来源：“研究事儿”微信公号

提到“AI”相信大家都不陌生，它可能是近年来科技圈最火的概念之一。从语音助手到智能家居，从无人驾驶到工业机器人，“AI”不断给人们带来惊喜。那么，当AI赋能媒体行业，会产生什么样的花火，又会对我们的生活产生哪些改变呢？快来随研究事儿一探究竟吧。

最近，搜狗联合新华社推出全球第一个“人工智能（即AI）虚拟主播”，这个主播不仅面貌和真人几乎一样，而且声音、表情和唇形都和真人别无二致。看过这个虚拟主播的朋友都纷纷感慨，这下子又有不少学播音的要失业了。

的确，这两年最火的AI技术现在已经渗透到学习、生活、工作的方方面面，回家忘带钥匙不要紧，刷个脸就行，到银行取钱也不用带卡，刷个脸也能大把提现；有些高科技园区无人超市、无人驾驶汽车和无人快递已经开始应用，短距离送个文件、送个外卖机器就能完成；在医院、法院、学校，AI开始大显身手，机器基于庞大数据库的支撑，用很短时间就可以学会看CT、根据法律法规和以往判例为法官提供建议、为学生推荐易考试题和知识点。在这几个领域，它的水平很快就能超过影像科的专家，提出的判决建议准确性极高，成为学生和辅导老师最有用的助手。今天，AI已经上升到国家战略，BAT、科大讯飞和商汤科技等走在AI研究前列的公司，已经在智慧城市、智慧医疗、语音识别、人脸识别等方面取得突破，有的已经站在世界的前沿。

具体到媒体行业，当媒体愿意拥抱AI，当AI为媒体新闻生产的全过程赋能，一切就会变得更加有趣、妙不可言，它将颠覆以往的形态，形成一系列新的应用场景。作为新型主流媒体，了解这些场景并让AI给我们创造更多的可能性，也许是下个阶段必须全面发力的。

场景一 新闻的内容生产

机器自动撰写稿件是目前“AI+媒体”应用中最普遍的场景之一，只要我们创造出一套可以和机器交流的语言，把机器撰写的规则和范例规定好，形成规范的模板，机器就能自动抓取数据，进行进一步清洗、分析、加工，最后自动生成需要的稿件。目前，在气象新闻、体育新闻、一般灾害新闻写作中，机器撰写已经比较常见，超过了人工撰写的速度，而且机器不知疲倦，可以连续工作，尤其是在奥运会、世界杯等需要连续报道的场景，机器撰写的优势凸显。比较代表性的有华尔街邮报写稿机器人——Heliograf、腾讯开发的Dreamwriter和今日头条的写作机器人“张小明”等。

AI为传统新闻赋能的另一个体现就是生产出大量新样态的内容，比如，美联社一年会生产超过60个虚拟现实（VR）和360度全景式视频，纽约时报、今日美国等媒体致力于沉浸式体验新闻的创作，纽约时报团队创作的融媒体作品《雪崩》、今日美国联合亚利桑那共和报创作的融媒体作品《墙》都曾获得普利策新闻奖。

除此之外，AI现在已经实现了视频中声音、采访录音与文本间的实时双向转化，这为一线记者提供了极大的便利，现场写稿发回报道变得轻松简单，大量的纸质文本也可以通过OCR（光学字符识别）等技术快速扫描变成文本文件或音频文件直接对外播发。

场景二 新闻的渠道拓展

过去谈新闻的传播渠道无非是报纸、电视、广播等有限的几种形态，AI发展到一定程度后，这些形态受到了严重冲击。很多专家都认为，AI将会让短视频更加火爆，短时间内会成为事实上的主流媒体。面对每天上亿条的视频，如何从中挑选受众最喜欢的、最适合新媒体传播的，同时保证能把视频分类推送给最需要的人，这些都要依赖AI这个小伙伴。有了它的加持，我们的短视频可以更健康、极速地得到传播，可以把很多实用信息快速可视化，提高信息交互的效率，拓展新闻和信息的传播渠道。

另一个AI已经介入并可能获得突破的产品是交互式新闻机器人，现在很多网上购物平台已经通过AI技术开发了一些交互式机器人，他们能回答用户的问题，甚至一些刁钻的问题都可以逐一化解。一些银行也开发了一些互动的服务助手，一些简单工作可以替代服务人员，节约了人力成本。涉及到媒体领域，媒体机器人主要是信息采集和新闻播报。比如，在美国大选期间，很多新闻机器人会采访登录网站或客户端的用户，把这些数据记录下来，作为制作新闻的基础素材；还有就是机器人的新闻播报，这依赖于语音识别和声文互译技术，但是这些机器人还停留在最初级阶段，即使是前面提到的惟妙惟肖的虚拟主播也不具备应对紧急情况、临场自由发挥等能力，在这个层面上我们还有很多路要走，让机器人会思考仍是AI的终极追求。

场景三 新闻的审核保存

新闻的审核和储存对主流媒体来说是个大问题，首先新闻的审核就是曾经让媒体人头疼的大问题。业内人经常说，万无一失，一失万无。从这个角度上说，面对海量的新闻资讯，如何高效审核、不出纰漏可能是媒体最关心的。AI在这个方面的作用是颠覆性的，简单的说，AI让原来不可能实现的成为可能，让原来审核成本巨大的逐渐节约。比如，过去海量的文章和视频，需要人工去阅读、比对，一个报社一读组和校检组就会占用几十人的编制，这还难免出现集体性盲区，发生一些无法预知的差错。视频更是如此，很多“雷”都是隐藏在暗处，审核过程时间长、占用人力多是普遍现象。现在AI可以通过关键词、关键帧捕捉技术，通过大数据比对技术，发现新闻中的异常点并实时纠错，美国的一些新闻审核工具甚至通过网上检索发现假新闻。在此基础上，人工审核只需要针对重点事件、重点人物即可，加上AI超强的学习能力辅助，错误率会大大降低。

AI在新闻的储存方面也正在发挥很大的作用。很多电台、电视台已经引入智能媒体资源管理系统，它们通过借助各种识别技术和NLP技术，有效解决了当前音视频储存中检索、编目困难的现实问题，满足专业人员对音视频内容检索、自动编目、自动标签化的需求，节约了大量人力物力。

场景四 新闻的辅助生产及周边

AI对新闻生产的辅助作用更是极大的，比如2018年世界杯期间，很多视频网站都制作了一些球队的宣传片，其中央视网的呈现效果和受众体验都是领先的。据央视网技术负责人介绍，AI帮了不小的忙，主要是智能视频抓取和标签技术。央视有几十年的足球素材库，在短时间内抽取几分钟的精华，仅仅靠几个编辑完全不可能。AI解决了这个问题，可以从庞大的资料库中抽取最精彩的，提供给编辑进行下一步精编。不仅是球队，人脸识别技术在体育视频生产中也在推广，像商汤科技、云从科技等AI公司都具备高精度的人脸识别能力，它们可以捕捉一个球星在不同视频素材中的表现，自动生成进球集锦，节省了大量人力。

另外，AI可以辅助提供各类新闻线索，语音与人脸、图像识别技术以及视频筛选技术在这方面功不可没。比如，现在某地发生交通事故，最初一般是用户传播内容，但这个准确度不好把握，记者到达现场需要时间，但AI可以迅速通过海量视频比对确认信息的准确性。涉及一些知名人士的新闻，还可以通过语音识别和人脸识别技术确认并进行快速加工处理，缩短新闻生产的时间。

除此之外，AI提供了一些创意新闻生产的可能。例如，科大讯飞公司通过语音模拟技术，还原了已经去世的央视配音老师的声音，已经达到惟妙惟肖。我们可以在取得授权的情况下，让一些不可能出现在舞台上的主持人或播音员重新成为虚拟主播，这不仅是向他们致敬，也是许多受众的实际需求。

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