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AI视听︱

AIGC

AI+赋能大视听——从融合走向未来

文/国家广播电视总局广播电视规划院黎阳

国家广播电视总局信息中心杨琳

国家广播电视总局发展研究中心周菁

摘要：

随着生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展，广播电视和网络视听行业正迎来前所未有的变革。AIGC作为广播电视和网络视听内

容生产和传播的新质生产力，正在深刻改变着原有的传播体系，推进广电视听从媒体融合时代走向未来电视时代。本文首先分析AIGC在

广电内容生产和传播中的应用现状，展望未来AIGC的应用场景，以期为广电行业的未来发展提供参考。

关键词：

人工智能；新质生产力；广播电视；网络视听；应用策略

2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察时提出：“整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产

业，加快形成新质生产力。”AIGC技术的出现，将引发广播电视和网络视听领域生产力要素一系列质的变化，新

的劳动资料、新的劳动对象、新的劳动者应运而生，AIGC在广播电视和网络视听领域的应用呈现出了以创新驱动

为内核的新质生产力的明显特征，具有更高水平的创新性、虚拟性、流动性、渗透性和协同性，传统主流媒体的传

播体系将迎来全要素生产率的提升。本文旨在从新质生产力的角度，探讨AI技术在广电行业的应用现状、主流广

电媒体的应用策略及未来发展方向。

1.AIGC在广电视听的应用现状张参考图像，并给出“俯瞰繁华城内灯火通明，空中明月

悬挂”的提示词，即可生成如图1所示的相应AI场景。

（）

1.1AIGenerate大模型生产模式

动态效果方面，主要使用了“央视听媒体大模型”

这种方式通过用户输入指令，辅以文字、图像、视文生视频和图生视频功能，选取主角对象后输入动态效

频等数据，由人工智能大模型直接生成内容。生成过程果提示词，便能得到动画效果。例如选取古代官员的人

仍然是一个“黑箱”，人类在完成算法和模型训练之后，物形象，输入“唐朝，一个官员，哈哈大笑”，就能生成

视频大模型的推理过程摆脱创作者控制，生成的结果不对应的动画，动画截图如图2所示；输入图片素材后，

可预测性较高。采用图像驱动视频，可以生成4-8秒动画视频。另外，

大模型的生产方式需要在特定的通用大模型基础上基于主题一致性模块，生成的动画还可实现“多机位”

投入大量的训练数据和算力资源，初期的建设成本较高，效果，保持故事情节连贯。

并且需要在科研攻关、需求应用、安全发展、产业生态后期成片制作中结合配音配乐模型生成节奏对应、

等方面取得合作和支持。中央广播电视总台联合上海人旋律匹配的配音、配乐，再辅以人工剪辑，制作成片。

工智能实验室在2023年发布了“央视听媒体大模型”，

（）

1.2AIWorkflow工作流生产模式

是首个专注于视听媒体内容生产的垂类大模型，《千秋诗

颂》是首部在“央视听媒体大模型”下生产的系列动画这种模式视频生产类似“AI组合拳”，创作者是核心，

片，高度再现了中国古诗词中的人物造型、场景和道具。其各个阶段的创作能力因不同的大模型加持而提升，也是

基于“央视听媒体大模型”文生图、图像可控生成技目前行业内应用最