人工智能赋能下地方媒体内容生产模式的创新与实践研究

引言

地方媒体作为区域信息传播的主阵地，承担着连接政府与民众、服务地方发展的重要职责。然而，随着新媒体技术的快速迭代，地方媒体传统内容生产模式逐渐显露短板：记者采编任务繁重导致深度报道不足，内容偏向政务信息而缺乏民生视角，传播方式单一难以吸引年轻用户。人工智能技术的出现为解决这些问题提供了可能，通过自然语言处理、计算机视觉、大数据分析等技术，地方媒体能够实现内容生产的智能化、个性化与高效化。研究人工智能赋能下地方媒体内容生产模式的创新与实践，对推动地方媒体转型升级、增强区域舆论引导力具有重要意义。

一、人工智能赋能地方媒体内容生产的创新维度

（一）内容采集：拓宽信息来源与增强感知能力

人工智能技术打破了传统记者“点对点”的信息采集模式，通过多维度技术应用拓宽内容来源。基于大数据的舆情监测系统可实时抓取区域内政务动态、民生热点、突发事件等信息，自动生成线索清单并按热度排序，如某地级市融媒体中心的“舆情雷达”系统，每日从政务网、社交平台、社区论坛等渠道筛选有效线索 200 余条，使记者选题效率提升 40% 。计算机视觉技术的应用则增强了现场感知能力，无人机航拍结合图像识别技术，可快速生成城市建设、灾害救援等事件的全景影像报道；安装在社区、商圈的智能摄像头，能通过行为识别捕捉文明创建、交通管理等民生场景，为记者提供鲜活素材。这些技术不仅延伸了信息采集的触角，还能及时发现传统采访中易被忽略的细节。

（二）内容加工：提升生产效率与优化呈现形式

人工智能在内容加工环节的应用，实现了从“人工主导”到“人机协同”的转变。自然语言处理技术支持的智能写作系统，可自动生成结构化信息稿件，如财报解读、赛事快讯、天气预警等。在内容优化方面，智能剪辑工具能根据语义分析自动选取视频素材中的关键片段，搭配字幕与背景音乐生成短视频，适应移动端传播需求；语音合成技术将文字报道转化为方言版音频，如四川某地方媒体为老年用户提供川话新闻播报，收听率提升 25% 。

（三）内容分发：实现精准推送与增强用户互动

人工智能驱动的个性化分发机制，解决了地方媒体“一刀切”的传播弊端。基于用户画像的推荐算法，可根据用户的阅读习惯、关注领域、地理位置等标签，在 APP、微信公众号等平台推送定制化内容，如向宝妈群体优先推送学前教育政策，向创业者重点展示惠企措施。智能互动技术则增强了用户参与感，聊天机器人以虚拟主播身份与用户实时对话，解答政务咨询、收集民生诉求，如杭州某区融媒体中心的“小融”机器人，日均处理市民提问 500 余次，成为连接媒体与受众的“智能桥梁”；情感分析技术通过解读用户评论的情绪倾向，帮助编辑调整报道角度，使内容更贴合民众需求。

二、地方媒体内容生产模式创新的实践路径

（一）构建“人机协同”的生产流程

地方媒体需建立人工智能与采编团队分工协作的新流程，明确技术与人力的优势边界。人工智能负责标准化、重复性工作，如信息抓取、基础写作、数据统计等，释放人力投入深度报道与创意策划；记者编辑则聚焦内容的价值判断、情感表达与舆论引导，如智能系统生成初稿后，记者补充采访细节、挖掘人文故事，使报道既有数据支撑又有人情温度。某省市级媒体的“AI+ 采编”流程显示，人机协同模式下，深度报道的生产周期从 7 天缩短至 4 天，同时报道中民生案例的占比从 30% 提升至 65% 。

（二）打造“数据驱动”的选题策划体系

地方媒体应利用人工智能技术挖掘区域特色选题，增强内容的贴近性与独家性。通过分析用户行为数据，识别区域内的高频关注话题，如学区划分、物价波动、医疗资源等，据此制定阶段性报道计划；结合地方经济、社会数据，预测潜在热点，如通过分析企业注册量、就业数据变化，提前策划“返乡创业”系列报道。某县级媒体运用大数据分析发现，本地用户对“乡村旅游”的搜索量季度增长 80% ，随即推出“一村一景”系列报道，结合智能航拍与记者实地采访，展示乡村特色资源，带动多个村庄旅游收入增长。

（三）开发“场景适配”的传播产品矩阵

基于人工智能技术开发多样化传播产品，满足不同场景下的用户需求。针对通勤场景推出“音频新闻胶囊”，智能系统根据用户通勤时长（5-30 分钟）剪辑对应长度的语音报道；面向社区场景设计“邻里议事厅”小程序，通过自然语言处理技术整理居民讨论内容，形成“民生热点榜”并推送相关报道；为政务服务场景开发“政策解读机器人”，用通俗语言解读医保、社保等政策文件，并关联本地案例报道。江苏某地级市媒体打造的“场景化传播矩阵”，覆盖政务大厅、社区服务中心、公交地铁等 10 类场景，使内容触达率提升 50% ，其中“政策解读机器人”的使用人次突破10 万，有效解决了政策信息传播“最后一公里”问题。

三、地方媒体内容生产创新的现实困境与优化策略

（一）面临的主要挑战

地方媒体在人工智能应用中存在三方面突出问题。技术层面，中小城市媒体资金有限，难以负担高端智能系统的研发与维护成本，部分县级融媒体中心使用的智能写作系统功能单一，仅能生成简单通知类稿件。人才层面，缺乏既懂新闻业务又掌握人工智能技术的复合型人才，现有采编人员对算法原理、数据解读等知识储备不足，导致智能工具的应用停留在基础层面。伦理层面，人工智能可能带来内容同质化风险，如多平台使用同一算法推荐选题，导致区域内媒体报道重复率上升；数据采集过程中还可能涉及用户隐私，如智能摄像头拍摄的社区画面若使用不当，会引发民众反感。

（二）针对性优化策略

针对技术困境，地方媒体可采取“联盟共享”模式，由省级媒体统筹搭建人工智能技术平台，向地市级、县级媒体开放接口，降低单个媒体的使用成本；同时争取地方政府专项资金支持，重点投入与民生服务相关的智能项目，如舆情监测、政策解读等系统。人才培养方面，实施“双向培训”计划，邀请技术公司专家开展算法应用培训，选派骨干记者到高校学习数据新闻制作。伦理规范上，建立人工智能应用准则，明确智能系统生成内容需标注来源，设置人工审核环节防止同质化；规范数据采集范围，对涉及居民生活的场景拍摄实行“告知 + 授权”机制，保护用户隐私。

结语

人工智能技术为地方媒体内容生产模式创新提供了强大动力，通过在采集、加工、分发环节的深度应用，地方媒体能够提升生产效率、增强内容贴近性、拓宽传播渠道，逐步破解发展困境。然而，技术应用并非简单的工具替换，而是需要重构“人机协同”的生产流程、建立“数据驱动”的策划体系、打造“场景适配”的传播矩阵，同时应对技术成本、人才短缺、伦理规范等挑战。

参考文献

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[2] 冉海浪 . 人工智能语境下的媒体记者能力转型 [N]. 企业家日报 ,2025-07-14(006).