当前，人工智能（AI，Artificial Intelligence）浪潮持续涌动，正以前所未有的速度、广度和深度渗透入社会生活的方方面面，大语言模型、多模态模型、文生图/文生视频模型、智能体等技术持续迭代，感知算法、认知科学和计算能力不断突破，生成式人工智能（Generative AI）的新产品、新模式、新应用层出不穷，结合“强化学习（RL，Reinforcement Learning）”的“思维链（COT，Chain of Thought）”改变了传统的人工智能“规模定律（Scaling Law）”，尤其是DeepSeek发布开源大模型火爆全球[1]，为生成式人工智能的发展提供了更广阔的前景。
为了把握人工智能技术带来的历史性发展机遇，2024年中央广播电视总台（以下简称总台）相继发布了《中央广播电视总台人工智能使用规范》《中央广播电视总台人工智能发展白皮书（2024版）》，详细阐明了总台人工智能的总体目标、发展路径和规范要求。在此基础上，总台于2025年2月28日在人工智能大楼揭牌仪式上正式发布《中央广播电视总台人工智能发展白皮书（2025版）》，介绍了总台在人工智能创新应用方面取得的最新进展，重点描述了总台下一步构建人工智能媒体应用平台、打造“央视听媒体大模型2.0”的整体思路、关键系统与实施方法，为推动媒体行业与人工智能的融合走深向实、加快实现主流媒体的系统性变革提供借鉴与参考。
一 指导思想
总台成立以来，始终遵循人工智能赋能媒体制播、引领媒体创新、重构媒体生态渐进式发展的指导思想，积极探索人工智能技术在媒体领域的创新应用，在内容生产、传播分发、互动呈现和效果评估全流程中充分注入人工智能的赋能作用，显著提升媒体生产效率和安全播出水平。随着生成式人工智能技术的落地应用，总台把握发展机遇，立足“央视听媒体大模型”实现技术研发与节目生产的应用协同，引领了节目形态和传播模式的创新升级。当前，生成式人工智能技术仍在持续进化，总台的人工智能媒体应用仍有广阔空间，通过加速构建总台人工智能媒体应用平台、打造“央视听媒体大模型2.0”来培育壮大媒体领域新质生产力，运用人工智能打破传统生产模式的思维定义和技术壁垒，拓展全媒体内容传播边界与呈现形态，重塑媒体技术与应用生态，引领媒体行业转型升级。
二 基本原则
“白皮书”中提出人工智能技术在媒体领域发展与应用的四项基本原则，也是总台经过多年探索实践所积累出的“总台经验”。
◆积极探索，推动应用。支持先行先试，积极探索人工智能媒体创新应用，赋能媒体内容生产、传播分发、互动呈现和效果评估，积极推动人工智能在媒体生产传播领域的全面应用；
◆规范使用，确保安全。倡导发展和安全并重，对人工智能应用实行包容审慎和分类分级的规范监管，坚守新闻真实性这条“红线”，确保人工智能生成内容积极健康、向上向善，确保数据存储、内容版权、隐私保护等方面可管可控；
◆科技引领，提质增效。把握人工智能发展趋势，聚焦媒体制播呈现全流程的关键环节，运用人工智能实现媒体制播提质增效，加速培育媒体行业新质生产力；
◆开放包容，合作共赢。坚持共创共建共享，充分发挥总台海量视听语料数据优势和丰富的节目制播场景优势，联合国内生成式人工智能一流机构，共同打造和运营媒体行业领先的视听媒体大模型，推动媒体行业高质量发展。
三 生成式人工智能赋能总台媒体创新
1. 人工智能赋能广播电视和新媒体制播全流程
围绕“三个转变”目标，总台积极推进超清化、移动化、智能化新型媒体融合技术体系的建设，重点发挥人工智能技术在媒体制播流程中的赋能作用，紧密贴合总台生产需求，研发上线了字幕智能生成、语音合成、智能审核、智能横转竖、总台算法等一系列人工智能应用，将智能化能力注入生产传播链条，在策划辅助、录制拍摄、内容生产、内容审核、技术质量检测、媒资管理、内容推荐、用户互动各环节均形成了特色化的媒体智能应用，不仅在制播流程的各个环节都实现了“提质增效”目的，也有效提高了安全播出水平。
2. 生成式人工智能拓展全媒体内容生产新范式
依托人工智能工作室，总台研发了适用于多样化节目形态的大模型工具集，将大模型能力引入内容创作生产，尝试用AI辅助媒体在信息处理、内容呈现、场记模式、素材管理、剪辑制作等工作中进行模式创新，有效拓展了大模型在媒体行业的应用边界。
利用大模型的文生图/文生视频能力，结合后期传统的剪辑包装手段，总台在巴黎奥运会期间完成了AI微电影、AI宣传片等多款作品，取得了良好的社会舆论反响和显著的宣传效果。生成式人工智能在节目创作中起到了重要的辅助作用，显著提升了生产效率。
通过与数字人、扩展现实（XR，Extended Reality）虚拟化制作、体积视频（Volumetric Video）等前沿技术的紧密结合，生成式人工智能技术加速了多语种数字人、超写实数字人、轻量化三维建模、LED虚拟制作、XR互动应用等沉浸式媒体形态的规模化推广，为媒体传播形态创新提供了强大助力。
3.“央视听媒体大模型”引领媒体发展新浪潮
2023年7月，总台抢抓生成式人工智能先机，率先发布“央视听媒体大模型”，按照媒体垂直领域对人工智能的实际需求，以总台的海量视听数据和深度专业知识为驱动，形成国内首个面向媒体垂直领域的行业大模型。
当前，动画内容制作成为火爆全球的热门话题，“央视听媒体大模型”充分融入文生图、图生视频、文生视频等能力，提供行业领先的人工智能生成内容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）动画生成模型，完成了中国首部AI生成动画片《千秋诗颂》的制作，提升了动画创作效率，扩展了视觉创意空间。
面向专业化的媒体制作，“央视听媒体大模型”提供体育赛事技战术数据分析能力，针对羽毛球、网球运动，通过多机位视频采集结合3D动作捕捉算法等技术，实现在运动员“零穿戴”的条件下获取比赛关键技战术信息，如关键球的过网速度、过网高度、球员位移等，该技术在2024年汤尤杯羽毛球赛、巴黎奥运会中得到实践应用。2025年亚冬会中，“央视听媒体大模型”为战术纷繁复杂的“冰上国际象棋”——冰壶项目提供了AI战术预测服务，能够利用AI仿真预测运动员的处理方法和赛事走向，并以虚拟现实（VR，Virtual Reality）形式加以呈现。
“央视听媒体大模型”还具备智能编辑和视频编创能力，自动对画面做出识别并形成准确场记，根据提示词剪辑出相应成片，为巴黎奥运会跳水、足球、跳高等多项赛事集锦提供快速、高效的编辑能力。
四 “央视听媒体大模型2.0”重构总台全媒体制播流程
作为颠覆性的使能技术，人工智能还需要颠覆性的行业应用来激发和释放新质生产力。总台具备海量视听语料数据和丰富的节目制播场景，为生成式人工智能应用提供了广阔空间。下一步，总台将加强人工智能媒体应用平台建设，引入国内多家大模型研发机构，成立研发共同体，打造媒体领域领先的“央视听媒体大模型2.0”，为综艺、体育、科教、动画、译制等节目制播场景，提供媒体内容创作辅助、个性化多模态生成、智能编创等技术支持，并重塑内容创意与生产范式，构建更加高效、创新的智能媒体生态，加速迈向全方位、深层次媒体智能化转型升级新阶段。总台人工智能应用平台总体架构如图1所示。
图1 总台人工智能应用平台总体架构图
1.夯实适配人工智能媒体应用的平台基础设施
人工智能技术的应用需要先进的基础设施予以支撑，总台将加速升级集信息计算、数据存储、网络运载、安全防护于一体的新型信息基础设施，构建分布式训练类算力、推理类算力高性能集群，建立面向基础资源支撑平台的运行一体化维护体系，实现多模态媒体数据的分级存储和管理，为人工智能应用提供安全、可靠、灵活、经济的基础设施服务。
2.构筑基于多模型底座的媒体制播应用平台
总台针对实际节目制作中生成式人工智能的使用需求，训练垂直于专业媒体领域的生成式人工智能大模型——央视听媒体大模型。同时，面对更为广泛的应用场景，接入外部大模型的通用技术，构建基于多个大模型底座的媒体AIGC应用平台，创新总台节目生产流程，赋能AI媒体行业生态。应用平台包括外部大模型对接模块、垂类大模型研发训练模块和大模型部署应用模块。
总台媒体AIGC应用平台以“5G+4K/8K+AI”科技创新加速赋能视听产业应用，面向总台节目制播场景，探索AI技术影视化应用，全面提升节目生产效率和创作质量，实现美术、分镜、视频、配音、配乐AI一站式解决方案。系统包含文本、图像、视音频等智能生成模块。
3.建设面向大模型应用的节目制播系统
“央视听媒体大模型2.0”的应用，会把大模型能力全面注入全媒体内容的策划、制作、传输、分发、呈现、评估各个环节，在赋能全媒体内容制播流程的同时，还会同步前期、后期等生产系统中海量视音频数据的汇聚和处理，形成高质量的多模态语料库，不仅为总台大模型的训练与应用提供可持续的数据资产供给，还能够为我国人工智能产业发展提供支撑。
演播室/转播车等前期系统采集数据时，可即时完成多格式数据的清洗、标注、分类和汇聚，确保实时数据更高的结构化和可用性。后期编辑系统制作生成的数据，包括成品节目、原始视音频片段、特效元素、智能生成素材、视音频元数据等，不仅为媒体传播提供内容，还将同步完成标准化清洗、分类与标签化，确保其高质量和可利用性，在媒资系统形成多模态数据汇聚。
4.打造全媒体智能传输分发体系
利用“央视频看电视”平台，结合人工智能大数据分析技术，根据用户画像、观看历史、互动行为等数据，精准把握观众喜好，为不同细分群体定制个性化内容，还可以利用AIGC生成符合特定用户兴趣的内容，并通过智能推荐系统，实现内容的精准推送，提高用户满意度和黏性，进而提升广告效益和付费订阅率。为进一步提升总台新媒体传播能力，挖掘“央视频看电视”大屏潜在用户，通过与总台大模型结合，建设央视频大小屏融合智能传播系统，提供内容推荐、智能交互、动态码率、智能运维以及广告替换等功能，为用户提供更加便捷、高效、个性化的投屏体验。
5.构建基于大模型的节目评估体系
基于大模型构建覆盖总台节目播前、播中、播后全生命周期的智能评估体系，深度融合大模型的认知智能与行业经验，形成“预测—监测—复盘”全流程闭环评估机制，建立可解释、可操作、可迭代的智能决策支持系统，推动节目生产传播从经验驱动向大数据大模型智能驱动转变。
节目播出前，基于大模型构建预测分析系统，建立节目市场价值评估和收视预估模型，构建关键情节传播势能图谱，生成社交媒体热度演化模拟。在节目播出期间，基于大模型构建智能监测中枢系统，对用户行为数据、社交媒体传播数据等进行实时收集感知与智能分析，并提供动态反馈机制，基于传播效果归因分析，提供宣发策略迭代建议。节目播出后，基于大模型建立多维评价体系与知识沉淀机制，建立多维评价体系，构建内容要素与传播效果关联网络，生成结构化改进建议知识库，为后续可持续性打造更优质、更符合观众需求、更具市场竞争力的节目提供有力支持。
五 结语
当前，生成式人工智能正在引领新一轮科技革命和产业革命，其迅猛发展不仅将深刻改变人类社会的生活方式和工作模式，还将推动媒体形态的全面革新，为人类社会带来前所未有的机遇与挑战。以内容生产制作为主的媒体行业，是生成式人工智能技术赋能应用的天然舞台，可以预见，未来不仅传统的生产流程会得益于人工智能技术的优势实现重构，媒体传播形态和呈现形式的底层逻辑也可能会产生革命性变化，这为媒体行业全方位重塑产品、技术和应用生态提供了前所未有的发展机遇。
为推动我国人工智能快速发展，总台将充分发挥海量的高质量视听语料数据、丰富的媒体制播应用场景优势，构建人工智能媒体应用平台，联合人工智能科创机构共同打造“央视听媒体大模型2.0”，积极建设中文语料库，发力探索生成式人工智能技术在媒体领域的创新应用。生成式人工智能技术与媒体业务的深度融合，必将加速培育形成媒体领域的新质生产力、新质传播力、新质竞争力，促进媒体行业的体系升级、流程再造和生态重塑，为媒体行业高质量发展提供源源不断的技术动力。
