AI 技术驱动下融媒体编辑的能力升维策略

一、AI 赋能新闻采编效率提升

在新闻生产领域，采编效率直接影响新闻的时效性和传播效果。AI 技术的深度应用为新闻采编工作流程带来了革命性变革。

（一）智能化信息采集

传统新闻采编工作中，编辑需耗费大量时间进行人工信息收集，包括新闻线索挖掘、背景资料整理和热点追踪等。AI 技术通过智能爬取算法和语义分析技术，可实现信息的自动化采集与分类。编辑只需设定关键词、话题或事件类型，AI 系统即可从海量网络信息中精准筛选相关素材。以为例，在报道“ 电器文化节暨电气产品博览会” 期间，AI系统根据编辑预先设定的诸如“ 乐清” “ 电气设备” “ 展览会” 等关键词，实时抓取全网相关报道、企业动态和用户反馈，为编辑团队提供了全面、及时的一手素材，显著提升了采编工作的启动效率。

（二）智能化内容生产

自然语言处理（NLP）技术的成熟使AI 已具备基础新闻写作能力。对于数据密集型的财经报道、赛事快讯等标准化内容，AI 可基于预设模板快速生成新闻初稿。推出的“ 乐清融媒 AI 助手 V1.1” ，将AI 大模型和“ 乐音清扬” APP 内所有稿件进行深度融合，编辑选择关联天目蓝云的选项进行提问之后，云端将根据提问关联最匹配的“ 乐音清扬”APP 内已发布稿件，综合稿件数据之后进行作答。该工具可以根据提示词的搜索结果，按照设定好的新闻结构，快速生成新闻初稿。编辑们在此基础上进行深度加工，大大缩短了撰写新闻的时间，提高了整体采编效率。

（三）智能化内容审核

新闻内容的审核工作是确保新闻质量和合规性的关键环节。传统的审核方式主要依靠人工，容易出现疲劳和疏漏。AI 技术可以通过构建内容审核模型，对新闻内容进行智能化审核。在，编辑在审核一篇关于当地企业发展的新闻报道时，利用AI 技术能够迅速检测出报道中引用的数据是否准确，是否存在敏感内容，同时也能发现一些语法和用词不当之处。这使得编辑能够及时纠正错误，提高新闻的准确性和质量，并且由于审核速度的加快，也间接提升了采编效率。

二、AI 驱动的本地化内容创新

在媒体融合背景下，深耕本地化内容是提升区域影响力的关键。AI 技术为本地内容创新提供了全新的技术路径。

（一）文化元素智能挖掘

AI 技术中的数据分析和图像识别技术可以帮助编辑挖掘本地特色文化元素。通过对本地的历史文献、民俗资料以及图像数据等进行分析，AI 可以发现一些被忽视或者尚未被充分挖掘的文化元素。例如，乐清市有着悠久的民间艺术历史，如细纹刻纸、黄杨木雕等。的编辑利用AI 图像识别技术对当地的民间艺术作品进行分析，识别出其中独特的艺术风格、图案元素等。然后将这些元素融入到新闻报道、短视频制作以及专题节目策划中。比如在报道乐清的旅游文化时，将细纹刻纸的图案元素运用到旅游宣传海报的设计中，以一种新颖的方式展现乐清的旅游文化魅力，实现了本地化内容的创新。

（二）个性化内容推荐

随着互联网的发展，受众对于个性化内容的需求日益增加。AI 技术中的推荐算法可以根据本地受众的浏览历史、地理位置、兴趣爱好等数据，为本地受众提供个性化的新闻内容推荐。正致力于通过建立本地受众数据平台，帮助“ 乐音清扬” APP 完成用户画像的侧写。利用AI 推荐算法，当本地用户打开“ 乐音清扬” APP 时，系统会根据用户之前的浏览行为，进行个性化推荐。这种个性化的内容推荐不仅能够提高本地受众的新闻阅读体验，还能促使编辑根据不同受众群体的需求进行内容创新，例如针对年轻受众群体制作更多时尚、有趣的本地化内容，针对老年受众群体制作更多与传统文化、养生相关的本地化内容。

（三）智能化创意生成

生成式AI 技术为内容创新提供了新可能，可以根据本地的素材和数据生成具有创意的本地化内容。在，编辑们利用AI 生成式模型进行短视频脚本创作。例如，短视频《跨越时空的感动！当AI 唤醒了乐清老照片，那些旧时光，活了......》以乐清 80 年代的老照片为蓝本，利用AI 技术将照片中的人物面部特征进行识别和重建，生成动态的表情和口型，让历史照片"活"起来。短视频《春暖花开，让我们用AI 去感受不一样的乐清春天》以乐清各地地标建筑为基础，加入相关的故事元素以及风格要求等信息到AI 模型中，生成一个富有创意的短视频脚本。编辑们再根据这个脚本来制作短视频，将乐清春景以一种全新的、富有现代感的方式呈现给本地观众，为本地化内容创新注入了新的活力。

三、人机协同的优化策略

实现AI 与编辑的优势互补，需要建立科学的人机协同机制。

（一）职能边界界定

在新闻采编中，应明确人与 AI 的分工。AI 擅长处理大数据、信息筛选和内容格式化，而人类编辑则在深度分析、情感理解、创意策划和新闻价值判断上更具优势。以为例，报道自然灾害时，AI 工具可以快速收集受灾面积、人数及救援进展等信息，并生成初步报道框架；人类编辑则核实数据、分析灾害原因，如防灾设施是否到位，并通过采访展现人文关怀，提升报道温度与价值。

（二）交互机制构建

建立双向反馈的数据平台是实现AI 与编辑高效协同的重要基础。在媒体内容生产过程中，AI 和编辑之间需要进行频繁的信息交流和反馈，以确保最终的内容质量。为实现高效人机协同，需建立良好的沟通机制，包括数据共享与反馈。构建统一数据平台，连接AI 系统与编辑平台，便于编辑及时获取AI 处理结果，并反馈问题以优化系统。例如，针对AI 生成的本地文化新闻中出现的理解偏差，编辑可及时反馈，技术团队据此调整算法，提升AI 处理本地化内容的准确性。

（三）人才能力升级

为了更好地实现人机协同，融媒体编辑人才的培养需要与 AI 技术适配。编辑人员需要学习AI 的基本原理、应用方法以及局限性，以便在工作中能够合理地运用AI 技术。不断开展了一系列针对编辑人员的 AI 技术培训，包括 AI 数据挖掘、自然语言处理在新闻中的应用等内容。鼓励编辑人员参与到AI 技术与融媒体内容创新相结合的项目中，通过实践来提高他们在人机协同工作中的能力。

AI 技术的深度应用为融媒体编辑的能力升级提供了全新路径。通过采编流程智能化、本地内容创新化、人机协作高效化三个维度的系统提升，融媒体编辑正转型为“ 技术驾驭者” 和“ 价值创造者” 的双重角色。未来，随着AI 技术的持续演进，融媒体编辑的能力边界还将不断拓展。

参考文献：

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