數智化引領傳媒行業新質生產力變革

黨的二十屆三中全會的召開，進一步對深化文化體制機制改革工作作出系統部署。在推進主流媒體系統性變革的同時，鼓勵運用人工智能、大數據、大模型等先進技術，推進主流媒體新媒體業態的發展。會議強調，要構建更有效力的國際傳播體系，推進國際傳播格局重構，深化主流媒體國際傳播機制改革創新，加快構建多渠道、 立體式對外傳播格局。同時提出，加快構建中國話語和中國敘事體系，全面提升國際傳播效能，等等。這些要求都對下一步文化傳媒事業的發展指明了方向。

當下，如何通過構建傳媒行業的新質生產力，高質量地踐行黨的二十屆三中全會精神，助力傳媒行業實現系統性的變革和發展，這一直是華為在推進傳媒行業數字化和智能化發展方面的主要課題。

一、傳媒行業數字化是智能化的新基礎

傳媒行業從數字化轉型到智能化不是一蹴而就的，各個行業的IT發展都經歷了電子化、信息化、數字化、智能化四個階段。近幾年來，隨著以AIGC為代表的生成式人工智能發展，很多人提出傳媒行業是否可以跨越數字化，直接走向智能化。在我們看來，數字化還是智能化的基礎，不能輕言跨過數字化，直接過渡到智能化，主要有以下三個方面考慮：

1.相對數字原生行業，傳媒行業目前在數據整理、存儲和分析等數字化環節還存在很大提升空間，特別是保存在非電子化及模擬系統中的語料，缺乏高質量、標準化數據，無法為智能化提供足夠“原料”和支撐。

2.智能化技術當前的發展階段，在精度方面還無法滿足傳媒行業發展場景需要。眾所周知，人工智能是一個概率統計學，即便最理想的情況下，精度無限接近1，也不可能做到100%準確。那么，在部分場景，有70%—80%精度的場景即可滿足日常應用需求。但在傳媒領域，多模態技術還處于初期發展階段，當前人工智能的精度還不能支撐所有場景的規模應用。

3.傳媒行業數字化建設雖然已初見成效，但需要在數字化的語料交易、變現等領域創建更加成熟的管理機制和交易機制，提升整個行業的資本變現能力。傳媒機構的語料是一個巨大的寶藏，我們要做的就是讓這些寶藏發揮應有價值，為傳媒行業可持續發展奠定基礎。

所以，我們認為傳媒行業的數字化發展是必由之路，也是智能化的基礎，是無法跨越的。而我們應該做的，是夯實傳媒行業的數字化，尋找合適的場景去做好傳媒的智能化。

二、做好系統化超高清建設與媒體融合轉型

近年來，廣播電視行業協同發展，超高清與媒體融合成為兩大趨勢，為傳媒數字化奠定良好基礎。在剛剛結束的巴黎奧運會，超高清應用在賽事節目中效果尤其亮眼，首次實現“4K超高清+三維聲”應用，為電視機前的觀眾帶來身臨其境的視聽享受。這也是媒體融合的體現，就是將一切媒體的資訊數字化，通過全媒體平臺分發，將資訊以最便捷最能讓大眾接受的方式實時傳播，同時驅動各類媒體信息共享和價值傳遞。

在超高清領域，根據當前行業痛點和發展趨勢，華為聯合行業客戶、主流媒資設備廠商和ISV伙伴等，在打造行業領先的超高清制播IP化解決方案，共同構建新一代超高清制播體系方面，主要做了兩方面工作。

1.在國家科學技術部、國家廣播電視總局和中央廣播電視總臺帶領下，華為深度參與超高清制播IP化標準制定和產業研制工作。

2.依托超高清視音頻制播呈現國家重點實驗室，同中央廣播電視總臺、相關廠商開展一系列4K/8K超高清IP化制播的研究與實踐，助力中央廣播電視總臺建成全國首個4K/8K總控IP化調度系統。該系統具備超遠程制播能力，支持超2000路4K無壓縮信號調度，采用SDN架構實現無壓縮信號制播。目前，該超高清制播IP化方案已經成功商用。

在媒體融合領域，仍然存在媒體生產系統的“煙囪”林立，傳統硬件平臺無法支撐融媒體生產部署等諸多問題。華為給出的解決方案是打造融合數智化云底座。這個方案有三個特點， 第一， 華為以構建媒體行業“平臺即服務”理念，通過沉淀行業的共性能力，提供統一的超高清的存儲池，提供強大的文件存儲能力，實現素材快速遷移，促進應用軟件與底層硬件平臺解耦，更好滿足融合媒體生產需求。第二，通過融合數智化云底座的制作，可以實現新聞音視頻材料的隨采隨編及內容的智能生產及審核，減少生產制作環節內容泄露風險。第三，通過融合數智化云底座，實現統一的云化建設、計算存儲、網絡平臺搭建，提升資源利用率。

三、智能化和傳媒行業的結合

1.積極擁抱人工智能。AIGC在傳媒領域已經能夠生成各種類型內容，包括文生圖、文生視頻、文生音頻，還有圖生視頻，等等，逐步成為傳媒內容生產的新發動機。我們國家有著5000年的絢爛文化，用這5000年的文化數據作為語料輸入，結合人工智能大模型的訓練推理，構建良好的敘事體系和評價體系，文化和科技結合，一定能講好中國故事。因此，實現傳媒數字化需要積極擁抱人工智能，不能作壁上觀。

2.要形成行業合力，特別語料的合力。目前國內外各大廠AI大模型已經是“百模千態”，但無論是語言類大模型、計算機視覺，還是多模態等，都屬于基礎模型構建，還沒有形成可應用的傳播類行業模型。主要原因是傳媒行業價值語料分散在不同媒體機構手中。因此需要廣播電視行業頭部機構牽頭發力，統一建設廣播電視大模型平臺，構建傳媒行業垂類模型，服務傳媒行業智能化發展。

3.做好行業監督，保障行業健康有序發展。AIGC為傳媒行業帶來生產力提升，但也伴隨諸多問題和挑戰。2023年7月，國家七部委聯合發布《生成式人工智能服務管理暫行辦法》，這是我國首個生成式AI的監督文件，從生成式人工智能服務提供算法備案訓練數據模型到用戶隱私、商業秘密的保護監督管理、法律責任等方面，都提出相關要求。除了國家主管部門，整個廣電傳媒行業也應該共同努力，不斷完善相應規則和標準，確保傳媒行業人工智能健康發展。

四、部署行業人工智能大模型存在的誤區

第一個誤區是方式誤區。很多人認為建一個人工智能大模型，跟傳統的建設大數據平臺、建立私有云差不多，其實是完全不一樣的。人工智能需要的是算力。過去建設大數據或者建私有云的時候，服務器設備成本大于網絡性能建設成本，而建設大模型成本就應該傾向于網絡性能，特別是主管建設部門和采購部門應該著重了解其主要指標，如何盡可能提升AI服務器使用率才是關鍵。

第二個誤區是認知誤區。在建設一個人工智能大模型時，很多人重硬件輕軟件。由于大模型的算力系統是把幾萬個數據處理單元連接起來，且訓練一個模型需要幾個月時間。幾萬個器件的連接一旦出現故障或者阻塞，就會導致訓練中斷，都會對時間和成本造成極大浪費。因此，就需要一個好的平臺把大模型的算力、存力和運力協同，即便中斷，恢復速度也將大幅提升，如此才能保證整個訓練平臺的高效運作。

第三個誤區是對語料認知的誤區。重語料的數量，輕語料的質量。通常的大模型訓練中，如果是通用大模型，語料多是可以的；如果是行業大模型，就要減少大模型的幻覺，語料多了反而不是一件好事。

所以說，語料越多，模型越精準，這種觀點并不完全正確。盡管數據量對于訓練行業大模型極為重要，但它并非決定模型性能的唯一因素。語料的質量、多樣性和代表性同樣重要。同時要通過不斷地微調、不斷精煉，最終使行業大模型幻覺減少，真正成為高可用的高精度大模型。

五、對智能化發展的建議

華為作為ICT（信息與通信）基礎設施和智能終端的供應商，通過為多個行業建設大模型系統，積累了豐富經驗，希望能為更多行業同仁在建設整個智能化的過程中提供參考。

第一，要對算力、存力、網力進行一體化系統化設計，構建高性能、高穩定、高帶寬的算力集群系統。

第二，要構建可演進、可開放、可承受的調度平臺，能實現訓練和推理資源的管理和分時復用，支持訓推資源共池、跨域診斷、斷點續訓，支持各類的閉源模型，面向未來可持續演進。

第三，要構建語料的治理平臺，針對廣電傳媒行業的文本、語音、視頻等多模態，進行獲取、加工、標注和發布等方面的管理。包括需要具備數據溯源、數據水印的全域數據資產管理能力。

第四， 華為構建一系列媒體行業AIGC能力，提供數字人生成與實時交互、實拍視頻轉動漫、視頻翻譯與AI原生同傳、AIGC-3D等服務，實現文本、圖像、視頻、音頻的跨域感知，以及多模態識別與創作分析。

此外，在去年的華為全聯接大會上，我們提出全面智能化戰略，目的是加速千行萬業的智能化轉型，也包括傳媒行業。

未來，華為將保持初心，持續投入傳媒行業，助力傳媒行業數字化和智能化轉型。我們相信，在超高清技術、媒體融合與人工智能的共同驅動下，傳媒行業將迎來全新發展階段。W

（作者岳坤系華為公司副總裁、ISP與互聯網系統部總裁）

責任編輯：苗權譽