人工智能时代广播电视的发展趋势

摘要：随着科技的不断进步，人工智能技术正逐渐渗透到广播电视行业。论文分析了人工智能时代广播电视面临的机遇与挑战，介绍了人工智能时代AI技术在广播电视中的应用，探讨了人工智能时代广播电视行业的未来发展方向与发展趋势。

关键词：人工智能时代；AI；广播电视；发展趋势

1 人工智能时代广播电视面临的机遇

1.1 智能化发展

AI技术推动广播电视从数字化、网络化向智能化发展，打破传统广播电视业务模式，开发新业态、提供新服务。传统广电行业正积极引入人工智能技术，以提升节目制作效率和质量。智能化转型还体现在节目内容的创新上，通过AI技术，广电行业能够创作出更加丰富多彩、符合观众兴趣的节目内容，提高节目的知名度和影响力。

1.2技术创新与应用

AIGC、5G、超高清和虚拟现实等新兴技术为广播电视带来了更多的创新可能性。例如，5G广播技术在灾难和应急广播中的应用前景广阔；DeepSeek等AI工具可以自动识别和分割视频，实现快速、准确的剪辑，从而减轻制作人员的负担，提高制作效率。同时，虚拟制作技术和动作捕捉技术的结合正在大幅提升影视作品的视觉效果，例如，在动作捕捉技术的帮助下，演员的真实动作可以被准确地捕捉到并转化为数字化运动，然后这些运动数据可以被应用到虚拟角色或场景中。

1.3 个性化服务

AI能够根据用户的兴趣和偏好，提供个性化的节目推荐，提升用户体验。例如，一些广电行业利用AI技术实现节目内容的自动分类和推荐，使得观众能够更加便捷地获取自己感兴趣的内容。此外，AI技术还可以根据用户的行为和偏好，进行精准的内容定位和营销，为广播电视行业带来更多的商业机会。

1.4 业务流程优化

在节目编辑方面，AI技术可以自动剪辑视频片段，提高编辑效率。内容生产方面，人工智能技术可以用于自动化翻译、字幕生成、虚拟动画创建等环节，提高内容生产效率。例如，通过语言编码或自动化翻译技术，可以将电视录播节目在离线时转换为字幕；利用虚拟动画技术，可以创建出主持人或动漫角色，增加电视节目的多样性和独特性。在内容监管方面，AI能够快速发现广播电视内容中存在的违规问题，降低人工审核的工作量，提升内容监管的效率和有效性。

2 人工智能时代广播电视面临的挑战

2.1 技术投入与革新的挑战

人工智能技术的应用与维护依赖高投入，尤其是自训练模型对高性能硬件的需求，显著推升运营成本。随着人工智能、大数据等技术的兴起，观众收看节目的方式逐渐转变，从传统的电视观看向移动化、智能化的方向演进。观众收看节目的方式的变化，导致传统广电行业面临着巨大的技术革新带来的挑战，例如，如何在保持原有节目内容优势的同时，实现与新兴技术的融合？

2.2 市场竞争加剧的挑战

来自互联网、移动端的竞争日益激烈，它们通过提供更为便捷、个性化的观看体验，吸引了大量年轻观众。智能设备和高速传输网络的广泛普及，观众有了更多的媒体消费选择，如智能手机、平板电脑、智能投影仪等，这些设备在不同场景中分化和替代了过去由电视机提供的视听娱乐功能。短视频的流行更是对电视开机率造成了严重冲击，成为大多数人获取娱乐信息和新闻资讯的重要渠道。传统广电行业需要寻找新的增长点，才能应对市场竞争带来的压力。例如，如何通过优化节目内容、提升观看体验、加强与观众的互动等，实现提高市场竞争力的目标？

2.3 观众需求变化的挑战

观众人口属性差异（如年龄、性别、地域）驱动内容需求向个性化升级，生成式AI技术虽能高效产出文本、图像、音视频等多模态内容，但也会导致内容同质化、缺乏创新。传统广电行业需要适应这种变化，提供更具创新性和个性化的节目，以满足观众的不同需求。例如，如何专门针对银发族观众的需求设计节目内容，提高他们的观看体验？

3 人工智能时代AI技术在广播电视中的应用

3.1 智能化制作与编辑技术的应用

智能化素材处理。传统素材处理过程繁琐且耗时，而AI技术能够自动对大量素材进行筛选、分类和剪辑。通过智能分析素材内容、识别画面元素和提取关键信息，AI技术能够迅速构建素材库，为后续的节目制作提供丰富的素材支持。

智能化剪辑与合成。传统剪辑工作量大且耗时，而智能剪辑技术能够自动完成片段剪辑、画面合成等任务。通过智能分析素材之间的关联性和节奏，AI技术能够自动调整画面顺序，优化镜头衔接，使得剪辑效果更加流畅自然。

智能化预告与推荐系统。基于AI的预告和推荐系统，能够根据观众的喜好和历史观看记录，智能生成个性化的节目预告和推荐内容。

3.2 个性化推荐系统的应用

精准推荐方面，个性化推荐系统通过深度学习、机器学习等先进技术，对用户的兴趣、喜好和行为数据进行深入挖掘与分析。系统能够根据这些数据进行内容推荐，确保用户能够迅速找到符合自己口味的广播电视节目。例如，一些智能音箱或智能电视通过语音识别、人脸识别等技术，实现对用户需求的快速响应，为用户提供个性化的节目推荐。

智能化排序方面，个性化推荐系统可以根据用户的反馈和行为数据，对节目进行智能化排序。智能化排序的方式能够提高用户查找节目的效率，让用户更快地找到自己喜欢的节目。一些直播平台通过引入个性化推荐系统，实现了对直播内容的智能分类和推荐。

跨平台推荐方面，个性化推荐系统具有显著优势。随着移动互联网的普及，用户在不同平台之间的活跃度越来越高。个性化推荐系统能够跨越不同平台进行推荐，确保用户无论在哪个平台上都能享受到个性化的推荐服务，从而促进不同平台之间的内容共享和流量转化。

3.3 语音识别与合成技术的融合应用

语音识别技术在广播电视中的应用，主要体现在对音频内容的准确识别与转化上。借助先进的算法和模型，语音识别技术能够自动提取出音频中的语音部分，并将其转化为文字或数据形式，大大简化了节目内容的编辑和检索过程。例如，在节目后期制作中，语音识别技术可以自动为旁白、台词等添加字幕，减少人工干预，提高制作精度和效率。语音识别技术还可以应用于实时语音翻译、情感分析等方面，为观众提供更加个性化的内容推荐和互动服务。

合成技术能够将文字或数据转化为逼真的语音内容。应用机器学习、深度合成等先进技术，合成技术能够模拟出接近真实人声的语音效果，使观众在收听广播或观看电视节目时获得更加真实的体验。合成技术还可以根据观众的需求和喜好，为其量身定制个性化的语音内容，如智能语音导航、智能问答等。广播电视节目内容形式的丰富化，有利于提高观众的参与度和满意度。

3.4 虚拟现实与增强现实技术的创新应用

在广播电视中利用虚拟现实技术，观众可以身临其境地感受节目内容，如虚拟旅行、虚拟演唱会等。这种沉浸式的体验，有利于满足观众对未知世界的好奇心和探索欲，提升节目的吸引力和感染力。例如，在虚拟旅行节目中，观众可以通过虚拟现实技术，跟随主持人一同探索世界各地的风土人情，实现足不出户的旅行体验。

广播电视领域通过AR技术实现虚拟信息与现实的虚实融合，扩展信息维度的同时增强互动服务体验。借助增强现实技术，观众在观看节目时可以获得更多的背景信息、知识拓展等。这种技术增强了节目的趣味性，提升了观众对节目的认知度和参与度。以文化导览为例，AR技术通过实时地理数据与文化语境解析（如敦煌莫高窟虚拟重建），可同步叠加于现实场景，深化观众对展演内容的理解与审美体验。

4 人工智能时代广播电视行业的未来发展方向与发展趋势

4.1 广播电视行业的未来发展方向

多元化、跨界融合以及全球化布局将成为广播电视行业未来的重要发展方向。第一，多元化发展。随着观众对广播电视节目内容的多样化需求日益增加，广播电视行业必须向多元化方向发展。这意味着要涵盖不同类型的节目制作和播放，如新闻、综艺、体育等。这些节目类型能够满足不同观众群体的需求，能够提升品牌影响力和市场份额。例如，许多广播电视机构开始尝试制作和播放不同类型的节目，如纪录片、短视频等，以吸引更多观众。第二，跨界融合。通过与其他行业的跨界合作，广播电视机构可以共同打造新的商业模式和用户体验。例如，与互联网行业、餐饮业、旅游业等结合，开发出更多具有创新性和实用性的节目内容。跨界融合能够提升广播电视机构的市场竞争力，能够为观众提供更加丰富多彩的视听体验。第三，全球化布局。随着全球化的深入发展，广播电视行业必须积极寻求全球化布局，通过与国际媒体机构合作，共同推动全球传媒产业的发展。例如，有的广播电视机构开始尝试与国际媒体机构合作，共同制作和播放节目，以实现资源共享和优势互补。全球化布局能够提升广播电视机构的国际影响力，为其带来更多的商业机会和合作伙伴。

4.2 广播电视行业的未来发展趋势

人工智能时代，智能化、个性化与互动化将成为广播电视行业发展进程中新的趋势，驱动视听服务向沉浸式、精准化、低时延的个性化体验跃升。

4.2.1 智能化趋势

人工智能深度赋能下，广电行业加速智能化转型，内容生产全流程实现自动化升级。依托NLP、CV等AI技术，可完成新闻素材智能抓取、视频实时剪辑及多模态内容生成，显著提升制播效率。人工智能还可以帮助预测观众的兴趣和偏好，从而指导内容创作，使节目更加符合观众的期待。分发和推荐的智能化方面，依托数智技术融合（大数据+AI算法），广电内容分发实现智能适配，通过分层推荐策略优化用户体验并增强用户粘性。通过分析观众的观看历史和偏好，AI可以预测他们的未来需求，为他们提供更加定制化的内容。运营管理的智能化方面，人工智能技术可以应用于广播电视行业的运营管理中，如智能监控、内容审核和版权保护等。应用智能化的运营管理系统，广播电视机构可以更加高效地管理资源、降低成本并提升服务质量。用户体验的智能化方面，广电机构依托用户行为数据洞察（如收视时长、互动频次、多模态偏好），驱动服务迭代与产品优化，通过分层推荐策略实现用户粘性与交互体验的双向提升。例如，智能语音助手和虚拟现实技术可以为用户提供更加便捷、沉浸式的观看体验。跨媒体融合与智能化发展方面，人工智能技术有助于推动广播电视与其他媒体形式的融合，如短视频、社交媒体等。广播电视机构采取智能化的跨媒体融合策略，可以拓展传播渠道、增加受众群体并提高影响力。

4.2.2 个性化趋势

人工智能时代，广播电视节目正逐渐从传统的单一内容传播向个性化定制转变。随着观众对内容的需求日益多样化，广播电视节目需要更加注重个性化设计。内容个性化方面，基于用户行为的多维度分析，人工智能技术可实现广电内容的分层推荐策略，通过动态用户画像与多模态内容适配提升触达精准度，辅助内容创作者生成更符合特定用户群体口味的节目，这意味着广播电视节目将不再局限于传统的“一刀切”模式。体验个性化方面，智能语音助手可以根据用户的语音指令来调整音量、切换频道或搜索特定节目，提供更加便捷的观看体验；虚拟现实和增强现实技术则能够为用户提供沉浸式的观看体验，使他们仿佛置身于节目现场。交互个性化方面，观众可以通过智能设备参与节目的投票、评论或互动游戏，与节目内容进行实时互动。服务个性化方面，广播电视机构可以推送定制化的广告或优惠信息，为用户提供24/7的个性化咨询服务。跨平台个性化方面，人工智能技术有助于广播电视机构在不同平台上实现个性化的内容分发和推荐，用户无论是在电视上、手机上还是其他智能设备上观看节目，都能获得符合其个人喜好的内容和服务。

4.2.3 互动化趋势

在技术的不断进步和革新背景下，广播电视节目正逐步实现更高水平的互动化。（1）观众参与度的增强。人工智能技术使得广播电视节目与观众之间的互动变得更加容易和频繁，例如，观众可以通过智能设备实时参与节目的投票、评论和互动游戏，与节目内容进行深度互动。再如，广播电视机构借助AI技术引入多种互动方式，如语音控制、手势识别等，观众能够更直观地参与到节目中来。（2）智能语音和虚拟现实的运用。智能语音助手和虚拟现实技术的运用进一步推动了广播电视节目的互动化，VR技术通过虚实空间融合重构，为观众构建多维度感官沉浸场域，结合触觉反馈、空间音频等交互技术，实现“在场化”参与式内容体验。（3）社交媒体和短视频平台的融合。在人工智能技术的推动下，广播电视节目与社交媒体和短视频平台的融合变得更加紧密，观众可以通过这些平台与节目进行互动，分享自己的观看体验和看法。

结语

人工智能时代，广播电视行业面临智能化发展、技术创新、个性化服务与业务流程优化等机遇，同时遭遇技术投入、市场竞争加剧及观众需求变化等挑战。AI技术在广播电视中得以应用，包括智能化制作编辑、个性化推荐、语音识别合成及虚拟现实/增强现实技术。未来，广播电视行业将进一步呈现出智能化、个性化和互动化等发展趋势，这些趋势将推动行业持续创新与发展。

参考文献

[1]张铭.人工智能技术在广播电视节目制作中的应用与发展趋势[J].电视技术，2024，48（09）：95-98.

[2]刘军.人工智能技术在广播领域的应用价值探索及思考[J].现代视听，2024（09）：75-77.