行分类，初步实现了对假新闻75%的识别准确率[5]。
随着技术的发展, 如今智能化自动核查系统可以做到更精细化的信息鉴别，例如将社交媒体上的不实推文区分为伪造信息、广告、标题党、恶作剧四种子类型，对图片等多媒体内容进行鉴别。同时，内容核查系统的应用范围进一步拓展，除了识别实时的虚假新闻，还可以检测具有较长生命周期的知识类谣言，并实现从多个冲突信源中进行真相发掘，进一步识别社交媒体上的恶意用户和机器人等。
智能化的内容核查系统可以自动帮助用户检测和过滤潜在的虚假信息，并为内容生产者核查事实提供辅助，成为一种新型“把关者”，以人机力量的协同来更多地对抗虚假信息、不良内容的风险。
3、内容分发智能化：从千人一面到千人千面。
内容科技助力内容分发智能化，即通过内容与应用场景的智能匹配，提升内容分发效率，充分实现内容价值。当前，海量内容供给与大规模且个性化内容需求的精准匹配，是移动传播时代的内容服务商必须完成的命题，而基于算法推荐技术的精准分发为这一命题提供了高效率、低成本的解决方案。当前的智能分发主要表现为智能化的内容分发和智能化的社交分发两类模式。
（1）智能化的内容分发
智能化的内容分发，指基于内容标签来响应用户不同场景下的内容需求，以提高分发的适配度和传播效率。智能化的内容分发与内容的标签化和用户需求的场景化密切相关。内容标签化即利用数据库技术对内容资源进行有序化、结构化和标签化的处理，一方面由相关领域专家划定基础分类和知识重点，形成一套知识库形式的基础标签，并结合内容生产者自定义标签进行优化；另一方面，通过用户的搜索命令和互动指数等映射内容标签，最终建构起具有内部关联性的内容知识体系，为进一步的用户个性化匹配奠定基础。用户需求场景化则指对于用户空间环境、实时状态、用户生活惯性和社交氛围等多维度要素的精准捕捉。
（2）智能化的社交分发
智能化的社交分发，以公众广泛参与为背景，通过算法促进社交关系的建立，依托智能化的社交关系提高信息分发效率。当前的主流推荐算法中，算法与社交结合已成大势所驱，主要应用包括亲密关系加权算法、重要关系加权算法、互动加权算法等。在“全员媒体”时代，大规模的用户参与、集聚必将形成用户关系网络，但用户之间的关系并非具有同等的价值，因而，通过对关系的建立和筛选实现内容筛选成为智能化社交分发的重要思路。
但不可否认，当前精准分发的算法规则，大多表征资讯内容对用户的趣味性指标。对于使用移动终端的用户而言，受兴趣牵引的点击会偏向于娱乐性和猎奇性较强的内容，而主要基于点击量取值的算法规则，又会把这类内容推送到更大范围，在商业资讯平台上虚假和低俗信息的大量传播就是典型例子。
未来，智能分发的良性运行，有必要探索以主流价值观驾驭算法，更全面地考虑用户个人更本质的信息需求，尤其是个人在社会化过程中用于建立其个人与社会的一致性的内容需求；既充分满足其合理、合法、合规的个性化需求，也通过分析用户信息结构，针对其不足之处，精准推送相关内容，以此为基础提升智能分发的科学性。
4、内容接收智能化：从传统渠道到智能入口。
内容科技助力信息接收智能化。智能接收主要通过终端设备信息接收系统的智能化来实现。终端是指使最终的内容产品得以呈现的物理设备。当前传播体系中的主流终端主要包含个人移动终端（如智能手机）和家庭终端（如家庭大屏），而伴随着5G技术的逐步普及，信息接收终端的智能升级也迎来多重机遇。首先，5G的广接入带来万物互联，可穿戴设备、智能家居、智能汽车等均有可能形成新的人机界面和交互方式；其次，5G的低时延使得端云协同变得触手可及，意味着边缘设备（即终端）也能够实现更多的计算能力，终端信息接收系统的信息分析、过滤与呈现等将得到进一步升级。
（1）打造智能入口
从国内外现有实践和研究的成果来看，AI芯片组（AI Chipsets）的应用，为终端设备智能化的实现提供了可能。未来各类终端系统可在此基础上，搭建起智能入口，通过在终端对用户所接收的信息进行智能分析，对内容进行审核与过滤，通过向用户发出提示信息等方式，培养用户良好的媒介使用习惯，以营造健康的媒介环境。只有将智能接收与智能分发有机结合，才能在最大限度地满足用户需求的基础上，保证用户接收信息的全面性，实现个人化的需求与社会整体利益的一致性，更好地传递主流价值观。
（2）多元人机界面
以可穿戴设备为代表的智能终端大大拓展了智能连接的疆域，依附于人体特征打造更加多元的人机界面。设计师安迪·古德曼将用户不通过观看或点击来获取内容的行为称之为“零用户界面”。而以可穿戴设备、智能家居、智能汽车等为代表的新型终端，最大的特点便是摆脱屏幕限制的思维模式，内容的接收和处理可通过多种感官体验实现，用户只需记住驱动智能设备的命令即可实现。
（3）智能内容助理
多终端的智能化信息接收，离不开终端内嵌的“智能信息助理”，即各类语音识别与处理系统。当前，大型互联网企业均在积极布局其智能语音市场，推出Siri、Alexa、天猫精灵等数字语音助理，而Messenger、Quartz等移动应用则推出了智能化的新闻聊天机器人。区别于简单的信息关键词检索，依托于前述的自然语言理解技术，智能助理可以对用户的对话进行意图识别和实体抽取，结合上下文理解用户对话中所提供的信息要素，从内容库中调取与用户信息匹配的内容。根据Future Today Institute发布的《2020年娱乐、媒体和技术趋势报告》，可跟踪响应的智能信息助理软件和小程序将成为重要的智能技术应用趋势之一，新闻机构、娱乐公司、营销商、银行、地方政府机构等将会愈发广泛地通过智能信息助理传达重要信息。
5、内容反馈智能化：从延时模糊到即时精确。
内容科技也将助力内容反馈的智能化，使内容生产者和运营者及时了解其生产内容的传播效果及传播路径，从而对生产、分发等各个环节进行调整，提升内容生产和运营效率，并为其维护版权利益提供依据。在大众传播时代，内容生产者在内容播发后，难以大规模、实时地收集用户的反馈，因而也难以将这些反馈用于指导后续工作，使内容生产难以走出单向传播、“精英生产”的思维误区。
而在全媒体传播时代，“全员媒体”成为其最重要的特性。在互联网普遍赋能的背景下，传播过程由单向结构变成多向结构，受众转变为用户，开始能动地参与其中。当前，人脸识别、声纹识别、图像识别、数据挖掘等技术均被用于用户互动环节之中，移动终端用户的每一次内容消费行为都可以被实时记录下来，成为对其生产内容的反馈。内容生产机构或内容聚合平台可通过数据技术，对大量的用户反馈数据进行智能化分析，进一步指导后续的内容生产、分发等各环节。同时，用户的消费数据可能也伴随着新的数据内容（如转发、评论、点赞等）产生，这些内容也将回到采集环节，成为另一个循环的开始。
（1）传播效果数据抓取及分析
首先，用于监测用户反馈的智能工具大大增强传播效果数据分析的颗粒度，从浏览量、评论量、转载量、点赞量、粉丝量等显性数据，逐步深入至用户个性化消费的行为、偏好、趋势等隐性数据，更准确地反映传播效果和用户个性。例如Netflix通过对用户诸如停顿、倒带或快进等收看行为、时段、地点、所登陆设备、搜索、浏览、滚动行为以及影片瞬间“屏幕截图”等数据的详尽记录与追踪，评估客户娱乐偏好以及观看模式，预测用户行为，为制作定制化的内容提供参考，使得准确定位目标客户，提高用户参与度变得更为容易。
其次，用于监测内容反馈的智能工具可实现传播效果数据采集的场景化，从延时模糊到即时精确，从行为抓取到情绪识别，也极大地丰富了传播效果分析维度。2017年，哥伦比亚大学数据科学研究团队已经运用其研发的计算机视觉系统对美国总统特朗普的就职演讲进行分析，通过将其“微表情”与相应情绪进行快速配，挖掘和丰富现场的报道信息。因此，计算机视觉、情绪识别、情感计算等技术也有可能应用于识别用户“微表情”，建立实时情感识别系统，推测用户在信息接收与反馈时的情绪状态，完善用户实时状态这一关键的场景要素。
（2）传播路径数据抓取及分析
首先，用于追踪传播路径的智能工具为内容生产、分发的进行式优化提供有效途径。前述的传播效果数据可以针对信息内容各要素形成度量指标和排名逻辑，谷歌的算法专利“用于改进新闻文章分级的系统和方法”，即将内容要素、新闻源要素相关的一系列指标纳入对在线内容进行排名的衡量体系中；那么，基于对传播路径的动态把握，则有可能进行逆向工程分析，指导信息生产和分发的优化路径。例如，根据用户的反馈数据，对信息内容的标题、体裁、语言风格、结构框架等进行调整；根据转载的路径数据，也将释放首发渠道、关键节点、多级传播关系等关于内容投放的重要信号，构建起实时流量分析系统，实现信息分发的路径优化。
其次，用于追踪传播路径的智能工具也为强化信息核查、对抗虚假信息提供新型工具。“僵尸网络（malicious botnets）”即发送误导性内容的计算机网络，正在影响着网络信息的传播秩序，而利用人工智能技术可以进一步甄别恶意的社交机器人（social bots），识别信息内容的准确程度和动态变化，辅助内容核查。例如，通过对传播路径的溯源追查信息源头，通过跟踪分析发现信息传播与变异的关键节点，通过语义分析发现虚假信息的核心特征等，这些技术的应用将大大有助于虚假信息、水军数据的识别算法模型构建，构建起应对虚假信息的新型把关机制。
注释：
[1]中国电子技术标准化研究院. 人工智能标准化白皮书（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]刁毅刚,陈旭管.“Xiaomingbot”背后,写稿机器人的技术探寻——专访北京大学计算机科学技术研究所万小军博士[J].中国传媒科技,2016(09):10-11.
[5] Vosoughi S., Automatic detection and verification of rumors on Twitter, (MIT, 2015).
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二 内容科技的内涵、特征与应用现状
（四）内容科技的价值取向
“内容科技”的快速发展赋能于数据和技术平台的掌控者，使他们对公众的价值判断以及对外部世界的认知方式，甚至对整个社会的意识形态形成产生了深刻的影响。环视生活日常，科技的双面性处处可感：人们在获得更广泛的信息时，也无形中接受了算法建构出的虚拟世界；精准推送升级信息消费体验的同时，也带来了个人数据权责不明，用户隐私泄露危机等问题。因此，从“内容科技”的长远发展出发，通过有效的内部监管和外部约束，使平台切实承担起相应的责任和义务，限制其权力的滥用，是必然手段。“科技向善”（Tech for Social Good）为“内容科技”提供了伦理基础。
随着人工智能技术广泛渗透于人类社会的各个领域，“科技向善”的理念备受国内外关注。2018年5月，法国“科技向善”会议期间，Facebook、三星、德国思爱普、优步等科技公司共同讨论了科技创新带来的红利，以及社会规范、虚假新闻问题、个人隐私保护等对企业提出的新的要求。我国国务院副总理刘鹤在“2019中国国际智能产业博览会”上提出，“智能技术发展要以人民为中心，展现科技向善的力量，更好满足人类需要，努力提高人类福祉，要提高人类驾驭人工智能的能力，防范技术失控引发的各种风险。”2019年5月，马化腾宣布正式确定“科技向善”为腾讯公司的新的愿景和使命，要以“科技向善”引领人工智能全方位治理，提倡产品中的“人性”、科技的温度和善恶，倡导互联网企业能够主动提出和承担应尽的责任。
马克思主义重要思想“科学技术是第一生产力”强调了科技发展是人类社会进步的不竭动力，因此，我们需要最大限度地运用人类的科技成果，通过“内容科技”来提升信息传播效率，改善用户信息消费体验。在此基础上，坚持“科技向善”，以人类社会的整体和长远利益为核心，让人们能够获取更加全面和真实的关于外部世界的信息。对此，在推动“内容科技”发展的过程中，需要着重解决以下问题。
1、个人选择与社会价值的权衡
基于互联网连接的新型网络公共领域，在信息技术的不断更迭中，挑战了传统的社会秩序，继而对人们的意识形态和行为习惯产生了深远的影响。人工智能建构了数据化世界的理念，人类的自主判断越来越少，更加依附于算法的分析和预判，数据时代人们通过接收到的讯息所了解的世界，看似失去了传统媒体的“议程设置”，显得更加全面和广泛，却忽略了“内容科技”暗含的引导作用。
对此，主流媒体平台不断尝试利用信息技术对人类价值形成的影响机制，探索如何将社会主流价值融入到个体意识的形成中，从而更好地形成社会共识。事实上，个人利益与社会公共利益是辩证统一的关系。个人利益是公共利益的基础和得以实现的前提，是构成社会有序进行的重要组成部分。公共利益则从根本上维护了个人权利，个人利益需要依靠公共利益来实现。当两者发生矛盾的时候，“适应性原则”应当作为平衡两者之间关系的重要准则，以保护公共利益为核心的前提下，实现个人利益的最大化。因此，对个人权利的适当约束，是为了更大范围和更加长远的社会利益的实现。而社会共识的形成，是网络空间秩序维护的重要保障。所以，个人自由的权利，包括选择权与表达权，同社会共识的形成和公共利益之间，可以实现平衡的状态。这种平衡，一方面基于对个人权利的合法合理约束，另一方面，应当保证在这一过程中，对用户数据及信息的保护，以及加大新闻重要性在内容算法中的权重，在发挥信息技术的优势同时，实现算法价值的修正，从而更好地形成社会公共价值，维护社会长治久安。
2、算法偏见
在内容生产的不同环节中，都存在着“算法偏见”的问题，这更像是互联网时代编码与解码流程中的“刻板印象”，强调了在数据采集、加工和使用的过程中，计算机程序设计者所体现出的偏见倾向。算法在内容生产流程中的应用场景主要有：在新闻选题中作为新闻价值判断的中介；基于客观现实，通过算法映射和表征现实；内容互动产品中，通过算法实现程序修辞；内容推送中，基于算法进行用户监测与决策判断。
常见的“算法偏见”类型主要表现为：第一，交互偏见，指机器在学习过程中，因为与用户产生的交互行为，而使算法产生的偏见。如聊天机器人在受到社群影响后所带有的种族或女性歧视观点等。这是现阶段由于算法本身的局限性所导致的偏见。第二，选择偏见，指在训练算法的数据被倾向性地用于某一个分组的时候，使该算法在应用的过程中存在群体偏见。第三，数据驱动偏见，指用来训练算法的数据存在一定的偏见。例如，在冷启动阶段，用户数据的采集主要基于用户注册账号时提交的基本信息，用户所在区域及使用设备情况，以及其它关联账号中所包含的数据。这使得原始数据的采集在一开始就存在着被曲解和圈层化的可能，致使在初期的内容精准分发中，体现了偏见的特征。第四，确认偏见，指程序设计人员受先入为主的信息及意识的影响，在处理收集到的用户信息的解构化过程和将分析、加工后的数据转换成信息的结构化过程中，都偏向于应用强化自身想法的数据，致使内容分发的结果存在很大的来自于程序员本身的意识倾向性。
由于算法偏见导致的内容分发偏见，会带来用户接收内容的不断“窄化”，长此以往，“信息茧房”和“数字沟”问题也会随之加剧。机器算法的偏见，实际上体现的是人的偏见。解决这一问题的关键在于，对人工智能算法和系统进行有效地测试和验证，提升算法审计过程中的透明性，在内容生产和分发之前较早地识别偏见，修正算法，以保证内容的客观和多元。
3、数据采集维度与数据保护
数据采集过程中出现的主要伦理争议是数据采集维度问题和数据保护问题。
移动互联网、物联网的快速发展，传感器和存储器的广泛应用，使用户行为所产生的海量数据得以被抓取和存储，其中不仅包括了用户的性别、年龄、地理位置、社群关系等基本信息，也囊括了人脸、指纹、语音等个人生物体征信息。现阶段，平台对于用户行为数据的采集大多采取“能采则采，应采尽采”的原则，尽管平台对用户数据进行了一定程度的匿名和加密处理，但用户依然难以规避逐渐成为网络“透明人”的现实风险，和个人数据泄露造成的信息安全、人身安全、财产安全受损的严重后果。
解决上述问题的关键在于，制定数据采集规则、明确数据采集维度，建立用户反馈机制，建构数据保护机制。2018年5月25日，正式生效的欧盟数据法《通用数据保护条例》规定，“数据采集公司不得在用户同意条件上含糊其辞，不得将同意指令与其他功能或事项进行捆绑。”该法案进一步明确了数据主体权力，指出“用户对个人数据拥有知情权、访问权、反对权、限制处理权等多种权利”，即用户对平台个人数据的采集路径、采集维度和采集目的有知情权，可以要求平台对非法采集或超出适用采集范围的个人数据进行删除或相应限制处理。
该法案的实施性有待验证，但其提出的有关数据采集维度和个人数据权力的相关规定值得借鉴。对于哪些个人数据可以采集，应当遵循“非必须不采集”的适当原则，强化数据采集的主体利益和公共利益，通过细化数据采集流程，明确数据采集目的，以为用户提供优质的内容服务为根本宗旨，选择适量的、有价值的个人数据进行采集，并将相关规定和原则在“服务协议”中明确告知用户，事先获得用户的数据采集许可。同时，通过数据保护机制、数据泄露报告机制等构建用户数据的保护墙，从而更好地借助“内容科技”推动信息化社会的长远发展。
4、数据使用权责与数据安全
数据使用过程中出现的主要伦理争议是数据的使用与归属问题，数据的使用维度与用户知情权，以及不当使用造成的个人信息和数据泄漏。
用户行为产生的数据，其使用权和控制权并不在用户的手里，这其实是数据资本争夺所引发的伦理冲突。数据理应从属于用户自己，但用户因为缺少发表集体意见的机会和渠道，反而在数据归属权的问题上失去了话语权。平台往往通过用户服务协议签订的方式，将双方的义务和责任以及数据的相关使用权限设置其中，而人们为了使用平台的便利性，让渡了自己的隐私，对自身数据是否被搜集、利用甚至侵害则很少观察。解决这一问题的关键在于，完善相应的法律法规，明确规定平台产生的用户数据的归属权和决定权主体，以及在不影响用户使用的情况下，平台是否可以给予用户足够的管理权限，定期重新确权，从而保证用户数据使用的合规性。
用户产生的哪些数据可以被使用和使用的维度，都是需要进一步明确的问题。基于大数据的个人需求预测和推荐可能在一定程度上暴露了用户的偏好特性或者对用户产生信息过载的困扰。用户数据的使用维度应当基于为用户提供更好的内容和服务，这需要对用户需求痛点的精准把握。同时，哪些数据可以被使用的前提是让用户享有真正的知情权，并获得用户数据的使用许可。当用户认为自己的利益被侵犯时，允许用户行使“遗忘权”，选择退订内容服务，并通过合法的流程要求平台删除相关的个人信息及数据。
近年来，世界互联网发达国家均出现了大型的用户数据泄漏事件，造成了极其恶劣的影响。如2018年Facebook数据泄密，导致五千万用户数据被滥用，韩国网络实名制和德国《改进社交网络中的法律执行的法案》，最终都因大规模的个人信息和数据泄漏而被废除。个人数据泄漏的危害性表现为用户人身财产受到威胁，数据的非法使用裹挟用户思想，影响用户价值判断从而改变行为，如操纵政治选举。同时，个人信息的售卖会使企业造成巨大损失，甚至危及到国家信息安全。因此，平台应进一步加强网络安全保护，重视数据传输及存储安全，通过部署SSL证书等手段，降低网站数据泄漏风险，更好地保护用户的隐私权。
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三 内容科技的目标与任务
2019年10月召开的党的十九届四中全会提出，要构建网上网下一体、内宣外宣联动的主流舆论格局，建立以内容建设为根本、先进技术为支撑、创新管理为保障的全媒体传播体系。“内容科技”不仅将成为内容产业向更广阔空间发展的引擎，更是推动国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。具体而言,内容科技的目标和任务有三个方面:
（一）更高效、精准地创造分发更丰富、优质的内容以服务人民
内容科技将加速内容业态重构，催生新的社会化大分工。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第44次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2019年6月，我国网民规模达8.54亿，较2018年底增长2598万，互联网普及率达61.2%。互联网等信息技术成为内容产业发展的最基本条件，随之而来的，5G、人工智能、云计算、大数据、区块链、VR/AR、物联网等不断发展为内容传播注入了活力，也对内容生产、分发、传播等环节带来了深刻影响，移动应用、社交媒体、问答社区、网络直播、聚合类平台、自媒体公号等新应用新业态不断涌现,在更广范围内推动着思想、文化、信息的传播和共享，媒体格局和舆论生态正在重塑。内容科技致力于将新技术应用到新闻产品的采集、生产、分发、反馈等环节，赋能媒体产业、社会创造力量、聚合分发平台以及各类内容触达终端，让内容安全可靠、有趣有用，让普通大众能够获得便捷的生产、传播工具，尽可能满足海量用户的个性化需求。
1、内容采集高效便捷。传统媒体时代，数据的记录大多存储在本地，不作为公开数据资源，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料，数量虽然巨大，但无法将其进行更深入的数据分析，社会对数据分析需求也不够强烈。而随着互联网的发展，大量数据开始共享到互联网上，特别是，移动互联网广泛应用后，多媒体数据、用户点击行为数据、用户位置数据、社交行为数据、交易数据等多元多样的数据涌现，越来越多行业对数据获取和分析的需求不断提升。美国市场咨询公司IDC研究报告显示，2018年全球数据总量为33ZB；预计到2025年，这个数字将上升至175ZB。技术的发展催生无限的数据，同时也赋能了我们更快速的数据采集能力。
传统媒体时代，新闻工作者的需要带着大型的设备，到现场进行内容采集，拍摄完成后，需要回到办公室将内容拷贝上传至电脑上进行内容生产。但是随着技术的发展，内容采集工具正在一步步便捷、内容传输效率也在提高，尤其是伴随着5G的发展，5G技术“广接入”技术特性，将使人类的大数据采集能力发生革命性变化，在全面部署传感器并接入5G 网络的基础上，全程、全息采集数据。在技术的加持下，利用传感器采集新闻将得到进一步发展。清华大学教授彭兰认为“所谓传感器新闻是基于传感器进行信息采集、以数据处理技术为支撑的新的新闻生产模式。”人的感官是有限的，所能听到、看到的事物一定会有限度。而传感器就是作为人感官的延伸。它可以代替人的眼睛、耳朵去看、去听人看不到的内容，同时它的广度、深度、精准度都将无限超越人类。所以利用传感器可以拓宽内容采集的维度，采集到人所无法涉及的内容。2015年10月，央视推出的“数说命运共同体”专题中，5位数据分析员用了21天分析从GPS系统获得的“全球30万艘大型货船轨迹”，他们发现，过去一年里，途经“一带一路”沿线主要国家的海上货运量增加14.6%，而同期全球航运总量只增加3.8%。对于这个专题中核心数据的挖掘来说，GPS系统至关重要，而GPS系统就是一种与地理位置相关的传感系统。
2、内容生产有用有趣。随着人工智能、大数据、云计算、5G等技术的应用，内容生产环节发生了前所未有的改变，机器人写作等正在成为趋势，“人机协作”将是未来新闻生产的主要方式。例如，从2006年起，中国和美国媒体都在研发机器人写作，已经应用于股票价格、体育统计、天气预报、财务报告等领域。媒体行业对AI的期待是提高效率，将记者从基础工作中解放出来，让他们完成更复杂的选题，讲述只有人能讲述的故事。全媒体时代，我们不仅能够运用音视频、动画动漫等各类表达方式，还产生了VR新闻、移动短视频、H5交互式新闻、无人机新闻等全媒体的表达手段。新闻生产从“可知”迈入了更具丰富性的“可感”。智慧媒体时代，一个重点就是营造身临其境、参与其中的“可在”，实现“有我”的在场感。数据新闻是在大数据时代兴起的另一种新闻生产方式。关于数据新闻的定义众多，但都包含两个方面，一是数据新闻内容上是它基于对碎片化的数据进行挖掘、抓取、统计、分析来发现新闻线索；二是通过文本、图表、图形、色彩等可视化技术将新闻内容呈现出来，增加了内容的趣味性和视觉冲击力。
3、聚合社会创作力量。技术降低了内容生产门槛，使内容传播主体更加多样，观点更加多元，每个人都可以成为信息的接收者和发布者。但自媒体人素质高低不一，对内容的把握能力有限，导致有害信息发布频率变高。同时，自媒体传播内容目前主要是个人或者自媒体机构依托平台对外发布。传播信息由自媒体人或者机构自行决定，没有统一的内容标准，也没有严格且有效的审核机制。而且从平台审核情况看，部分自媒体利用图片发布有害信息，平台在审核过程中难以捕捉。内容质量鱼龙混杂、版权保护意识不足、推广运营机制模糊，导致优质创作者无法得到快速发展。内容科技的发展，能够构建社会创作力量集合平台，将社会化内容生产的源头——“人”汇聚在一起，通过政策引导、创作指导、创作赋能与商业赋能等，驱动社会创作力量的内容生产导向正确、高效便捷。人民网自主研发了“人民智作”平台，采用“汇聚人”的模式，提供运管服务。平台集聚人民网自有资源及党政、媒体、渠道、产学研用等资源，为社会创作力量提供选题参考、热点搜集、素材资源、创作工具、渠道传播、运营培训、内容创业等于一体的服务。通过平台对聚合资源的集约化整合融通，为社会创作力量输送个性化的资源服务，助力社会创作力量智能化写作，引导社会创作力量规范创作和有序发展，使创作者能在各个平台上更安全、更高效、更便捷地生产内容，为平台的全体参与者创造价值、共享收获，以优质的内容聚合构建网络生态。
4、精准分发优质内容。互联网时代，面对海量数据，如何选择自己需要的内容是每个用户面临的问题。互联网发展初期，谷歌、百度等通过搜索引擎的方式让用户搜索自己需要的数据。传统的搜索技术是一个相对简单的基于关键词的帮助人们找到信息的工具，搜索引擎虽然被人们广泛使用，但并不能解决信息过载这一信息时代的核心问题，原因在于某些陌生领域，用户很难用恰当的关键词描述自己的需求。而随着人工智能等技术的发展，催生了内容精准分发，即根据用户的历史数据主动推荐给用户满足他们兴趣和需求的信息。每个人的需求是不同的，内容的精准分发尊重个体，相信每个人都是与众不同的。在这个以“人”为中心的社会化时代，精准分发得到广泛发展。人民网以大数据、人工智能技术为核心，搭建了智慧聚发平台，平台聚合全国媒体的优质内容资源，通过对各类内容形态的数据进行聚合分类、清洗过滤、脱敏、标签识别、内容安全识别、内容质量评价等系统化处理，形成标准数据。再依据用户画像系统，按阅读偏好、消费能力等个性画像，将优质内容精准推送出去，全面提高内容产业从创作源头到消费场景全链条运营效率。
5、全面接收用户反馈。传播学界对于传播效果的早期研究主要是从传播者或传媒的角度出发，考察传媒是否达到了预期目的或者对受众产生了什么影响。传播学“使用与满足”理论指出，传播学研究不应当仅仅关注“媒体对人们做了什么”，还应该仔细研究“人们对媒体做了什么”。“使用与满足”研究凸显了受众本位，是传播学研究从“传者导向”向“受者导向”视角转折的重要标志。
媒体行业发展初期，主流媒体是新闻的把关人，受众处于新闻传播的最末端，受众基本以电话、写信的形式反馈，反馈较少且不及时。随着互联网的发展，受众的反馈开始增多，参与甚至主导内容的发展。随着新技术的发展，受众的主动性不断增加，在传播过程中的主体地位迅速提升，面对丰富多样的传播媒介、信息内容、获取终端等，用户掌握了选择权和主动权。用户对内容形式和质量的期待也在不断提升，只有了解用户，才能更好的进行内容生产。
美国著名视频网站Netflix通过计算并处理3000万次用户体验、400万条用户评价、300万次用户搜索操作及用户观看视频的时间和使用终端等数据，分析用户信息及其观看习惯，发现有很多观众喜欢BBC老版的《纸牌屋》，因此，决定翻拍该片。通过数据分析，Netflix还发现喜欢观看1990版《纸牌屋》的影迷们同时喜欢看导演David Fincher的作品和奥斯卡影帝Kevin Spacey的作品。因此，新版《纸牌屋》邀请了David Fincher(制作人)和Kevin Spacey(男主演)加盟这部作品的翻拍。事实证明，Netflix翻拍《纸牌屋》大获成功，借助于这部剧的热播，其订户数成功超越了传统的HBO电视网。
今日头条是一款基于大数据分析计算模式进行个性化推送的资讯类App。其本身不生产新闻，而是聚合整理各大平台的热点内容，并基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐，帮助用户在海量的信息中寻找感兴趣的话题新闻。“今日头条”会在用户使用过程中监控用户点击、评论、转发等相关行为，并根据用户相关的阅读行为、阅读兴趣等建立用户个人模型，为用户进行精准的“个性化推荐”。
6、增强国际传播能力。党的十八大以来,习近平总书记对外宣工作的发展十分关注,曾多次发表重要讲话,提出“讲好中国故事”“打造外宣旗舰媒体”。党的十九大报告指出，推进国际传播能力建设，讲好中国故事，展现真实、立体、全面的中国，提高文化软实力。回顾人类历史上国际传播的每一次飞跃，事实上都建立在技术革新的基础上，要借助虚拟现实、增强现实、人工智能等内容科技及其催生的新应用，突破国际传播中语言、时空、跨文化的阻碍，丰富国际传播场景，传播中国声音。例如，在5G技术的加持下，VR、AR技术将得到进一步的提升。在实践中，主流媒体可以利用虚拟现实技术设置内容丰富的不同地区、城市、乡村的新闻或文化场景，以情节曲折、富有吸引力的故事形式呈现给国际受众，让国外受众主动“走进故事”、体验场景，从而形成共鸣、共情和好感。要综合运用各种对外传播载体，创作各类适合新媒体平台传播的内容和产品，根据渠道特点和受众接收习惯展开全媒体传播。
随着5G、AI、IoT技术逐步普及和场景化应用，内容传播出口无处不在，无时不在。以技术为驱动，以物品为载体的全新国际传播模式已向我们走来，而通过中国制造搭载全球各国本地化、场景化的精品内容的传播方式必将焕发勃勃生机。内容科技将通过中国智造引导全球资源，构建全场景、全联接、全产业的全球价值内容生态圈，增进国与国之间的民心相通。
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三 内容科技的目标与任务
（二）以场景化的内容产品、便捷化的内容工具、智能化的内容平台赋能产业
《有限和无限的游戏》一书写到，世界上有两种游戏，一种叫有限的游戏，一种叫无限的游戏。有限的游戏以取胜为目的，无限的游戏以延续游戏为目的。内容科技就是一场无限游戏，内容行业如果仅在领域内纵向发展，其价值终将有限。借助科技的力量，以内容为介质，同其他产业进行横向关联、广泛融合，催生出全新的内容产业，其价值将会无限放大，从有限走向无限。
随着人工智能、大数据等技术的发展，智能技术深入到社会的方方面面，改变传统制造业，改变服务业，改变教育、医疗，所有产业因为数据、计算而改变。而对于产业来说，产业的竞争力也不在于其本身，而是产业背后的服务和体验，未来各行各业都将变为服务业。例如新制造，工业时代和信息时代让制造业自动化、规模化、标准化，而数据时代，制造业是个性化、智能化。流水线上的大部分工人将会被机器取代，但人类体验的部分，不可能被取代。因此，各行各业都将向服务转型，而无微不至的服务都需要数据、内容提供支撑。
随着云计算、大数据、人工智能等技术进一步的发展，内容产业正在走向“内容即服务（CaaS）”，企业不需要搭建自己的内容运营系统和数据能力，CaaS可以便捷、精准为企业提供内容服务。内容科技的目标就是用科技“横向”打通内容产业与其他产业。内容不仅是一条纵向的产业链，而是成为一项生产要素，成为其他产业的赋能者。
1、内容赋能制造业，助推中国制造迈向“中国智造”。毛绒玩具、手机、音箱等本身只是一个载体，但是在内容的加持下，它的服务得到升级，用户体验更好，产业取得快速增长，这就是内容产业赋予制造业的价值。随着5G、AI、IoT技术逐步普及和场景化应用，内容与人、机、物的全效能、全场景链接，赋能中国制造迈向“中国智造”将成为趋势。人民网自主研发的智慧聚发平台，让中国制造的各类产品在出厂时可以搭载全球各国的精品内容，在不同国家的售卖渠道上进行本地化传播，伴随中国制造的全球化销售实现全球内容的精准分发和触达，构建中国制造“5G+AI+IoT”全球融媒生态。而音箱、手机等智能硬件也可以在传播内容的同时收集用户数据，反哺内容产业，构建内容生态圈。
2、内容赋能服务业，促进服务业态创新。根据2018年国家统计局发布的《国民经济行业分类》，服务业即第三产业包括批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、金融业、房地产业、文化、体育和娱乐业等。国家发展改革委发布的《服务业创新发展大纲（2017—2025年）》提出，鼓励利用新一代信息技术改造提升服务业，创新要素配置方式，推动服务产品数字化、个性化、多样化，推动服务网络化、智慧化、平台化。服务业的数字化转型离不开信息、离不开内容，内容赋能服务转型是大势所趋。人民网自主研发的智慧聚发平台，依托自有的智媒聚发、智能创作、全媒体池、用户画像和商业运营等功能系统，构筑内容版权矩阵，能够面向 B端、G端等各类内容需求场景提供精准的精品内容分发及运营服务，可以精准地为金融业提供财经内容，为旅游业提供文旅相关内容，提高用户使用相关服务的时长和活跃度，增强服务粘性，延伸服务行业的上下游。内容+服务必将成为服务业转型升级的新业态。
3、打造智能化内容平台，为各行业提供知识图谱服务。内容科技的目标是建设一个全媒体智能平台，依靠人工智能等技术，使信息内容、技术应用、平台终端和管理手段共融互通，满足全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体的需要。智能化内容平台将建立一套对常规音视图文数据进行知识生产、管理、利用、服务的体系，可以提供音、图文、视频等多模态的内容资源以及提供专业知识服务应用，以知识为基础，通过知识获取、知识验证、知识表示、推论、解释等核心环节，改造现有内容平台基础框架，全面提升内容为媒体行业及其它行业服务的能力和效率,让内容成为各行各业场景应用的“盐”，为实现媒体行业与各行业“横向”融合提供基础平台。
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三 内容科技的目标与任务
（三）在生产、聚合、分发、用户参与、底层数据等环节有效服务于党管意识形态
意识形态是系统地反映社会经济形态、政治制度和文化模式的思想体系。做好意识形态工作，事关党的前途命运，事关国家长治久安，事关民族凝聚力和向心力。内容科技以主流意识形态引导和社会共识达成为重要指向。在数据成为国家间竞争核心战略资源的信息时代，内容科技要支撑从“党管媒体”拓展到“党管数据”，更加直接、深度、精准地把握社情民意的走向，成为治国理政、改善民生、团结群众的重要手段。在以互联网为代表的信息技术革命潮流中，前端应用和主体日益多元化，呈现出去中心化、个性化等特征，但实际在后台形成了集中化的平台，形成了新的中心。集中化成为去中心化、个性化的基础。从战略高度把握基础性和关键性技术应用，增强对内容中后台的把控能力，成为内容科技的重要使命。要在集中审核管理的基础上，汇聚内容生产、聚合、分发、用户参与等各环节底层数据资源，为社会提供大规模个性化服务，成为全媒体传播体系的枢纽和闸门，形成前端去中心化、后台集中化相统一的现代传播体系，再造传播体系新中心。
1、建立内容审核与风控管理平台。针对前端内容形态多样、传播者众多，亟需强大后台技术支撑的情况，应该以主流媒体为中心搭建内容审核与风控管理平台，使“内容生产大脑”与“风控大脑”相辅相成，为各网站、移动客户端、社交媒体平台以及区块链等新型传播平台提供内容管理服务。通过多源异构数据的深度学习和图像分析、语义理解、情绪分析等，实现主流媒体内容审核与风控管理经验与能力的社会化分享，提高全社会全媒体内容风险管控能力，确保国家政治安全和文化安全。
2、建立舆情大数据分析与研判系统。在内容风控管理平台的基础上，媒体可对已发布和未审核通过的文字、图片、视频、音频进行全内容、全要素分析，综合应用传感器、通信技术、定位技术、高通量计算技术，借助5G的超高传输速率，采用分布式云存储，实现在任意时间访问和分析数据，增强对网络舆情风险的全面感知能力，提升舆情智能研判水平，为舆情应对、议程设置提供科学支撑。
3、加强内容后台技术标准制定和数据共享。由相关部门牵头制定统一的技术标准和规范，研发统一的内容标签库以及核心算法，构建大规模跨平台的海量敏感数据特征库、特定用户名库、社交关系库等，挖掘面向智能化内容审核的知识图谱，使分散的内容审核和舆情研判等中后台能够互联互通，形成对社会整体的意识形态风险感知和应对能力，为信息传播影响力的最大化或信息传播的高效阻塞提供技术方案。
四 内容科技案例
（一）人工智能应用
案例1：人工智能推动新浪新闻实现智媒平台转型
一、案例概述
作为中国网络媒体的先行者，新浪一直致力于为全球华人提供及时丰富的内容服务，历经多年发展，目前已形成以新浪微博为核心的社交媒体平台，和以新浪新闻为核心的智能媒体平台。其中，新浪智能媒体平台由新浪新闻APP、手机新浪网等媒体矩阵组成。截至2019年11月，新浪新闻月度生态流量已达4.4亿。2016年以来，新浪新闻持续发力“智能化”布局，依托科技和数据赋能，实现了人工智能在媒体平台“采编审播”全链路的融合应用，由传统门户网站成功转型成为智能媒体平台，成为国内智媒平台建设的标杆案例。
二、主要做法
在新浪智能媒体平台上，人工智能技术应用贯穿采集、编辑、审核、分发全链路。
在智能采集方面，2016年起新浪率先探索AI赋能信息采集，对重要媒体、网站、榜单等信息源进行智能“聚合”。2016-2017年，90%以上的热点发酵于微博，新浪基于微博数据进行热点传播算法建模，打造基于社交化平台的“线索引擎”。 2018年至今，新浪探索深度学习技术，打造更完善的热点线索“知识图谱”。针对时效性及非时效性热点，提炼颗粒度更细的分析模型。基于大数据实现模型的不断训练，增强线索捕获上的泛化能力，实现更多新增热点的“自主”发现。
在智能编辑方面，新浪新闻APP 2016年起开始通过“大数据+AI”为媒体编辑赋能，2017年已实现了赛事新闻和财经快讯等新闻的自动化生成。近两年新浪新闻逐步实现了AI辅助生成专题。高品质专题离不开编辑的策划与构思，机器可通过深度学习技术挖掘热点专题规律，为编辑提供自动化聚合的结构化分析建议，再将内容按照时间顺序或热度聚合，并通过NLP以及图像识别等技术进一步排重，有效辅助编辑根据策划思路快速搭建热点专题，高效辅助编辑完成热点专题工作。
在辅助审核方面，早期新浪新闻审核环节主要基于传统机器学习完成，包括传统图像识别算法、传统的语音识别算法及传统NLP算法。2017年起，新浪新闻APP与中科院等机构和企业展开合作，运用端到端的深度学习技术完成对敏感信息、有害信息的识别和标注，大幅缩减了审核时间成本，提升了审核效率。
在提效分发方面，2017年起，新浪新闻APP开始探索利用深度学习技术实现更精准的兴趣分发，将知识图谱和用户行为数据相结合，提升社交平台的传播效率，让内容更准、更好地触达用户。同时通过多平台数据分析用户内容消费习惯，把握需求动向，调整推荐服务方向，提升推荐分发效率。
在运用人工智能技术赋能采编审分发全链路的探索中，新浪在热点发现领域积累的优势非常显著。依托新浪20余年沉淀的内容数据和微博10年来开放的社交媒体数据，新浪集成了业内领先的热点线索供给“资源池”，以及包含百余种典型事件传播模型的“知识图谱”。
其中最具代表性的就是新浪独有的“鹰眼”线索采集系统——以微博、新浪网内容为核心，结合全网头部信息，采用大数据、实时计算、机器学习等技术，结合编辑、运营、自媒体、销售业务等场景和需求，辅助及时发现全网/领域/衍生/创造热点，开展热点专题聚合、热点传播、热点分析及过程实时监控，支持运营挖掘优质精品内容。新浪在“AI+人工”双轮驱动的信息采集流程中，实现了显著提效。其中，文章线索收集工作效率较鹰眼上线前提升了3倍；辅助重大热点事件运营数量同比增长155%。
三、主要成效
随着新浪新闻持续发力“智能化”布局的不断推进，新浪智能媒体平台内容、服务对用户的吸引力不断增强，其智能化成效显著。
首先，智媒转型举措有力促进了用户可阅读资讯的极大丰富。新浪新闻APP运用机器深度学习与实时计算帮助内容运营团队尽早发现潜在新闻热点并利用“大数据+AI”为媒体编辑赋能，使内容以前所未有的数量和速度被生产和消费。2019年11月，新浪新闻APP用户可阅读资讯量较去年同期增长了35.7%，人均刷新次数较去年同期增长12.6%，人均视频播放量较去年同期增长28.8%。
第二，分发效率大幅提升。凭借对技术红利的前瞻掌握与应用，新浪新闻APP在开放知识图谱上进行相关内容推荐、商业推荐，基于用户兴趣，基于大数据标签体系实现精准分发，分发效率进一步提升。以PUSH为例，2019年11月，PUSH内容的点开率较去年同期增长27.9%。
第三，推荐更加精准，阅读时长提升。在大数据支撑下，新浪新闻APP通过用户即时兴趣、动态化场景、网状知识图谱和社交关系等实现了高度匹配和精准分发，用户使用时长大幅提升。2019年11月，新浪新闻APP人均单日使用时长较去年同期提升了22.4%。
第四，MAU、DAU大幅提升。截至2019年11月，新浪新闻APP的DAU超过4280万，同比增长29.1%，MAU破亿，同比增长15%，这两项数据较智能化以前（2015年）上涨接近10倍，人工智能成为拉动新浪新闻用户增长的核心驱动力。
四、社会评价
深耕内容行业二十余年，新浪新闻一直是国内公认的互联网媒体领导者，其有责任、也有能力代表行业持续进行创新。在智媒平台转型上，新浪基于其在内容数据、社交媒体数据及AI领域得天独厚的优势，率先实现了内容生产全流程的“智能化”，并实现了全域流量覆盖下的流量高价值转化。新浪智能媒体平台为行业树立了标杆，其探索突围之道也值得借鉴与学习。
五、结语
坚守内容价值，坚持技术创新赋能媒体全链路，已成为新浪智媒时代的核心竞争力。未来，新浪智能媒体平台将拥抱5G时代媒体融合新变化，持续拓展“内容+产品+体验”的内容消费新空间，为用户提供高品质个性化的资讯服务，同时携手合作伙伴共同推进融媒体技术平台建设，合力推动国内智媒产业创新变革。
案例2：从效率到创意：微软人工智能EQ与IQ的均衡发展
一、案例概述
全球科技业对人工智能的探索大致可分为EQ和IQ两条道路，微软将重心放在了人工智能EQ与IQ均衡发展方面，并先于整个人工智能研究界提出“人工智能创造”（AI Creation）概念。2014年5月，微软（亚洲）互联网工程院推出微软小冰，通过“人工智能创造”实践成功赋予她“像人类一样的创造力”。
目前，小冰已从一个领先的人工智能对话机器人，发展为具备完整创造能力的人工智能系统，其产品形态涵盖社交对话机器人、智能语音助理、人工智能内容创作和生产平台及智能销售助手等。截至2019年第三季度，微软小冰人工智能系统已历经五年进化、七次迭代。在全球多个国家，微软小冰已覆盖6.6亿在线用户、4.5亿台第三方智能设备和9亿内容观众。
二、主要做法
短短五年时间，微软小冰在“人工智能创造”领域交出的成绩单引人注目。微软小冰在文本内容生成、有声内容生成、视觉内容生成等方面的成就甚至超越了不少人类同行，抒写了一段人工智能创造的传奇。
文本内容生成领域，小冰在诗歌创作与金融资讯撰写等方面证明了自己的实力。
诗歌创作方面，小冰成果丰硕。2017年5月，小冰出版了史上首部人工智能创作诗集《阳光失了玻璃窗》。随后，微软发布了诗歌创作工具，让小冰帮助500万人类完成了诗歌创作。2019年小冰第二本诗集《花是绿水的沉默》出版，成为史上首部由人工智能与人类诗人合作的诗集。
金融资讯撰写方面，通过人工智能金融文本信息生成技术，小冰能稳定生成沪深两市全部26类上市企业公告摘要。通过万得资讯终端，小冰为国内约90%金融机构和75%经批准的合格境外投资机构提供全天覆盖、所有上市企业信息的即时发布。面向个人投资者，微软与华尔街见闻合作，通过20多个国内专业的证券APP，每天服务国内40%以上的个人投资者。
有声内容生成领域，无论是歌手与词曲创作、有声读物，还是电视广播及流媒体平台，都有小冰活跃的身影。在歌手与词曲创作方面，小冰2016年以歌手身份出道，已发布十多首接近人类质量的单曲，其歌曲创作处于全球人工智能+音乐领域顶尖水平。而且所有由领先AI技术实现的小冰歌唱技能进化，都可同时复制给其他人工智能歌手。此外，小冰还擅长端到端的旋律、编曲及歌词生成。此前小冰在中央电视台《机智过人》节目中的出色表现都给观众留下了深刻的印象。不仅如此，小冰已与日本最大唱片公司AVEX签约，成为滨崎步、安室奈美惠等著名人类歌手的同门师妹。
在有声读物方面，小冰能自动分析故事，选择语气和角色，完成有声读物创作全过程。“小冰姐姐讲故事”儿童有声读物已覆盖国内90%以上的早教机器人和80%在线收听平台，累计播放近400万小时。此外，小冰还能为孩子定制专属故事，让每个孩子都可成为童话故事中的主人公。
在电视、广播及流媒体平台主播方面，基于微软小冰的电视、广播等节目内容生成平台已发展为全球最大规模的人工智能节目内容工厂。自四年前入驻东方卫视、播报天气节目至今，微软小冰为69家国内电视台及广播电台、4家日本广播电台持续提供由人工智能技术生成的节目内容。截至2019年5月1日，小冰参与生产的节目总时长达6908小时。小冰还赋能电视台及广播电台主持人，打造以人类主持人角色播出的电视及广播节目，如日本富士电视台的《世界奇妙物语》、河北综合广播两会综合报道等。可交互的人工智能电台——小冰电台也已多平台上线，可实现因人而异的节目和台本，以及交互过程中的实时调整。
视觉内容生成领域，基于微软小冰的绘画及纹样创作技术，是目前中国首个实现高质量落地的人工智能绘画平台产品。2019年7月至8月，小冰“个人画展”在中央美术学院美术馆举办。经过训练，小冰已可在受到文本或其它“创作灵感源”激发时，自行完成100%原创的绘画作品。由微软小冰视觉内容生成技术衍生出的纹样创作能力迅速落地，微软与中国纺织工业联合会合作，自2019年3月起提供高质量的服装面料纹样设计服务。小冰设计的第一批丝绸产品，已被中国丝绸博物馆永久收藏。
三、主要成效
追求人工智能EQ与IQ均衡发展，是微软小冰技能发展与应用生态建设的核心出发点。短短五年时间里，微软小冰已成功证明“人工智能创造”所蕴含的巨大价值，微软小冰如今已成为全球规模最大的跨领域人工智能系统之一。在生态建设和商业化布局方面，微软已与腾讯、小米、今日头条、vivo和OPPO等领先企业展开深入合作，目前已落地的客户分布于金融、零售、汽车、地产、纺织等十个领域，合作伙伴包括万科、万得资讯、万事利、中国联通等。
四、社会评价
2019《财富》年度商业人物、现任微软公司CEO萨提亚·纳德拉曾公开表示微软小冰“把AI的艺术和科学有机融合在一起，集两者之大成”，它是微软人工智能领域的技术结晶。比尔·盖茨、李开复等人工智能领域的顶尖专家都曾对微软小冰公开发表过肯定评价。《光明日报》《界面新闻》《中国美术报》等媒体对微软小冰在人工智能创造领域的探索进行了深度报道和积极评价。近年以来，微软小冰还荣获了众多重要荣誉和重磅奖项，包括世界互联网领先科技成果奖、Global Tech 2017 杰出产品奖、2017年度机智先锋项目称号、2017青阅读年度新人、年度最佳全能主播新星奖等。
五、结语
短短数年时间里，微软“人工智能创造”理念之花已在媒体、文创及制造业应用领域结出累累硕果。通过微软小冰的持续迭代，微软完成了对基于EQ的人工智能发展路径的验证。2019年，微软推出Avatar Framework框架，从微软小冰到人工智能框架，人工智能技术赋能效应及价值将有望实现从树木到森林的跨越。当下微软小冰的创造实践或许还处于初级阶段，其发展前景无疑令人兴奋。未来，在人工智能技术的加持下，无数个微软小冰将协力实现信息供需的高度定制化，最大程度去满足内容产业的创新需求和用户的多元化信息消费需求。追求人工智能EQ与IQ的均衡发展，推动具备创造力的人工智能发展，才是实现新的、高度定制化内容的供需平衡的唯一答案。
四 内容科技案例
（二）大数据应用
案例1：人民网内容的大数据梳理和监控
一、背景概述
人民网内容错综复杂，涉及7种少数民族语言及9种外文、60多类频道类型，其内容数据具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征，其数据特色决定了媒体智能化的必然路径。智能化媒体不仅是时代发展的要求，也是媒体发展的必然趋势，而这一实践需要强有力的技术体系支撑，基于此，智能化应用平台应运而生。
智能化应用平台建设旨在建立以云为核心，适用于多元化业务资源结构，支持高性能、高可用、高扩展的软件平台。帮助全面整合各方面资源信息，从而使资源更加高效、安全、稳定、敏捷，最终实现一个能够面向各个对象提供整体服务的应用化平台。
二、实现方式
智能化应用平台的技术架构采用基础设施服务+平台服务+软件服务模式构建，利用媒体云的基础平台，建设平台能力，从而打造包括智能大数据服务和智能媒体应用在内的服务能力。遵循完整性、扩展性、开放性、成熟性、可靠性、安全性等设计原则，智能化应用平台可以为同业态媒体客户提供方便、快捷、安全稳定以及功能强大的业务支撑。
（一）智能大数据服务
智能化应用平台支持PB级数据计算，可提供流式计算服务，能够为应用提供高效分布式、基于触发式任务事件的实时计算能力。平台支持大数据引擎封装集成和海量存储封装集成功能，并具备完善的AI解决方案，为用户提供全方位的服务。
大数据平台是内容监控的核心平台，其由采集、存储、处理、分析、挖掘、展现等各个环节共同组成。大数据建模分析平台能够专门针对复杂内容进行数据分析，面对非结构化数据的超大规模和增长、大数据的异构和多样性、大量的不相关信息、实时分析都能提供完整的数据处理分析及结果展现。大数据不仅仅是技术，更是生产价值，挖掘大数据的价值类似沙里淘金，价值密度低，是大数据的一个典型特征，通过建立模型、机器学习、文本分析等处理工具，能从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息，增加数据价值。
人工智能平台为用户提供数据预处理、在线清洗脏数据、在线多人协作打标系统、原始数据预处理一键导入平台存储等功能模块，为模型训练提供了数据保障，发挥了数据的价值。
（二）智能媒体应用
智能媒体应用则是将技术基础与内容业务相结合起来，其推出的智能媒体应用是基于智能大数据服务的各类媒体新闻业务的具体应用，具有丰富的媒体工具、运维工具、运营辅助工具等。通过平台可按需获取覆盖媒体业务流程全链条的各类资源，实现对其业务开展的全流程支撑。
1、强大的数据资源支撑
平台内外部数据资源统一采集、存储、管理和分发，实现分级分权管控，用户数据和内容数据安全可控。通过分布式采集集群、分布式存储和检索集群，以可靠、高效、可伸缩的方式对各项任务进行处理，实现对所需监测网站的信息实时采集、存储、索引、检索和深度智能挖掘分析，为上层应用系统提供数据支撑和技术支撑。
2、大数据智慧分析
基于大数据基础平台采集获取的全网数据，发现并深度分析来自互联网主要监测媒体的全球新闻热点、网民关注新闻等，整合互联网媒体舆情报告，为选题策划提供数据支撑。利用传播数据评价产品全网影响力，全面实现动态信息监测分析、热点舆情追踪和原创传播效果分析。
3、新闻生产流程全覆盖
从新闻源头提供线索发现、舆情发现、专题分析、文本分析、内容分析、人物分析等大数据能力，到新闻制作环节采集、编辑、发布、管理等提供投稿、融媒体平台、智能辅助写作等工具、以及新闻发布后的传播分析、版权追踪、运营分析，为媒体融合转型发展提供全方位助力。
4、内容识别创新
智能图像审核产品基于机器学习领域的深度学习理论，通过模拟人脑神经网络，构建具有高层次表现力的模型，从而实现用机器替代人力对高复杂度的图片数据进行违规判断的创新应用。智能图像审核产品是内容审核行业的颠覆性革命创新，在海量数据爆发式增长的今天，解决了以往内容生产者的成本高昂难题与实时处理难题两大痛点。
5、智能辅助生产
依托大数据基础平台的数据，通过智能辅助能力，实现与新闻产品内容关联信息的智能精准推荐、智能写稿、选题分析，为生产提供强有力的助力。
三、成效结果
平台的实现，坚持推动互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，"让数据多跑路，让人力少动手"，推动内容科技加速向数字化、网络化、智能化发展。智能大数据服务定位于智能化混合多云管理，通过平台能力引入智能化内容数据大中台架构，让用户能够一站式管理内容数据；而智能媒体应用则融入了对媒体行业业务的深刻理解，结合传统媒体和新媒体的传播规律，依托大数据支撑服务打造，拥有丰富的业务支撑能力，通过基础数据平台、智能算法能力等为媒体用户提供全流程、一体化媒体大数据、融媒体业务平台等云服务产品解决方案。
四、评价
智能化平台以“打通互联、协作共享、全面融合、决策支持”为核心理念，提供先进、成熟的技术产品，通过大数据云服务，从数据的抓取、自然语言理解、新闻热点的聚类、新闻素材的提供，到用户画像分析、传播效果分析，再到舆论场监控、宣传任务管理，打造打造一体化的格局。
智能化应用中采用的媒体大数据服务部分曾荣获“2017年中国创新云服务平台”。媒体大数据云服务平台是基于场景化的精准媒体大数据云服务平台,针对内容产业和行业用户对新闻资讯数据的高质量需求和痛点而量身打造的数据云服务,平台凭借在技术、功能和商业模式等方面的拥有显著优势。
五、结语
智能化应用平台的建设基于科学的技术实现、强大的基础能力和提供完整的媒体行业智能应用系统，解决了用户的应用系统体系复杂、运营效率低、运维能力不足等痛点，成为媒体数字化转型的重要路径，助力媒体企业紧抓新一轮产业变革机遇。
智能化应用平台的建设为智能媒体融合提供了强大的平台支撑，同时利用媒体云平台提供的整体服务能力，帮助人民网以及其他媒体客户在此平台打造符合自身业务特点的媒体应用矩阵，提升融媒体中心技术的专业化、科学化，有效推动融媒体中心的技术发展和效率增长。
案例2：《纽约时报》大数据分析系统Stela
一、案例概述
网络信息技术的快速发展，衍生了多种多样的内容生产手段，极大提升了内容供给能力。信息量爆炸的时代，理解受众、走近受众、抓住受众对于新闻生产者来说更加重要也更有难度。抓住受众的方式也从以内容为主转变为以内容和技术双轮驱动，越来越多的媒体借助技术，将用户数据分析作为编辑决策的一部分。《卫报》使用自主开发的内部数据分析工具Ophan了解读者的动向，《赫芬顿邮报》采用Omniture仪表板记录和分析各种数据。《纽约时报》开发了一款名为Stela的分析系统。
Stela（故事与事件分析）是一款实时监测的大数据分析系统，能抓取来自《纽约时报》不同终端的阅读与用户数据，还能监测到在脸书等社交网络上传播的情况。从众多消息来源中收集信息，并用清晰图形和简洁目录在一个平台上加以呈现。从而实现让数据引导决策、建立开放式的数据平台，指导从业人员如何根据分析行动。
二、主要做法
Stela能够收集多种终端的数据，包括电脑、手机以及《纽约时报》所有的移动应用；其次，除了最基本的一些反馈，如浏览量和被提及量，Stela也能得知阅读同一篇文章的读者都来自哪些国家，得知这些读者是订阅者、注册者还是匿名用户。这些数据都会在一个平台上综合呈现，界面简单易懂，也没有复杂的术语。
此外，社交媒体也是一个Stela重点观察的领域。关于《纽约时报》文章的Facebook和Twitter热门贴子都会被第一时间锁定，《纽约时报》的社交媒体编辑就可以直接用Stela发现它们，从而了解最受大众关注或喜爱的语言，并且加以运用在自己的文章中。
通过该系统，《纽约时报》的记者们可以得到关于自己工作的及时反馈，随后根据读者兴趣趋势来对新闻报道作出相应调整，比如修改新闻标题、推广内容等等。更重要的是，Stela找到的受众数据进一步成为了《纽约时报》的灵感之地。每当有新文章发布，Stela便自动从无数条用户的评论中挑选出重点评论，编辑们看到这些评论，就能够判断接下来该继续报道还是停止报道。
除了记者的写作外，Stela还在报道场景中发挥作用。通过Stela的数据分析，记者可以知道某个故事和其他相似的故事的是否能够有效配合，是否有效传递给了目标受众。
三、主要成效
某月月初各大媒体头条都被达拉斯枪击案占据，《纽约时报》一篇有关达拉斯警察被枪杀案的报道连续修改了10多次的标题。标题从一开始介绍嫌疑犯的名字到阐述作案动机，紧接着聚焦嫌疑犯被击毙，最后到警察局长通报嫌疑人的犯罪动机。每一次更改，《纽约时报》的记者和编辑都能在Stela上检测流量和社交网络平台上舆论的变化。
各大媒体不约而同地选择建立内部统一数据库，是在技术驱动下的必然选择，如果让单个的记者或编辑登陆自己的Facebook，然后进入网站实时流量统计平台观看统计，最后用Google分析来了解受众，将使数据零散又难以整理。Stela就是将接触到所有不同数据来源的数据信息在一个地方同时展示，记者可以从文章推送的一瞬间就开始追踪它的数据情况，实时了解到不同的行为是如何影响结果的。
四、社会评价
《纽约时报》编辑斯蒂文·梅恩表示：“对编辑而言，在线更改标题是常态，但往往无法获知反馈情况，相信Stela直观的数据呈现、简洁的操作界面，能帮助他们解决不少问题。”
杭州日报报业集团总编辑办公室在《<纽约时报>:创设新型分析工具引导行动决策》一文中写道，一个新闻机构只有根据自己的目标，将分析工具、组织结构以及编辑部文化这三个要素进行组合、形成相互补充和支持，才有可能具备有效的“数据分析能力”，《纽约时报》很好地做到了这一点。
五、结语
互联网之父蒂姆·伯纳斯·李爵士曾提出“新闻的未来是分析数据”。大数据时代全球各领域不断增长的数据已成为蕴含巨大商业价值的数字资产，IDC研究报告指出，全球数据量大约每两年翻一番，预计到2020年，全球数据总量比2010年增长近30倍。
在数据激增的时代，有效利用大数据的智能分析、预警、预测、决策等功能，将提升内容生产、传播的效率和效果。大数据时代，媒体可以通过数据分析，实时获取受众反馈，并基于反馈生产受众喜闻乐见的内容，受众不再是被动的信息接收者，而可以主动地选择信息，打破了以往单向传播信息的传统，合理优化了大众的新闻阅读方式，在提升阅读量的同时，增加了受众的参与度与互动性。
同时，根据实际情况的走向对新闻进行预测性报道具备科学性和权威性。数据新闻在大数据不断发展的重要驱动之下，科学运用数学算法通过数据分析，并且在不断修正算法、扩大数据量的基础上，让最终结果的准确性得到进一步提高。
大数据智能分析与应用的最终目标是利用一系列智能算法和信息处理技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化，最终走向普适的人机智能融合。这不仅是传统信息化管理的扩展延伸，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。
案例3：今日头条的“大数据+算法”
一、案例概述
随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，在信息严重过载的当下，“人找信息”的搜索方式效率持续下降，“信息找人”的内容分发方式受到青睐。将各类信息不断切割成各种碎片化的状态，并通过主动推送方式以符合用户碎片化场景需求，成为解决用户当前信息需求痛点的最为有效的方式。今日头条APP凭借推荐算法，满足大众的信息获取和部分休闲娱乐需求。
今日头条是一款基于大数据分析计算模式从而进行个性化推送的资讯类App。今日头条APP本身不生产新闻，而是聚合整理各大平台的热点内容，并基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐，帮助用户在海量的信息中寻找感兴趣的话题新闻。
二、主要做法
（一）千人千面，随刷随有
今日头条APP的信息流是基于分析用户的兴趣后产生的，并且可以时时刷新，信息层出不穷。
（二）信息精准抵达受众，极大提升信息传播效率
通过数据挖掘、智能分析、机器学习等技术，今日头条APP通过机器对每则资讯进行计算和分发，并且能够结合用户阅读习惯、阅读时间、阅读环境等多个维度，建立起个人用户模型，两者结合后，可以智能地为用户推荐越来越精准的个性化信息。
（三）大数据＋算法，越用越懂用户
今日头条APP之所以非常懂用户，得益于大数据与算法。今日头条APP的后台系统每天观察用户的使用行为，通过大数据挖掘了解用户的兴趣分布。
（四）“人找信息”变为“信息找人”
今日头条APP的推荐引擎能有效帮助用户快速发现感兴趣和高质量的信息，提升用户体验，增加用户使用产品时间，并有效减少用户浏览到重复或者厌恶的信息所带来的不利影响。
三、主要成效
2012年8月发布今日头条APP第一个版本，上线90天便获取1000万用户，12年底日活100万。2015年1月用户量达2.2亿，日活用户达2000万。依靠算法推荐，截止到2015年上半年，今日头条已成为仅次于腾讯新闻的第二大客户端。据QuestMobile的数据显示，截止2018年底,今日头条MAU(月活数量)达2.4亿,字节跳动整体的去重MAU达到了5.98亿。
同时，通过今日头条APP的试水成功，目前，字节跳动利用个性化推荐技术已经拓展了火山小视频、抖音、西瓜视频、悟空问答、TikTok等模块，这使得今日头条的用户群体发生了重大变化。火山小视频占得下沉市场；通过悟空问答聚合头部高知群体，提升高知流量与精品内容;通过抖音聚集潮流00后，不断渗透和影响年轻化群体；通过TikTok影响海外用户。
安德森在《长尾理论》中提到，“如果将足够多的非热门产品组合到一起，实际上就可以形成一个堪与热门市场相匹敌的大市场”。今日头条让长尾理论得以实现，利用算法将信息精准分发到用户的客户端，使得信息价值最大化，满足用户的信息需求，广告获得最大商业价值，同时整合社会、引导舆论。
四、社会评价
腾讯创始人张志东在一次内部讲话中表示，“今日头条则走了完全不同的一条路，全是云端的，根据用户的点击与兴趣来学习用户的阅读喜好，从而形成千人千面的推送内容，具有很强的颠覆性。”
新浪CEO曹国伟在接受采访时指出，“毫无疑问张一鸣很厉害。我比较看好算法模型，所有东西都将走向个性化。”
五、结语
个性化和精准化是今日头条App最具有核心竞争力的优势。今日头条App通过“大数据+算法”的技术模式实现了个性化和精准化的信息推荐，但这种模式是机遇与挑战并存。
（一）机遇
“大数据+算法”颠覆了传统的新闻生产和分发模式，开创了国内个性化资讯推送领域的先河。大数据时代，科学的数据分析为用户提供更好的服务，这无疑是一种战略上的创新。今日头条App正是抓住了用户对更深层次需求的渴望这一营销点，通过分析计算得出用户的深层需求。因此很多用户认为今日头条App甚至比自己更了解自己，通过使用今日头条App，用户不仅能阅读到自己喜欢的资讯，更能挖掘自己深层次的兴趣爱好，加深自我认知。
今日头条借助优秀的推荐算法、产品运营能力、对流量获取和变现渠道的理解和积累，正在革新用户的信息接收习惯，从信息的被动接收者，转为去中心化内容传播的参与者，甚至是内容的创造者。目睹了今日头条的成功后，在新闻、视频、音乐、网购等各类细分领域，平台商们也开始大量运用个性化推荐模式。
（二）挑战
以“今日头条”为代表的个性化新闻推荐迎合受众对信息的选择性接触心理：个性化推荐系统读取受众兴趣DNA库，不断地调取、聚合、分发类似的内容，为用户提供符合其“选择性接触”心理预期下的信息。然而受众在不断地做出选择时，更多只会关注到自己想看的内容，自己想要的信息形成了层层包裹物，久而久之，造成个人信息窄化局面，促使“信息茧房”现象产生。
“信息茧房”现象产生的内因是由于受众对信息需求的个性化差异，外因是因为个性化推荐为建造“信息茧房”提供了技术工具，煽动性内容和虚假夸张信息提供动力。因此，规避“信息茧房”现象带来的风险首先要引导内容生产，减少虚假夸张、同质信息；其次，进一步完善个性化推荐系统算法。
1. 构建自主可控的技术体系，将社会化内容生产的源头——“人”汇聚在一起，通过政策引导、创作指导、创作赋能与商业赋能等，驱动社会创作力量的内容生产导向正确、高效创作、精准分发。为其赋能、助其传播、使其增值，并通过能力开放共享，使社会各方力量参与到平台建设中，为各方赋能。
2. 优化算法，研究符合主流价值观、契合人的日常社会需求的智能分发和精准推荐，在根据用户兴趣标签精准发放信息的同时，注重丰盈公共领域内容，从用户兴趣点跳脱出来，保持全局观，结合实际国情，牢牢把握正确舆论导向。
案例4：气味王国带动电影消费升级
杭州气味王国科技有限公司成立于2015年4月,目前落户于杭州钱塘新区，主要从事数字气味研发和数字气味信息服务。气味王国致力于实现气味的数字化，气味的网络传输，让用户能够实现视觉听觉之外的嗅觉感受。气味王国是中国首家数字气味技术研发企业，公司拥有70多项专利，处于数字嗅觉技术国际领先水平。
内容信息的传递从文字到图形再到声音，维度一直在丰富,所围绕的主要是人类能和外界交换感受信息的感官受体。在五感中，视觉感官和听觉感官目前已经得到了很好的满足，嗅觉感官的满足一定会带来信息传递的扩容，认知效率的提升，再加上嗅觉感官对情绪和记忆有更直接的影响力，相信气味能够成为内容信息的重要组成部分。
气味王国对人类能识别的近万种气味进行入库统计，将这些气味进行分类、编码、模拟还原,寻找气味的底层基础元素,通过这些基础元素合成人类可识别的各种气味。气味王国自主研发的气味播放器能够有效地控制各种气味的定向定量释放，具有气味种类丰富、气味还原度高、气味与气味之间不混淆等特点。
气味王国自主开发了基于气味播放器的气味编辑软件“Scent Magic”。该软件让气味可类似于photoshop功能进行编辑，选择气味种类，设置气味浓度，配置气味释放脚本。
气味王国也是全世界第一家建立气味数据库的公司，对通过硬件反馈的各种气味信息、用户偏好，都形成了有效的数据存储和管理，对人们嗅觉健康状况也能够有很好的数据支撑，对食品日化企业的产品生产有很好的数据指导意义。
随着数字气味播放器的出现，电影、广告、游戏、在线教育、医疗健康等领域都将出现数字气味技术应用的场景，乐观估计，1000亿市场规模的数字气味产业正待兴起。
气味王国-影院气味播放器
以气味电影为例，它给用户带来了嗅觉上的享受,能够和电影场景、主角一起感同身受,更好地表达了导演意图，甚至能成为影片的气味线索。在满足用户体验升级的情况下,也为电影带来了增量收益。目前气味王国覆盖了全国35个城市120家影城,累积付费观看气味电影人数达到300万人。
北京大学新闻与传播学院陆绍阳教授在《大众电影杂志》上这样评价：最近上映的新片《深夜食堂》很有意思，以前看这类电影，更多的是看故事情节、明星、喜剧效果，不会有另外的体验，但现在你要是去影院看这部电影，你会闻到各种食物散发出的香味，观众的嗅觉器官也参与进来了。据报道，在过去两年多时间里，已有数百部气味电影上映。美食的香味、花香、咖啡香、雨后的青草味、鱼腥味、泥土味、油墨味，让人有置身现场的感觉。
数字气味技术不光为人们提升了体验维度，更将成为日常生活的基础需求。今天我们再回头看黑白无声电影已经是不能接受，将来不能回味的信息也将是不完整的信息。
气味电影可以看做是电影行业的消费升级，提升了电影的附加值、体验感。未来电影中除了气味还可以增加很多其他的感受形式。
现如今气味运用在电影行业只是第一步，随着技术的进步和成本的降低，未来气味还可以用于餐厅的餐单、手机气味闹铃等应用场景。气味王国作为中国为数不多的气味企业，只要能度过最艰难的消费者培育时期，就能够在未来获得巨大的市场。
注释：
[1]人民网:
http://tv.people.com.cn/n1/2019/0923/c421419-31368510.html
[2]人民网：
http://tv.people.com.cn/n1/2019/0923/c421419-31368510.html
[3]丝路视听：
http://www.xjtvs.com.cn/hy/xw/msxw/28989367.shtml
[4]启东新闻网：
http://www.qidongnews.com/content?key=5d897216da1c08dc1d8b456c
[5]新浪网：
https://tech.sina.com.cn/roll/2019-09-24/doc-iicezueu8045215.shtml
[6]新浪网：
https://tech.sina.com.cn/roll/2019-09-24/doc-iicezueu8045215.shtml
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四 内容科技案例
（三）区块链应用
案例1：人民在线：区块链在版权保护方面的应用
一、案例概述
一直以来，人民在线是舆情行业的领跑者，大数据应用平台的标杆。自2016年走上转型之路起，人民在线不断拓宽自身的业务边界，依托舆情大数据，打造“人民云”大数据开发共享平台。“人民版权”的推出，是人民网紧跟国家大数据战略，在净化版权市场上主动担当的重要体现，也是支持融媒体业务中“党媒融合”的重要组成部分。人民在线通过与微众银行联合，将区块链技术引入到版权保护。具体而言，区块链技术主要应用于版权登记和版权验证这两个关键环节。一来实现链上信息可追溯且无法篡改，二来对链外进行全网数据监测，真正实现一站式版权保护管理。“人民版权”旨在打造一个全内容版权生态，使其成长为线上最大的原创内容和交易中心。
二、主要做法
区块链对于数字版权保护的技术逻辑可以被描述为：依托区块链技术的加密和链式结构在上链后的数据的完整性和不可篡改性，对数字版权内容进行登记、追溯、验证和保护。换言之，区块链能够准确记载作品权利管理信息，通过加盖时间戳的方式为版权登记提供独一无二的证明，并且全程留痕，有助于即时确权。
“人民版权”通过对数字作品的作者姓名、存证时间、作品名称、核心摘要等信息生成唯一对应的数字指纹DNA，实现数字作品的上链存证；通过全网信息侵权检测，实现侵权数据上链存证；通过梯度化的司法服务以及与互联网法院的跨链打通，实现版权维权诉讼的证据互通；通过打造线上交易中心，实现了授权交易全过程的上链存证。
“人民版权”通过联盟链将引入国家监管机构、权威媒体机构、出版集团、版权中心、仲裁机构、公证机构、互联网法院等核心节点，打通版权保护全链条。一旦这些被确权的作品有后续交易，将自动存证上链保存，从而实现了内容生产全生命周期的可追溯、可追踪，为司法取证提供了一种强大的技术保障和结论性证据，大幅降低司法过程中的证据取证与保全成本，快速实现版权认证、取证、维权、诉讼全流程线上化。
“人民版权”平台还可提供包含四大内容的解决方案，在打造自有新闻版权联盟链的基础上，构建版权监测闭环、生成版权存证追踪链路、实现线上交易全流程、梯度化司法综合服务，一举解决以往数字资产在确权、维权、用权上的三大难题。在实现版权保护和管理的同时，通过版权授权交易，生成数字作品的专属价值链，赋能其溢价能力，进而形成一个良性的内容生态。
在以往最难解决的司法维权问题上，“人民版权”运用电子存证证书、电子律师函、电子公证函及线上调解，以梯度化、多元化的维权保障与纠纷解决机制，面向数字版权维权需求，提供了一套创新司法服务，形成了包含互联网法院、公证、司法鉴定、律师、仲裁为一体的权威司法梯度化服务体系，将为版权保护在数权时代的司法维权奠定坚实基础，是版权保护主动适应互联网环境下的纠纷特征的创新探索。
三、主要成效
中国新闻出版研究院发布的《2018-2019中国数字出版产业年度报告》显示，仅2018年，国内数字出版产业整体收入规模已达到8330亿元。但在传统数字资产保护领域，有着确权难、维权难、用权难三大难题。网络技术的发展极大降低了信息内容生产和发布的门槛，然而受限于效率低、收费高、维权难等难题，传统的版权保护难以适应数字网络时代版权保护和管理的需求。
区块链作为多方参与的加密分布式记账本，是一种结合了分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算技术的新型应用模式。多方参与记账、加密和分布式，这三个核心词汇串联起了区块链技术的内在逻辑：多方参与意味着系统中的每一个用户都可以参与其中进行记账，而这种全民记账的形式也使得系统运行更加安全和高效，并且确保记录过程和内容的公开透明。
“人民版权”致力于打造开放的内容生态，一方面要将优质的版权内容分发给流量平台，实现有效信息的充分传播；另一方面为流量平台提供便捷的版权授权服务，形成双赢局面，从而建设一个互相依存、互利互惠的生态，这是人民在线的初衷。融媒体建设未来要做到四个融合，即内部融合、党媒融合、跨业融合和社区融合。“人民版权”是促进党媒融合的重要抓手，也是人民在线体现社会责任的一个重要窗口。
四、社会评价
人民版权基于区块链的分布式解决方案，摆脱了传统模式下对单一中心的依赖，推动机构间对等合作、智能协同、价值共享；提供标准化接口，支持个地方特色平台跨链、跨平台互操作；数据可移植至遵循同样规范的其他平台，底层兼容；在确保可移植性、互操作性及操作简易性的前提下，通过开发部署智能合约提升平台应用服务的可扩展性；基于密码学方法和智能合约，确保数据的创建、写入与处理都有准入机制和权限控制来提供隐私保护，在联盟链的技术选型下保障科技创新的同时兼顾到信息安全及合规稳定。
希望人民版权发挥行业带头作用，推动中国版权保护事业健康稳定发展。——微众银行金链盟区块链战略合作负责人 鲍大伟
五、结语
目前，“人民版权”平台已上线数字作品的存证、监测及取证功能，授权交易中心正在内测阶段。同时，山东出版集团及西部国家版权交易中心已开始推进接入工作。全国近百家媒体单位也正在对接接入中。
即将上线的版权交易中心利用区块链技术对内容生产传播全流程的记录，能够进一步帮助媒体实现在信息分发链条上的价值再分配。对于媒体机构而言，可以将版权内容产生的收益进行重新分配，激励其他渠道转载和传播版权内容。
未来，“人民版权”平台将进一步逐渐开放图片、视频、网络文学、视听作品等内容的版权保护，引入IP孵化等衍生服务；打造监管机构使用场景，发布版权监测系统，通过大数据监测和比对，助力版权市场的规范化建设，共同打造全媒体版权保护的生态格局。
案例2：区块链技术在内容安全方面的应用
一、案例概述
伴随着区块链概念的大火，区块链应用场景已开始由金融领域延伸到物联网、智能制造、供应链管理、数据存证等多个领域，其构建的可信机制生态，将能够彻底改变当前社会商业模式，引发新一轮内容科技创新、技术突破和产业革命。
随着区块链可赋能的应用场景越来越广泛，智能合约的安全问题也随之面临着爆发增长的风险。据不完全统计，自2011年至2019年10月期间，全球范围因区块链安全漏洞而造成的经济损失就高达『84亿』美元之多，因智能合约所导致的就占了三分之一以上。其中，以以太坊链平台为例，有89%的智能合约代码都或多或少存在安全漏洞或隐患。
基于此，成都链安已形成了面向区块链落地应用的全生命周期的安全防护，从项目开发、代码安全检查、运行安全监控，建立起了一套完善的安全防御体系，搭建了一站式区块链安全平台，其中自动化智能合约形式化验证平台Beosin-VaaS就是其核心产品之一。
成都链安长久以来都十分关注区块链内容安全技术的自主创新，在这一方面上，也积累了不错的成果。比如基于自动形式化验证技术的一站式区块链安全平台、自主研发了多个全球领先的面向区块链安全的核心产品、相关技术累计申请国家知识产权15项。
二、主要做法
Beosin—VaaS作为成都链安安全矩阵『一站式』区块链安全平台的核心一环，是由成都链安团队结合多年来在区块链安全攻防实战中所累积的实践经验而自主研发的。
作为一款针对智能合约的安全检测定制化工具，可精准定位风险代码位置并给出修改建议；可『一键式』自动检测出智能合约的10大项、32小项常规安全漏洞，检测准确率>97%，全球最高，为智能合约代码提供『军事级』安全防护。
同时，Beosin—VaaS的『可定制化』和『可移植性』一直以来都是该工具的核心亮点。Beosin—VaaS不但支持BCOS、ETH、EOS、Fabric、ONT等多个主流链平台，还支持适配使用EVM和WASM智能合约的公链和联盟链平台，并面向这些平台，针对性增加新的检测项。
Beosin-VaaS具有以下显著特点：
· 自动化程度高，『一键式』自动定位代码漏洞位置；
· 检测准确率>97%，全球最高；
· 从源码到字节码完备的形式化验证；
· 支持多个公链和联盟链平台；
· 支持多个智能合约编程语言，如Solidity、Go、C++、Python等。
Beosin-VaaS在内容安全审核方面的突出应用：
Beosin-VaaS为智能合约、底层链平台、应用系统、钱包提供深度安全审计和检测，避免和减少安全损失。
· 智能合约：形式化验证方法严格检查合约代码中的30多种风险，保障合约安全。
· 应用系统：检测区块链应用程序（如供应链金融系统）中存在的各大安全风险。
· 底层链平台：为链平台提供白盒、灰盒、黑盒多维度的整体安全测试，保障链平台的安全性。
· 钱包APP：检测钱包APP中的敏感信息、账户、数据、业务逻辑等方面存在的安全问题，保障钱包系统的安全性。
三、主要成效
· Beosin-VaaS已为全球1000多份智能合约、50多个区块链平台和落地应用系统、近100家数字金融企业提供安全审计与防御部署服务，申请软件发明专利和著作权15项；
· Beosin-VaaS同时累计为企业和个人用户提供了『7万』多次的智能合约安全检测，得到了企业、技术极客、开发者、项目方等一致的广泛好评；
· 凭借包括Beosin-VaaS在内的“一站式”区块链安全平台，公司荣获普华永道中国 X 成都新经济企业创新加速营资格证书、荣获第四届金陀螺奖“年度区块链安全服务机构”、荣获2019T-EDGE“年度区块链技术突破奖”、评选为
最早一批入选Etherscan智能合约安全审计推荐名单。
· 独家发现区块链领域的安全漏洞几十种、入选工信部《2018区块链白皮书》、参加工信部组织的多项区块链安全标准（或白皮书）的撰写、全国首届中小微企业“SaaS”应用创新创业大赛荣获冠军、与CSDN联合出版区块链安全专著——《区块链合约安全漏洞解析》。
· 在一站式区块链安全平台的搭建方面，成都链安已形成了面向区块链落地应用的全生命周期的安全防护。从项目开发、代码安全检查、运行安全监控，建立起了一套完善的安全防御体系，持续为区块链落地应用保驾护航。
四、社会评价
成都链安科技自成立以来的这年里，从我们投资时初创期的小团队，发展成为区块链安全领域的头部企业，成长非常迅速。链安团队踏实肯干，技术卓越，作为最早的投资人，我们十分欣慰。希望杨教授团队再接再厉，继续加油！——沈波 分布式资本 创始人
Beosin（成都链安）是可信区块链推进计划的理事单位，推出了全球首个跨平台智能合约自动形式化验证系统 VaaS。值此成立一周年纪念日，祝链安发展壮大，持续为区块链行业的安全健康保驾续航。—— 卿苏德 可信区块链推进计划 办公室主任
五、结语
当前区块链行业仍面临严峻的安全风险，比如因企业自身忽视建设安全防线，以及数字资产的安全漏洞所引发的如洗钱、敲诈、暗网交易等社会安全问题。加强安全监管，建立起牢固的安全防线，是当前区块链发展的重要任务。要想区块链技术更好地服务于我们的实体经济，就必须将其用到『正处』。要善用区块链技术、活用区块链技术，而不是一味地滥用。这就需要区块链从业者从自身养成积极正向的行业态度，共同推动区块链行业健康发展。
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四 内容科技案例
（四）云计算应用
案例1：媒体融合实战——媒体云平台
一、背景概述
媒体云平台，隶属于人民日报媒体融合发展项目之一，以云的思路打造媒体融合平台，着力解决媒体融合发展面临的关键技术问题，不断以新技术引领媒体融合发展，驱动媒体转型。
目前的新闻行业随着业务的不断拓展，新媒体技术的不断发展，在新一轮信息革命中，内容产业受到技术冲击，信息传播的主要方式从传统的纸质媒介转变为移动互联网。从内容产业的角度来看，万物也将成为内容的载体，即万物皆媒，内容产业将横向打通各行各业、深度融入各行各业之中，激发全新业态，重塑产业格局。内容产业可以根据生产、传播、变现等不同环节，来进行重新划分，如内容原创、内容二度加工、内容运营、内容风控、内容聚合、内容分发等。
服务于内容产业的内容科技从架构上可分为三个层次，自底向上分别是基础层、平台层和应用层。其中，基础层也是“基础研究层”，为实现媒体融合关键应用技术的突破提供坚实的基础研究成果。媒体云平台以分布式架构规划设计了集约化、云架构动态配置的基础设施；共享化、集中数据存储管理的媒体数据资源服务；组件化、平台化、柔性集成的应用支撑服务以及标准化、服务化、整合智能的业务应用服务。媒体云平台以云技术与大数据技术集合资源与数据，统一管理与分发，按需获取等优秀高效的能力，成为基础研究层中的基石。
二、实现方式
通过引入云技术实现资源统一整合并共享，提升利用率，减少业务运营成本，使得基础架构能够继承上下游产业链，保证业务质量与安全。媒体云平台旨在建立以云为核心，适用于多元化业务资源结构，支持高性能、高可用、高扩展的硬件架构以及软件平台。帮助全面整合各方面资源信息，从而使资源更加高效、安全、稳定、敏捷。
平台面向媒体行业，提供从基础设施层、平台服务层、软件应用层到具体的大数据应用的全线产品和一站式服务，在此平台上，为媒体用户提供所需的各种工具、智能大数据产品及丰富的应用产品的全过程配套服务。
平台从完整性、扩展性、开放性、成熟性、可靠性与安全性等方面进行了完善的建设。媒体云平台提供了资源与内容数据聚合的方式，首先，基础云计算技术提供了池化的计算资源，通过云计算技术整合基础IT资源，统一对外提供服务。本层采用华为云计算平台，平台基于开源OpenStack，针对计算管理、存储管理、网络管理、安装运维、安全、可靠性等方面做了丰富的企业级增强。云计算平台提供资源池化、全栈云服务能力，为客户提供融合资源池、托管云、混合云等场景下的解决方案；其次，云存储技术提供了适合多种媒体内容属性的数据存储聚合方式，本层采用了七牛云存储平台，平台是软件定义的、云规模的分布式对象存储系统，为客户搭建EB 级别的高可靠、强安全、低成本、可扩展的存储系统，满足多样的非结构化数据存储需求。
针对内容数据的特殊性，云存储融合了多媒体处理能力，提供了对图片进行瘦身、裁剪、水印等一系例处理能力，为应用提供特殊格式需求同时还可保护图片的版权。平台不仅能够对音视频数据进行转码、截图、加密、水印等基础处理，还可实时审核内容的安全性、合法性，发现异常立即处理，打造智能媒体存储新时代；最后，安全是一切能力提供的基础，本层建设采用悬镜云安全平台，本平台帮助企事业单位实现对云主机安全的高效管理。云安全平台创新地应用了机器学习的威胁检测引擎以及XCARTA自适应引擎，以保证云主机的安全可靠。灵活的架构使得其能够轻松地集成到用户自有的网站平台，作为安全模块与云后台无缝衔接。强大的入侵检测、全面的脆弱性扫描、以及高性能的产品架构，让云安全平台成为安全的一道坚强防线。
三、成效结果
媒体云平台自2016年12月建设以来，完成了数据中心基础设施服务层的建设，并初步具备简单的平台服务层功能，在此基础上，提供大数据产品和服务。
华为云计算平台适配各个行业客户需求，有效应对企业的业务挑战，帮助客户实现业务全面云化，推进行业数字化转型。华为云服务于全球150个国家和地区超过7000家客户，共部署了超过400万台虚拟机，覆盖政府及公共事业、运营商、能源、金融、交通、制造、媒资、医疗、教育等多个行业。七牛云存储系统是完全自主研发，具有自主知识产权的高性能、超大规模的国产化数据存储系统，解决了传统存储方案统一管理困难的问题。悬镜云安全平台获得了东方之星安全认证，核心源于曾获赛可达实验室2017年度最佳安全产品，强大的入侵检测、全面的脆弱性扫描、以及高性能的产品架构帮助媒体云用户保障了多次重要活动与场景。
四、评价
媒体云平台在试用期间入驻了14个企业级用户，使用量一度高达90%，试运行期间，企业用户对云平台的功能、性能、稳定性进行了全方位使用，用户代表反馈：“使用媒体云已两年多了，从最初上线主体的几个功能开始，一直到现在，目前功能已非常丰富了，基本覆盖了工作所需，这期间基本经历了云平台的不断升级和提高。在云的功能方面，我们基本用到了所有功能，包括：云主机、云存储、对象存储、负载均衡、虚拟网络、云数据库、云安全等功能。在使用感受方面，感觉从最初什么都找不到、不会用，到现在功能已很容易使用，易用性由差到较好。在我们使用期间，云平台比较稳定，未出现重要事故，使用期间遇到的问题能及时解决，当然目前这些小问题也随着系统的升级变得非常少。总体来说，云平台能帮助我们承载业务，运行稳定、可靠，能达到我们的预期效果。”。
五、结语
媒体云以用户为中心、以服务为导向、基于高效、智能、绿色的IT与网络基础架构，充分利用云计算与大数据技术，以内容产业为导向，实现自动化按需提供各类云服务与大数据服务，丰富内容科技基础层能力，自底向上为内容产业赋能。
四 内容科技案例
案例2：阿里云
一、案例概述
随着网络的发展，传统的应用变的越来越复杂，需要支持更多的用户、更强的计算能力、更加稳定安全。为了支撑这些不断增长的需求，企业不得不去购买各类硬件设备和软件，并组建一个完整的运维团队来支持设备或软件的正常运作。企业的开销随着应用的数量或规模的增加而不断提高，最终难以为继，于是云计算便应运而生。
中国最大的云计算平台是阿里巴巴旗下的阿里云，阿里云（www.aliyun.com）创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。阿里云在全球19个地域开放了56个可用区，为全球数十亿用户提供可靠的计算支持。此外，阿里云为全球客户部署200多个飞天数据中心，通过底层统一的飞天操作系统，为客户提供混合云体验。
飞天（Apsara）是由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统。它可以将遍布全球的百万级服务器连成一台超级计算机，以在线公共服务的方式为社会提供计算能力。飞天的革命性在于将云计算的三个方向整合起来：提供足够强大的计算能力，提供通用的计算能力，提供普惠的计算能力。
二、主要做法
阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。同时，阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，为其提供“云+端+智能的一站式解决方案”。
以民生银行为例，民生银行之前是典型IOE架构（IBM、Oracle、EMC），原有系统对业务支撑能力已经达到了瓶颈。如何实现海量客户、海量交易、任何人在任何地点、任何时间、任何场景下，通过多种渠道均可使用银行业务成为了民生所面临的主要挑战。传统难以为继，自主可控是金融安全战略层面的要求，分布式云计算系统是大势所趋。民生银行基于阿里中间件、方舟、阿里云为技术核心打造了分布式核心金融平台，完成了直销银行系统全部1200万电子账户迁移，建立了分布式金融云双活灾备体系，成为国内第一家成功上线分布式核心账户系统的银行。
与传统银行系统架构相比，民生银行分布式架构解决方案兼顾了“降本增效”和“海量接纳”的特性，大幅提高了业务效益，提升了民生核心竞争力。借助阿里云分布式技术的云核心系统，依靠阿里云的服务，民生银行单功能点的交付时间从月降低为周，系统成本降低至原来的十分之一，而每笔交易时间从120毫秒缩短至50毫秒以内，每秒交易峰值从之前的7800笔上升至3万笔。
三、主要成效
2018年阿里云营收规模达到213.6亿元，成为亚洲最大的云服务公司。财报显示，阿里云营收的强劲增长得益于大型企业的收入提升。据统计，40%的中国500强企业、近一半中国上市公司、80%中国科技类公司在使用阿里云，数字经济正在阿里云上得到快速发展。2019年7月30日，Gartner发布了2018年全球IaaS（基础设施即服务）公有云服务市场份额排名，阿里云位列第三。
四、社会评价
旷世科技有限公司CEO邱奇指出，“购买阿里云服务之后各类运维操作一键化，数据库升级无感知，存储无上限且安全可靠。非常适合我们的Face++人工智能开放平台的服务模式，极大的减少了人力成本”。
龙腾科技市场总监陈玉明表示，“使用了阿里云以后，公司不仅大大减少了硬件服务器的采购数量，而且阿里云上运行更加稳定，数据备份也很方便，IDC机房做维护的次数基本为零了，PC端和移动端都能很方便的对云服务器进行管理和监控”。
五、结语
云计算是继互联网、计算机后在信息时代有一种新的革新，全球加速云化的浪潮势不可挡。云计算具有高灵活性、可扩展性和高性价比。在云计算环境下，通过数十万甚至上百万的台服务器，为用户的信息资源传递赋予了前所未有的传递效率和存储能力。可以帮助中小企业快速搭建想要的各种应用，有限降低企业成本，提高效率。
其实，云计算技术已经融入现今的社会生活。最为常见的就是网络搜索引擎和网络邮箱，通过云端共享数据资源。同时，云计算还运用到制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源、教育、传媒等各个行业。云计算环境下，人类信息传播基于互联网和移动互联网交织而成的“互联云”，其中，云传播的本质是信息在“互联云”上的流动过程。云传播作为一种新型的信息传播模式，拥有网络传播的基本特征，并具有移动性、位置性、泛在性、实时性和大数据性等革命性特征。云传播将变革人类信息传播模式，实现移动传播、实时传播、“全信息”传播、个性化传播、自动化传播和智能化传播等。
针对网络传播具有多点并发、频繁交互等特性，云传播可以全面、快速地掌握网络传播态势，为内容风控提供支撑。此外，云传播可以完整挖掘用户偏好，每个平台对用户的了解是片面或者单一的，微博无法了解微信用户喜好，微信无法了解微博用户的喜好，因此在新用户进入平台时，无法根据其喜好推送其喜爱的资讯和广告。而云传播可以通过云端信息共享帮助平台全面了解用户。腾讯正是基于云传播打通了旗下的微博、微信、QQ、腾讯视频等，实现内容互通，云用户后台共享，构建了一个超级用户体验和品牌传播的闭环。
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四 内容科技案例
（五）物联网应用
案例1：自然灾害新闻的传感器应用
一、案例概述
当今频发的重大突发性和自然灾害事件, 造成的损失巨大。事实证明:灾难事件发生后, 单靠上级政府力量不足以及时有效地处理灾害和开展有效的救助行动, 增加非政府组织参与公共应急管理服务势在必行。从我国应急体系发展现状看, 与严峻复杂的公共安全形势还不相适应。主要表现在:重事后处置、轻事前准备, 风险隐患排查治理不到位, 法规标准体系不健全, 信息资源共享不充分, 政策保障措施不完善, 公共安全科技创新基础薄弱、成果转化率不高, 应急产业市场潜力远未转化为实际需求, 应急保障能力需进一步提升。
近年来,利用物联网、大数据技术在灾害治理领域中迅速兴起,作用日益突显。本文选取广东省阳江市气象灾害治理为案例,主要是因为:首先,物联网概念出现之前,最接近就是气象数据,即以各种传感器输送的巨量庞杂数据。其次,广东省自然灾害主要以气象灾害为主,占比80%以上,阳江市更是如此。
阳江市应急指挥中心(以下简称为“中心”)承担灾害治理、应急管理、安全生产和防震减灾等职能,统一发布自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件四大类突发公共事件预警信息。阳江市的大数据灾害治理主要通过专用和多用途传感器进行数据抓取、挖掘与分析,为灾前、灾中与灾后提供治理决策支持。
二、主要做法
(一)互联网、统一平台与开源数据
为了实现灾害信息“第一声音和权威发布”,“中心”借鉴国际及香港等地成熟做法,把突发事件预警信息发布中心、市三防办和市地震局相关科(室)等18个不同部门整合在一起,在“中心”统一进行数据存储与处理,形成以“信息共享”为目标的应急平台,按照“五区六岗”进行设置,强调组织、人员、信息和资源等全要素协同治理。目前,“中心”已具备灾害数据统一采集、聚合、分析、处理和管理等功能,形成灾害治理“一张网”和“一张图”,综合协调和统一发布灾害信息。快速共享的数据库对于灾害治理非常重要。“中心”具备了“开源数据”特征与趋势,这些数据能够在不同部门之间被搜索、阅读及共享。
(二)遥感大数据、专业传感器与无人机计划
中心”通过GPS设备、视频监控设备、卫星遥感、电子显示屏、个人电脑、智能手机和数码相机等各种专业的和大众的传感器接入固定网、移动网和因特网,实现灾害大数据实时传输。目前,阳江市已在各个区域建立了自动监测站点和专业探测网,加上水利、电力和海洋等相关部门观测站点的共建共享,大数据收集设施日趋完善。“中心”还整合各部门现有基层信息员、气象信息员、地震信息员、海洋信息员、灾害信息员、群测群防员等队伍资源,利用地理、气象卫星技术和空间技术等进行应急处理,初步形成多向互动数据空间及无缝隙(seamless)遥感大数据整合机制。
(三)社交大数据、通用传感器与非正式渠道
“中心”在新浪、腾讯和移动等影响力大的网站开通“阳江天气”官方博客、微博、微信和APP“天气管家”等,通过社交媒体将灾害信息及时向公众发送。公众也可以根据自己需求,通过手机下载APP气象预警信息软件,定制“气象信息共享包”,选择自己喜欢的数据服务方式,免费获得即时天气状况服务,扮演定制员、采集员和分析员角色。民众通过社交媒体获取的“个人资料”或“我的数据”(My Data),不仅能随时随地了解灾害信息及个性化解决方案,而且增强了自身安全及危机参与意识。
(四)横向到边、纵向到底与全覆盖治理
阳江市实现了横向部门之间的联动与联运,市、县应急指挥中心通过多样化网络手段为横向部门提供灾害信息,在传播对象、手段及行动上实现“横向到边”。在2013年“尤特”、2014年 “威马逊”、2016年“彩虹”和2017年“南玛都”等台风灾害中,“中心”都及时将信息传递到民众和各个部门,为实现灾害“零死亡”提供重要信息与行动保障。“纵向到底”则是指“中心”向上连接省甚至国家气象局,向下通过“五区六岗”与乡镇站点互联,将信息接收端下沉到基层行政村,实现无缝对接,使信息及时传递到各级政府责任人、监测人及基层群众,解决信息发布“最后一公里、关键一小时”问题。
(五)物联网、数字通信与真实世界
“中心”通过物联网有效且合理调配救灾资源,使网络信息与物理部门之间得到整合。物联网将物理世界的执行能力与计算世界的智慧联系起来,提升真实世界风险防范的能力,增强网络世界风险防范功能的实用性。在灾害应对过程中,“中心”对应急人员、物资和场所进行分析,通过物联网快速传给相关人员,促使救灾资源及行动从模糊向精准转变。
三、主要成效
大数据灾害治理模型建构
阳江经验为理论模型建构奠定了实践基础,基于实践经验演绎出的理论模型具有三方面优势:首先,避免理论模型脱离现实世界;其次,符合科学认识规律,理论源于现实;最后,弥补局部实践的不足,理论高于现实,才能指导现实。
（一）平台维度:从分散数据源到统一数据存储
大数据需要将不同部门、不同领域的分散数据源整合共享,实现不同传感器数据自动收集和统一存储。许多部门及数据拥有者往往不愿意分享信息,使得灾害信息零星化、片面化和原子化,造成灾害治理的低效率。灾害治理涉及远程位置之间的大数据交换和分析,需要特别强调统一平台的作用及优势。由于大数据平台是“开放的”,根据需要还可以加入新的传感器及附加数据,从而促进整个治理平台实现最佳性能。
（二）专用传感器维度:从科学治理到战略治理
基于卫星和专用传感器形成的空间(地理)大数据,能在灾前预防、灾中应急及灾后重建中发挥重要作用。专用传感器是大数据灾害治理的科学基础,也是战略治理的关键,如地震仪就是精密的专用传感器,来自地震仪的数据被连续反馈进入地质模型,几秒钟内就能快速找到或发现地震震动。遥感大数据与普通危险地图结合也能提供实时数据,航空图像是基于远程协作技术基础上实现的“空间数据集成”,在航空图像处理中,高性能及云中布置的大量计算机(远程服务器网络)使得建立更为复杂的风险模型成为可能。
（三）动态维度:从静态治理到情境治理
专用和多用途传感器的结合能克服传统静态治理的局限,危机响应在动态环境中运行,响应者也必须通过动态手段及时获取任务执行所需的重要信息。在危机情境中,通过使用文本、图像、语音、视频、地图、众包数据和正式报告等,可以帮助人们找到紧急住宿、食物、水、疏散路线及失踪人员等。
（四）物联网维度:从网络智慧到物理世界
随着物联网兴起,物联网大数据将很快匹配甚至超过社交大数据,在灾害治理中发挥越来越重要的作用。物联网强调线上与线下整合及“以人为中心”的理念,通过网络将人类行动和物质资源纳入灾害治理之中,将感测技术、传感器与物理世界执行能力结合起来,实现遥感、“网络感知”和“参与式感应技术”相结合。在灾害期间,通过无人地面/空中/海上搜索和救援,运用智能交通系统将个人汽车与网络和物理基础设施连结,为灾害疏散和应急响应提供物联网手段。
综上,大数据灾害治理模型以统一平台为基础,将大数据来源分为专用传感器网络(又称物理传感器)和多用途传感器网络(又称社会传感器),前者支持政府自上而下的治理,后者协助民间自下而上的参与。这一模型将人群智慧作为灾害治理的核心,强调动态治理是其优势;也强调物联网在灾害治理中的重大作用,使虚拟网络智慧与现实执行能力得以有效整合。
四、社会评价
在传统灾害治理中,人们往往只重视自上而下的政府正向信息发布。迄今为止,基本上现有的灾害管理系统的信息发布是一种“单向通信”,强调政府在灾害治理中的核心作用。与(封闭的)政府单向数据相比,(开放的)社交大数据来源于多用途传感器网络。在Web 2.0时代,由于手机、电脑及社交媒体应用程序的简易化,使得民众更容易提供与分析灾害信息,也使得社交大数据(包括文本和视觉数据)具有反向通信的功能,能为政府及民众提供及时、可验证与可操作的信息。尤其是现场事件的最新资料,能有效洞察社会现象和市民意见,及时帮助政府决策及受灾害影响的民众。
五、结语
广东阳江市运用传感器、大数据进行气象灾害治理我们科学防治自然灾害提供了新的思路，开辟了新的方式。随着5G时代的到来，“万物互联”的时代即将开启，利用物联网进行灾害预警有了更大的用武之地。用物联网的模式，进行数据抓取、挖掘与分析,为灾前、灾中与灾后提供治理决策支持，会成为我国防治自然灾害、事故灾难等的一种主流模式。
四 内容科技案例
案例2：车联网的实际应用
一、案例概述
目前车联网产业发展仍处于行业发展初级阶段，大部分车辆仍处于辅助驾驶层面，故而进行联网辅助信息交互为主要的功能，进入2018年以来，车联网技术的发展超部分自动驾驶PA层面演进，在信息交互的基础上实现协同感知。作为全国物联网创新示范区,无锡在物联网产业发展方面先行先试，为全国物联网发展探索出了道路，积累了经验、形成了示范效应。
二、主要做法
在车联网的发展上，无锡走在全国前列，作为全球首个城市级开放道路的示范环境，车联网（LTE-V2X）城市级示范应用重大项目，在2018年世界物联网博览会期间首次亮相即成为焦点，并荣获“2018物博会新技术新产品新应用成果”特别奖。
连接之上，生态共赢。车联网(LTE-V2X)的意义远不止通信的连接，通过广覆盖、高可靠的实时在线蜂窝网络，将车与周边的真实世界无缝联接，为车、路、网、人构建面向不同行业应用的车联网数据应用平台，实现对车辆及路况环境的全面感知，为车载信息服务、智能辅助驾驶、道路流量监管以及汽车行业“四化”转型打开产业创新的想象空间。同时，该项目在开放道路进行测试研究，通过复杂的测试场景获取更丰富的数据积累。
三、主要成效
乘客通过实际乘坐链接车路协同平台的车辆，亲身体验LTE-V2X在现实交通场景中的应用。车辆将本车的状态信息发送给周围车辆，周围的车辆根据收到的信息判断是否有碰撞危险，提前预警；车辆与行人的终端设备进行通信，避免因视线不佳或注意力不集中等因素引发的交通事故。操作人员介绍说，车联网的应用与自动驾驶的最大区别，是对单车智能的依赖较小，对智能设备成本的投入也较少。
目前，车联网的示范应用也是汽车厂商着力突破的技术热点，奥迪、福特、沃尔沃以及一汽、长安、众泰等国内外知名汽车厂一起参与了该项目的测试研究。其他实际应用产品，也已通过和通讯企业合作陆续推出。
在当今的万物互联时代，以物联网为龙头的新一代信息技术产业正在加速发展，推动着经济社会发展持续变革，车联网作为物联网发展的典型应用领域，将对经济社会发展和智慧城市建设形成巨大的推动作用，触发无限可能。
四、社会评价
车联网是车、路、人之间的网络，车联网中的技术应用主要是车的传感器网络和路的传感器网络。车的传感器网络又可分为车内传感器网络和车外传感器网络。车内传感器网络是向人提供关于车的状况信息的网络，车外传感器网络就是用来感应车外环境状况的传感器网络，路的传感器网络指用于感知和传递路的信息的传感器，一般铺设在路上和路边。无论是车内、车外，还是道路的传感器网络，都起到了环境感知的作用，其为“车联网”获得了独特的“内容”。整合这些“内容”，即整合传感网络信息将是“车联网”重要的技术发展内容，也是极具特色的技术发展内容。通过在一定准则下对计算机技术这些传感器及观测信息进行自动分析、综合以及合理支配和使用，将各种单个传感器获取的信息冗余或互补依据某种准则组合起来，形成基于知识推理的多传感器信息融合。
五、结语
当前，很多车载导航娱乐终端并不适合“车联网”的发展，其核心原因是采用了非开放的，不够智能的终端系统平台。使用不开放、不够智能的终端系统平台是很难被打造成网络生态系统的。目前车联网的用户终端包括IOS系统、Android系统等，车联网的终端系统平台必须能搭载与Adroid、iPhone平台载体，如：iPhone、iPad、Adroid手机、Adroid导航仪、Adroid平板电脑等，只有开放的系统平台才能更好的为用户服务。按照目前的形势来看，Google Android也将会成为车联网终端系统的主流操作系统，而那些封闭式的操作系统也许目前发展不错，但最终会因为开放性问题发展遭到制约。
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四 内容科技案例
（六）5G应用
案例1：庆祝中华人民共和国成立70周年阅兵式5Ｇ直播
一、案例概述
2019年10月1日，天安门广场隆重举行了庆祝中华人民共和国成立70周年大会。在这个举国欢庆的日子，央视新闻、人民网、新华网等主流媒体与中国移动、中国联通、中国电信、华为公司联合，共同对庆典及阅兵式进行了5G+4K超高清视频直播，为全国人民呈现了一场70小时不间断、50帧原画、独家7路特殊视角的多终端跨屏视觉盛宴。本次5G直播阅兵式实现了诸多“首次”突破。首次对阅兵式进行4K超高清直播；首次对阅兵式进行多视角直播；首次对阅兵式进行VR直播；首次采用4K主观视角回传，并首次将5G直播引入电影院线。依托5G网络传输优势及其技术能力，阅兵式和庆典精彩的“内容”具有了多元、丰富的表现形式，并达到覆盖多终端、多渠道，最终形成立体化的新媒体传播效果是此次阅兵直播的最大亮点。
二、主要做法
(一)5G＋4K主观视角，使观众“置身”场景中
本次阅兵式直播首次引入4K主观视角回传，多个4K摄像机被安装在行进的花车和参与表演的自行车上，将拍摄到的画面通过5G网络实时回传至央视总台。随着参演花车和自行车行进，在电视机前的观众就仿佛置身于表演队伍中，看到的画面和现场参与表演的演员是一致的，体验到前所未有的代入感。
（二）5G＋4K多视角，实现个性化内容选择
本次阅兵式直播在中央广播电视总台超过70路转播机位中精选出7路独具特色的特殊视角镜头，涵盖高空与地面、近处与远方，包括观礼台视角、长安街高点视角、20分钟贴地镜头、仰视镜头、10分钟仰望长空机群视角、群众观礼台视角等，这7种特殊视角镜头让通过移动端观看阅兵式直播的观众可以自由选择不同的观看角度和内容。
(三)5G+VR，打造360度全景沉浸体验
10月1日当天，中央广播电视总台分别在新华社新闻直播大厦、人民大会堂、西观礼台、广场西、西华表、国旗区、东华表等12个点位设置了VR机位，对阅兵仪式全程进行直播。为了打造最佳的沉浸式全景体验，VR摄像机被部署在在长安街沿线的最佳观看地点，VR摄像机采集、拍摄的视频通过5G网络实时回传，最终用户可以通过VR头戴式显示设备观看实时传送的360度全景直播内容。
(四)5G背包，大幅提高内容采编效率
本次阅兵直播中，新闻记者用于5G拍摄和回传的设备为华为Mate 20X 5G手机，5G手机结合便携式编码器，即可成为非常轻便的“5G背包”，重量仅为3公斤左右，让4K移动场景下的拍摄更加轻巧、便捷、灵活，也使直播的采集、拍摄和传输工作突破了场地的限制和布线的约束。
(五)5G直播＋院线大屏，变革“电影”内容产品模式
本次阅兵式直播还首次创造性地实现了通过5G网络传输，将4K超高清直播信号引入电影院线大屏幕播出。10月1日阅兵式盛典当天，“央视频”出品的我国首部直播院线电影《此时此刻——共庆新中国70华诞》在全国70家影院同步播出。与传统通过电视机观看直播不同，此次总台将新中国成立70周年庆祝大会、阅兵和群众游行场面在影院大银幕上播出，4K超高清高画质、5.1环绕声与影院巨幕相结合，更能淋漓尽致地呈现出阅兵式威武、雄壮的震撼效果。
三、主要成效
在新中国成立70周年阅兵式直播中，5G在直播内容采集、传输、编辑、呈现等各个环节都起到了革命性的作用，为直播内容寻找了新的方向和渠道。
首先，在内容生成方面，大带宽、低时延的5G技术使多视角、超高清、VR的阅兵式直播成为可能。5G背包也使内容的采集突破场地的限制，增加信息收集的广度和深度，使之前无法触及的信息也能够呈现在大屏幕上。
其次，高速的网络传输大幅缩短了延时，观众得以更加同步的感受阅兵的场景。再如5G多视角中，全程移动状态下5G内容传播的实现，使得更多的视角得以呈现在观众面前，给予观众更大的自由和选择权，使阅兵式直播从量变实现质变。
除阅兵内容本身外，阅兵式的表现形式也因5G的应用获得了巨大的革新。从传统电视直播模式，发展到本次的电视主视角、手机多视角、荧幕超高清、VR体验的多终端、多形式的展现，在领略强军风采的同时也保存了大量的数据信息，5G技术在其中起到了促进信息交互和拓展表现形式的效果，惊人的速度也带来了表现形式革命性的蜕变。
四、社会评价
新华社新媒体中心主任编辑周继坚认为，此次全景VR直播是一次媒体生态的创新，直播矩阵集成的VR、5G、8K等前沿技术，由新华社新闻团队牵头组织直播报道，信息采集、传输、呈现等环节还汇聚了一大批网络技术公司的技术支持，是一场“四全媒体”融合发展、集成创新的生动实践。
中宣部副部长、中央广播电视总台台长慎海雄指出，这次国庆70周年宣传直播报道刷新纪录，组建中国电视史上规模最大、设备最先进、技术最复杂的直播系统，采用“天鹰座”索道摄像机、无人机、5G、4K/8K、VR等新传播手段，创下多个历史第一。他强调，要继续深化拓展国庆报道中取得的一系列成果，海阔天空想、脚踏实地干，牢牢掌握高质量发展的主动权。深化“台网并重、先网后台、移动优先”战略，积极构建“5G+4K/8K+AI”的全新战略格局。以国庆盛典良好的对外传播成效和国际舆论氛围为契机，趁热打铁、顺势而上，润物无声、潜移默化地传播中华文化、传递中国声音。
五、结语
5G技术在庆祝中华人民共和国建国70周年阅兵庆典直播中的应用，充分展示了5G大带宽、低时延、高流量密度的特点，开拓了直播内容的新形态，探索了直播业务的新思路。相比其他的信号传递方式，5G速度更快，传输的信息质量更稳定，能够支持超高清、长时间、海量终端的户外阅兵式直播。5G技术带来的信息指数级增长，拓展了素材采集的广度和深度，突破了传统技术在时间、空间维度的约束，开创了更多样、更新鲜的内容传播方式，开拓了多种播放终端和展现形式，实现了媒体直播领域许多零的突破。
四 内容科技案例
案例2：“我的丰收我的节—70地庆丰收全媒体联动直播”活动
一、案例概述
2019年9月23日，在第二个中国农民丰收节的庆丰收活动中，人民视频整合5G直播技术对活动全程进行5G超高清直播。此次活动由中国农民丰收节组织指导委员会主办，人民视频承办，由中国电信独家提供5G信号传输技术支持。[1]
这次直播在全国各地的县、乡、村总共架设了超过400个机位，配备5G直播车、5G无人机、VR摄像机等设备，由人民视频向全国媒体和平台统一提供直播信号，成功实现了70个地方庆丰收活动现场的多形态、立体化、同时段并发式直播，让超过1亿人次共享丰收盛况。在迎接新中国成立70周年之际，向世界展示中国新农村、新农业、新农民，让全社会共享丰收快乐。[2]
二、主要做法
(一)5G+4K超高清直播
5G网络的特性为4K超高清视频的发展提供了得天独厚的条件，5G网络的峰值传输速率可以达到每秒数十GB，比4G的网络传输速率快了数百倍，针对性地解决了4K超高清视频大数据量传输的痛点。本次中国农民丰收节上，在中国电信的技术支持下，人民视频统筹中国日报、农民日报、新华网等联动媒体和直播平台，从全国县乡村庆丰收活动中选择70个农民参与度高、特色鲜明的地方，在丰收节当天通过5G＋4K的技术进行网络直播。整个直播过程，画质清晰、播放顺畅，是5G网络支持下的一次成功的同时段并发式直播。
（二）5G+VR
5G+VR技术被应用于本次农民丰收节活动中，主要有两种典型的案例：一是利用5G+VR进行全景直播，二是在线下设置5G+VR眼镜体验区让民众在场外体验现场舞台的魅力。
新疆省巴音郭楞自治州尉犁县的农民丰收大联欢节目是新疆媒体首次使用5G+VR技术进行360度全景直播，并用5G网络实时传输。据介绍，此次VR直播中，VR摄像头将6目的超高清4K画面进行录制，通过5G网络上传到云平台。用户可以在手机APP上或者PC端、VR头显或者H5页面上进行观看[3]。现场搭建的5G转播车，VR摄像头等为本次农民丰收节增加了最新的科技元素，染上了新时代的风采。
9月23日，南通市启东开渔节暨农民丰收节在吕四洞宾广场隆重开幕。开幕式上，南通移动首次将5G和VR带到现场，实现5G信号在启东的首发。南通移动公司经过多轮全方位测试和优化调整，确保覆盖区域最广，成功将5G信号送到了吕四洞宾广场。广场市民可以戴上5G+VR眼镜，借助高速移动的5G网络和360度全景摄像头，身临其境地感受现场渔歌号子的魅力，领略现场舞台的魅力。[4]
(三)5G+无人机
G网络广覆盖、低时延、高安全性等特性，在无人机飞行管理应用领域具有显著优势。在天津市2019农民丰收节启动仪式上，中国移动与中化农业合作，实现了5G无人机视频直播。通过5G无人机拍摄“希望农谷”稻田画，利用5G信号进行回传，将回传画面呈现在大屏幕上，巨型天安门、华表和70年的图案，及“我爱你中国 科技创造美好农业”一行大字尽收眼底，巨大的粮囤、卡通人的图案和“好收成 稳稳哒!”字样，同样美不胜收。[6]
三、主要成效
本次农民丰收节案例中，充分体现了5G对内容采集、表现形式和内容传播等环节的赋能。首先，在内容采集方面，全国多地采用5G+无人机拍摄，利用5G 网络的大带宽传输能力，通过机载摄像头实时拍摄并回传现场高清视频画面，极大地解放了人力资源。其次，在内容表现形式方面，5G+VR全景直播的运用为农民丰收节增加了科技的魅力。5G大带宽、高速率的特点使得VR内容的传输速度和数据处理速度大大提高，能够有效解决VR播放过程中画质低、卡顿频繁的问题。并且5G具有移动性和泛在网的优势，使VR业务从固定场景、固定接入走向移动场景、无线接入，应用场景也不在再局限于特定场合。因此5G时代更加多元化的VR应用场景也将被挖掘，此次农民丰收节的VR直播就是在大型户外移动场景下的实践，充分证明了5G多方面的能力。最后，在内容传播方面，5G网络支持全国70个地点共计400多个机位在同时段进行4K超高清并发式直播，人民视频在“人民网全媒体指挥中心”投入大量人力进行信号播控，向全国媒体和平台统一提供直播信号，这一过程的顺畅进行需要5G网络才能保障。
四、社会评价
人民视频内容策划总监曹为鹏认为，此次“庆丰收全媒体联动直播”活动运用5G直播技术，通过与各类媒体平台的深度融合联动，将新时代中国大地上农业、农村和农民新貌同步生动呈现，形成强大的报道声势，成为迎接新中国成立70周年参与人数最多、范围最广的预热活动之一，探索创造了“5G+VR联动并发式直播报道”模式，为做好重大节庆报道提供了有益的参考和借鉴。
农业农村部市场与信息化司司长唐珂表示，今年的中国农民丰收节体现了信息化的身影和信息化的元素。在丰收节当天通过专线、5G、5G+VR、5G+无人机等多种技术进行网络直播，多形态、立体式展示各地优秀灿烂的农耕文明、丰富多彩的民俗风情、千姿百态的丰收美景。
五、结语
此次农民丰收节，综合运用5G+4K、5G+VR、5G+无人机等新的媒体技术，不断创新户外联欢活动直播的形式，是5G在户外移动场景下的典型应用，充分体现了5G具有更大流量密度的性能。同时，5G网络泛在性、移动化的特点也保障了户外同时段并发式直播过程的正常进行。本次直播活动地域广、规模大、技术新、融合深，是农民丰收节传播遵循“全程媒体、全员媒体、全息媒体、全效媒体”规律的新探索,也是5G技术在农业农村领域的首次应用，将为农业农村信息化开启新篇章。
注释：
[1]人民网:
http://tv.people.com.cn/n1/2019/0923/c421419-31368510.html
[2]人民网：
http://tv.people.com.cn/n1/2019/0923/c421419-31368510.html
[3]丝路视听：
http://www.xjtvs.com.cn/hy/xw/msxw/28989367.shtml
[4]启东新闻网：
http://www.qidongnews.com/content?key=5d897216da1c08dc1d8b456c
[5]新浪网：
https://tech.sina.com.cn/roll/2019-09-24/doc-iicezueu8045215.shtml
[6]新浪网：
https://tech.sina.com.cn/roll/2019-09-24/doc-iicezueu8045215.shtml
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五 内容科技展望
依托人工智能、大数据等新技术，内容科技的新应用与新服务正在突飞猛进地发展，由此带来的理念革新也将在内容产业中产生深刻且持久的影响。内容科技正在迎来新的爆发期，内容领域的生产者想要在这轮科技革新中占得先机，就务必加强技术预判，做好部署，激发智能技术与内容产业相结合的想象力与创造力。这一部分试图描摹内容科技的未来愿景，为行业实践与发展提供指引。
（一）数据采集：5G时代的认知方式革命
5G时代来临，为大数据的产生和汇聚进一步奠定了基础条件，内容的采集也从以采集人类通过器官感知的信号生成的信息为主，逐步转向以采集各种传感器所采集的数据为主。以往，人类对外部世界变化的认识，基本上建立在人的感官可直接感知信息的基础上，而基于5G技术发展而被广泛应用的物联网、传感器技术，正进一步实现人与物的连接和物与物的连接，使关于自然环境和人们使用的设备状态的数据能够被采集，形成基于物的大数据。
因此，5G技术引发的传感器的普遍部署和应用，将带来人类对外部世界认识方式的一场革命，这将是内容科技发展的显著趋势之一。传感器摆脱了人类身体器官的局限，能够准确地采集到被测量的客体的各种状态数据，将成为人们获取自然和生产领域中信息的主要手段。而存储器作为保存信息的记忆设备，能够保证信息和数据的长期存储，由此实现了海量数据的获取及汇聚。在5G技术支持下，传感器能够将信源从人体拓展到世界万物：无人机以“上帝视角”获取多维数据，物联网实现万物互联和广泛接入，技术应用延展了信息获取的深度和广度。5G技术和传感器、存储器的结合，极大拓展数据采集方式、采集维度和采集能力，使数据采集范围更广、速度更快，各类客体的存在状态均以数据化形态进入网络，成为可被运算的对象，这将大大有助于人类更准确地分析事物的内在联系，判断外部环境变化。
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五 内容科技展望
（二）知识图谱：发现内容的内在联系
当前，以人工智能、大数据为支撑的智能技术，已经在语音识别、图像处理、机器翻译等领域实现了较大突破，但这些本质上仍是为实现特定功能的专用智能工具，其更大范围的实际应用，还要在强大的算力、算法的基础上，依托已经被精细标注过的大数据来实现。知识图谱就是系统化、精细化标注数据的工具。
当前的专用智能系统在智能理解、逻辑推理层面还处于比较初级的阶段，还难以与人类已有的知识体系进行关联，因此无法完成更加复杂的推理任务。为了突破这些局限，使人工智能能够适应复杂环境并产生新的功能，就需要重点实现跨领域的知识图谱技术的突破，即让机器拥有形成知识关联的能力，建立稳定获取和表达知识的有效机制，在此基础上，人工智能将可以模拟人的思考过程去发现问题，并通过求证与推理获得结论。
图灵奖得主Yoshua Bengio发表的《From System 1 Deep Learning To System 2 Deep Learning》指出，深度学习过去的进展集中于静态数据集学习，主要用于感知任务和其他的系统1任务（人类直观和无意识地完成的任务）。但是，近年来研究方向的转变，以及诸如深度强化学习等新工具的进步，正在为系统2任务（有意识地完成）的新型深度架构和训练框架的开发打开大门。这一最新研究成果也证明，实现跨领域知识图谱的突破，可进一步帮助机器跨越模态理解数据，学习到最接近人脑认知的“一般表达”，从而获得类似于人脑的多模感知能力。因此知识图谱技术将成为智能技术发展的核心趋势之一。这一关键性技术在内容领域的应用，有望带来内容数据库能力的革命性提升，从而创造崭新的内容价值。
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五 内容科技展望
（三）智能生产：“视频转向”的技术需要
根据牛津路透新闻研究院发布的研究报告，当前全球新闻传播变局的具体表现之一,便是新闻传媒业正在经历一场“视频转向”（Pivot to video）。
当前，互联网短视频平台正在改写着传统的视频内容叙事方式、传播形式与传播关系，使得互联网从“阅读网络”逐步演变为“收视平台”。在这一过程中，相较于文本、图片和广播，视频被广泛认为是一种更丰富且更具吸引力的叙事方式，其具有的多媒体特性也更能满足使用者的信息接收体验，这一技术特性产生了重要影响。而伴随着5G技术的普及与应用，其高速率、低时延等技术优势，将极大提升视频内容的传输效率、降低传输成本、改善用户体验。因此，以“视频数据”为主的数据量将会迎来爆发性增长，并重构当前的内容生态。
在这样的背景下，视频内容的智能生产正在成为内容行业智能化的关键环节。在视频内容制作层面，计算图像技术、短视频合成等技术的应用将会大大提升视频内容生产的效率，并推动精品内容的产生；在视频内容分发及营销层面，个性化推荐技术也将提升视听内容投放的场景化水平，建立更加紧密的用户与信息和资源的个性化关联机制。
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五 内容科技展望
（四）智能审核：平台时代的“把关人”
互联网技术赋能，导致汇聚了海量用户的互联网平台的产生。微博、网络直播、短视频等自媒体形态的出现，一方面使普通用户获取了更多元、更便捷的表达工具，使得传播主体呈现出爆发式扩张和全民化态势；另一方面，随之而来出现了表达权滥用的问题，造成内容生产的门槛大大降低，导致互联网平台上内容质量参差不齐、鱼龙混杂。因此，对于互联网平台上的内容尤其是视频内容的审核，成为互联网治理的关键问题之一，也成为内容科技必须突破的关键领域之一。因此，基于对多模态视频数据的智能化理解，提高视频审核和内容管控的及时性和准确性，以实现对海量内容的高效率的智能识别和审核，也将成为内容科技的未来趋势之一。
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五 内容科技展望
（五）科技支撑：以内容科技赋能社会治理
习近平总书记指出，互联网已经成为人们生产生活的新空间。互联网的发展不仅在传媒行业产生了两个“重构”：重构内容生态，重构用户连接，而且也正在重构整个社会结构和社会运行方式。在此背景下，现代社会治理的方式和方法也在发生深刻变革。党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》提出，要“加强和创新社会治理，完善党委领导、政府负责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的社会治理体系”。以科技支撑赋能社会治理体系与治理能力现代化，扩展了内容科技更加广阔的应用领域。通过内容科技的应用，将能进一步提升多方共同参与模式下社会信息交互的效率和质量，促进社会共识的达成。
在基础数据层面，人工智能、传感器等新兴技术，可对社会治理数据进行全程、全息的采集、挖掘、分析与应用，以使社会治理共同体能够及时发现异常，捕捉新的变化，大大拓展消息来源和内容资讯，促使内容生产机构嵌入社会治理体系。在信息传递层面，具备公信力和权威性的主流媒体机构，应当依托内容科技，在事实核查、真相还原中发挥关键作用，提供更加准确、全面、权威的信息，及时纠偏，引导舆论。在对话协商层面，各类开放平台也应依托内容科技，为多元主体呈现诉求、利益博弈创造空间，发掘利益的交集点，促进社会主流价值的凝聚，以最广泛的连接、最充分的信息交互，来提升社会各方面的沟通协商水平。
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五 内容科技展望
（六）科技向善：引领内容科技的未来
伴随着内容科技的突飞猛进，智能技术带来的负面影响也愈发不容忽视。一方面，内容制作与编辑技术的门槛降低，使得过度编辑、蓄意造假、AI换脸等负面事例层出不穷，分布在内容采集、生产、分发、接收和反馈的全过程中，令公众不得不对内容科技智能化应用背后的伦理风险，始终保持警惕。另一方面，智能化技术在应用过程中，采集和使用用户数据的边界仍然模糊，使得用户的隐私权、知情权难以保障。
当前，在智能化内容生产中，数据已经成为了一种基础资源，平台也成为一种权力架构。对掌握核心数据及处理能力的互联网平台企业而言，在数据与技术应用中的自我克制与制度约束，对于保障这种基础设施和权力的合理使用至关重要。因此，负责任的内容科技开发者和应用者，在算法设计和使用上应致力于消除偏见，促进公开透明，引导科技向善，保护公共权益。从这一目标出发，政府、互联网平台、行业协会、用户等多元主体均应在内容科技发展中发挥作用，以相关的法律法规维护市场环境，以主体自觉约束自身行为，以制度规范增强行业自律，有效应对潜在的法律问题与伦理风险，形成权责利清晰的协同治理格局，共同促进内容科技向促进人类共同福祉的方向发展。
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前言
人类历史上经历过四次传播革命：文字的发明，让信息突破时空阻隔，标志着人类真正进入文明时代；印刷术的发明，让信息生产和传播实现批量化，人类进入大众传播时代；电信技术的发明，催生了电报、电话、广播、电视，人类拥有了“千里眼”“顺风耳”；第四次就是我们正身处其中的互联网革命，将前三次的成果融为一体，让我们走进了全媒体时代，不仅满足多媒体内容远距离实时传输，也模糊了传者与受众间的区隔，引发了内容生产、分发与消费全链条的变革，让传播方式、媒体格局、舆论生态发生了深刻变化。
由于信息技术革命突破了人类大脑及感觉器官加工处理信息的局限性，使得媒体加工、利用信息的能力极大增强。媒体发展的驱动力从以内容为主转变为以内容和技术双轮驱动，技术和内容越发紧密地结合在一起。技术在媒体发展中的作用变得空前重要，技术决定了媒体内容的呈现形式、抵达用户的速度和广度，改变了与用户交互的方式。在信息化时代，内容更多依托数字技术、网络技术、人工智能技术等信息化手段进行生产、传播，全流程与技术交融。全球巨型互联网平台的相继崛起不断上演着技术与内容产业的联姻。这些都说明，技术与内容深度融合正成为一种不可逆转的趋势，内容产业比拼的不再是掌握内容资源的简单数量，而是用技术统合调配各种内容资源的能力。“适应社会信息化持续推进的新情况，加快传统媒体和新兴媒体融合发展，充分运用新技术新应用创新媒体传播方式，占领信息传播制高点”，成为顺应这一趋势的必由之路。
科技作为生产力，与内容深度融合的同时，正在推动内容生产关系变革。“科学是一种在历史上起推动作用的、革命的力量。”内容科技作为新型生产力，必然需要新的生产关系与之相适应。媒体只有形成顺应生产力新要求的新型生产关系、加入到更加广泛的社会化大分工之中，才能找到正确的发展方向。相较其他部门和产业，内容产业具有信息服务属性和意识形态属性双重属性。因此，内容科技的发展应本着马克思主义的立场、观点和方法，不断发现规律、掌握规律，在为社会提供大规模个性化信息服务的同时，成为传播社会主流意识形态，凝聚社会共识、推动进步发展的支撑力量。
党的十九大以来两年时间内，中央政治局举行的集体学习中有4次主题涉及互联网领域最前沿、最关键的科技或应用：2017年12月8日，就实施国家大数据战略举行第二次集体学习；2018年10月31日，就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习；2019年1月25日，就全媒体时代和媒体融合发展举行第十二次集体学习；2019年10月24日，就区块链技术发展现状和趋势进行第十八次集体学习。每次集体学习既强调了新技术新应用的快速发展态势，更强调其对政治、经济、文化、社会、生态的全方位影响，高度重视技术与涉及内容的各个领域的结合。在第十二次集体学习时，习近平总书记发表重要讲话强调，“全媒体不断发展，出现了全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体，信息无处不在、无所不及、无人不用”。“四全媒体”的理念，全面突破了信息传播的时空尺度、物理尺度、主体尺度和功能尺度，不仅是针对信息传播技术发展这一新型生产力的准确判断，也是对全媒体时代的媒体格局、舆论生态、信息生产传播方式等生产关系层面的重要论断和改革部署。内容科技是建设“四全媒体”的重要手段和路径。由此，2019年也成为内容科技元年。
内容科技的内涵、特征与应用现状
在一般意义上，内容科技（ConTech）是指以人工智能、大数据等信息技术为内核，对内容产品的生产与消费链条、内容产业的组织与分工模式产生重大影响，包括区块链、物联网等在内的一系列数据与信息采集、存储、加工、传输的新技术，这些技术催生了内容产业领域的新应用、新服务。
当前的内容科技主要包括数字技术与数据技术两大类。其中数字技术的应用是在信息数字化（数码化、数位化）基础上，进行内容生产加工的技术；而数据技术的应用强调了对信息分解与综合运用的过程，即找到一个信息所包含的各种元素，从而发现不同信息之间更深层的联系和区别。因此，内容科技经历了从信息处理技术到数字技术再到数据技术的发展。
如今，人们对客观事物矛盾运动所发散出的各种讯息和信号的采集，由于传感器的大规模使用，已经发展到了“数据”层面。而大数据技术使人们能够打破信息的外壳，发现信息背后事物更本质的联系，从而使信息的生产、分发、接收和反馈能够借助智能化工具，进入到一个新的阶段。由此我们看到，信息化时代的内容科技使得“内容即数据”，信息传播得以智能化。
（一）当前的内容科技，是以人工智能技术为核心的新的技术体系，表现出以人工智能驱动内容生产、消费全链条，以数字化生产、网络化传播为主要应用场景，以主流价值和意识形态引导与社会共识达成为重要指向的特征，具体表现在以下四方面：
第一，数字形态。内容科技将复杂的信息转变为可以度量的数字、数据，再将这些数字和数据建立适当的数字化模型，并把它们转化为一系列二进制代码，引入到计算机系统中进行处理，这就是信息的数字化过程，是为了使解构化的信息能够被计算机所识别和加工。同时，数字形态更便于信息的传送、存储和复制，可实现多种渠道的线性或非线性传播。数字化促生了信息传播网络和终端的融合，导致内容产品格式及其生产过程和组织的融合。
第二，数据处理。内容科技将数据处理贯穿于信息生产和传播的全流程中。智能化采集的数据来自机器的智能采集和来自人体感官所获得的信息进行解构、并经机器识别和处理后形成的数据。智能化生产是对采集到的数据进行处理、分析和加工，并根据功能设定指定相关应用所遵循的规则和标准，研发相应算法和程序，对机器学习中的模型进行训练。智能分发是对内容数据与用户数据标签化处理后的相互匹配。智能接收是通过智能终端设备实现用户行为数据的收集。智能反馈是通过智能终端入口自动化获取反馈数据。
第三，网络传播。当前内容科技的主要传播载体为互联网平台和移动互联网终端。信息传播特征表现为信息资源的极度丰富，信息传播的强时效性，信息表现形式的多元化，信息传播模式的强交互性。内容科技将进一步推动互联网向平台化、智能化和移动化转型。平台化表现为数据总汇在同一平台上分享、交流信息和资源，多种垂直应用联结成为生态级平台；移动化表现为完善基于移动传播体系的精准传播；智能化表现为大数据与算法结合的人工智能的进一步发展。
第四，对社会成员价值观形成的外部性影响显著。新兴内容科技所形成的虚拟网络环境，与现实社会共同构成了现代人类生活的主要空间。伴随公众使用智能终端设备时长的增加，内容科技对个体价值观的影响日益凸显。信息分发方式的转变主要表现在信息所表征的事务与个人利益相关联的深度和广度上，一定意义上体现为信息对个人社会化程度的影响，即特定个体与所处的社会环境建立一致性的影响。作为社会关系总和的个人，其利益的实现，在很大程度上取决于该个体是否适应其所处的社会环境，尤其在涉及社会交往和公共事务方面。依托内容科技，能够促进个人的社会交往关系建立，同时，基于用户需求分析的主流价值观引导，能够实现个体利益与公共利益的平衡和统一，有利于社会共识的形成和社会决策的制定。
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（二）当前，内容科技以大数据为基础，依托各种智能算法模型，在智能识别、计算机视觉、自然语言处理、数据可视化处理、算法推荐等方面已形成相应的技术应用能力[1]，围绕着信息采集、生产、分发、接收、反馈五个环节的智能化展开其应用，推动着内容产业全链条的变革和重塑。
1、内容采集智能化：从采集内容到采集数据。区别于普通的内容采集，智能采集以数据为采集对象，即通过数据的采集和分析，拓宽内容素材的来源途径和内容采集的维度。在传统的内容生产中，素材的挖掘和信息的获取多有赖于内容生产者身体可到达的边界，而数据的采集则大大突破感官采集的限制，为智能化内容生产创造条件。
数据是人类表征外部世界的初始化的符号，是记载客观事物的性质、状态以及相互关系等的物理符号或这些物理符号的组合，是内容的数位化表现形式和载体。内容采集智能化的核心即在于数据化（datafication）,具体包括机器采集数据的“结构化”和感官采集内容的“解构化”。例如，摄像头、传感器等设备可以在更广范围、更大程度上扩充来源与环境信息；图像和视频识别技术可以基于深度学习进行大规模数据训练，实现对图片、视频中物体的类别、位置等信息的识别，实现场景信息实时采集；而语音识别和转化技术则可将现场的语音报道生成文字版或将音视频内容转化成为文本素材，提升了内容素材生成和管理的效率。内容“解构化”的关键技术是自然语言理解技术（Natural Language Understanding，NLU），旨在通过句法分析、语义解释和上下文推理，使计算机能够理解人类自然语言的文本意义和深层意图，完成从文本到意义和意图的映射，进一步实现内容的“标签化”。
2、内容生产智能化：从人工生产到机器生产。在智能采集数据并对数据进行分析的基础上，内容科技助力内容生产智能化，即根据人类生产生活的各种场景需要而展开内容生产，具体包括自动生产、智能聚合、制作增强、内容审核等多个层面。自动化生产指利用智能算法工具自动生产内容的新型生产模式，基本特点是从数据源自动获取数据、使用算法进行内容整合，并完成拟人化的内容生产。其中实现自动生成的程序也被称为“写稿机器人”（包括文字和视频创作）。制作增强，指依托内容科技的海量内容搜集能力和智能分析能力，可为碎片内容的整合提供新的可能，协助内容生产者快速建立碎片化信息间的联系，进一步强化内容生产力。智能化的内容核查系统可以自动帮助用户检测和过滤潜在的虚假信息，并为内容生产者核查事实提供辅助，成为一种新型“把关者”，以人机力量的协同来更多地对抗虚假信息、不良内容的风险。
3、内容分发智能化：从千人一面到千人千面。内容科技助力内容分发智能化，即通过内容与应用场景的智能匹配，提升内容分发效率，充分实现内容价值。当前，海量内容供给与大规模且个性化内容需求的精准匹配，是移动传播时代的内容服务商必须完成的命题，而基于算法推荐技术的精准分发为这一命题提供了高效率、低成本的解决方案。当前的智能分发主要表现为智能化的内容分发和智能化的社交分发两类模式。
智能化的内容分发，指基于内容标签来响应用户不同场景下的内容需求，以提高分发的适配度和传播效率。智能化的社交分发，以公众广泛参与为背景，通过算法促进社交关系的建立，依托智能化的社交关系提高信息分发效率。当前的主流推荐算法中，算法与社交结合已成大势所驱，主要应用包括亲密关系加权算法、重要关系加权算法、互动加权算法等。在“全员媒体”时代，大规模的用户参与、集聚必将形成用户关系网络，但用户之间的关系并非具有同等的价值，因而，通过对关系的建立和筛选实现内容筛选成为智能化社交分发的重要思路。
4、内容接收智能化：从传统渠道到智能入口。智能接收主要通过终端设备信息接收系统的智能化来实现。终端是指使最终的内容产品得以呈现的物理设备。当前传播体系中的主流终端主要包含个人移动终端（如智能手机）和家庭终端（如家庭大屏），而伴随着5G技术的逐步普及，信息接收终端的智能升级也迎来多重机遇。首先，5G的广接入带来万物互联，可穿戴设备、智能家居、智能汽车等均有可能形成新的人机界面和交互方式；其次，5G的低时延使得端云协同变得触手可及，意味着边缘设备（即终端）也能够实现更多的计算能力，终端信息接收系统的信息分析、过滤与呈现等将得到进一步升级。
5、内容反馈智能化：从延时模糊到即时精确。内容科技也将助力内容反馈的智能化，使内容生产者和运营者及时了解其生产内容的传播效果及传播路径，从而对生产、分发等各个环节进行调整，提升内容生产和运营效率，并为其维护版权利益提供依据。当前，人脸识别、声纹识别、图像识别、数据挖掘等技术均被用于用户互动环节之中，移动终端用户的每一次内容消费行为都可以被实时记录下来，成为对其生产内容的反馈。内容生产机构或内容聚合平台可通过数据技术，对大量的用户反馈数据进行智能化分析，进一步指导后续的内容生产、分发等各环节。同时，用户的消费数据可能也伴随着新的数据内容（如转发、评论、点赞等）产生，这些内容也将回到采集环节，成为另一个循环的开始。
内容科技的目标与任务
2019年10月召开的党的十九届四中全会提出，要构建网上网下一体、内宣外宣联动的主流舆论格局，建立以内容建设为根本、先进技术为支撑、创新管理为保障的全媒体传播体系。“内容科技”不仅将成为内容产业向更广阔空间发展的引擎，更是推动国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。具体而言,内容科技的目标和任务有三个方面:
（一）更高效、精准地创造分发更丰富、优质的内容以服务人民。
内容科技将加速内容业态重构，催生新的社会化大分工。内容科技致力于将新技术应用到新闻产品的采集、生产、分发、反馈等环节，赋能媒体产业、社会创作力量、聚合分发平台以及各类内容触达终端，让内容安全可靠、有趣有用，让普通大众能够获得便捷的生产、传播工具，尽可能满足海量用户的个性化需求。
1、内容采集高效便捷。传统媒体时代，数据的记录大多存储在本地，不作为公开数据资源，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料，数量虽然巨大，但无法将其进行更深入的数据分析，社会对数据分析需求也不够强烈。伴随着5G的发展，5G技术“广接入”技术特性，将使人类的大数据采集能力发生革命性变化，在全面部署传感器并接入5G 网络的基础上，全程、全息采集数据。在技术的加持下，利用传感器采集新闻将得到进一步发展。作为人感官的延伸，传感器可以拓宽内容采集的维度，采集到人所无法涉及的内容。2015年10月，央视推出的“数说命运共同体”专题中，5位数据分析员用了21天分析从GPS系统获得的“全球30万艘大型货船轨迹”，他们发现，过去一年里，途经“一带一路”沿线主要国家的海上货运量增加14.6%，而同期全球航运总量只增加3.8%。对于这个专题中核心数据的挖掘来说，GPS系统至关重要，而GPS系统就是一种与地理位置相关的传感系统。
2、内容生产有用有趣。随着人工智能、大数据、云计算、5G等技术的应用，内容生产环节发生了前所未有的改变，机器人写作等正在成为趋势，“人机协作”将是未来新闻生产的主要方式。媒体行业对AI的期待是提高效率，将记者从基础工作中解放出来，让他们完成更复杂的选题，讲述只有人能讲述的故事。全媒体时代，我们不仅能够运用音视频、动画动漫等各类表达方式，还产生了VR新闻、移动短视频、H5交互式新闻、无人机新闻等全媒体的表达手段。新闻生产从“可知”迈入了更具丰富性的“可感”。数据新闻是在大数据时代兴起的另一种新闻生产方式。它基于对碎片化的数据进行挖掘、抓取、统计、分析来发现新闻线索；通过文本、图表、图形、色彩等可视化技术将新闻内容呈现出来，增加了内容的趣味性和视觉冲击力。
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3、聚合社会创作力量。技术降低了内容生产门槛，使内容传播主体更加多样，观点更加多元，每个人都可以成为信息的接收者和发布者。内容科技的发展，能够构建社会创作力量集合平台，通过政策引导、创作指导、创作赋能与商业赋能等，驱动社会创作力量的内容生产导向正确、高效便捷。人民网自主研发了“人民智作”平台，集聚人民网自有资源及党政、媒体、渠道、产学研用等资源，为社会创作力量提供选题参考、热点搜集、素材资源、创作工具、渠道传播、运营培训、内容创业等于一体的服务，引导社会创作力量规范创作和有序发展，为平台的全体参与者创造价值。
4、精准分发优质内容。互联网时代，面对海量数据，如何选择自己需要的内容是每个用户面临的问题。搜索引擎虽然被人们广泛使用，但并不能解决信息过载这一信息时代的核心问题，原因在于某些陌生领域，用户很难用恰当的关键词描述自己的需求。而随着人工智能等技术的发展、催生了内容精准分发，即根据用户的历史数据主动推荐给用户满足他们兴趣和需求的信息。在这个以“人”为中心的社会化时代，精准分发得到广泛发展。
5、全面接收用户反馈。传播学“使用与满足”理论指出，传播学研究不应当仅仅关注“媒体对人们做了什么”，还应该仔细研究“人们对媒体做了什么”。随着新技术的发展，受众的主动性不断增加，在传播过程中的主体地位迅速提升，面对丰富多样的传播媒介、信息内容、获取终端等，用户掌握了选择权和主动权。用户对内容形式和质量的期待也在不断提升，只有了解用户，才能更好的进行内容生产。通过数据算法、推荐引擎等方式，美国著名视频网站Netflix可以推断出观众偏好，成功翻拍《纸牌屋》。今日头条根据用户的阅读行为、阅读兴趣等建立用户个人模型，为用户进行精准的“个性化推荐”。
6、增强国际传播能力。回顾人类历史上国际传播的每一次飞跃，事实上都建立在技术革新的基础上，要借助虚拟现实、增强现实、人工智能等内容科技及其催生的新应用，突破国际传播中语言、时空、跨文化的阻碍，丰富国际传播场景，传播中国声音。要综合运用各种对外传播载体，创作各类适合新媒体平台传播的内容和产品，根据渠道特点和受众接收习惯展开全媒体传播。通过中国智造构建全场景、全联接、全产业的全球价值内容生态圈，引导全球资源，增进国与国之间的民心相通。
（二）以场景化的内容产品、便捷化的内容工具、智能化的内容平台赋能产业。
借助科技的力量，以内容为介质，同其他产业进行横向关联、广泛融合，催生出全新的内容产业，其价值将会无限放大，从有限走向无限。内容科技的目标就是用科技“横向”打通内容产业与其它产业，成为一项生产要素，成为其它产业的赋能者。
1、内容赋能制造业，助推中国制造迈向“中国智造”。毛绒玩具、手机、音箱等本身只是一个载体，但是在内容的加持下，它的服务得到升级，用户体验更好，产业取得快速增长，这就是内容产业赋予制造业的价值。随着5G、AI、IoT技术逐步普及和场景化应用，内容与人、机、物的全效能、全场景链接，赋能中国制造迈向“中国智造”将成为趋势。中国制造的各类产品在出厂时可以搭载全球各国的精品内容，在不同国家的售卖渠道上进行本地化传播，伴随中国制造的全球化销售实现全球内容的精准分发和触达；而音箱、手机等智能硬件也可以在传播内容的同时收集用户数据，反哺内容产业，构建内容生态圈。
2、内容赋能服务业，促进服务业态创新。根据2018年国家统计局发布的《国民经济行业分类》，服务业即第三产业包括批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、金融业、房地产业、文化、体育和娱乐业等。国家发展改革委发布的《服务业创新发展大纲（2017—2025年）》提出，鼓励利用新一代信息技术改造提升服务业，创新要素配置方式，推动服务产品数字化、个性化、多样化，推动服务网络化、智慧化、平台化。服务业的数字化转型离不开信息、离不开内容，内容赋能服务转型是大势所趋。人民网自主研发的智慧聚发平台，能够面向 B端、G端等各类内容需求场景提供精准的精品内容分发及运营服务。可以精准地为金融业提供财经内容，为旅游业提供文旅相关内容，提高用户使用相关服务的时长和活跃度，增强服务粘性，延伸服务行业的上下游。内容+服务必将成为服务业转型升级的新业态。
3、打造智能化内容平台，为各行业提供知识图谱服务。内容科技的目标是建设一个全媒体智能平台，依靠人工智能等技术，使信息内容、技术应用、平台终端和管理手段共融互通，满足全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体的需要。智能化内容平台将建立一套对常规音视图文数据进行知识生产、管理、利用、服务的体系，以知识为基础，通过知识获取、知识验证、知识表示、推论、解释等核心环节，改造现有内容平台基础框架，全面提升内容为媒体行业及其它行业服务的能力和效率,让内容成为各行各业场景应用的“盐”，实现媒体行业与各行业“横向”融合提供基础平台。
（三）在生产、聚合、分发、用户参与、底层数据等环节有效服务于党管意识形态。
意识形态是系统地反映社会经济形态、政治制度和文化模式的思想体系。做好意识形态工作，事关党的前途命运，事关国家长治久安，事关民族凝聚力和向心力。内容科技以主流意识形态引导和社会共识达成为重要指向。在数据成为国家间竞争核心战略资源的信息时代，内容科技要支撑从“党管媒体”拓展到“党管数据”，更加直接、深度、精准地把握社情民意的走向，成为治国理政、改善民生、团结群众的重要手段。在以互联网为代表的信息技术革命潮流中，前端应用和主体日益多元化，呈现出去中心化、个性化等特征，但实际在后台形成了集中化的平台，形成了新的中心。集中化成为去中心化、个性化的基础。从战略高度把握基础性和关键性技术应用，增强对内容中后台的把控能力，成为内容科技的重要使命。要在集中审核管理的基础上，汇聚内容生产、聚合、分发、用户参与等各环节底层数据资源，为社会提供大规模个性化服务，成为全媒体传播体系的枢纽和闸门，形成前端去中心化、后台集中化相统一的现代传播体系，再造传播体系新中心。
1、建立内容审核与风控管理平台。针对前端内容形态多样、传播者众多，亟需强大后台技术支撑的情况，应该以主流媒体为中心搭建内容审核与风控管理平台，使“内容生产大脑”与“风控大脑”相辅相成，为各网站、移动客户端、社交媒体平台以及区块链等新型传播平台提供内容管理服务。通过多源异构数据的深度学习和图像分析、语义理解、情绪分析等，实现主流媒体内容审核与风控管理经验与能力的社会化分享，提高全社会全媒体内容风险管控能力，确保国家政治安全和文化安全。
2、建立舆情大数据分析与研判系统。在内容风控管理平台的基础上，媒体可对已发布和未审核通过的文字、图片、视频、音频进行全内容、全要素分析，综合应用传感器、通信技术、定位技术、高通量计算技术，借助5G的超高传输速率，采用分布式云存储，实现在任意时间访问和分析数据，增强对网络舆情风险的全面感知能力，提升舆情智能研判水平，为舆情应对、议程设置提供科学支撑。
3、加强内容后台技术标准制定和数据共享。由相关部门牵头制定统一的技术标准和规范，研发统一的内容标签库以及核心算法，构建大规模跨平台的海量敏感数据特征库、特定用户名库、社交关系库等，挖掘面向智能化内容审核的知识图谱，使分散的内容审核和舆情研判等中后台能够互联互通，形成对社会整体的意识形态风险感知和应对能力，为信息传播影响力的最大化或信息传播的高效阻塞提供技术方案。
白皮书简版
内容科技案例
·人工智能推动新浪新闻实现智媒平台转型
·从效率到创意：微软人工智能EQ与IQ的均衡发展
·人民网内容的大数据梳理和监控
·《纽约时报》大数据分析系统Stela
·今日头条的“大数据+算法”
·人民在线：区块链在版权保护方面的应用
·区块链技术在内容安全方面的应用
·媒体融合实战——媒体云平台
·阿里云平台
·自然灾害新闻的传感器应用
·车联网的实际应用
·庆祝中华人民共和国成立70周年阅兵式5G直播
·“我的丰收我的节—70地庆丰收全媒体联动直播”活动
·气味王国带动电影消费升级
内容科技展望
依托人工智能、大数据等新技术，内容科技的新应用与新服务正在突飞猛进地发展，由此带来的理念革新也将在内容产业中产生深刻且持久的影响。内容科技正在迎来新的爆发期，内容领域的生产者想要在这轮科技革新中占得先机，就务必加强技术预判，做好部署，激发智能技术与内容产业相结合的想象力与创造力。这一部分试图描摹内容科技的未来愿景，为行业实践与发展提供指引。
（一）数据采集：5G时代的认知方式革命
5G技术引发的传感器的普遍部署和应用，将带来人类对外部世界认识方式的一场革命，这将是内容科技发展的显著趋势之一。在5G技术支持下，传感器能够将信源从人体拓展到世界万物：无人机以“上帝视角”获取多维数据，物联网实现万物互联和广泛接入，技术应用延展了信息获取的深度和广度。5G技术和传感器、存储器的结合，极大拓展数据采集方式、采集维度和采集能力，使数据采集范围更广、速度更快，各类客体的存在状态均以数据化形态进入网络，成为可被运算的对象，这将大大有助于人类更准确地分析事物的内在联系，判断外部环境变化。
（二）知识图谱：发现内容的内在联系
当前，以人工智能、大数据为支撑的智能技术，已经在语音识别、图像处理、机器翻译等领域实现了较大突破，但这些本质上仍是为实现特定功能的专用智能工具，其更大范围的实际应用，还要在强大的算力、算法的基础上，依托已经被精细标注过的大数据来实现。知识图谱就是系统化、精细化标注数据的工具。
实现跨领域知识图谱的突破，可进一步帮助机器跨越模态理解数据，学习到最接近人脑认知的“一般表达”，从而获得类似于人脑的多模感知能力。因此知识图谱技术将成为智能技术发展的核心趋势之一。这一关键性技术在内容领域的应用，有望带来内容数据库能力的革命性提升，从而创造崭新的内容价值。
（三）智能生产：“视频转向”的技术需要
当前，互联网短视频平台正在改写着传统的视频内容叙事方式、传播形式与传播关系，使得互联网从“阅读网络”逐步演变为“收视平台”。而伴随着5G技术的普及与应用，其高速率、低时延等技术优势，将极大提升视频内容的传输效率、降低传输成本、改善用户体验。因此，以“视频数据”为主的数据量将会迎来爆发性增长，并重构当前的内容生态。
在这样的背景下，视频内容的智能生产正在成为内容行业智能化的关键环节。在视频内容制作层面，计算图像技术、短视频合成等技术的应用将会大大提升视频内容生产的效率，并推动精品内容的产生；在视频内容分发及营销层面，个性化推荐技术也将提升视听内容投放的场景化水平，建立更加紧密的用户与信息和资源的个性化关联机制。
（四）智能审核：平台时代的“把关人”
互联网技术赋能，导致汇聚了海量用户的互联网平台的产生。微博、网络直播、短视频等自媒体形态的出现，一方面使普通用户获取了更多元、更便捷的表达工具，使得传播主体呈现出爆发式扩张和全民化态势；另一方面，随之而来出现了表达权滥用的问题，造成内容生产的门槛大大降低，导致互联网平台上内容质量参差不齐、鱼龙混杂。因此，对于互联网平台上的内容尤其是视频内容的审核，成为互联网治理的关键问题之一，也成为内容科技必须突破的关键领域之一。因此，基于对多模态视频数据的智能化理解，提高视频审核和内容管控的及时性和准确性，以实现对海量内容的高效率的智能识别和审核，也将成为内容科技的未来趋势之一。
（五）科技支撑：以内容科技赋能社会治理
习近平总书记指出，互联网已经成为人们生产生活的新空间。互联网的发展不仅重构内容生态，重构用户连接，而且也正在重构整个社会结构和社会运行方式。在此背景下，现代社会治理的方式和方法也在发生深刻变革。党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度 推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》提出，要“加强和创新社会治理，完善党委领导、政府负责、民主协商、社会协同、公众参与、法治保障、科技支撑的社会治理体系”。以科技支撑赋能社会治理体系与治理能力现代化，扩展了内容科技更加广阔的应用领域。通过内容科技的应用，将能进一步提升多方共同参与模式下社会信息交互的效率和质量，促进社会共识的达成。
在基础数据层面，人工智能、传感器等新兴技术，可对社会治理数据进行全程、全息的采集、挖掘、分析与应用，以使社会治理共同体能够及时发现异常，捕捉新的变化，大大拓展消息来源和内容资讯，促使内容生产机构嵌入社会治理体系。在信息传递层面，具备公信力和权威性的主流媒体机构，应当依托内容科技，在事实核查、真相还原中发挥关键作用，提供更加准确、全面、权威的信息，及时纠偏，引导舆论。在对话协商层面，各类开放平台也应依托内容科技，为多元主体呈现诉求、利益博弈创造空间，发掘利益的交集点，促进社会主流价值的凝聚，以最广泛的连接、最充分的信息交互，来提升社会各方面的沟通协商水平。
（六）科技向善：引领内容科技的未来
伴随着内容科技的突飞猛进，智能技术带来的负面影响也愈发不容忽视。一方面，内容制作与编辑技术的门槛降低，使得过度编辑、蓄意造假、AI换脸等负面事例层出不穷，分布在内容采集、生产、分发、接收和反馈的全过程中，令公众不得不对内容科技智能化应用背后的伦理风险，始终保持警惕。另一方面，智能化技术在应用过程中，采集和使用用户数据的边界仍然模糊，使得用户的隐私权、知情权难以保障。
当前，在智能化内容生产中，数据已经成为了一种基础资源，平台也成为一种权力架构。对掌握核心数据及处理能力的互联网平台企业而言，在数据与技术应用中的自我克制与制度约束，对于保障这种基础设施和权力的合理使用至关重要。政府、互联网平台、行业协会、用户等多元主体均应在内容科技发展中发挥作用，以相关的法律法规维护市场环境，以主体自觉约束自身行为，以制度规范增强行业自律，有效应对潜在的法律问题与伦理风险，形成权责利清晰的协同治理格局，共同推动内容科技向促进人类共同福祉的方向发展。
注释：
[1]中国电子技术标准化研究院. 人工智能标准化白皮书(2018版)[EB/OL].
http://www.cesi.ac.cn/201801/3545.html, 2018-01-24/2019-12-01.
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中国传媒大学新媒体研究院院长、博士生导师 赵子忠
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