甘忆辛

全球数字化转型大背景下，传统媒体快速向融媒体形态转变。融媒体不断突破传统媒介固有边界，通过多种介质的有机融合，加快了信息资源的高效整合与多渠道传播。从智能内容生成、个性化服务推荐、运营模式改良、传播策略优化等多个层面看，人工智能技术正在全方位重塑融媒体生态系统。因此，深入探究人工智能技术在融媒体实践中的创新价值及应用路径，既有利于推动媒体行业高质量发展，又能有效提升传播效率和社会影响力，其理论意义与现实价值不言而喻。

人工智能技术在融媒体实践中的创新价值

提升内容生产效率与多样性。利用大数据分析技术的智能化工具可以提升新闻稿件生成效率，尤其在体育赛事报道以及财经资讯方面有着明显的优势。以体育赛事新闻为例，智能写作机器人可以即时整合赛事数据，迅速产出包含比赛得分统计、球员表现评价、战术分析等内容的综合文本，有效缩减信息传递时间。在新闻编辑阶段，人工智能技术依靠算法推动内容更新，比如采用AI图像处理技术改进新闻图片效果，或者塑造虚拟场景以营造身临其境的阅读感受，从而充实融媒体内容和形式，更好地满足用户的个性化需求。

实现精准化传播与用户触达。融媒体时代背景下，信息如何有效触及目标用户群体成为亟待解决的核心问题。借助人工智能技术，可以自动搜集并整合用户的浏览轨迹、搜索记录、互动反馈等多源数据，再通过大数据分析与建模手段创建起包含用户兴趣偏好、内容选取趋向以及消费行为特点的用户画像模型，进而做到个性化信息推送。比如，新闻客户端按照用户所关注的领域（科技、娱乐、体育等）推送相关专题报道；视频平台依照用户观看记录推送相似类型的内容。这种智能化传播方式能够极大地提升信息资源的利用效率，明显改善信息供给同用户需求之间的契合程度，为形成高效精准的信息传播体系提供强有力支撑。

优化媒体高质量运营与决策。人工智能技术为融媒体运营决策提供了理论支撑。比如，在内容生产环节，依靠热点追踪和用户行为分析工具，可以为媒体提供选题意见及创作方向，进而产出契合市场需求的好内容。就渠道布局而言，凭借点击量、转化率、用户活跃度等即时数据，可以全方位评判各个平台的状况，以此来改进资源调配和分发策略，从而拓宽传播范围并优化传播效果。至于广告营销方面，通过形成精确用户肖像模型和个性化推荐机制，可增强精确投放，并利用效果监测体系为企业带来动态回馈帮助，推动形成可持续发展的商业生态系统。

改进交互感受并加深参与度。随着人工智能技术深度融合，融媒体平台同用户双向交流的效率得到很大提升，用户体验也随之优化。智能客服依靠自然语言处理算法可以做到全天候服务，能顺利达成信息查找、问题解答、反馈支持等类型任务，而且能够更加精准满足用户的不同需求。虚拟主播这一新的交互手段既可承担新闻播报任务，又能在即时对话和动态互动中增添内容传播的趣味性、增强用户的参与感。另外，人工智能技术可以设计出互动游戏或者在线调查等形式的活动，进一步将用户拉入到内容生产和传播当中，促使他们由单纯接受者转变为积极参与者，从而加深对平台价值的认同。

人工智能技术在融媒体实践中的应用路径

构建智能化内容生产体系。在人工智能技术推动下，融媒体实践需迫切构建智能化内容生产体系。其一，可创建多模态数据资源库，将文本、图像、音视频等不同形式的信息载体整合起来，利用智能算法进行精确分类、快速标注及动态维持，进而提高内容的检索速度与重复利用率。其二，可借助自动写作引擎、AI视频编辑及虚拟场景生成等工具，辅助专业人员提高内容的产出质量与速度。还可推进人机协同创作模式，让人工智能承担基础或重复性高的工作，人类则负责主要的创意规划与任务的深入分析，从而实现优势互补。

打造个性化信息分发平台。构建个性化信息分发平台是实现精准传播的重要途径。其一，可构建跨媒体用户画像矩阵。通过NLP与CV融合技术，对用户在图文、视频、音频等多模态载体中的全域消费行为进行特征提取，形成“兴趣—场景—情绪”实时动态更新三维标签体系，实现从静态人口属性到实时情境感知的跃迁。其二，研发基于强化学习的动态分发引擎。将内容匹配问题转化为“上下文感知—即时反馈—策略优化”闭环决策过程，使平台能够在重大舆情事件中自动切换“热点扩散”与“长尾挖掘”模式，兼顾传播效率与多样性。其三，建立可解释性推荐机制。通过生成对抗网络（GAN）创建“虚拟用户”进行策略沙盘推演，结合Shapley值量化每个特征对推荐结果的边际贡献，在满足个人信息茧房突破需求的同时，为编辑部提供可视化的内容创新依据。此外，可依照不同传播媒介的特性及应用场景需求，对内容表现形式进行相应调整，如将长文改编成短视频或者语音格式，以此改善跨平台传播效果。

开发智能化用户服务产品。打造智能化用户服务体系是改善用户体验的重要途径。其一，可构建“对话式融媒助手”。通过微调行业大模型接入地方知识图谱与实时舆情API，在App、小程序、智能音箱等多终端提供政策解读、民生查询及应急广播等场景化对话服务，并借助强化学习持续优化这些服务的应答策略。其二，打造“AI+UGC众创工具箱”。集成AIGC视频模板、智能字幕、虚拟主播等功能，使普通用户可在3分钟内完成一条具备专业包装水准的短视频，平台则通过区块链确权与分成机制激活长尾创作。其三，推出“数据反哺型会员体系”。将会员权益与AI预测需求深度耦合，算法根据用户阅读、交互、地理位置等多维数据，动态生成个性化权益包（如本地活动预约、公益课程名额、数字藏品空投），同时把脱敏后的兴趣热力图反馈编辑部，指导选题策划。另外，可结合VR、AR等技术开发沉浸式体验产品，如打造虚拟新闻发布会或者AR情景化新闻展示等，赋予用户新奇独特的感受。

打造智能化融合传播体系。打造以人工智能技术推动的媒体融合传播架构，这是提高融媒体传播效率的关键途径。其一，凭借人工智能算法剖析各种媒介资源及其目标受众的特性，做到内容精确分发以及高效推送。比如，针对以年轻用户为主的社交平台，应着重推送趣味性、互动性较强的短视频或者图文消息；针对专门领域的平台，则着重公布较为深入的分析报告或者权威的研究报告之类的高质量内容。其二，强化跨媒介、跨平台协同整合，创建起“融媒体+”生态系统，通过创建“融媒体+政务”“融媒体+教育”“融媒体+电商”等多种应用场景，既可以拓宽服务范围，又可以提升功能的集成度。其三，依靠人工智能技术达成对传播效果的精确评判和动态观测，随时追踪内容传播途径以及用户反馈数据，按照分析结果来调整传播策略，从而极大提高整体传播效率。

创建技术应用保证系统。技术应用保证系统是达成人工智能技术同融媒体深入结合的重要步骤。对此，要加大对数据安全的管控力度，构建起制度化、规范化的数据管理组织结构，充实完善各方面的安全守护机制，阻止用户隐私外泄并被任意使用。

人工智能技术在融媒体实践中的创新运用，正引领融媒体行业迈上新发展阶段。然而，人工智能技术更多是一种基于统计数据的高效模拟，难以复刻人类独有的情感共鸣能力、价值思辨深度与人文关怀温度，也无法替代人类认知中的理论驱动力。因此，需要在明确人工智能技术局限性并发挥人类独特优势的基础上，实现人机协同而非机器主导，让融媒体在创新中守住初心、行稳致远。

〔作者单位：皖西学院文化与传媒学院。基金项目：皖西学院2023校级质量工程项目校企合作实践教育基地（项目编号：006020124069）〕