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摘要：智能媒体不是某种媒介形式或信息载体，而是所有类型的媒体在完成了其数字化进程之后必然要经历的一个历史阶段，在这样一个智能媒体阶段中，媒体的产品和服务、媒体的生产和消费等都表现出了智能化、数据化、算法化、自动化、个性化、定制化等諸多特征。随着智能媒体的快速发展，其所提供的产品、服务和体验也正逐渐发生转变。
关键词：智能媒体 个性化算法 媒体服务
随着大数据、人工智能、深度学习、个性化算法、区块链等技术在媒体领域的广泛应用，传媒行业迎来了一场从数字化到智能化的全面升级。当前，无论传统媒体还是移动互联网媒体，都处在这样一个从数字媒体向智能媒体进化的过渡期，其主要特征就是人工智能正在逐步取代人扮演一种更加重要的角色。而这种由机器学习、智能算法、推荐系统等工具完成的决策效果也远远超出了由个人或者群体共同完成的决策效果。
一、智能媒体发展态势
“人工智能技术在新闻传播领域的全面渗透是近年来的一个现象级的发展。未来传媒业的发展，很大程度上与人工智能技术的引入和应用关联在一起。人工智能技术不仅形塑了整个传媒业的业态面貌，也在微观上重塑了传媒产业的业务链。”而人工智能技术与媒体业务紧密结合之后所形成的这些全新的媒体产品、媒体服务和媒体形态，使得“当前的智能媒体生态在本质上完全不同于过去的数字媒体生态乃至更传统的大众媒体生态，它们之间的融合发展正在重新定义媒体的基本价值、核心能力、商业模式和服务形态。”总的来看，当前我国的智能媒体发展态势主要集中在以下几个方面。
1.智能化的媒体产品。在当前阶段，智能媒体领域最主要的焦点依然集中在智能化的媒体产品方面，这里所谓的产品有两层含义：一是智能化的硬件产品，二是智能化的应用产品。从硬件层面来看，把智能的芯片、智能的屏幕、智能的传感器等置入过去我们司空见惯的事物，将会带来真正根本上的硬件革命，从而使得诸如汽车、冰箱、洗衣机、净化器、桌椅等产品都具备了信息采集、存储、传输、计算和呈现的属性，这也恰恰是车联网、智能家居、智慧课堂等概念一度火爆的原因。事实上，当媒体产业的基础设施都将被这类智能硬件所取代的时候，整个世界将会是“屏”的。从软件应用层面来看，无论各种智能设备安装了什么样的操作系统，这些系统本身都具有超强的快速迭代、不断进化和深度学习的功能；而用户在系统中安装的各种应用程序也同样能够借助数据分析和认知计算等技术来提升自身的智能化水平。例如，央视以其雄厚的资金支持和政策优势，在媒体产品的智能化方面一直走在前列，中央电视台的AI智能审核系统是人工智能技术在海量历史视音频素材和新媒体多模态内容本地化视频识别的应用典范，通过对视频中人物、物体、场景、事件等多维度、全方位的智能分析，从而建立起内容审核的最佳算法模型，输出视频标签，准确快速对节目内容进行审核，大幅提升了内容审核的效率和准确度。
2.智能化的媒体服务。从本质上来说，如今，智能媒体已经不再仅仅局限于以往大众媒体时代主要通过向用户提供信息产品来大规模收集用户注意力，并转身将这些注意力打包售卖给广告主的“二次销售”模式了，而是开始越来越多地面向用户提供更加丰富多元的媒体服务，从而直接收取相应的服务费用，部分视频网站的会员收入已经超过广告收入就是一个很好的例证。当然，一家媒体组织或者一款媒体应用能不能向用户直接收取费用，根本取决于其能否持续向用户提供更加智能化的媒体服务。以个性推荐为特色的奈飞公司为例，该公司致力于在合适的时间为用户推荐符合其需求的视频，根据用户对电影的打分以及看过的电影来判断其口味偏好，找出其可能喜欢的电影。据奈飞公司估计，75%的观看者活动是由推荐驱动的，正是由于优质的推荐服务，奈飞公司可以对其所提供的智能化娱乐推荐服务直接收取费用。此外，科大讯飞也在不断对智能化翻译和声音转化服务进行优化，科大讯飞翻译机3.0不仅覆盖语言范围广，而且能够对不同口音和不同地区的特定用法进行良好的翻译，并新增了医疗、金融、能源、外贸、体育、法律、计算机等多种专业词汇翻译，在实际应用场景中变得更加实用。由于智能化的翻译和良好的声音转化服务，科大讯飞可以对相应的智能服务直接收取费用。按照这个逻辑，事实上，高德地图也可以对其所提供的智能导航服务直接收取费用，短视频平台也可以为其所提供的个性化内容收取费用。当媒体的思维从过去的提供信息转换为提供服务之后，就能在根本上意识到用户需要的不是一张报纸或者一部手机，而是个性化、智能化、场景化的资讯服务、知识服务、社交服务或娱乐服务。
3.智能化的媒体体验。智能媒体能够面向不同场景的异质性个体提供不同的媒体服务，并通过这种服务创造良好的用户体验，从而实现与用户之间的情感连接与互动。“不同消费场景的核心自然通过消费者的不同体验创造，带来情感在时空中的流动。所以场景流的本质不是空见，恰恰相反，是通过空见情感化的连接和氛围营造，完成新的时间情感概念。”这也就意味着，真正的智能媒体需要紧紧以用户体验为核心，能够实时感知用户内心的喜怒哀乐和所想所需。这也恰恰是近几年“具身认知”研究快速兴起的重要原因，这一研究明确指出用户的体验是沉浸于环境中的个体在与环境交互的过程中所涌现出的感受和确认方式。在2019年，全国两会的新媒体报道中就充分利用了VR、AR等技术，用户通过人民视频客户端，使用 AR相机扫描《人民日报》上相关图片，即可在手机上看到现场实况、注释信息、数据可视化等更具深度、更为全面的内容。此外，央视网推出的《全景沉浸看报告》运用“VR+AR”的创新形式，将真实全景视频与虚拟动画相结合，生动具象地呈现2019《政府工作报告》中的主要内容和重点数据，让用户在全景沉浸式体验中读懂《政府工作报告》。在智能媒体的语境下，用户的身体被嵌入媒体所构成的外部环境中，其在这个环境中的愉悦感程度高低将直接决定智能媒体体验的好坏。随着越来越多的媒体基础设施趋于智能化，这种体验将会不断提升。例如，自动驾驶汽车与智能家居会通过即时通信的方式，确保用户回到家打开门的那一刻，灯光、温湿度都是适宜的，电视节目也按需播放。 二、智能媒体关键特征及主要表现
在智能媒体阶段中，媒体的产品和服务、媒体的生产和消费等表现出智能化、数据化、算法化、自动化、个性化、定制化等诸多特征，“它标志着媒体传播理论研究和产业实践的关注焦点从同质化的大众群体转向了异质化的独立个体。”当前智能媒体竞争的核心问题就是看谁能够更好地满足特定场景下用户的个性化需求，这是智能媒体区别于传统媒体的一个最根本的差异点。
1.数据化。如今，用户在电脑端或手机端的上网足迹大多会被记录下来，成为像脸书、推特、头条、抖音等媒体平台向用户提供个性化内容推荐的重要依据，这便是用户逐渐意识到“我的手机好像比我还了解我自己”的重要原因。一个特定的移动应用对用户了解越深，用户对其依赖性就越大，使用的频繁程度也就越高。而这种对用户的了解和洞察，最主要的方式就是挖掘数据和分析数据。可以说，大数据正在成为智能媒体进行商业决策的重要基础。上海报业集团在转型升级过程中十分重视对大数据的应用，积极探索打造智媒体矩阵，其在把5G、大数据、智能终端和机器学习作为核心技术的同时，还重点关注人工智能领域的文本识别、语音识别、视频识别和人像识别技术，升级现有融媒体指挥中心，打造“大数据+人工智能”的一体化新闻生产分发平台，通过对用户数据的全面挖掘和算法优化，进行需求匹配和个性化推荐，以此来进一步提升新闻内容推送的定向性和精准性。对智能媒体来说，“数据化本质上是将一种现象转变为可量化形式的过程，它来源于人类测量、记录和分析世界的渴望……是我们进入以数据智能为核心的智能商业世界的第一步。”有了数据，算法才能够发挥它的作用。
2.算法化。在智能媒体环境下，算法是一组能够反映媒体产品逻辑和市场消费机制的计算指令的集合，是确保在特定场景下的用户和信息之间进行更有效连接的一套公式。人民日报社对用户与信息之间的有效连接一直都十分重视，而人民日报客户端推出的7.0版本中主流算法推荐系统就是核心亮点之一，通过质量把控、智能分发和传播反馈三个重要步骤，用主流价值导向驾驭“算法”，全面提高舆论引导能力。而且人民日报客户端还在对算法进行不断优化，做到既实现精准推荐，又体现主流价值判断，更好地满足用户个性化需求。对大众媒体时代的编辑来说，把哪条新闻放在头版的位置上，这是一种早期的基于经验的“算法”；对搜索引擎来说，怎样在用户输入某个关键词之后优先向用户呈现最符合其搜索需求的内容选项，这已经是结合了过去的搜索数据和人工的价值判断而形成的排序算法；对今天的移动媒体来说，如何把最适合具体用户的个性化内容以最精准、最有效的方式进行分发，推荐算法就成了某种标配。可以说，算法是智能媒体能够快速发展的“引擎”，只有算法才能够激发大数据资源中所蕴含的巨大能量。同时，算法也是推动智能媒体不断迈向更高智能的机器学习的核心，在海量数据的“喂养”下，机器学习的过程使算法持续进行迭代优化，从而使媒体越来越智能。
3.自动化。工业革命带来了体力劳动的自动化，信息革命带来了脑力劳动的自动化，而机器学习带来了自动化本身的自动化，也就是说，算法优化这个过程都不再需要太多人工的干预。这就意味着，在智能媒体时代，将会有越来越多的媒体工作交给自动化的程序或机器来完成，无论是体力劳动还是脑力劳动。比如，在媒体广告领域，以往传统媒体的广告合约都是通过线下人工谈判和签订合约的方式来完成，但是当互联网的快速发展带来广告位激增之后，通过人工签约的方式已经不具备现实可行性了，此时广告资源的交易就变成了机器之间的程序化、自动化交易。除此之外，还有越来越多的媒体工作被自动化的程序所取代，如筷子科技研发出国内比较前沿的自动化创意程序，科大讯飞投入市场的多款语言工具已经完全可以替代人工翻译和人工速记等。再如，新华社也一直致力于发展智媒体产品，不仅推出了惟妙惟肖的虚拟机器人主播，还推出了“媒体大脑”。新华智云自2017年6月成立以来，针对内容生产者、信息消费者的实际应用场景，研发出了“媒体大脑”，利用“媒体大脑”来扮演新闻生产基础设施的角色，融合大数据、AI、云计算、物联网等多项技术，让新闻信息生产更为智能化、自动化，综合运用各项技术，赋能媒体，促进媒体的深度融合、跨界融合，改变媒体行业的生产模式。在智能媒体语境下，由于异质性的个体需求被提升到了一个前所未有的高度，当媒体面向不同用户提供不同服务时，自动化成为其所面临的必然选择。
4.个性化。大众媒体时代的内容生产和分发基本上遵循了工业经济的核心逻辑，即标准化和大规模的生产和分发，针对整體的目标市场按照标准化的模式提供产品和服务。在这样的语境下，消费者只能被视为同质化的消费者，受众也只能被视为同质化的受众，从而忽略了异质性的个体与个性化的需求。但建立在大数据和深度学习基础上的智能媒体逻辑，则是站在“千人千面”的个性化信息分发与推荐系统之上的，用户数据的颗粒度越来越清晰，算法推荐的精准度也就会随之越来越高，于是在特定的场景下满足特定用户的个性化信息需求从理论设想落地成了技术现实。以人民日报社为例，其继“军装照”之后，推出了《56个民族服装任你选》受到了广泛欢迎，成为国庆期间全网互动人数最多的一款H5，用户置身其中参与生成内容，成为传播链条的一环，实现“裂变式”传播，生成的民族照超过7.38亿张。因此，在智能媒体时代，个性化和精准化成为媒体产业的核心要求，也成为媒体产品和媒体服务能否与用户建立起持续连接关系的先决条件，更成为媒体组织能否在激烈的市场竞争中生存并壮大的关键所在。
三、结语
在大众媒体时代，记者、编辑、创意人员以及营销人员所从事的大量媒体工作正在人工智能技术的辅助下变得越来越自动化、程序化和智能化，这也意味着智能媒体的快速发展不仅仅只是重构传媒产业的生产流程，也在颠覆着媒体行业的工作方式及发展方式，使得媒体人能够将部分重复、枯燥的工作交给智能工具去做，从而释放出更多的时间从事媒体领域最核心的内容创作、创意和创新活动。这场已经开启的智能媒体革命，将会带来媒体产业的新一轮大发展和大繁荣。
作者单位 沈阳音乐学院戏剧影视学院
参考文献
[1]喻国明，兰美娜，李玮.智能化：未来传播模式创新的核心逻辑[J].新闻与写作，2017（03）.
[2]刘庆振，于进，牛新权.计算传播学——智能媒体时代的传播学研究新范式[M].北京：人民日报出版社，2019.
[3]吴声.新物种爆炸[M].北京：中信出版社，2017.
[4]曾鸣.智能商业[M].北京：中信出版社，2018.
关键词：智能媒体 个性化算法 媒体服务
随着大数据、人工智能、深度学习、个性化算法、区块链等技术在媒体领域的广泛应用，传媒行业迎来了一场从数字化到智能化的全面升级。当前，无论传统媒体还是移动互联网媒体，都处在这样一个从数字媒体向智能媒体进化的过渡期，其主要特征就是人工智能正在逐步取代人扮演一种更加重要的角色。而这种由机器学习、智能算法、推荐系统等工具完成的决策效果也远远超出了由个人或者群体共同完成的决策效果。
一、智能媒体发展态势
“人工智能技术在新闻传播领域的全面渗透是近年来的一个现象级的发展。未来传媒业的发展，很大程度上与人工智能技术的引入和应用关联在一起。人工智能技术不仅形塑了整个传媒业的业态面貌，也在微观上重塑了传媒产业的业务链。”而人工智能技术与媒体业务紧密结合之后所形成的这些全新的媒体产品、媒体服务和媒体形态，使得“当前的智能媒体生态在本质上完全不同于过去的数字媒体生态乃至更传统的大众媒体生态，它们之间的融合发展正在重新定义媒体的基本价值、核心能力、商业模式和服务形态。”总的来看，当前我国的智能媒体发展态势主要集中在以下几个方面。
1.智能化的媒体产品。在当前阶段，智能媒体领域最主要的焦点依然集中在智能化的媒体产品方面，这里所谓的产品有两层含义：一是智能化的硬件产品，二是智能化的应用产品。从硬件层面来看，把智能的芯片、智能的屏幕、智能的传感器等置入过去我们司空见惯的事物，将会带来真正根本上的硬件革命，从而使得诸如汽车、冰箱、洗衣机、净化器、桌椅等产品都具备了信息采集、存储、传输、计算和呈现的属性，这也恰恰是车联网、智能家居、智慧课堂等概念一度火爆的原因。事实上，当媒体产业的基础设施都将被这类智能硬件所取代的时候，整个世界将会是“屏”的。从软件应用层面来看，无论各种智能设备安装了什么样的操作系统，这些系统本身都具有超强的快速迭代、不断进化和深度学习的功能；而用户在系统中安装的各种应用程序也同样能够借助数据分析和认知计算等技术来提升自身的智能化水平。例如，央视以其雄厚的资金支持和政策优势，在媒体产品的智能化方面一直走在前列，中央电视台的AI智能审核系统是人工智能技术在海量历史视音频素材和新媒体多模态内容本地化视频识别的应用典范，通过对视频中人物、物体、场景、事件等多维度、全方位的智能分析，从而建立起内容审核的最佳算法模型，输出视频标签，准确快速对节目内容进行审核，大幅提升了内容审核的效率和准确度。
2.智能化的媒体服务。从本质上来说，如今，智能媒体已经不再仅仅局限于以往大众媒体时代主要通过向用户提供信息产品来大规模收集用户注意力，并转身将这些注意力打包售卖给广告主的“二次销售”模式了，而是开始越来越多地面向用户提供更加丰富多元的媒体服务，从而直接收取相应的服务费用，部分视频网站的会员收入已经超过广告收入就是一个很好的例证。当然，一家媒体组织或者一款媒体应用能不能向用户直接收取费用，根本取决于其能否持续向用户提供更加智能化的媒体服务。以个性推荐为特色的奈飞公司为例，该公司致力于在合适的时间为用户推荐符合其需求的视频，根据用户对电影的打分以及看过的电影来判断其口味偏好，找出其可能喜欢的电影。据奈飞公司估计，75%的观看者活动是由推荐驱动的，正是由于优质的推荐服务，奈飞公司可以对其所提供的智能化娱乐推荐服务直接收取费用。此外，科大讯飞也在不断对智能化翻译和声音转化服务进行优化，科大讯飞翻译机3.0不仅覆盖语言范围广，而且能够对不同口音和不同地区的特定用法进行良好的翻译，并新增了医疗、金融、能源、外贸、体育、法律、计算机等多种专业词汇翻译，在实际应用场景中变得更加实用。由于智能化的翻译和良好的声音转化服务，科大讯飞可以对相应的智能服务直接收取费用。按照这个逻辑，事实上，高德地图也可以对其所提供的智能导航服务直接收取费用，短视频平台也可以为其所提供的个性化内容收取费用。当媒体的思维从过去的提供信息转换为提供服务之后，就能在根本上意识到用户需要的不是一张报纸或者一部手机，而是个性化、智能化、场景化的资讯服务、知识服务、社交服务或娱乐服务。
3.智能化的媒体体验。智能媒体能够面向不同场景的异质性个体提供不同的媒体服务，并通过这种服务创造良好的用户体验，从而实现与用户之间的情感连接与互动。“不同消费场景的核心自然通过消费者的不同体验创造，带来情感在时空中的流动。所以场景流的本质不是空见，恰恰相反，是通过空见情感化的连接和氛围营造，完成新的时间情感概念。”这也就意味着，真正的智能媒体需要紧紧以用户体验为核心，能够实时感知用户内心的喜怒哀乐和所想所需。这也恰恰是近几年“具身认知”研究快速兴起的重要原因，这一研究明确指出用户的体验是沉浸于环境中的个体在与环境交互的过程中所涌现出的感受和确认方式。在2019年，全国两会的新媒体报道中就充分利用了VR、AR等技术，用户通过人民视频客户端，使用 AR相机扫描《人民日报》上相关图片，即可在手机上看到现场实况、注释信息、数据可视化等更具深度、更为全面的内容。此外，央视网推出的《全景沉浸看报告》运用“VR+AR”的创新形式，将真实全景视频与虚拟动画相结合，生动具象地呈现2019《政府工作报告》中的主要内容和重点数据，让用户在全景沉浸式体验中读懂《政府工作报告》。在智能媒体的语境下，用户的身体被嵌入媒体所构成的外部环境中，其在这个环境中的愉悦感程度高低将直接决定智能媒体体验的好坏。随着越来越多的媒体基础设施趋于智能化，这种体验将会不断提升。例如，自动驾驶汽车与智能家居会通过即时通信的方式，确保用户回到家打开门的那一刻，灯光、温湿度都是适宜的，电视节目也按需播放。 二、智能媒体关键特征及主要表现
在智能媒体阶段中，媒体的产品和服务、媒体的生产和消费等表现出智能化、数据化、算法化、自动化、个性化、定制化等诸多特征，“它标志着媒体传播理论研究和产业实践的关注焦点从同质化的大众群体转向了异质化的独立个体。”当前智能媒体竞争的核心问题就是看谁能够更好地满足特定场景下用户的个性化需求，这是智能媒体区别于传统媒体的一个最根本的差异点。
1.数据化。如今，用户在电脑端或手机端的上网足迹大多会被记录下来，成为像脸书、推特、头条、抖音等媒体平台向用户提供个性化内容推荐的重要依据，这便是用户逐渐意识到“我的手机好像比我还了解我自己”的重要原因。一个特定的移动应用对用户了解越深，用户对其依赖性就越大，使用的频繁程度也就越高。而这种对用户的了解和洞察，最主要的方式就是挖掘数据和分析数据。可以说，大数据正在成为智能媒体进行商业决策的重要基础。上海报业集团在转型升级过程中十分重视对大数据的应用，积极探索打造智媒体矩阵，其在把5G、大数据、智能终端和机器学习作为核心技术的同时，还重点关注人工智能领域的文本识别、语音识别、视频识别和人像识别技术，升级现有融媒体指挥中心，打造“大数据+人工智能”的一体化新闻生产分发平台，通过对用户数据的全面挖掘和算法优化，进行需求匹配和个性化推荐，以此来进一步提升新闻内容推送的定向性和精准性。对智能媒体来说，“数据化本质上是将一种现象转变为可量化形式的过程，它来源于人类测量、记录和分析世界的渴望……是我们进入以数据智能为核心的智能商业世界的第一步。”有了数据，算法才能够发挥它的作用。
2.算法化。在智能媒体环境下，算法是一组能够反映媒体产品逻辑和市场消费机制的计算指令的集合，是确保在特定场景下的用户和信息之间进行更有效连接的一套公式。人民日报社对用户与信息之间的有效连接一直都十分重视，而人民日报客户端推出的7.0版本中主流算法推荐系统就是核心亮点之一，通过质量把控、智能分发和传播反馈三个重要步骤，用主流价值导向驾驭“算法”，全面提高舆论引导能力。而且人民日报客户端还在对算法进行不断优化，做到既实现精准推荐，又体现主流价值判断，更好地满足用户个性化需求。对大众媒体时代的编辑来说，把哪条新闻放在头版的位置上，这是一种早期的基于经验的“算法”；对搜索引擎来说，怎样在用户输入某个关键词之后优先向用户呈现最符合其搜索需求的内容选项，这已经是结合了过去的搜索数据和人工的价值判断而形成的排序算法；对今天的移动媒体来说，如何把最适合具体用户的个性化内容以最精准、最有效的方式进行分发，推荐算法就成了某种标配。可以说，算法是智能媒体能够快速发展的“引擎”，只有算法才能够激发大数据资源中所蕴含的巨大能量。同时，算法也是推动智能媒体不断迈向更高智能的机器学习的核心，在海量数据的“喂养”下，机器学习的过程使算法持续进行迭代优化，从而使媒体越来越智能。
3.自动化。工业革命带来了体力劳动的自动化，信息革命带来了脑力劳动的自动化，而机器学习带来了自动化本身的自动化，也就是说，算法优化这个过程都不再需要太多人工的干预。这就意味着，在智能媒体时代，将会有越来越多的媒体工作交给自动化的程序或机器来完成，无论是体力劳动还是脑力劳动。比如，在媒体广告领域，以往传统媒体的广告合约都是通过线下人工谈判和签订合约的方式来完成，但是当互联网的快速发展带来广告位激增之后，通过人工签约的方式已经不具备现实可行性了，此时广告资源的交易就变成了机器之间的程序化、自动化交易。除此之外，还有越来越多的媒体工作被自动化的程序所取代，如筷子科技研发出国内比较前沿的自动化创意程序，科大讯飞投入市场的多款语言工具已经完全可以替代人工翻译和人工速记等。再如，新华社也一直致力于发展智媒体产品，不仅推出了惟妙惟肖的虚拟机器人主播，还推出了“媒体大脑”。新华智云自2017年6月成立以来，针对内容生产者、信息消费者的实际应用场景，研发出了“媒体大脑”，利用“媒体大脑”来扮演新闻生产基础设施的角色，融合大数据、AI、云计算、物联网等多项技术，让新闻信息生产更为智能化、自动化，综合运用各项技术，赋能媒体，促进媒体的深度融合、跨界融合，改变媒体行业的生产模式。在智能媒体语境下，由于异质性的个体需求被提升到了一个前所未有的高度，当媒体面向不同用户提供不同服务时，自动化成为其所面临的必然选择。
4.个性化。大众媒体时代的内容生产和分发基本上遵循了工业经济的核心逻辑，即标准化和大规模的生产和分发，针对整體的目标市场按照标准化的模式提供产品和服务。在这样的语境下，消费者只能被视为同质化的消费者，受众也只能被视为同质化的受众，从而忽略了异质性的个体与个性化的需求。但建立在大数据和深度学习基础上的智能媒体逻辑，则是站在“千人千面”的个性化信息分发与推荐系统之上的，用户数据的颗粒度越来越清晰，算法推荐的精准度也就会随之越来越高，于是在特定的场景下满足特定用户的个性化信息需求从理论设想落地成了技术现实。以人民日报社为例，其继“军装照”之后，推出了《56个民族服装任你选》受到了广泛欢迎，成为国庆期间全网互动人数最多的一款H5，用户置身其中参与生成内容，成为传播链条的一环，实现“裂变式”传播，生成的民族照超过7.38亿张。因此，在智能媒体时代，个性化和精准化成为媒体产业的核心要求，也成为媒体产品和媒体服务能否与用户建立起持续连接关系的先决条件，更成为媒体组织能否在激烈的市场竞争中生存并壮大的关键所在。
三、结语
在大众媒体时代，记者、编辑、创意人员以及营销人员所从事的大量媒体工作正在人工智能技术的辅助下变得越来越自动化、程序化和智能化，这也意味着智能媒体的快速发展不仅仅只是重构传媒产业的生产流程，也在颠覆着媒体行业的工作方式及发展方式，使得媒体人能够将部分重复、枯燥的工作交给智能工具去做，从而释放出更多的时间从事媒体领域最核心的内容创作、创意和创新活动。这场已经开启的智能媒体革命，将会带来媒体产业的新一轮大发展和大繁荣。
作者单位 沈阳音乐学院戏剧影视学院
参考文献
[1]喻国明，兰美娜，李玮.智能化：未来传播模式创新的核心逻辑[J].新闻与写作，2017（03）.
[2]刘庆振，于进，牛新权.计算传播学——智能媒体时代的传播学研究新范式[M].北京：人民日报出版社，2019.
[3]吴声.新物种爆炸[M].北京：中信出版社，2017.
[4]曾鸣.智能商业[M].北京：中信出版社，2018.