摘要：2025年9月25日，由美兰德传播咨询主办的“场域新传播 智能潮营销——2025中国传播创新趋势论坛”于北京圆满举办。本次高峰论坛邀请到超30位来自行业主管部门、国内主流媒体、新闻机构、行业协会、高等院校、科研院所、头部互联网文娱企业、影视内容制作机构、品牌企

2025年9月25日，由美兰德传播咨询主办的“场域新传播 智能潮营销——2025中国传播创新趋势论坛”于北京圆满举办。本次高峰论坛邀请到超30位来自行业主管部门、国内主流媒体、新闻机构、行业协会、高等院校、科研院所、头部互联网文娱企业、影视内容制作机构、品牌企业等各方领导、专家学者、行业精英出席致辞与演讲分享，超200余位来自各省媒体集团业务负责人、境内外资深媒体人、学界、广告业界等代表深度参与。

峰会现场，中央广播电视总台研究院新媒体研究部主任黎斌先生进行题为《从互联网+到AI+，看传统媒体的破局之路》的主题分享。以下内容为实录整理。

2025中国传播创新趋势论坛

不久前国务院重磅发布《关于深入实施"人工智能＋"行动的意见》，还记得2015年"互联网＋"吗？那时互联网连接一切，外卖、网购、共享经济席卷全国，彻底改变了我们的生活方式。但今天，"人工智能＋"更猛！它不再是简单的连接，而是给每个行业装上"智能大脑"，让数据产生智慧，让效率翻倍，让成本骤降！

下面我来谈谈从“互联网+”迈向“AI+”的转型历程中，传统媒体的的关键变化与破局之路。

一、

传统媒体从“互联网+”到“AI+”的演进态势

为了更直观地对比这两个阶段，请看下表：

媒体从“互联网+”到“AI+”的演进

可以看出，从“互联网+”到“AI+”，传统媒体的转型从渠道的叠加迈向了系统性的重塑。

“互联网+”阶段：主要是渠道的拓展和内容的线上化。例如建立网站、新闻客户端、社交媒体账号等，实现了内容的数字化和网络化分发。

“AI+”阶段：随着人工智能技术（特别是AIGC、大数据、云计算）的成熟，传统媒体的转型进入智能化、生态化的深水区。AI深度融入内容生产、传播、消费、运营的全链路，驱动系统性变革。

AI时代：媒体APP将向智能体转型升级

智能体依托大模型能力，能够突破 APP 的交互边界。

华为常务董事汪涛指出，移动终端正从 APP 中心转向智能体中心。

微软 CEO 纳德拉预言未来所有传统软件都将被 AI 智能体取代，因为智能体可以直接根据用户指令调取数据并完成任务，极大提升人与数据交互处理效率，降低软件使用门槛。

谷歌前CEO施密特说：传统UI（用户界面）很快就会消失，AI UI才是未来。

媒体 APP将发生显著进化：

内容生产智能化：智能体将贯穿媒体 APP 内容生产全链条-通过智能体抓取网络热点，协助采编人员判断选题，还能自动整合生成资讯，并经人机协同审核后发布。生成式智能体可将文字内容转化为动态视觉表达元素完成视频作品创作，提升内容生产效率和丰富度。

内容传播精准化：智能体借助大数据分析，深入挖掘用户兴趣偏好，可识别不同受众群体特征，实现 “千人千面” 的个性化内容推荐。

用户体验个性化：媒体 APP 将引入更多 AI 助手，为用户提供个性化服务-实时分析用户的评论和反馈，提供个性化的互动体验，满足用户个性化的信息需求；增强用户与账号之间的粘性。

内容安全升级：智能体可对文字、图片、音视频等多种形式的新闻内容进行全面巡查，提升内容安全风控能力。

总之，从“互联网+”到“AI+”，传统媒体的破局之路是一条从技术应用到生态重构，从业务转型到系统性变革的深化之路。

二、

“AI+” vs. “+AI”：两种思维、两种命运

以下通过几个关键维度，对比分析传统媒体在实施AI战略时的不同表现。

“AI+” vs. “+AI”总结对比表

三个重点对比维度

1、内容生产

“+AI”思维： 简单替换

做法：为了节省成本，直接使用AI工具批量生成肤浅的财经、体育赛事快讯稿，缺乏人工审核和深度加工。导致文章千篇一律，缺乏深度洞察，甚至出现事实性错误（“AI幻觉”）。

“AI+”思维：人机协同

做法：将AI作为“超级助手”融入采编流程：

---选题策划：利用AI分析全网数据，预测热点趋势，为记者提供数据支持的选题灵感。

---信息处理：利用AI快速转录采访音频、翻译外文材料、核查事实数据，将记者从繁琐劳动中解放出来，专注于核心的思考、分析和写作。

----内容生成：在数据密集的领域（如财报、体育比分），用AI生成初稿，再由记者进行深度分析、添加背景和评论，产出“AI速度+人类深度”的优质内容。

实例：美联社早在2014年就使用AI平台撰写财报新闻。但关键在于，他们将其严格限定在标准化、数据驱动的领域，并建立了完善的工作流程，让人工编辑专注于更有价值的工作。

2、内容分发与用户体验

“+AI”思维：唯算法论

做法：简单地接入一个推荐算法引擎，唯一目标是最大化用户的点击率和停留时间。

导致算法不断推荐用户偏好的、刺激性强的低质内容，形成“信息茧房”和“回音壁效应”。削弱媒体社会责任，用户视野变得狭隘，品牌价值受损。

“AI+”思维：价值导向的智能推荐

做法：构建一个“算法编辑+人工编辑”双轮驱动的混合推荐模式。

----算法：负责理解用户兴趣，实现个性化推荐和长尾内容的分发。

----人工编辑：负责设定价值框架，将重要的硬新闻、公共议题、多元观点强行“破圈”推荐给更广泛的用户，打破信息茧房。

实例：《纽约时报》 等顶级媒体不仅有关联推荐算法，其首页和版面的“黄金位置”始终由资深编辑团队把控，确保重要新闻获得应有的曝光。

对比分析：AI+做法将AI的精准性与人类的价值观判断相结合，既满足了个性化需求，又履行了媒体的社会责任，实现了商业价值和社会价值的统一。

3.对比维度：商业模式与业态创新

“+AI”思维：新瓶装旧酒

做法：仅仅是把传统广告展示方式，通过AI进行更精准的投放。商业模式本质上还是流量变现，没有跳出传统互联网的框架。

后果：商业模式单一，抗风险能力弱，无法开辟新的增长曲线。

“AI+”思维：数据驱动的新服务

做法：利用AI深度挖掘自身积累的版权内容数据（历史文章、图片、视频库）和用户行为数据，创造全新的增值服务。

To C（对用户）：开发基于AI的“个人知识助理”，能根据用户的兴趣和问题，实时从媒体资料库中生成个性化的深度报告、时间线梳理或事件背景摘要。

To B（对企业/政府）：提供“舆情洞察”、“行业趋势分析报告”等数据服务。例如，一家媒体可以训练一个专属的垂直行业大模型，为金融、咨询机构提供付费的决策支持。

实例：路透社、彭博社 本质上已经是金融数据和分析服务公司，而不仅仅是新闻机构。它们利用AI极大地增强了数据处理和洞察发现的能力。

对比分析：AI+思维做法跳出了“广告”的思维定式，将媒体的核心资产（内容和数据）通过AI转化为高价值的、可持续的新产品和新服务，实现了真正的业态创新。

“AI+”与“+AI”的重要区别：

+AI： 指的是在现有业务和流程中加入AI工具，主要用于提升效率、优化体验。AI在这里是“工具”和“配角”。例如，一个新闻网站加入一个智能推荐算法。

AI+：指将人工智能作为核心驱动力和赋能技术，深度融合到产业链的全过程中，以AI思维为主重构业务模式、产品形态甚至整个产业生态。AI在这里是“引擎”和“主角”。例如，基于AI原生思维创建一个全新的、高度个性化的互动新闻平台，而非一般意义上的虚拟数字人主播。

可见：

三、

传统媒体在AI时代的破局，关键在于认知革命

从上分析可见，传统媒体实施“AI+”转型的成功关键，不在于是否采用了最前沿的AI技术，而在于思维模式的根本转变。

AI 不是对手，而是破局前行的契机，是重新定义传媒价值的手术刀

AI对传统媒体的颠覆不仅是技术层面的冲击，更是对传统媒体底层逻辑（生产模式、流量依赖、商业模式）的重构。

1. 生产关系重构：从“人海战术”到“人机共创”

2. 分发逻辑颠覆：从信息茧房到认知引擎

例-财新网用大模型分析用户阅读历史，自动附加“相关政策解读+专家观点交锋”，让用户从“被动接收”变为“主动思考”，付费转化率提高67%。

破局关键：AI不该是“投其所好的茧房”，而要成为“拓展认知的引擎”。

3. 商业模式重构：从“广告依赖”到“价值变现”

第一，前面已说-拓展广告外的 “价值变现”

现实落差：某都市报广告收入占比92%，2024年因客户流失陷入亏损；而“第一财经”用AI构建“企业舆情监测+定制化行业报告”服务，B端收入占比达65%，年利润增长58%。

破局关键：AI能把“流量信任”转化为“价值信任”。当用户愿意为“解决问题”买单时，广告依赖的枷锁自然断裂。这种转变的核心是信任变现。

第二，GEO 优化：重构传统媒体广告的 “价值逻辑”

GEO 优化即生成式引擎优化（Generative Engine Optimization），传统 SEO 以提升网站关键词排名为核心来增加曝光量，而 GEO 则是通过优化内容结构、实体识别与用户意图，以提高品牌在 AI 生成答案中的可见性、权威性和推荐优先级，从而使品牌信息被 AI 直接 “采纳” 到生成的答案中，成为用户获取信息的一部分。

通过 GEO 优化，能为广告植入带来精准度、接受度、转化效率及商业价值的多维升级，同时也伴随着对内容质量与合规性的更高要求。这种影响本质上是将广告从 “广撒网” 的传统模式转向 “精准匹配、场景共鸣” 的 AI 时代新范式。

布局GEO，就是让企业的品牌和产品，成为AI搜索答案里的推荐内容。

为什么要做GEO呢？因为AI搜索已经成为一个不可阻挡的行业趋势，截至2025年7月，ChatGPT周活跃用户数已突破7亿，约占全球成年人口的十分之一，全球数亿人每天通过AI获取信息，且这一规模正在快速增长。“搜索信息”已成为AI最核心的应用之一。

所以警惕你的客户正在被 AI 截流！

未来无法在 AI 心智中占据一席之地的品牌，将在现实世界中寸步难行！

四、

以AI+思维重构主流媒体的独特价值

在AIGC冲击下，传统媒体必须重新思考自身在信息生态中的独特价值。这一转变体现在三个层面：

1、推进三个战略转变：在生产层面，从追求"第一落点"转向深度解读和调查报道

在传播层面，从单向灌输转向参与式共创；在功能层面，从单纯新闻传播转向综合信息服务。

主流媒体应当进一步强化"社会共识构建者"的角色定位，在信息过载的时代发挥"信息蒸馏塔"作用，为公众筛选、解读和整合最有价值的内容。

2、重构三大特色优势

主流媒体要充分利用来自多年攒下三大 “老本钱”，并让AI来赋能：

第一是“机构身份”：权威信源的“定盘星”。传统媒体的机构身份（如党媒、国社）是天然优势——AI能生成假新闻，但老百姓拿不准时，还是会看“官方媒体怎么说”。比如重大政策发布时，《新闻联播》的解读就是“标准答案”；突发公共事件时，主流媒体的报道就是“可信来源”。这种“权威锚点”，AI抢不走，商业平台也替代不了。

建议1-做 “AI 内容认证中心”：自己用 AI 生成的政策快讯，标注 “经 XX 媒体权威审核”；对全网的 AI 内容，用我们的信源网络核实真假，发“可信标识”。就像当年的 “新华社通稿” 定义了新闻标准，未来我们可以定义“AI 时代的可信内容标准”。

第二是“公信力”：对抗混沌的“压舱石”。公信力是靠多年“不造假、不跟风”攒下的口碑——《新闻联播》报道脱贫攻坚，记者会蹲点乡村半个月；报道抗疫，记者会深入医院现场。AI能剪辑“催泪画面”，但剪辑不了“医护人员跪姿救人的人性光芒”。这种“真实与温度”，是公信力的根。

建议2-可以用 AI 放大这种信任：比如建 “AI谣言破解站”，用 AI识别虚假信息，用我们的记者联系权威部门核实，再用 AI精准推送给被谣言影响的人群。

第三是“优质语料”：训练AI的“黄金矿”。传统媒体几十年的报道、评论、政策解读，是训练“主流价值观 AI”的“黄金数据”，这是网络上杂乱的数据比不了的。

建议3-训练自己的 AI 垂类模型或专有智能体，比如央视听大模型，用总台近70年的视听语料库，内容丰富，这些语料已经过层层审核，用词准、导向正，品质高，用这样的语料训练AI，生成的内容有品质保证，既可以建立主流媒体自身的内容生产引擎，还可以向外拓展市场。

总之，主流媒体破局的特色之道，是紧扣 “机构身份的权威性、公信力的稀缺性、优质语料的独特性”，将 AI 作为 “放大器” 而非 “替代者”：

机构身份：从“信息发布者”升级为“AI 时代的权威信源枢纽与内容认证者”；

公信力：将“被动的信任积累”转化为“主动的事实核查能力与深度内容优势”；

优质语料：将沉睡的“媒体语料”训练为“可信 AI 的核心资产与独家风格的知识产品生成引擎”。

从而在AI时代的信息革命中，不仅不被边缘化，反而成为 “可信内容生态的构建者”和 “主流价值传播的引领者”。

CMMR

作为中国融合传播与融合营销领域的探索者及践行者，权威传播咨询机构美兰德全面聚合传播渠道、海量内容、企业品牌、全域用户四大领域分析研究体系，致力于用融合传播与融合营销先进研究成果与技术应用帮助政府、媒体、企业实现品牌塑造与战略升级、消费者洞察与连接、营销赋能与经营业绩持续改善，以数据与咨询的力量帮助客户成功，共创未来。目前美兰德已服务数百家政府部委及知名学术单位、媒体机构与国内外品牌企业。

来源：美兰德传播咨询