“世界上最颠覆的技术是叠加，而不是取代。”中国工程院院士、之江实验室主任王坚层曾表示：

类的处境首先是“共存”，和大自然共存，也要和我们自己创造出来的东西共存；然后是“叠加”，人工智能叠加人的智慧，将为创造新生活带来更好的机会。

同理，在媒体融合进程中，广电与AIGC技术在共存、叠加与赋能中，解锁出更多数字化新场景。

在新技术层面，以AIGC技术为代表的数字化修复手段为内容创作提供了新思路，展现出了强大的应用潜力和价值。

《经典影像AI修复文化工程》通过AI视频修复增强技术还原了“1952年奥运会——新中国的第一支奥运代表团亮相奥运会场”短片；

在国内首档数字化人文网络纪录片《且上书楼》中，AI数字复原技术让记载在画册上的人物形象得以动态化呈现。

在新互动层面，“AIGC+社交”浪潮已至，通过融合了人工智能和大模型技术，解锁了更多AIGC互动新玩法。

央视频App开发了“AI兵马俑”，网友可以选择让兵马俑以不同方言、不同状态演唱《从军行》；

在《2024年北京广播电视台春节联欢晚会》，观众应用自主研发的AI视频互动小程序上传照片即可定制独一无二的国潮转绘小视频。

在新形象层面，借助AI技术风口，数字人虚拟主播正在急速升温。 

虚拟数字主持人“小然”，不仅承担了日常新闻播报，还可进行多语种翻译，在重要活动中进行了展示；

由河北广电AIGC联合实验室倾力打造的AI主持人“吉祥”融合了深度学习模式和高精度渲染技术，实现了语音与表情的高度拟真效果。

在新场景层面，“文化+AIGC”代表着文化和科技融合的新趋势，在碰撞中激活了传统文化价值。

《AIGC三国》再现了“三顾茅庐”“赤壁之战”等经典名场面；人文漫游纪录片《湘行漫记》通过AI动画技术将观众带回到左宗棠精彩的少年时代。

AIGC的多元应用场景不仅体现了其技术的先进性，也为广电行业的数字化转型和智能化升级注入了新的活力。随着人工智能技术的不断发展和普及，AIGC有望成为一种基础性的技术，被广泛应用于各个领域。

有观点认为，AIGC对新闻业最大的意义，就是生产边角料。这里的边角料指的专门用于新媒体平台（社交媒体、短视频）的运营物料和宣传物料。

在宣传领域，各平台运用AIGC技术优化媒体内容的传播路径和推广策略。

比如，江苏卫视推出《AI话节日》系列作品；深圳广电集团运用AI技术全流程打造的AI视频《美好生活 深圳创作——“圳造”品牌计划》宣传片。

不止如此，AIGC技术正进一步渗透到新闻、节目、影视、广告等多种节目形式中。通过引入AIGC技术后，传统的节目制作流程也得到极大的提升。

在新闻产品方面，一批沉浸式、互动式、服务式、体验式的创新产品集中亮相。央视综合频道《晚间新闻》运用AI生成视频讲述候鸟迁徙背景，并用AI作图来解释“强对流天气”；

《杭州新闻联播》在节目中启用AI数字人播报，成为全国首个全数字人主持播报的“联播”类新闻节目。

在综艺节目的全产业链条中，AI已经由初期的辅助角色，转变为深度参与的重要力量，逐渐卷入节目领域。

比如，湖南广电推出的“爱芒”以助理导演的身份参与节目录制，全国第一档人工智能实验类交友节目《因Ai相约》通过人工智能技术与传统相亲交友节目的有效结合。

在影视领域，影视行业正经历着一场由AIGC技术引领的深刻变革，AIGC浪潮正加速在微短剧领域铺开。

诸如《中国神话》《大宋喵喵志》《AIGC三国》AI微短剧一度引发行业关注。此外，总台联合发布的AI全流程的电影《团圆令》，也开创了中国电影史上的先河。

“AIGC可以极大缩短创作周期，降低制作成本，提高工作效率，为内容创作者提供更便捷、更高效的应用工具，同时有助于丰富玄幻、奇幻、科幻等微短剧题材。借助人工智能技术的新奇呈现，微短剧还能快速传播，扩大影响。”

中广联合会短视频短片委员会秘书长张腾之认为，微短剧亦是AI技术试验练兵的高性价比“物料”，“微短剧时长短、成本低、制作周期快，AI技术可以借其操作轻快的优势，促进数据自我学习和大模型训练成长。”

不止如此，AIGC为叙事带来新机遇，为公益广告带来更加丰富的表现形式和体验效果。在广告领域，上海台推出AIGC系列公益广告片《因AI向善》；北京广播电视台利用AIGC技术制作完成了二十四节气系列公益宣传片。

“AIGC技术能够自动生成或辅助生成新闻报道、剧本、音乐等内容，这种‘内容生产自动化’减少了人力资源的依赖，提升了生产效率。从理论上讲，这符合生产力发展的规律，即通过技术进步来提高生产效率和产品质量。”

清华大学新闻学院和人工智能学院双聘教授、新媒体研究中心主任沈阳表示，“AI打开了我们的想象力，期待未来可以用大模型提高创作好作品的概率，通过1%的创意再加上99%的人工智能劳动力，推出更具创新力的好作品。”

无论是政务工作成果展示、城市风貌宣传还是旅游景点推广，AIGC在广电领域的应用正逐步深入到各个细分领域，为政务、文旅等行业提供了全场景服务的升级。

在政务层面，《问政山东》通过AI赋能实现智慧化转型，推动“网络问政”走向“智慧理政”；江苏广电推出“AI江苏”智能体小程序，用智能问答助手形式链接整合各类公共服务信息。

在文旅领域，成都广电等数十家城市电视台联合制作了11部城市宣传片《万千气象 AI中国》，AIGC的“文生视频”功能让各城市的文化资源“活”了起来；吉林广电“嗯呢”人工智能实验室，启动建设首个文旅新媒体大模型 ，并将在长白山、冰雪文旅、人工智能研学等场景落地应用。

广电在AIGC领域的创新应用也在教育、公益、商业等领域碰撞出新“火花”。在教育领域中，大象融媒与河南省人社厅积极推进“一十百AI人才培训计划，助力大学生高质量就业，打造“AIGC培训强企”和“黄埔军校”标杆。

在公益服务领域，上海广播电视台旗下的都市频道官方视频号“TV都市圈”成功试播。主持人周瑾与聋人嘉宾王玉婷通过一套手语互动直播系统，首次实现真正意义上的“无障碍”交流。

在商业领域，大象融媒不断扩展边界，围绕AIGC版权运营、新内容电商、数字创意广告、新文旅IP等方面进行延展，持续扩大人工智能技术的应用场景。

广电媒体最终能够找到一条适合自己的发展道路。目前广电在AI领域的布局还处于创新期，尚未到达收获期和成熟期，在这个阶段其主要的目标和精力是投入在学习和成长上，而不是直接追求经济收益。

中国传媒大学新媒体研究院院长赵子忠曾表示，广电行业对AI领域的重视和积极投入，表明他们看到了这个领域巨大的潜力和价值。尽管现在还处于探索的阶段，具体的商业模式和方向还需要在实践中逐步摸索，但这个领域将会是未来媒体行业发展的重要方向，通过不断的努力和创新。

正如中央民族大学新闻与传播学院教授、互联网平台企业发展与治理研究中心主任郭全中所言，“主流媒体的经济效益和社会效益统一于传播价值，且经济效益是社会效益的商业价值体现和实际体现。对于主流媒体融合和转型的评价，不仅要考虑全媒体传播的效果，更要考虑其是否获得了实实在在的经济效益和商业价值，否则就难以说明其社会效益是真正落地的，更难以实现自我造血机制，也更难以可持续转型和发展。”

伴随着广电在AIGC领域的全场景服务升级，其商业模式亟待养成，这不仅影响着AIGC在广电领域的应用效果，也决定着其在广电领域发展的持久性。

以往的AI更多是作为内容生产的辅助工具，但是在AI超度深度学习技术发展后，AIGC朝着多模态大模型的方向转变。

在传媒行业，多模态大模型的应用也让人工智能（AI）在新闻信息采集、生产和分发的全链条中参与度越来越高。多家广电媒体在AIGC大模型层面已有诸多探索。

“央视听媒体大模型”是首个专注于视听媒体内容生产的AI大模型，集合了中央广播电视总台的海量视听数据与上海AI实验室的原创先进算法、大模型训练基础设施优势。

芒果TV大模型是湖南广电依托广电行业数据、节目内容创制知识经验等特色内容，围绕传媒及文娱产业自主研发的可信、可控、可管、可用的垂类应用大模型。

上海广播电视台生成式人工智能媒体融合创新工作室已经首发AIGC应用集成工具Scube（智媒魔方）,发布了财经媒体垂类大模型星翼和AIGC系列公益宣传片。

广电具有规模庞大、类型多样、具有深度开发价值的广电媒资数据，为媒体大模型的研究构建提供了难得的数据富矿和有力的数据支撑。

智能中台是媒体数智化改革的“新基建”。通过系统化管理媒体资源，包括视频、音频等内容的存储、检索和分发，建立高效的智慧播出管理系统，实现多平台内容的协调和高效管理。

比如，上海广电打造的SMG智慧媒体数字底座，结合语音识别、OCR、人脸识别等AI技术，优化新闻生产和播发环节，提升媒体运营效率和新闻价值。

河北广播电视台的“冀时云”智能全媒体中台以数据中台、AI中台、用户中台、运营中台、视频中台为核心，采用私有云与公有云混合部署模式，提高系统的敏捷性和可伸缩性。

作为天然具备视频基因的媒体机构，广电媒体在AIGC领域拥有独特的机构性先发优势。广电媒体凭借先进的制作技术和专业的人才队伍，能够打造出高质量、高水平的视频内容，提升视频内容的品质和观赏性。

广电行业拥有大量的音视频节目和优质数据资源，各个媒体机构需要探索如何将这些资源转化为有价值的数字资产，并通过授权等方式实现数据价值的最大化。

同时，广电行业还需要积极探索数字权利的确立和维护以及媒资系统的重构，确保自身在新赛道上的利益得到保障。

在笔者看来，主流媒体历经数十年积淀的媒资库，构成了媒体机构不可或缺的宝贵财富。随着AI技术与媒体领域的深度融合，媒资库对主流媒体融合发展的重要性，已跃升至“至关重要”的地位。

如何激活这些沉睡的资产，利用现有资源激发新的活力，从而为媒体内容的精准推送、多次传播、再创作、线上交易、版权维护等打下坚实基础，并为“新闻+政务+服务+商务”的多元化发展模式贡献力量也成为媒体融合下一步探索的重点课题。

在这个过程中，主流媒体理应利用生成式人工智能实现新闻生产传播各环节的跳跃式互联，重构全媒体生产传播流程，塑造适应新质生产力的新质生产关系。