摘要：主编温静导读：虽然DeepSeek与广电的融合面临着技术适应性、数据安全、用户隐私保护以及行业监管等多重挑战，但DeepSeek的出现对广电媒体融合带来诸多启发。

主编温静导读：虽然DeepSeek与广电的融合面临着技术适应性、数据安全、用户隐私保护以及行业监管等多重挑战，但DeepSeek的出现对广电媒体融合带来诸多启发。

作者：唐瑞峰

“广电接入DeepSeek，就能原地起飞么？广电行业接入DeepSeek并不意味着可以立即实现飞跃式发展。技术的适应性是一个关键问题。”近日，有融媒体领域的专家强调。

在AI技术迅猛发展的当下，DeepSeek作为专注于AI技术研发的创新力量，其对广电融合的影响已成为业界广泛关注的话题。

虽然DeepSeek与广电的融合面临着技术适应性、数据安全、用户隐私保护以及行业监管等多重挑战，但DeepSeek的出现对广电媒体融合带来诸多启发。

一种融媒转型的新范式

一方面，作为天然具备视频基因的媒体机构，广电媒体在AIGC领域拥有独特的机构性先发优势。广电行业拥有大量的音视频节目和优质数据资源，各个媒体机构需要探索如何将这些资源转化为有价值的数字资产，并通过授权等方式实现数据价值的最大化。

同时，广电行业还需要积极探索数字权利的确立和维护以及媒资系统的重构，确保自身在新赛道上的利益得到保障。

另一方面，广电媒体沉淀的视频基因与DeepSeek的技术优势形成天然互补，双方通过技术赋能与资源协同，在智能推荐、用户运营、产业延伸等维度展开深度合作，正在重塑媒体融合的新格局，这种技术驱动型融合模式不仅激活了广电存量资源，更构建起面向未来的智能化媒体基础设施。

有专家表示，从业务层面来看，这种深度融合催生出全新的智能媒体业态。以“智能内容中枢”为核心架构，形成了三大业务层级：

基础层依托DeepSeek大模型的自然语言理解和多模态生成能力，实现新闻采编的智能化辅助、节目脚本的自动生成及虚拟主播的个性化定制；运营层通过智能算法系统，对内容生产、分发、运营进行全流程优化，实时分析用户画像并预测传播效果；变现层则构建起广告智能匹配、电商直播优化、IP数字资产开发等多元化商业生态。

在技术架构层面，DeepSeek为广电媒体构建了“云-端-智”三位一体的技术支撑体系。云端部署的深度求索大模型作为智能中枢，处理海量非结构化数据并生成决策建议；边缘计算节点实现本地化内容处理，保障时政新闻等敏感内容的审核安全；终端应用层则通过API接口赋能各类业务场景，从记者站的智能采编助手到演播厅的虚拟现实系统，形成覆盖全场景的智能化解决方案。

在笔者看来，AI技术正在重塑媒体行业的价值链条。传统广电"内容-渠道-受众"的线性传播模式，正在向“数据-算法-场景”的智能生态转变。DeepSeek与广电的协同创新，不仅延续了媒体作为社会信息中枢的核心功能，更通过智能技术实现了传播效能的指数级提升。

一种轻量化、高效化技术路径

公开资料报道，DeepSeek采用了低成本、高效能的创新路径，实现了“花小钱办大事”的效果。

DeepSeek在其技术报告中称，仅使用了2000余个芯片集群来训练DeepSeek-V3模型，芯片使用量仅是一些国际AI大模型的零头。DeepSeek凭借低成本、高性能的开源模式，降低了全球的技术使用门槛。

相较于重资产投入的融合路径，DeepSeek提供的轻量化技术赋能具有显著优势，其云端智能平台可快速部署，模块化功能组件支持按需调用，数据分析系统实时优化运营策略。

这意味着，广电视听机构在接入deepseek时，无需再投入大量资金购置昂贵的计算设备，也不必为处理海量数据和漫长训练周期而烦恼。

对于广电视听行业而言，DeepSeek的这种轻量化、高效化的数智化技术路径无疑具有巨大的吸引力。它不仅降低了广电机构的进入门槛，加速了其数智化转型的进程，为行业的可持续发展注入了新的活力，通过轻量化技术嵌入、模块化系统改造、智能化流程重塑，为广电媒体融合构建起一套适配传统媒体基因的柔性转型方案。

这种方案拒绝“推倒重建”的颠覆式改革，而是以技术为手术刀，精准切入广电生产链条中的关键痛点，在保障媒体核心价值的同时，完成渐进式、可持续的数字化转型。

在笔者看来，面对DeepSeek热潮，广电机构需通过严谨的经济性论证，才能避免因短期政绩驱动导致的资源错配，广电机构根据自身实力，开发适配DeepSeek的应用场景与辅助工具:

实力较强的广电机构充分利用自身优势，加速垂直领域AI模型平台化能力的布局，从而在AI技术的浪潮中抢占先机，引领行业变革。实力较弱的机构可以，通过开发适合DeepSeek落地的应用和工具，真正实现降本增效。

一种重塑体制机制的新逻辑

DeepSeek团队的最大特点是人才本土化和年轻化。拥有一大批创新型青年人才，是科技创新活力之所在，也是科技发展希望之所在。

DeepSeek与广电的融合的发展，涉及到媒介组织形态以及媒体业务方向的变革，DeepSeek不仅仅是技术逻辑的拥抱，更需要相应配套的体制机制、薪酬改革、组织架构。相对于地面频道和地方台。

广电行业传统人才以内容生产与传播为核心能力，而DeepSeek技术需要AI算法工程师、数据科学家等复合型人才。若未同步推进人才结构升级，可能导致技术应用与业务需求脱节。

广电机构可以通过建立内部AI人才培养体系，如与高校合作定向培养“媒体+AI”复合型人才，同时通过引入外部技术团队时，注重与内容团队的协作机制设计，避免陷入“技术孤岛”。

从媒体融合的角度而言，相对体制机制融合，deepseek更是直接涉及到人的融合，是媒体融合从上层建筑到具体个人的直接下沉，可以直接调动和激发个人的积极性。员工可以更加高效地学习和掌握数字化技能，快速适应广电行业数字化转型所带来的新要求与新挑战，为高质量可持续发展提供坚实的人才保障。

此前，多家广电机构通过成立特定的AIGC工作室形式，利用人工智能技术实现内容的创新和生产，这些工作室通常采取“以点破面”的方式，允许团队在相对较小的范围内进行试验和迭代，然后逐步拓展到更广泛的内容生产和体制创新中。目前，许多工作室还处在初期阶段，即主要停留在技术试验和内容创新的层面。

随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，DeepSeek在广电行业的应用前景将更加广阔。广电机构应高度重视人才培养和组织文化变革，以适应数字化转型的新需求。只有不断创新、积极拥抱变革，广电行业才能在数字化时代保持竞争力，实现可持续健康发展。

在新技术逻辑下，广电行业需要深刻洞察并全面挖掘现行体制与生态的潜在机遇，敏锐捕捉环境变化下的新兴需求，勇于创新，打造全新模式，以最大化整合资源、技术与人才，从而开辟出通往“DeepSeek式”广电系统化变革之路。

结语

对于DeepSeek对广电融媒的启示，我们也问了DeepSeek，以下是DeepSeek回答摘录：

DeepSeek的开源模式打破技术壁垒，支持消费级硬件和端侧部署，降低AI应用门槛，这为广电行业突破“重资产”困境提供了轻量化路径。

结合用户行为分析（如观看时长、互动频率）和情感算法，广电机构能精准洞察用户偏好，优化内容推荐与广告投放策略，实现个性化服务与增值业务创新。

DeepSeek的扁平化管理与“朴素探索者”文化（如年轻研究员主导MLA架构研发）启示广电机构需重构组织架构，打破部门壁垒，建立数据驱动的敏捷协作模式。

以低成本技术突破释放生产力，以数据驱动重构内容生态，以开放合作拓展边界，以组织变革激活创新动能，最终实现“技术—内容—用户”的深度融合。广电行业需把握这一机遇，加速从“工具赋能”向“生态构建”跨越，在数字化浪潮中重塑核心竞争力。

来源：传媒内参