经由长期发展，媒体积累了海量的图片、视频、文字等信息资源。但过去由于缺乏高效的技术手段，管理模式也较为粗放，导致需要查询资料时只能依靠人工翻找，即便有电子存档，也因分类不精细，检索效率低下。

　　智媒时代，传统的媒体运作方式，更是难以满足媒体采编存管播发全流程的时效性需求。

　　如何运用AI大模型等相关技术，告别媒资管理的粗放、无序状态，从而盘活媒体宝贵的资源?昨天，在第29届中国国际广播电视信息网络展览会(CCBN)上，腾讯云智能给出了一套全新的解题思路。

　　媒资管理、应用、互通的“三低”难题

　　AI、5G等数字技术近年来蓬勃发展，并与传媒行业深度融合，深刻改变了主流媒体新闻信息采集、内容生产与分发等各环节，推动传播业务从传统媒体向社交平台转移，媒体的智能化转型趋势加速、深化。

　　一个多月前，中央民族大学新闻与传播学院课题组发布的《智慧融媒发展报告》认为，媒体行业发展正式迈入智慧时代，智慧融媒是未来几年主流媒体发展的重要方向。

　　在这个过程中，传媒茶话会发现：虽说主流媒体都在顺应大势积极布局智媒转型，但一些媒体的媒资管理、互通等方面的短板依然存在，并在一定程度上影响了媒体的融合进程。

　　01媒资素材分辨率低

　　随着消费端的智能设备升级，如今用户视频消费逐渐进入超高清时代，但受限于技术条件的影响，媒体的很多历史素材分辨率低，显示效果难以满足现有设备的观看需求，需要前沿的技术手段去辅助媒资素材的高质量呈现。

　　02人工编目效率低

　　媒体每天生产新闻视频内容需要人工编目入库，工作量繁重。原本依赖人工编目的方式出现人力瓶颈，无法满足日益增加的视频打标入库的需求，而消费端需要视频生产紧跟话题热点，视频入库不及时会影响后续时效性素材的检索和再利用。

　　03媒资互通效率低

　　传统媒体时代，各个部门的资料都由各自部门的成员自行保存，融媒体时代，中央厨房式的内容生产模式需要将所有资料都放在“厨房”供各个部门自由取用。但传统的媒资管理模式显然难以实现，不同部门之间“找资料”的沟通成本高，同时也导致资料的利用效率低。

　　中国社会科学院新媒体研究中心秘书长、研究员黄楚新谈到，媒体应该拥有更加精细化的管理能力，通过数据分析和智能算法，以更加高效、精准的管理，服务媒体内容生产与传播。

　　换句话说，传媒行业在智媒时代亟待新技术带来生产力的全面提升。以AI大模型为代表的数字技术，能够提供多功能工具箱，帮助媒体在融合转型路上“升级打怪”，它也像一把“钥匙”，开启媒体智能化转型之门，引领媒体进入智媒时代。

　　多元能力矩阵，助媒体人减负增效

　　那么，在智媒转型浪潮中，AI可以为传媒行业提供哪些实实在在的助力?

　　在今年的中国国际广播电视信息网络展览会上，腾讯云智能就针对媒体行业的新需求，升级了他们的媒体AI中台3.0版本。我们不妨就以这个AI中台3.0为例，拆解AI在助力智媒转型中的作用。

　　传媒茶话会了解到，迭代更新后，腾讯云智能媒体AI中台借助大模型相关能力，可以进一步加强智能标签的理解、泛化能力;同时媒资检索能力也大大提升，不仅支持多模态检索，还支持对于图片、视频、文稿等媒资素材的跨模态检索。

　　01强化智能标签，媒资管理更精细

　　智媒体时代，部分媒体已经利用AI技术建立了新的媒资管理系统，但受限于技术的局限性，媒体在储存资料时，由于内容标签不够精细，导致后期使用时仍需花费较高时间成本筛选。

　　针对这个老大难的共性问题，腾讯云智能这次引入了他们自研的 “标签权重引擎”，让内容标签颗粒度更细、理解度更深、泛化性更高。

　　怎么理解呢?比如，录入一段视频，平台就能通过识别视频中的语音、画面内容打上文本标签、地标标签、台标标签，甚至是拍摄角度或景别标签等等。打上这些标签后，在“标签权重引擎”的助力下，平台可以对标签结果进行核心度排序，过滤低价值标签。媒体可根据实际需求，选择少量核心标签用于推荐场景，选择更加丰富的标签用于检索场景。

　　02跨模态检索提升检索效率

　　相比传统的大海捞针似的查找资料的方式，媒体AI中台在智能标签的基础上，升级智能检索能力，不仅支持多模态检索，还支持对于图片、视频、文稿等媒资素材的跨模态检索，极大提升检索效率。

　　举个例子，输入“遥知不是雪，为有暗香来”，就可以搜索出梅花相关的内容素材;输入“居民消费力提升”，就可以搜索到商场、超市相关的素材画面，支持挖掘画面与文本之间更深层次的关联，让查询语句的描述更加自由、泛化，检索结果更精准、多元。

　　其实，在版本功能升级之前，腾讯云智能媒体AI中台已经探索并解决了越来越多传媒业务的实际及潜在需求，不断提升行业生产效率，助力媒体融合向深、向实。

　　四招助媒体视频生产、传播降本提质

　　当下，主流媒体入驻了不少视听平台，维持这些视听平台的运营需要大量的内容，工作量大、人手不足是大家面临的普遍困难。如何降低运营的人力和时间成本?腾讯云智能的这个平台也已经进行了诸多实践。

　　01智能拆条

　　移动传播时代，短视频成为用户获取信息的主要方式。挺进主战场、主阵地，媒体需要加速视频化转型。广电媒体经常要将晚会、节目等大屏内容在短视频平台上进行二次传播，这需要人工进行拆条处理。这项工作技术含量虽不高，但费时费力。

　　腾讯云智能媒体AI中台的一大优势能力就是对长视频进行智能拆条，它可以基于语音、文本、图像信息将完整的节目视频精准拆分为不同的视频片段，并且还能够通过获取片段中的文字、语音、画面信息自动填充标题，智能筛选封面等，将记者、编辑从琐碎的工作中解放出来。

　　02视频内容、质量检测

　　媒体通常会面临全网删除敏感对象相关报道的需求，包括报道版面、图片、视频镜头等。尤其是视频镜头，需要人工逐帧排查，执行起来耗时耗力，而且会留下删不干净的隐患。

　　2021年，某艺人因为行为不当被列为劣迹艺人，某电视台需要删除节目中与其相关的镜头，如果依靠人工来处理，效率会很低。媒体AI中台就有视频质检功能，记者、编辑只需把文件上传到融媒体内容库里，媒体AI中台就能快速帮助记者、编辑检测视频质量以及是否存在敏感对象并进行针对性处理。

　　03视频智能处理

　　视频质量有问题怎么办?譬如珍贵老片素材因年代久远，如何修复?4K、8K超高清素材储备不足，如何升级观看体验?媒体AI中台通过智能超分、智能转码、智能编码技术对视频进行处理，能够帮助媒体进行视频修复和视频增强。

　　最常见的应用场景就是帮助媒体修复媒资系统中受损的视频和图片内容，其修复效率最快可达到人工的数倍。去年9月，借助腾讯云智能媒体AI中台的修复技术，《地道战》《小兵张嘎》等10部老电影完成修复并在央视频客户端上新。

　　04视频智能生产

　　天下武功，唯快不破。遇到突发事件，需要做新闻短视频，抢抓时效性。但因人工操作不熟练，作品发布时间延迟，流量大打折扣。这个平台便可以帮助记者、编辑配音、配字幕，快速制作视频，并且还能实现智能横竖屏转换，“傻瓜式”一站式生成视频，大大缩减制作时间成本。

　　中国人民大学新闻学院教授、博士生导师卢家银认为，在传统媒体智能化转型过程中，互联网平台可发挥技术优势，重构新闻信息的生产方式、传播形式以及整个新闻信息传播业的链条，促进媒体内容生产力提高，提升传播效果，巩固主流媒体的传播力与影响力。

　　传媒茶话会了解，目前已有中央广播电视总台、上海广播电视台、北京广播电视台、深圳市电视台超20家媒体在使用这个AI工具。比如，腾讯云智能媒体AI中台与中央广播电视总台就共建了人工智能开放平台，打磨更多适合媒体的AI能力，持续致力于内容的生产、管理、分发、运营等业务场景，为传媒人打造专属的AI工具。

　　智能传播时代，互联网可以连接一切、覆盖一切、打通一切，媒体融合的机会稍纵即逝、一去不返。主流媒体应抢抓关键窗口期，以新技术、新应用为引擎，深化开放合作理念，促进宽领域、深层次融合，提升传播效能。(转自：传媒茶话会)