1. 技术赋能媒体生产全链条  

多模态技术：通过“全流程AI+跨模态技术+软硬协同”的模式，将传统媒体生产流程中的低效环节（如素材检索、内容创作、审核评估）全面智能化，同时以移动化工具和数字人技术扩展应用场景，最终实现内容生产效率的指数级提升。

智能编辑器：在AI辅助写作环节，系统依托“雅意”大语言模型以及“优雅(YoYa)”多模态大模型，集成热点发现、自动摘要、标题优化、多模态生成（文字转视频/数字人）、智能纠错及风格校准功能，将深度报道策划周期缩短75%。

一键多渠道发布：打通了网站、APP、第三方平台等18类传播渠道接口，实现内容形态自动适配与同步分发。

2.跨文化传播难题破解

媒体机构在跨文化传播业务中，经常会遇到一些问题，海外内容风格仿写、多语种内容创作、内容质量评价等一系列问题，闻歌多模态大模型从以下几个方面助力解决：

优化内容生产流程：打通“文生视频+智能剪辑+语音合成” 全链路，输入主题即可快速生成脚本、图片及视频素材，结合20+媒体专业维度的素材语义检索与智能剪辑，将内容生产周期缩短50%以上，同时提升素材复用率与成片可控性，满足高频次、规模化内容产出需求。

提升内容质量：YoYa提供丰富的全链条AI工具集，如语音克隆、数字人驱动、跨语言口型翻译等工具，模拟多元声音风格、适配全球化传播场景；通过自动化多模态编目构建素材库，标注效率提升80%，支持内容二次创作与精细化运营，增强作品吸引力与传播精准度。

推动内容创新：深度融合出版行业需求，探索“AI+数智出版” 模式，例如为头部出版集团开发交互式数字读物、多语言有声书等创新产品，推动传统出版向 “内容+技术” 双驱动转型，开拓年轻化、国际化市场空间。

3. 智能审核与安全保障  

当前媒体行业的数据形态越来越多样化，不仅有传统的文字、图像、音视频内容，还涉及用户行为、评论记录、交互数据以及版权素材等多类型、多模态数据。这对内容安全审核系统提出了更高的要求——不仅要识别内容风险，还要兼顾用户隐私、数据合规、版权保护等多重目标。

从技术角度来看，行业普遍正在向更加智能化、精细化和可解释的审核体系转型。一方面，多模态审核模型需要具备跨模态理解能力，能够识别潜在的隐性风险，如语图不一致、内容拼接误导等；另一方面，隐私保护也逐渐成为审核系统设计的重要组成部分，是系统底层的考量。

为应对这些挑战，行业内通常会采用一些通用技术路径，比如数据分类分级管理、去标识化处理、局部加密，以及差分隐私、数据生命周期等在边界保护中的探索应用。这些技术可以在不暴露原始数据的前提下，实现风险识别与审核判断。

1. 数据要素流通与商业模式  

当前，随着“数据要素×”行动计划的推进，如何把媒体资源转化为可用、可交易的数据资产，已经成为全行业的共识。这方面持续探索，核心思路是以平台化能力打通“采、治、用”的全流程，让数据真正流动起来、用得起来、变现起来。

比如DIOS人工智能数据操作系统，能把文字、图片、视频、用户行为这些多模态、多来源的数据统一整合、标准治理、智能编排，并沉淀为可复用的“数据对象”。很多客户的数据资源，在平台上实现了从“信息孤岛”到“数据资产”的转变，也为大模型训练、智能推荐、知识问答等业务应用提供了高质量的数据底座。

在上层应用方面，通过为媒体行业构建了“策、采、编、发、管、评”的全流程智能生产体系。通过AI选题、自动撰稿、多模态发布等功能，不仅打通了数据的生产和传播链路，也让内容回流形成新的数据资产，从而实现数据要素的持续循环与价值释放，形成了“数据驱动+模型赋能”的可复制商业模式。不论是媒体内容、政务数据还是企业知识，我们的目标都是让数据在安全合规的前提下实现最大价值，让数据真正成为业务增长的新引擎。

2.数据安全与隐私保护平衡  

在数据要素流通中兼顾个性化服务与用户隐私保护，需要技术、制度与法律的多维度协同。中科闻歌通过创新技术方案和系统性治理机制，在数据脱敏、权限管理等领域提供了具有行业示范性的解决方案。

（1）基于大模型的隐私保护技术

中科闻歌的专利技术（CN119830345A）通过上下文编码与类型解码，将隐私信息转化为替代内容，保持语义连贯性。例如，在政务咨询中自动识别“身份证号”等敏感字段并替换为匿名标识，同时确保问答逻辑的准确性。

（2）动态权限管理与安全沙箱

其X-Agent平台支持MCP协议，通过细粒度权限控制和数字水印技术实现数据溯源。例如，政务人员需通过多因素认证（MFA）访问敏感数据，且操作过程受安全沙箱监控，确保“原始数据不出域”。

（3）智能脱敏与风险监测

结合语音识别场景的替换、加密、掩码技术（如对通话记录中的地址信息进行频率掩码处理），以及实时安全审计系统，防范数据滥用。针对匿名化后的再识别风险，中科闻歌采用二次加密和定期策略更新机制。

在大数据与AI技术深度渗透的背景下，媒体行业的“新质生产力”可定义为以数据要素为核心驱动、技术革新为支撑、全要素生产率跃升为标志的先进生产力形态。其本质是通过对劳动者、劳动资料、劳动对象的重组优化，实现内容生产、传播效能和社会价值的质变。

1.媒体行业的新质生产力

媒体新质生产力的核心特征

技术驱动的生产力跃迁以AI、大数据、云计算、区块链等技术为基础，重构媒体全链条生产流程。例如生成式AI实现自动化内容生产（如AI合成主播、智能写作工具），区块链技术保障内容版权和数据安全，5G与XR技术推动沉浸式传播形态（如虚拟考古直播、元宇宙场景）。技术不仅作为工具，更成为媒体产品本身。

数据要素的乘数效应

数据作为新型生产要素，与传统要素结合产生“1+1>2”的效果。例如数据与记者结合形成“数字记者”，通过用户画像实现精准传播；数据与资本结合催生“媒体+政务/商务”模式，如舆情服务、智慧城市项目。数据流通通过确权、定价、交易等环节释放价值。

人才结构的智能化转型

劳动者需从传统媒体人升级为“数智化复合型人才”，既掌握新闻传播规律，又精通AI工具应用（如大模型训练、AIGC创作）。同时，数字员工（如虚拟主播、智能审核系统）成为新型劳动力，解放人力以聚焦创意与策略。

产业生态的深度融合

媒体从单一内容生产者转向“媒体+”生态构建者，例如“媒体+政务服务”实现政策精准触达，“媒体+文旅”打造数字文旅IP，“媒体+教育”开发在线知识产品。这种融合突破了传统媒体边界，形成跨行业价值网络。

2.未来需突破的关键环节

数据要素流通的制度性障碍

确权与合规：需完善数据产权“三权分置”（资源持有权、加工使用权、产品经营权）制度，解决公共数据、企业数据、个人数据的权属争议。

技术应用中的伦理与效能平衡

AI伦理风险：生成式AI可能引发虚假新闻、算法偏见等问题。需建立“用AI治理AI”的机制，如内容智能审核系统与人工复核双轨制。

技术普惠性：避免技术垄断导致“数字鸿沟”。例如县级融媒体需加强智能技术适配，防止基层媒体在转型中掉队。

复合型人才培养与组织变革

人才梯队建设：需构建“技术+内容+运营”三维能力模型，例如新华社“智能化编辑部”通过内部培训与外部引进结合，培养AI新闻工程师。

组织架构重构：传统媒体需打破部门壁垒，建立扁平化、项目制的敏捷团队，整合技术资源支持全链条创新。

产业协同与生态共建

跨界资源整合：媒体需与科技企业、高校、政府共建创新联合体。例如上海数据交易所联合企业推出“数据要素市场繁荣计划”，设立亿元激励资金激活生态。

商业模式迭代：从广告收入转向“内容+服务+数据”多元变现。如浙江日报“智慧中台”通过数据服务反哺内容生产，形成良性循环。