人民日报发布创作大脑,AI与媒体碰撞,百度AI打造新引擎

就媒体行业而言,主流媒体正在全面跨向智媒体时代,人民日报、新华社、央视网等主流媒体接连携手百度,借助AI、大数据等前沿技术开展新媒体时代的探索。

文/智能相对论(aixdlun)

作者/陈选滨

经历了长期的技术沉淀与应用探索,智能经济的前景愈发明朗。

9月,在2020中国网络媒体论坛上,百度CTO王海峰便聚焦媒体行业重点阐述了软硬一体化AI基础措施——百度大脑在驱动智能经济发展上的能力,并同期带来面向媒体行业的智能媒体中台。

王海峰表示:“希望在AI新基建的助力下,网络媒体产业加速智能化,开启智慧媒体新时代。”很快,这个期望便取得了不错的反馈。

12月24日,人民日报发布创作大脑,由百度提供技术支持,面向媒体行业再度提出强强联合的智能媒体解决方案,赋能媒体行业变革,推动媒体行业加速向智能化趋势发展。

诚然,媒体行业在智能时代已经随着移动互联网的普及而走向转型升级的路径,那么随着AI技术赋能的深化,这样的变革又将迎来什么样的态势?

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聚焦人民日报创作大脑,媒体行业驶向智能时代的“高速车道”

人民日报作为主流媒体的代表,同时也是媒体向智能化、数字化、网络化转型的标杆。

2018年6月,人民日报面向全国媒体、党政机关、各类机构和优质自媒体打造移动新媒体聚合平台,人民号上线。

截止2019年6月,人民号一年内累计发文超过2000万篇,已有2000多家主流媒体、党政机关、高校、优质自媒体和名人入驻,作为主流媒体搭建的全新内容生态平台,其影响力在持续扩大。

不难发现,人民日报进入智能媒体转型阶段,取得了相对不错的主场优势与成绩反馈。而这也坚定了人民日报继续深化与百度AI合作,打造新一代智能媒体的决心。

继2019年人民日报与百度共建“人工智能媒体实验室”之后,双方又联合发布了人民日报创作大脑,助力媒体行业智能化升级。

相比人工智能媒体实验室,人民日报创作大脑的产品形态要更加清晰。从平台功能来看,这无疑是人民日报与百度双方对媒体行业未来发展的一次深刻展望。

诚然,基于人民日报的主场视角,或许我们也能更好的理解未来媒体行业智能化的发展趋势。

1. “日报”成为过去式,实时报道需要更快速的信息反馈,媒体报道的周期性正在颠覆。

日报二字,本身便具有显著的周期性。传统的媒体报道虽然同样讲究时效性,但是局限于媒介载体,无论是报道方,还是受众方,很难做到实时的报道与信息接收。

在智能时代,互联网内容平台的出现颠覆了这个周期,信息与数据高速流转,真正意义的实时报道成为一种常态。而这也对媒体行业提出了全新的要求。

人民日报创作大脑对此则形成了高度聚焦,提高媒体行业的内容生产效率是整个平台的主打功能。

以平台的核心产品“智能写作”为例,其服务流程在于利用百度AI技术将海量的新闻数据整理为安全、标准、有序的信息,同步进行专业分析,来为媒体工作者提供有价值的新闻线索和新闻素、全面的新闻分析数据与可视化展示,以“一站式”的媒体服务来提高新闻内容的产出效率,为媒体实时报道提供更快的信息反馈。

同时,人民日报创作大脑也为媒体工作者提供了在线快编、智能写作、新闻追踪数据等平台工具,其目的都在于借助百度AI技术来提高媒体行业的生产效率,保证媒体报道跟上新闻事件的发展进程。

作为主流媒体的代表,人民日报深谙媒体行业的时效性,也明白在智能时代市场与大众对于信息的获取需求正在不断加快。对此,媒体行业的智能化转型是必然的结果。

在这个过程,媒体报道的周期性被颠覆,常态化的实时报道需要在AI技术的辅助下,进而突破人力的有限性,实现更高效、更准确、更丰富的内容产出。

2. 多媒体融合向全媒体发展,图文、音视频等模式成为常态化,报道形式的边界正在消融。

媒体在进入智能化升级的前期,是多媒体融合的融媒体阶段。伴随着大众传播形式的多元发展,图文、音频、短视频、长视频等报道形式都在成为媒体行业的标配,进入全媒体时代。

报道形式的边界正在消融,人民日报创作大脑正在借助百度AI技术的赋能加速推动这个趋势的发展。譬如,对于传统媒体工作者而言,从图文创作转向音视频报道输出,需要经历一段或长或短的学习成本转移。

创作大脑的另一核心产品“直播剪辑”正在解决这个问题,可以缩短媒体行业的学习路径。其搭载的剪辑AI集合了百度AI视觉图像处理能力,通过分析热点素材自动剪辑出短视频,甚至包括自动字幕、自动拆条、自动剪辑素材出入点,等等。

也就意味着,借助人民日报创作大脑,媒体行业可以在短期内提高视频处理能力,实现从单一形式的报道输出向全媒体阶段跨越。

近年来,人民日报率先示范全媒体融合发展,已经从传统报业集团变成拥有多种载体的媒体方阵。伴随着创作需求的改变,人民日报创作大脑顺势在这种变革之下提供AI赋能的媒体视频化解决方案,来推动媒体行业转型升级。

3. 媒体的双向传播成为高频,信息传递呈现多元化,媒体交互的链条正在贯通。

仍是局限于媒介载体的有限性,过去我们所看一个报道或是一份报纸,大多情况下属于媒体的单向传播。伴随着智能时代的到来,在互联网传播的场景下,这种情况有所转变,双向传播已经成为高频。

简单来说,面对同一事件的内容报道,信息传递的形式与结果已经呈现出多元化,主流媒体报道、自媒体撰稿、大V点评、用户评论等等交互同步展开,媒体交互的链条在拉长与相互打通。

面对不同的声音,媒体行业不仅需要聚焦内容创作,对于报道反馈也要有所关注。人民日报创作大脑推出的舆情监控、传播力分析等功能正在提高媒体行业对用户端反馈的敏捷度与及时性,通过AI、大数据等前沿技术的应用,快速获取、分析内容报道的反馈数据,来为后续的内容创作提供参考。

对于媒体行业而言,这样的态势无疑正在接近媒体报道的理想状态——缩短与大众交互的路径,近距离地接触大众群体,知其所忧,进而道其所想,媒体的价值也将随之提升。

那么,AI技术赋能所带来的也不仅仅是媒体行业创作形式的改善,而是如同百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏所期望的,真正改变社会的一个契机与驱动。

人工智能与媒体行业相互碰撞,“技术流”如何跨界驱动产业新变革

对于百度而言,其AI历经十多年的布局与沉淀,在智能经济时代,技术转化为应用以驱动场景变革和产业发展是亟待寻求可实践路径的议题。

“人民日报创作大脑”的发布,推动媒体行业智能化转型,这既是百度智能云的智能媒体中台的一次市场验证,更是百度智能云智能媒体解决方案的一次的探索总结。

如今,在诸多产业场景,都需要AI技术的注入,以驱动转型。人民日报创作大脑的成功发布无疑是为未来百度AI向其他产业跨越提供了至关重要的经验反馈。

从中简单总结,在面向智能时代的技术应用中,人工智能与传统产业的相互碰撞与融合,离不开三大底层逻辑的支持。

其一,技术底座支持。

AI技术是人民日报创作大脑诸多智能化功能的关键支持。譬如,创作大脑提供的图文编辑,视频剪辑,素材制作等辅助核心生产流程的工具集,这些是在百度大脑AI算法的驱动下的成果。

可以说,技术是推动媒体产业变革的首要驱动力。在百度智能云智能媒体解决方案上,亦是如此,面向多种报道场景推出的AI虚拟主播正是采用了百度大脑的语音合成、唇动合成、肢体合成、视频合成等多项核心AI技术。

不难发现,多模块融合的技术底座是实现诸多智能化、便捷化功能的必要支持,为传统产业转型升级提供了一个稳定的基础。

其二,能力中台统筹。

透过人民日报创作大脑的产品形态,来聚焦百度智能云智能媒体解决方案,可以看到,面向媒体行业的多元场景需求,能力中台的设立成为一个趋势。

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在百度智能云的智能媒体中台体系下,媒体AI中台负责技术,提供AI能力引擎等;媒体知识中台负责内容,提供媒体知识图谱等;媒体经营中台负责渠道,提供分析、营销、运营等功能。

简单来说,能力中台居中统筹赋能,向下承接百度的AI技术、知识图谱等多项能力,向上对接产业场景的多元需求。其本质在于对产业转型需求与技术能力进行双向匹配对接,使得技术可以更好的服务于产业的转型。

同样的,不管是处于什么样的产业场景,其转型的关键都在于技术与场景需求的双向对接,中台的作用也将在此得以呈现。

其三,行业理解赋能。

如果只是技术层面的支持,对于产业转型而言,依旧有些单薄。人民日报发布创作大脑的背后,不只是百度AI在技术上支持,同时百度作为互联网传媒领域的巨头,其对媒体行业的理解、乃至资源的沉淀也至关重要。

百度智能云面向媒体行业量身定制的结构化图谱数据库便采用了百度在传媒领域长期以来的资源沉淀,其中包括百度百科、百家号等权威资讯、垂类知识图谱与百度搜索资源、爬虫技术等等,以此才能打造出“一站式”媒资检索系统。

可见,技术在跨界赋能传统产业变革的同时,也需要对行业有所理解与沉淀。从某种角度来说,人民日报创作大脑属于双向选择的结果,既是人民日报选择了百度,也是百度选择了人民日报。

相比百度,人民日报作为主流媒体,对于媒体行业的理解与洞悉更为深刻,双方联动,进而才能保证百度AI技术可以更好的融入媒体产业的发展体系,推动产业转型升级。

那么,对于其他的产业转型而言,亦是如此。技术入场,需要行业理解先行,如此,要么基于自身的积累,要么联动合作伙伴。

结语

作为一名互联网用户,我们很容易便可以感知到,当前产业融合与转型升级的趋势是多么迅速。就媒体行业而言,主流媒体正在全面跨向智媒体时代,人民日报、新华社、央视网等主流媒体接连携手百度,借助AI、大数据等前沿技术开展新媒体时代的探索。

可以预见,随着AI技术的深化应用,传统产业的智能化、数字化转型升级也将迎来更高效、清晰的前景;而百度等科技公司也将伴随着一次又一次的应用落地,进而总结出赋能产业的诸多逻辑与经验,成为后续探索的参考。

智能时代的发展前景或许也将因此而更加明朗吧!

*本文图片均来源于网络

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