【精選】AI驅動的廣電內容生產發布平臺設計與實踐

本文是《廣播與電視技術》2026年1期《AI驅動的廣電內容生產發布平臺設計與實踐》精華版，請訪問廣電獵酷微信小程序閱讀下載全文。

隨著人工智能時代的到來，廣電內容生產發布平臺面臨著重大變革。傳統廣電平臺產品邊界和系統架構清晰且相對封閉，而如今工具泛行業化、第三方工具迭代加速，給傳統廣電網絡帶來內容安全、數據安全、邊界安全、訪問安全、服務穩定性以及架構包容性和開放性等多方面挑戰。本研究旨在探索AI時代廣電內容生產發布平臺的創新路徑，通過引入超融合服務器、虛擬化部署等技術，提升平臺安全性、穩定性和開放性，充分挖掘AI潛力。

本文作者：

朱紅天

寧波廣電集團

第一作者簡介：

朱紅天（1972—），男，寧波廣播電視集團副總裁，高級工程師，碩士。主要從事廣播電視工程技術、網絡安全、人工智能應用等方面的研究，所主持或參與的項目多次獲得廣電總局、廣播電影電視技術學會科技進步獎。

[本文獻信息]

朱紅天. AI驅動的廣電內容生產發布平臺設計與實踐[J]. 廣播與電視技術, 2026,Vo1.53(01).

AI驅動的廣電內容生產

發布平臺設計與實踐

NO.1

AI提升廣電內容生產發布能力和效率的場景與實踐

1.1 語音技術的應用

為了促進寧波話的保護和傳承，同時打造新型地方媒體應用，寧波廣電集團在寧波市科技局的幫助下，與本地高校、科研機構合作，立項構建了支持寧波話的語言識別和語言合成兩大模型。這個項目面向影視節目制作領域提供智能化的方言語音交互服務，拓展方言節目創意創作新賽道，形成以方言預訓練模型為核心的寧波方言資源保護與活化利用新范式。

1.2 文本生成技術的應用

文本生成技術能夠極大地提升廣電內容生產業務的效率。寧波廣電集團“AIGC融媒創作港”（以下簡稱“創作港”）在2025年2月成功本地化部署 DeepSeek R1 671B 全量語言大模型，接入了智能文稿模塊，通過R1版本的深度思考功能，在新聞文稿創作方面，可快速生成新聞初稿，并具有智能校對功能，記者只需進行潤色和審核即可，大幅縮短了新聞制作周期，讓工作人員有更多時間專注于創意和深度內容的挖掘。應用文本生成技術可以生成富有創意的劇本、故事梗概等，為影視制作提供靈感源泉，提升節目的吸引力和競爭力。同時，將該技術與移動采編應用相結合，在融媒采編場景下也能發揮極大價值，讓創作者隨時隨地進行創作（如圖1所示）。

1.3 多模態生成技術的應用

AI多模態生成在媒體內容生產中效果顯著，隨著多模態生成模型技術的發展，AI大模型具備更強的表達能力，特別是隨著更多具備運鏡語言、多鏡頭切換、多主題生成能力的國產模型的開源，相信多模態生成能力將為廣電媒體內容生產帶來更大的價值（如圖2所示）。

1.4 內容理解與識別技術的應用

近年來，隨著大規模視覺-語言預訓練（VLP，Vision Language Pretraining）模型的出現，CV和NLP等多模態信息進一步有效融合，使得多模態內容理解的性能步入新臺階。跨模態檢索（如圖3所示）技術作為重要的下游任務之一，在多模態視頻理解和查詢中也發揮著重要作用，充分彌補了原有傳統關鍵詞（全文）檢索的應用局限性，一定程度上解決了檢索語義理解及泛化價值內容挖掘的現狀問題。

1.5 內容渠道分發策略

在廣電媒體自營的端內，通過分析用戶的瀏覽歷史和興趣偏好，實現內容的精準推送，提高內容的曝光率和完播率；在多端分發的過程中，“視頻工廠”能夠根據不同平臺的特點和目標受眾，生成不同調性的內容，通過標簽的設置，配合傳播渠道的客戶畫像，實現精準地推送（如圖4所示）。

1.6 傳播效果的時間序列分析應用

寧聚云內容中臺時間序列分析服務（如圖5所示）可以通過對歷史數據的分析，找出內容發布的最佳時間點。例如，根據不同時間段用戶的活躍度、不同類型內容的觀看趨勢等因素，預測出某個特定節目或新聞的最佳發布時間，可以為平臺的廣告投放提供參考，幫助平臺在最佳時間投放廣告，提高廣告的效果和收益。

NO.2

寧波AIGC融媒創作港實踐

在積極擁抱大模型及AIGC能力的過程中，寧波廣電集團掛牌成立了“AI應用實驗室”，擬訂了《人工智能應用管理辦法》，為技術研發提供了制度保障和創新環境。

寧波廣電集團技術人員集合眾多廠家能力，自主研發了“AIGC 融媒創作港”，在研發過程中遵循AI技術工具化、服務全行業的理念，基于互聯網思維，面向新媒體，構筑了豐富的AI應用體系。為減少投入，快速落地，研究摒棄了既往重資產投入的思路，采用云上部署，通過智能體建設，綜合調用各家大模型能力，以最低的成本、最高效的構筑，完成包括視頻、圖片、音頻、辦公等眾多能力在內的媒體內容生產工具體系。

目前，“創作港”已經在公域上線，面向全集團及外部的媒體機構、內容生產能力需求單位、個人提供可運營的AI能力服務。

NO.3

AI 應用促進廣電內容生產發布平臺開放性的實踐

伴隨著AI能力以月甚至周為單位的快速迭代，以剪映為代表的非專業工具的能力專業性迅速提升，以Langchain/Dify為代表的開源大模型框架迅速普及，相對于既往廣電封閉的內部生產網，“創作港”實際上就是一次AI大模型應用背景下開放性的成功實踐。

3.1 本地能力與第三方服務結合

“創作港”巧妙地結合了本地部署與第三方接口，極大地提升了系統的靈活性和拓展性。本地部署為平臺提供了穩定的基礎架構，也確保了數據的安全。而第三方接口的引入則為平臺帶來了更廣泛的資源和創新能力，快速響應市場變化和用戶需求。

這種整合本地與第三方資源的方案，推動內容生產巨大變革，研究利用 AIGC 技術成功制作了一系列欄目、短劇、公益片等（如圖6所示）。這種創意類的視頻，成本不高，但獲得了很高的反響，全網傳播量數十萬次，再次展現了AI在創意表達上的強大推動力。

此外，平臺還在精品節目創作、大型活動展示和創新營銷手段等多個場景下有效利用 AI，提升了內容生產的效率和豐富多樣性。在互動傳播方面，平臺通過快速接入第三方接口（如換臉、老照片修復、變動圖等），實現觀眾通過多種終端訪問平臺，參與節目制作和互動體驗。

總之，開放平臺促進了整合資源，實現了技術研發、內容生產和觀眾互動傳播的協同發展，為全臺規模化、智能化內容生產提供了強大的動力，推動了廣電行業在AI大潮下的創新發展。

3.2內外網API資源管控與安全集成

隨著企業的數字化工具，特別是諸多AI能力數量的逐漸增加，希望將AI能力快速地應用到臺內現有的各項業務系統中。但現實情況是，臺內應用網絡復雜，在線系統不能做任何調改，而不同服務廠商原有的系統結構大不相同。為了解決上述問題，研究引入了低代碼的應用總線平臺這一高效且成熟的集成方案，通過構建跨系統間標準化的數據和身份認證連接通道，能夠滿足企業在市場變化中對應用與模型快速迭代的需求。

應用連接總線的核心理念是在不侵入廠商實現服務的前提下，適配不同標準的 API接入和不同類型的數據源接入（如圖 7所示）。總線定義為上層各業務模塊與應用工具的開放式連接平臺，由數據連接器（iPaaS）和賬號連接器（iDaaS）兩個產品組件構成。對上層各類業務應用來說，僅需按照規范標準提供 API 接口，即可實現用戶、數據統一管理和流轉。

NO.4

增強AI 內容生成專屬性和穩定性

截至目前，面向廣電視聽領域的生成式人工智能效果仍有待提升，其表現包括模型對特定事物的理解和生成能力不夠、跨鏡頭內容生成穩定性和一致性不強、模型對專業媒體所需的視覺理解（如鏡頭語言）不夠等。為解決此類問題，作為既擁有豐富視聽數據內容資源、又對產生更專業視聽內容具有強烈要求的媒體，需要從技術架構上提供解決方案，構建新的業務能力。

4.1 專屬數據集構建

每個媒體，都有自己獨特的內容生成訴求。研究需要在自身專有的數據集基礎上對模型進行專門訓練，在數據集構建的過程中，需要有智能化的內容理解能力，將內容自適應地拆分為包含一個或多個物件的“單鏡頭”。為了滿足訓練所需，還需要其中不存在鏡頭轉換，有一定的運動，繼而需要標識出視聽數據中的關鍵元素和語義信息，包含視頻內容、質量、美學、安全性、運鏡方式等，最終給出原始視聽數據和對應的提示詞（如圖8所示）。

4.2 專屬微調模型訓練

沉淀了自身專屬的數據集后，新的生產發布平臺應該建立面向專屬模型的訓練機制和體系。為了解決模型對特定事物/知識的理解能力不足、對特定領域知識的不足、對特定表述方式了解的不足等問題，比如“熟悉本地地域地標，理解本地特定表述方式，熟知本地風土人情等”，研究需要訓練自身的專屬微調模型。同時，目前通用生成式人工智能在內容清晰度、連貫性、邏輯性等方面仍存在明顯瑕疵，因此，確保生成視聽內容的準確性與質量可控性，是推動我國人工智能技術賦能視聽產業的重要前提。

NO.5

AI 確保廣電內容生產發布平臺安全性的措施

5.1 內容防護保障安全

5.1.1 全面檢測內容安全

在融合媒體時代全新的交互方式中，內容生產發布平臺面臨著場景多樣、信息體量巨大的挑戰，即使在“三審三校”后仍可能有內容風險；庫存數據易成為“定時炸彈”，稿庫、素材庫等大量庫存數據需要定期掃描確保內容安全。因此，AI 審核能力成為必須。可以通過AI接收端，全面檢測圖片、視頻、文字、文檔等各種素材，識別色情、賭博、涉政、暴恐、血腥等不良內容，有效保障媒體內容的安全。

5.1.2 AI生成內容檢測

大模型技術給廣電行業帶來了內容的新質生產力，也帶來了內容真偽驗證的挑戰。廣電需要建立AI音頻識別能力，識別主流AI音頻工具生成的音頻、模仿領導人的合成類音頻等，以排查一些風險音頻。在AI圖像生成識別能力上，圖像的質量、圖像是否涉及內容安全等應重點關注，因此需要有一種技術，結合圖像的風格、內容、頻譜等信息，鑒別圖像是否來源于某些主流AI工具智能生成、生成結果是否出現肢體異常等常識性問題，抑或是否存在AI涉政、AI色情等內容安全風險。

5.2 版權與數字安全

隨著 AIGC 技術的廣泛應用，媒體人在使用該技術進行內容創作時，可能會面臨版權問題。一方面，媒體人在使用素材時，要嚴格遵守版權法，確保使用的素材經過授權。另一方面，對于 AIGC 生成的內容，要明確版權歸屬，避免引發版權糾紛。

NO.6

結束語

展望未來，廣電內容生產發布平臺的探索空間廣闊，可以從以下方向深入研究：一是深化AI與內容生產融合：提升智能創作精細化程度，如優化智能剪輯算法，精準把握視頻情感與敘事邏輯；借助AI分析用戶數據，實現個性化內容定制，精準推薦節目、投放廣告；探索跨媒體內容創作，融合文字、圖片、視頻等，滿足多元需求。二是強化平臺穩定性與安全性：結合本地化特點沉淀專屬數據集，訓練專屬模型；加強內容防護技術，提高不良內容識別率與處理速度，明確版權歸屬；運用先進技術，提升數據安全管理水平。三是拓展平臺開放性與創新性：加強與第三方合作，引入先進技術與資源，如與科技企業開發虛擬現實內容，與社交媒體合作傳播；積極參與行業標準制定，規范 AI 技術應用與數據管理；探索付費定制、知識服務等新商業模式，拓寬收入來源。

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參考文獻

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[2] 邵淇鋒.淺談AI人工智能技術在內容生產平臺的應用[J].中國有線電視, 2021(10): 1039-1042.

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[4] 鄭繼業.優質生產多渠道分發，實現傳播效果最大化[J].新聞戰線,2021(17): 65-67.

[5] 宋崢, 柴焱.面向媒體融合的廣播電視臺新型應用連接總線設計[J].廣播與電視技術, 2025, 52(1): 51-56.

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