从该《报告》中不难看出，蓝冠测速登录全球主要媒体先后加入了人工智能发展战略及产业规划，如《华盛顿邮报》、《纽约时报》、美联社、彭博社、BBC等知名境外媒体纷纷尝试在工作中深度引入人工智能，全面赋能传播业务，深入布局智能化转型。
我国智能化转型进程也呈现出百花齐放的态势。例如，《人民日报》的可视化新闻，在数据和可视化的技术应用上，提供全流程技术服务；新华社虚拟主播利用人工智能技术仿真体现真人主播播报形态等。
可以说，平台智媒化和智媒平台化发展正在全球范围内加速汇流。但从《报告》中依然可以看到，尽管多数国内媒体机构高度重视智能化战略，但整体仍处于起步阶段，技术基础薄弱、专业人才缺乏和资金投入不足是目前智媒转型面临的三大挑战。
智能媒体产业生态已形成
从整个产业生态来看，智能媒体产业链包括三层，即基础层、技术层和应用层。基础层以AI芯片、算法结构、计算机语言等研发为主；技术层基于基础层的运算平台和数据资源，去设计研发过去需要人脑解决的某一类问题的一系列通用算法，主要包括计算机视听、智能语言、自然语言处理等；应用层则基于技术层的能力，
蓝冠测速地址通过集成一类或多类人工智能基础应用技术，形成针对媒体行业应用场景或需求的软硬件产品及解决方案。通过《报告》记者发现，无论是《纽约时报》的Trint、雅虎体育的Wordsmith和Netflix的Gatekeeper，还是新华社的智能化编辑部、《广州日报》的智能化融媒体方阵，以及封面新闻的智能泛内容生态，全球智能媒体产业生态在基础层、技术层与人工智能产业的架构支撑几乎保持一致，应用层也形成了更适配媒体行业应用场景或需求的软硬件产品及解决方案。
人工智能全面赋能各环节
其实，对于媒体而言，人工智能不仅仅改变了新闻采集、内容生产和内容分发环节，它还不断从内容管理、内容风控、效果反馈、媒体经营、舆情监测、版权保护等各个环节深入驱动媒体变革。目前，内容生产方面呈现人机协同升级内容生产制作，从机器写作向智能视频编辑、可视化新闻到虚拟主播的转变。内容分发方面呈现智能传播塑造新型传播模式，从数据挖掘向用户画像、智能推荐，最终完成反馈调整的转变。
对于内容管理来说，人工智能助力内容自动归类，从智能存储向智能识别、智能审核、智能理解迈进。在内容风控层面，人工智能可帮助追踪画面中的元素，从利用OCR等技术建立模型到利用人脸识别监测内容，再到利用图片识别实时标注，最后实现反馈风控系统触发预警。例如，新冠肺炎疫情期间，人工智能助力战“疫”舆论宣传工作，在鉴谣、辟谣环节中成为战胜信息疫情的“特种智能部队”。
在效果反馈方面，内容生产传播也因人工智能呈现出实时反馈。生产流程由收集海量数据、追踪传播路径到用户参与反馈，从而完成调整传播内容，如《中国日报》的智能编辑辅助系统，集合影响力分析、热点发现、线索发现等功能，有效提升信息传播中的精准性与时效性。对媒体经营而言，人工智能助力精细运用与构建多元商业模式，如《华盛顿邮报》Own原生广告发布平台、百度Omni Marketing整合营销平台等。此外，人工智能技术通过海量数据采集、实时数据处理、舆情深度分析，实现舆情预测、预警和研判，其中，基于“人民云”构建的人民数据生态系统是业界中的优秀代表产品。在版权保护方面，利用智能内容识别、全网内容对比、计算内容相似度进行版权内容保护，有效实现全平台、全链路的版权保护。
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