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人工智能列入广电年度重点工作,释放了哪些信号?

2026年01月  作者:赵京文  来源:国家广电智库公众号  责任编辑:xwywck
简介:人工智能列入广电年度重点工作,释放了哪些信号?   导读   近期,全国宣传部长会议与全国广播电视工作会议相继召开,人工智能技术在会议部署中被置于突出位置。全国宣传部长会议明确要“推动文化建设 ...
内容:

人工智能列入广电年度重点工作,释放了哪些信号?

 

  导读

  近期,全国宣传部长会议与全国广播电视工作会议相继召开,人工智能技术在会议部署中被置于突出位置。全国宣传部长会议明确要“推动文化建设数智化赋能和信息化转型”,全国广播电视工作会议首次将“深化人工智能创新融合应用”单列为2026年十项年度重点工作之一。人工智能已从行业发展的可选项,成为推动广电视听系统性变革与高质量发展的核心驱动力和战略必答题。

  一、人工智能缘何被置于突出位置?

  首先,中央战略指引清晰明确。党中央高度重视人工智能发展,近年来完善顶层设计、加强工作部署,推动我国人工智能综合实力整体性、系统性跃升。习近平总书记强调,“面对新一代人工智能技术快速演进的新形势,要充分发挥新型举国体制优势,坚持自立自强,突出应用导向,推动我国人工智能朝着有益、安全、公平方向健康有序发展”。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》提出,“全面实施‘人工智能+’行动,以人工智能引领科研范式变革,加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合,抢占人工智能产业应用制高点,全方位赋能千行百业”。国家广播电视总局高度重视人工智能发展应用,及时出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等政策文件,推动构建行业专属大模型,加快人工智能应用,为行业发展释放积极信号,营造良好环境。

  其次,人工智能已成为大国博弈的战略制高点。美国在多个领域处于全球领先地位,发布《赢得竞赛胜利:美国人工智能行动计划》等战略文件,提出“夺取全球AI技术主导权”;欧盟发布《应用AI战略》《欧洲科学AI战略:为欧洲AI科学资源铺平道路》等AI战略;日本设立“AI战略本部”;韩国成立韩国国家AI战略委员会。广电视听兼具文化与科技属性,人工智能融合深度直接关系到未来国际传播效能与文化影响力博弈。我国在这一赛道已取得相当进展,但逆水行舟,不进则退,必须保持战略主动,将技术优势转化为产业胜势。

  最后,行业转型的内在需求已迫在眉睫。人工智能在各行各业的应用以惊人的速度推进,被视为一种基础设施和战略能力。广电视听面临内容同质化、用户流失、成本高企等多重挑战,而人工智能在提升内容生产效率(如辅助创作)、提升用户体验(如智能推荐与交互)、优化行业治理(如智能内容审核)、拓展产业边界(如“视听+AI+垂直行业”)等方面展现出不可替代的潜力。技术已不是“要不要用”的问题,而是“如何用好、用对”的迫切课题。

  二、我国广电视听AI发展应用处于什么阶段?

  当前,我国广电视听行业的人工智能应用已取得阶段性成果,可以说处于全球应用层面的第一梯队,但正面临从“应用广”到“能力强、根基稳”的转型关键期。

  应用普及与成效初显。人工智能应用已渗透至行业全链条。调研显示,全国超过半数的各级广播电视机构已在新闻、短视频等场景应用AI工具;头部网络视听平台已将AI深度嵌入从创意到分发的全链条。以可灵、即梦、PixVerse、MiniMax、Vidu等为代表的国产视频大模型,不仅在技术评测中频获佳绩,更通过快速商业化落地,在全球市场与Sora、Veo等国际产品形成了有力竞争。这些模型凭借对中文语境、本土创意的深刻理解,以及高效的工程化迭代能力,已成为支撑国内短视频、微短剧、动态营销等内容爆发式增长的关键技术引擎。在智能译制、语音合成等应用层,国内创新同样活跃,技术快速迭代并成功服务出海,初步实现了从技术应用到文化影响力的价值延伸。

  然而,深层次挑战不容忽视。一是应用深度不足。多数场景仍停留在自动字幕、简单剪辑等“辅助性工具”层面,在复杂叙事、艺术创作等核心创意环节,人机协同的深度模式尚未普及。二是应用基础设施不完善。高质量标准化行业专属数据集匮乏、算力成本高以及国产软硬件适配等问题影响AI普及的深度与广度。三是长效机制不健全。复合型人才短缺、可持续的商业模式以及适应AI特点的版权与伦理规范体系在内的生态系统尚未完全建立。

  三、下一步如何推进?

  全国广播电视工作会议提出,“构建高质量视听数据集,创新典型应用场景,推动健康规范发展”。这三项任务紧密衔接,为行业系统推进数智化转型提供了清晰的工作主线。

  首先,构建高质量视听数据集是“筑基”之举。当前行业的数据资源大多分散、非标、沉睡,无法有效“喂养”和训练出真正理解广电专业需求的模型。当前工作的重点在于推动数据资源的标准化、规模化和合规化整合。这需要建立数据采集、标注、脱敏、交换的行业标准与协作机制,尤其鼓励面向优秀传统文化、主流价值内容的数据集建设,为我国自主通用大模型和行业垂类大模型训练提供数据支撑。

  其次,创新典型应用场景是“显效”之策。技术的价值最终通过场景落地来体现。不能“撒胡椒面”,而应聚焦关键痛点,着力在智能内容创作、智慧传播分发、一体化行业治理以及“视听+AI”的融合服务等方向上,打造一批示范性强、可复制推广的标杆案例。通过典型场景的深度创新,切实展现人工智能赋能核心业务的价值,带动全行业应用水平整体跃升。

  第三,推动健康规范发展是“护航”之要。没有规矩,不成方圆。人工智能的深度应用伴生着数据安全、算法偏见、版权归属、伦理失范等新型风险。这要求行业在创新的同时,必须同步构建治理框架。比如积极参与并制定AI生成内容标识、行业数据安全、应用伦理等标准规范;探索建立适应AI创作特点的版权交易与利益分享机制;加强对从业者的技术伦理培训。以此营造一个既能鼓励大胆探索,又能有效管控风险,保障公平竞争的发展环境。唯有在规范的轨道上运行,技术创新才能行稳致远,才能真正服务于行业的长期健康发展。

  站在新的起点上,拥抱数智浪潮、深化融合应用,已成为推动行业高质量发展的必由之路。这要求全行业以更加系统、协同的方式,筑牢数据基础、深耕应用场景、完善规则保障。

  (作者单位:国家广播电视总局发展研究中心)

 

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