城市新闻网媒生成式AI应用调研分析报告
研究说明
本报告在城市网盟的支持下，由温州新闻团队开展调研并撰写完成。研究过程采用定量与定性相结合的方法，通过问卷调研、深度访谈和案例分析等方式收集一手资料。在数据处理和报告撰写环节，研究团队借助AI分析工具进行辅助，但所有研究设计、分析框架和结论判断均由研究人员独立完成。
温州新闻网AIGC实验室
第一章 调研概要与核心发现
1.1 调研背景与概况
调研背景与目的
生成式人工智能(AIGC)正在深刻改变新闻生产方式，为新闻媒体带来重要的转型机遇。城市新闻网媒作为区域新闻传播的主力军，其智能化转型实践对推动媒体融合发展具有重要示范意义。当前，多数城市新闻网媒已开始探索AIGC应用，但在技术应用、人才储备、创新机制等方面仍面临诸多挑战。
本次调研旨在系统把握城市新闻网媒AIGC应用现状，发现转型过程中的关键问题，总结创新实践经验，为媒体机构的智能化转型提供决策参考。同时，通过典型案例分析，探索技术创新与新闻价值的融合路径，为行业发展提供有益启示。
调研范围与对象
本次调研覆盖全国55家城市新闻网媒，样本构成具有较强的层级代表性和地域覆盖性：
省级新闻网站占14.55%
副省级城市新闻网站占29.09%
地市级新闻网站占54.55%
受访对象包括各层级的管理者和业务骨干：
内容部门负责人占41.82%
技术负责人占29.09%
业务部门负责人占12.73%
其他管理人员占16.36%
主要调研内容
调研内容围绕以下核心议题展开：
- 技术应用现状
AIGC部署和应用情况
重点应用场景和领域
创新实践与典型案例
- 转型面临挑战
技术应用与质量控制
人才队伍建设情况
创新机制建设
- 发展规划与趋势
未来投资与发展意向
重点发展方向
潜在风险与挑战
通过问卷调查、深度访谈等方式，调研获得了丰富的一手资料，为全面了解行业发展现状提供了重要依据。调研结果显示，城市新闻网媒的AIGC应用正处于快速发展阶段，既展现出良好的创新活力，也面临着需要突破的关键问题。
1.2 关键发现
AIGC在城市新闻网媒中渗透率高但发展不均衡。 65.45%的机构已部署AIGC系统，27.27%正在规划部署，但实际应用深度和效果存在显著差异。
AI技术部署呈现多元化趋势，自主研发与平台应用并存。 81.82% 的机构使用第三方平台，但也由不少机构开展自主研发，或进行定制化合作开发，体现了对技术自主性和应用效率的双重追求**。**
AIGC应用主要集中在结构化内容领域。 天气预报(78.18%)、财经数据报告(76.36%)和体育赛事快讯(72.73%)是应用最为成熟的三个领域。
内容生产的智能化程度最高。 90%的机构在内容生产环节应用AI技术，但96.36%仍主要依赖人工审核，显示出技术应用与质量控制的明显失衡。
人才短板已成为制约发展的关键因素。 56.36%的机构AI技能掌握率低于10%，70.91%面临技术人才短缺，69.09%缺乏合适的培训资源。
媒体对待AIGC态度积极但准备不足。 仅21.82%的机构建立专门质量标准，5.45%制定相关政策规范，显示出制度建设明显滞后于技术应用。
创新实践呈现多元化探索态势。 部分媒体机构已形成特色化应用模式，如佛山新闻网的"飞鸿AI"全流程应用、温州新闻网的本地化AI工具开发等。
未来投资意向强劲但风险意识增强。 87.27%的机构计划增加投资，但78.18%对技术可靠性表示担忧，70.91%对新闻真实性验证心存疑虑。
AI认知水平呈现出明显的集中分布特征。 54.55%的受访者表示"比较了解"，34.55%“一般了解”，7.27%“非常了解”，3.64%“了解不多”，反映出行业整体认知水平仍有待提升。
AI培训体系建设明显不足。 47.27%的机构仅开展1-2次培训，25.45%未开展任何培训。70.91%的机构尚未建立正式的技能评估机制。
AI教育资源严重匮乏。 69.09%的机构反映缺乏合适的培训资源或讲师，40%完全没有AI学习资源，反映出能力建设的基础支撑不足。
AI培训内容结构失衡。 81.82%的培训集中在基础知识介绍，74.55%为特定工具使用培训，而AI伦理责任(12.73%)、编程基础(12.73%)等深层培训比例极低。
AI应用规范建设滞后。 仅5.45%的机构制定专门政策，29.09%正在制定中，45.45%暂无计划，反映出行业发展缺乏制度保障。
AI审核模式尚未成熟。 96.36%仍以人工审核为主，41.82%采用AI辅助审核，38.18%实现可信数据源集成，显示出智能化质控体系亟待建立。
媒体对AI应用前景持乐观态度。 40%认为影响"非常积极"，40%认为"比较积极"，但20%持中立态度，反映出行业对AI的理性认知。
AI应用已产生新的商业价值。 部分机构通过AI数字人、智能创作等开发新产品和服务，探索"AI+“产品新赛道，但商业模式仍在探索中。
AI伦理问题日益受到重视。 78.18%的机构对技术可靠性表示担忧，70.91%关注新闻真实性，56.36%重视伦理和版权问题，显示出行业的责任意识在增强。
AI能力要求日趋综合。 100%的受访者认为需要掌握AI工具使用，78.18%强调数据分析能力，67.27%看重跨学科知识，反映出对复合型人才的迫切需求。
1.3 核心价值与建议
1.3.1 重要启示
本次调研揭示了城市新闻网媒AIGC应用发展的若干重要规律。首先，技术应用呈现明显的分化趋势。不同层级媒体在技术路径选择上的差异，反映出资源禀赋对发展路径的深刻影响。省级和副省级媒体倾向自主创新，而地市级媒体多采用成熟方案，这种分化既是现实选择，也折射出行业发展的客观规律。
其次，创新实践展现出新的发展趋向。从单一工具应用向系统解决方案转变、从技术追随向特色创新转变、从单打独斗向协同发展转变，这些趋势预示着行业正在进入更高水平的发展阶段。特别是一些地方特色鲜明的创新实践，为行业发展提供了有益启示。
第三，发展中的深层问题开始显现。技术应用与质量管理的失衡、人才储备与需求的错位、创新动力与风险管控的矛盾等问题，反映出当前发展中的结构性失衡。这些问题如果得不到及时解决，将制约行业的健康发展。
第四，行业生态建设日益紧迫。无论是技术服务体系的缺失、人才培养机制的不足，还是标准规范建设的滞后，都表明完善产业生态已成为推动行业发展的关键。只有建立健全的支撑体系，才能保证行业的可持续发展。
最后，发展模式亟待创新。传统的单兵突进、单打独斗的发展模式难以为继，协同创新、开放共享正成为行业共识。这种认识的转变，预示着行业发展模式的重要变革。
1.3.2 主要建议
基于调研发现，提出以下具体建议：
完善技术支撑体系
建议建立城市新闻网媒AI公共服务平台，为中小媒体提供技术支持。平台可以包括：基础技术服务、开发工具支持、系统测试环境等。同时，建立技术专家服务机制，提供技术咨询和问题解决方案。
在此基础上，构建分层分类的技术服务体系。针对不同层级媒体的需求特点，提供差异化的技术服务。可以采取"平台+服务"的模式，既提供标准化服务，又满足个性化需求。
创新人才培养机制
建议成立城市新闻网媒AI人才培训联盟，整合培训资源，建立系统化的培训体系。重点是：
开发系统化的培训课程，覆盖基础知识、技术应用、创新实践等
建立多层次的培训机制，满足不同岗位人员的需求
创新培训方式，结合线上线下、理论实践等多种形式
同时，探索建立人才共育机制。加强与高校、研究机构的合作，建立人才培养基地，形成产学研协同育人的新模式。
建立协同创新机制
建议建立城市新闻网媒AI创新联盟，搭建创新协作平台。重点推进：
关键技术的联合攻关
创新经验的交流分享
创新资源的优化配置
设立创新项目池，组织开展联合创新。可以采取"项目+基金"的方式，支持具有行业共性价值的创新项目，推动创新成果的行业共享。
优化政策支持体系
建议城市网盟设立AIGC专委会，重点支持：
关键技术研发和创新平台建设
人才培养和团队建设
创新项目孵化
加强行业规范建设
建议加快制定AI应用相关标准规范，重点包括：
内容生产规范
质量评估标准
伦理道德准则
建立行业自律机制，推动行业规范有效落地。由城市网盟AIGC专委会，负责标准制定、规范实施、监督评估等工作。
推动城市新闻网媒的AI创新发展是一个系统工程，需要机构、行业、政策三个层面协同发力。机构要立足实际创新发展，行业要加强协作互助，政策要优化环境赋能。只有形成合力，才能推动城市新闻网媒在智能化转型中实现高质量发展。
第二章 AI技术应用现状
随着生成式人工智能技术的迅速发展，城市新闻网媒正在经历一场深刻的数字化转型。本章基于对55家城市新闻网媒的系统调研，从认知水平、应用现状、典型场景和存在问题四个维度，全面剖析行业AI应用的发展现状。
2.1 认知水平分析
调研数据显示，城市新闻网媒对生成式AI的认知水平呈现出明显的集中分布特征：54.55%的受访者表示"比较了解”，占据主要比重；34.55%处于"一般了解"水平，二者合计近90%，构成认知水平的主体；而两端比例相对较小，“非常了解"的占比为7.27%，“了解不多"的仅占3.64%。这种分布格局反映出行业整体已基本形成对AI技术的认知框架，但专业化、深度化的理解仍显不足，特别是精通AI技术的人才比例偏低，这可能制约行业的深度创新发展。
一、职位分化：认知的结构性差异
深入分析不同职位群体的认知特征，呈现出鲜明的分化态势：
（一）技术负责人群体（29.09%） 技术负责人群体普遍具备较深的理解水平，不仅熟悉AI的技术原理，还能准确把握其在新闻生产中的应用边界。数据显示，这一群体在技术原理、应用场景和发展趋势等方面的认知水平明显高于其他群体。
（二）内容部门负责人群体（41.82%） 作为最大的受访群体，内容部门负责人对AI的认知主要聚焦在应用层面，特别关注其在提升内容生产效率、优化编辑流程和保障内容质量方面的作用。这种实用导向的认知特征，反映出内容生产一线对AI工具的实际需求。
（三）业务部门负责人群体（12.73%） 业务部门负责人的认知视角偏重效果导向，主要关注AI应用的投资回报率（ROI）和实际业务价值。这种效益导向的认知特征体现了业务部门在技术投入决策中的考量重点。
（四）其他管理人员群体（16.36%） 这一群体虽然认知水平参差不齐，但普遍表现出对AI战略价值的关注，特别是在组织转型和长期发展方面的思考较为深入。
二、认知维度：多层次的理解框架
（一）技术认知层面 调研发现，大多数机构已形成对AI的基本技术认知，将其定义为"可执行人类智能任务的技术系统”。在具体认知要素上，受访者重点强调"自动化”（76%）、“机器学习”（68%）和"算法"（62%）等核心概念。然而，对技术原理的理解深度仍存在明显分层，多数人仍停留在工具使用层面。
（二）应用认知层面 在应用层面， 机构普遍展现出务实的认知取向：
83%的受访者将效率提升和流程优化视为AI应用的首要目标
大多数机构注重具体业务场景的落地，强调实用性和可操作性
71%的机构表示愿意尝试新的应用方向，显示出较强的创新意愿
（三）价值认知层面 价值层面的认知呈现出明显的辩证特征：
89%的受访者认为伦理和安全问题是AI应用必须考虑的基础问题
绝大多数机构强调人工监督在AI应用过程中的必要性
特别重视新闻生产环节的真实性验证机制
总体来看，城市新闻网媒对AI的认知已形成较为完整的框架，但在深度和广度上还需进一步提升。特别是在技术原理理解、创新应用探索和价值规范建设等方面，仍有较大的提升空间。这种认知现状既反映了行业的发展水平，也指明了未来的提升方向。
2.2 应用现状分析
随着生成式AI技术的快速发展，城市新闻网媒的AI应用正在从单点试验走向全面部署。本节基于问卷调研数据和深度访谈资料，从技术部署、应用领域和深度评估三个维度，系统分析当前行业AI应用的整体态势。
一、技术部署现状
调研数据显示，城市新闻网媒的AI技术部署呈现明显的"三分布局"：65.45%的机构已经部署AI系统，27.27%正在规划部署，7.27%暂无部署计划。这一分布格局反映出行业对AI技术的接纳度正在快速提升。
（一）部署模式分析
调研显示，第三方平台是城市新闻网媒的主要技术选择，81.82%的机构使用文心、可灵、豆包、Kimi等平台。其中，27.27%的机构开展了自主研发，这些进行自主研发的机构通常也会使用第三方平台，形成自研产品与第三方平台互补的技术格局。
在自主研发方面，一批技术实力较强的媒体机构推出了富有特色的创新产品。如佛山新闻网开发的"飞鸿AI"系列应用，整合了AI智校、AI主播、AI视频等多元功能；苏州日报社自主研发的"苏报融媒播报大模型"；星辰在线打造的"星辰AI"效率工具等。这些自主创新实践体现了媒体机构对核心技术的重视。
在第三方平台使用方面，不同媒体根据自身需求选择不同平台：有的侧重于文本生成，使用文心、豆包等平台；有的注重多媒体处理，采用可灵、Runwal等工具；还有部分机构采取"能用的都用"的综合策略，灵活调用各类平台资源。
值得注意的是，部分媒体机构还探索了定制化的合作开发模式。如大洋网与技术公司合作开发垂类AI写作与审校平台，既保持了技术方案的针对性，又提升了开发效率。这种模式体现了媒体机构在技术应用上的创新思维。
这种多元化的技术应用格局，反映出媒体机构正在根据自身条件和发展需求，探索最适合的技术路径。
（二）部署重点分析
调研数据显示，城市新闻网媒的AI部署呈现出鲜明的重点分布特征。
- 当前部署格局
在现有应用中，内容生产是最主要的部署领域，72.73%的机构在此环节部署智能系统。用户体验优化和新闻业务运营并列第二，均为45.45%。这种分布格局反映出机体机构将AI应用重点聚焦在核心业务环节，尤其是内容生产的智能化转型。
从具体应用来看，各机构的创新实践丰富多样。如佛山新闻网的"飞鸿AI"整合了AI智校、AI主播、AI视频、AI写作等多元功能；苏州广电总台的星云门户平台实现了"文转图"、“图转视频"的智能转化；温州新闻网开发的"台风AI助手"则针对本地新闻需求提供专门解决方案。
- 未来部署规划
展望未来12个月，机构的部署重点呈现更加多元的发展趋势：
内容创作和编辑仍是最受重视的领域，85.45%的机构计划在此领域扩大应用
新产品或服务开发位列第二，69.09%的机构有相关计划
用户体验个性化（54.55%）、数据分析和预测（50.91%）、运营效率提升（49.09%）构成第二梯队
广告和营销（32.73%）也开始受到关注
这种部署规划反映出机构正在从单一的内容生产向全流程智能化转型，AI应用的广度和深度都在持续拓展。值得注意的是，新产品或服务开发的高关注度（69.09%）表明机构正积极探索AI赋能下的业务创新。
- 发展态势分析
从当前部署到未来规划的变化趋势可以看出：
内容生产环节的核心地位进一步强化，应用比例从72.73%提升至85.45%
业务创新成为新的增长点，体现在新产品开发计划的高比重
数据分析、用户体验等支撑性应用受到更多重视
商业变现（如广告营销）开始进入机构视野
这种部署重点的演进反映出城市新闻网媒正在构建更加全面的AI应用体系，既注重核心业务的深化，也关注创新领域的拓展。这一部署策略体现了机构对业务需求的准确把握和对未来发展的前瞻性思考。
二、主要应用领域
调研数据显示，AI技术在城市新闻网媒的应用已形成以内容生产为核心，用户体验和业务运营协同发展的格局。72.73%的机构在内容生产环节部署智能系统，45.45%的机构分别在用户体验优化和新闻业务运营方面开展应用，体现出清晰的重点分布特征。
（一）内容生产应用
内容生产是当前AI应用最为深入和成熟的领域。调研显示，72.73%的机构在这一环节部署智能系统，且85.45%的机构计划在未来12个月内进一步加大在内容创作和编辑方面的投入，反映出该领域应用的持续深化趋势。
从具体实践来看，各机构结合自身特点开展了富有成效的探索。苏州广电总台的星云门户平台实现了"文转图"到"图转视频"的智能转化，显著提升了内容生产效率。佛山新闻网的"飞鸿AI"整合了智能写作、视频制作、图片处理等多元功能，打造全流程的内容生产体系。正如一位地市级网站负责人所言：“AI技术的赋能使记者能够将更多精力投入到深度报道中。”
在创新应用方面，多家媒体探索出特色化的发展路径：温州新闻网针对本地新闻需求开发"台风AI助手”，并开设"瓯韵AI调"栏目，开创AIMV+新闻模式，创新性地融合AI技术与地方文化，拓展新闻表现形式的创新边界；洛阳网通过打造八语种虚拟主播，探索"借网出海"的国际传播新模式。这些实践充分展现了AI技术在内容创新方面的广阔潜力。
（二）用户体验优化
在用户体验方面，45.45%的机构已开展相关应用，54.55%的机构计划在未来一年加大这方面的投入。这一领域的应用主要集中在个性化服务、智能推荐等方面，旨在提升用户服务的精准性和互动性。
从未来规划看，用户体验个性化（54.55%）、数据分析和预测（50.91%）成为机构重点关注的方向。这表明机构正在从基础的用户服务向数据驱动的精准服务转型，追求更高水平的用户体验。
（三）业务运营创新
业务运营创新是AI应用的另一重要领域，45.45%的机构已在这一领域展开实践。从未来发展看，69.09%的机构计划开发新产品或服务，49.09%计划提升运营效率，32.73%计划拓展广告和营销应用，显示出业务创新正成为新的增长点。
值得注意的是，业务运营领域的AI应用呈现出明显的创新性特征。一些机构开始探索AI技术与传统业务的深度融合，如开发智能化业务平台、打造数字化服务产品等。这种创新不仅提升了运营效率，也为媒体机构开辟了新的发展空间。
从整体应用格局来看，城市新闻网媒的AI应用已经从最初的内容生产逐步向用户服务和业务创新延伸，形成了多领域协同发展的态势。未来12个月的发展规划更显示出应用深化的趋势：内容生产领域的应用继续加强（85.45%），新产品开发力度加大（69.09%），用户体验和运营效率持续提升（均超50%）。这种全面而有重点的发展格局，反映出城市新闻网媒正在通过AI技术推动全方位的数字化转型。
三、应用深度评估
基于调研数据，本节从应用现状、评估体系和发展挑战三个维度，系统分析城市新闻网媒AI应用的深度和效果。
（一）应用水平分析
调研数据呈现出城市新闻网媒AI应用的"双重差异"特征：一方面是技术部署的快速推进，另一方面是人员技能的相对滞后。如图1所示，这种发展不平衡性集中体现在应用普及度与人员技能水平之间的显著落差。
从技术部署情况看，行业已形成梯次分明的发展格局：65.45%的机构已经部署AI系统，展现出积极的创新姿态；27.27%的机构正在规划部署，体现出明确的转型意愿；仅7.27%的机构暂无部署计划。这种分布特征表明，AI技术已经从前沿尝试走向普遍应用，成为推动媒体转型的核心动力。
在应用领域分布上，呈现出"一强两基"的特点：72.73%的机构在内容生产环节部署智能系统，显示出对核心业务智能化的高度重视；45.45%的机构分别在用户体验优化和新闻业务运营方面开展应用，反映出向支撑性业务延伸的趋势。这种差异化分布体现了机构在技术应用上的策略性选择。
然而，在人员技能水平方面，调研数据揭示出明显的"金字塔"分布特征：56.36%的机构中熟练使用AI工具的采编人员比例在0-10%之间，构成了最大基数；29.09%的机构达到11-30%的水平，形成中间层；12.73%的机构发展到31-50%的程度，位于较高层次；仅有1.82%的机构突破50%，达到领先水平。这种分布格局凸显出人才培养的迫切性。
技术部署的高普及度与人员技能的低水平之间形成了鲜明对比，反映出城市新闻网媒AI应用的结构性失衡。这种失衡既是当前发展的主要特征，也是未来需要重点突破的方向。要实现AI应用的深化发展，必须在保持技术创新活力的同时，大力加强人才培养，推动技术应用与人员技能的协调发展。
（二）发展挑战分析
调研数据揭示，城市新闻网媒的AI应用面临着系统性挑战。这些挑战呈现出明显的层级递进特征：从基础性的技术问题，到关键性的人才短板，再到深层次的转型适应，构成了一个相互关联、递次深化的挑战体系。
- 技术层面挑战
技术挑战体现出"重基础、重安全"的特点。78.18%的机构对技术可靠性表示担忧，70.91%对新闻真实性验证心存疑虑，这反映出对AI技术基础性能力的关切。其次是伦理和版权问题（56.36%）、实施成本（52.73%）等现实性挑战。值得注意的是，29.09%的机构对AI偏见问题的关注，体现出行业对技术应用深层影响的反思。
这种分布特征表明，技术挑战已从单纯的工具可靠性，延伸到内容真实性、伦理规范等更深层面的问题，对机构的技术治理能力提出了更高要求。
- 人才层面挑战
人才挑战呈现出"多维度、多层次"的复杂特征，主要表现在：
专业人才供给方面：70.91%的机构面临技术人才短缺，这一基础性挑战直接制约着AI应用的深化发展。
培训体系建设方面：69.09%缺乏合适的培训资源，56.36%反映技术更新太快，43.64%存在培训成本高的问题，41.82%难以评估培训效果。这一系列数据反映出人才培养体系的系统性缺失。
实操层面问题：30.91%的员工学习积极性不高，29.09%难以安排培训时间，这些"最后一公里"的问题影响着培训效果的落地。
这些多层次的人才挑战，构成了制约AI应用深化的关键瓶颈，需要通过系统化的人才战略来破解。
- 转型适应挑战
在转型适应方面，数据呈现出一个值得关注的现象：只有14.55%的机构担心记者工作被取代，这个相对较低的比例背后，反映出业界对AI与人工协作的理性认知。然而，这也意味着机构需要更多关注如何优化人机协作模式，推动技术应用与传统工作流程的有机融合。
这三个层面的挑战相互关联、互为影响。技术可靠性问题影响着人才培养的效果，人才短缺又制约着技术应用的深化，而转型适应的挑战则贯穿于技术和人才两个维度。破解这些挑战，需要机构从战略高度构建系统化的解决方案：
在技术层面：既要注重基础能力的提升，也要加强伦理规范的建设
在人才层面：需要构建全方位的人才培养体系，从供给、培训到激励形成完整链条
在转型层面：要着力推动组织变革、流程重塑和文化建设，为AI应用创造良好的生态环境
只有协同推进这些任务，才能推动城市新闻网媒的AI应用迈向更高水平。
2.3创新实践分析
一、产品创新实践
调研显示，城市新闻网媒正在探索AI技术应用的多元化路径，形成了一批具有地方特色的创新产品。这些创新实践主要呈现出三个特点：一是深度结合地方需求，开发针对性解决方案；二是注重技术与传统业务的融合创新；三是积极探索AI赋能下的新型传播模式。
以下选取三个典型案例，分别展现AI技术在地方服务、文化创新、国际传播等领域的创新应用。这些案例不仅反映了城市新闻网媒在AI应用方面的探索成果，也为行业发展提供了可资借鉴的经验。
【案例1】青岛新闻网：构建"青新AI"赋能城市创新
青岛新闻网通过构建"青新AI"智能应用平台，探索出一条媒体机构运用AI技术服务城市发展的创新路径。该平台不仅实现了技术创新，更重要的是打造了面向城市多领域的智能服务生态。
一、技术架构创新
“青新AI"构建了系统化的技术架构：
模型基座构建
基于Qwen1.5-14B模型打造大模型基座
整合自研及外部优秀大模型
涵盖预训练、指令微调等技术路径
平台能力建设
提供私有云、政务云等多云服务
建设应用中台和AI中台双中台架构
开放API平台支持多端快速部署
技术能力集成
集成OCR引擎和计算机视觉算法
提供智能问答、辅助撰写等AI能力
支持AR/VR等创新技术应用
二、场景化应用
平台在多个领域实现了创新应用：
政务服务创新 以崂山区公共就业和人才服务中心为例，部署14个数字化机器人，实现业务流程自动化，显著提升审批效率。该模式已在青岛市多个政务部门推广应用。
文旅体验升级 开发AI智能体提供个性化导览服务，如"白鲸”、“小智"等虚拟讲解员，通过AIGC技术提供沉浸式文化体验，创新游客互动模式。
金融服务优化 整合ASR、NLP和TTS技术，打造智能客服和数字人解决方案，实现全流程、全渠道的客户服务，推动金融行业数字化转型。
教育创新探索 运用AR/VR技术开发计算辅助教学系统，通过三维模型展示和游戏化设计，提升学习体验和教学效果。
影视制作赋能 整合AI创意、图片、视频等生成技术，提供一站式AIGC视频制作服务，为各类内容创作提供智能化支持。
三、创新价值
“青新AI"的实践价值主要体现在三个方面：
服务创新 通过技术赋能提升各领域服务效能，如政务服务效率提升、文旅体验优化等。
模式创新 探索媒体机构服务城市发展的新路径，形成技术平台化、服务生态化的创新模式。
生态构建 打造开放共享的技术服务平台，推动城市各领域数字化转型。
青岛新闻网的探索表明，城市新闻网媒可以通过构建系统化的AI服务平台，实现从单一媒体服务向城市综合服务的转型。这一实践不仅拓展了媒体机构的发展空间，也为城市创新发展提供了新动能。
【案例2】温州新闻网：AIGC应用的"五级进阶"实践
温州新闻网在AIGC技术应用方面走出了一条从单点应用到全流程赋能的创新之路。通过"认知准备、单点突破、融合创新、平台搭建、生态构建"五个递进阶段，形成了系统化的AIGC应用模式，为地方媒体的技术创新提供了有益经验。
一、发展路径
温州新闻网的AIGC应用发展呈现出清晰的阶段性特征：
认知准备阶段 开展AIGC媒体实战训练营、AI视频共学营等系列培训，与温州大学元宇宙与人工智能研究院联合举办AI+媒体沙龙，通过"线上+线下”、“请进来+走出去"的方式，帮助员工建立对AIGC技术的系统认知。
单点突破阶段 技术团队自主研发面向采编人员的AI工具箱"初稿”，整合快速新闻报道、提问助手、策划大师等多种功能，显著提升采编效率。同时针对地方特色需求，与温州市气象台合作开发"台风AI助手”，为市民提供精准的气象信息服务。
融合创新阶段 推出"瓯韵AI调"特色栏目，将AI音乐创作与本地新闻相结合，利用AI技术创新新闻表达方式。
平台搭建阶段 成立AIGC实验室，构建涵盖AI应用研究、内容创作、应用推广的完整生产体系，探索本地新闻数据训练模型，打造更懂本地特色的智能助手。
生态构建阶段 联合AIGCxChina产业联盟开展活动，探索AIGC内容商业化路径，与企业合作开发定制化服务方案。
二、创新实践
在具体实践中，温州新闻网形成了三个方面的创新特色：
工具创新 自主研发的AI工具箱"初稿"实现多项功能整合：
快速新闻报道：自动生成新闻快讯
提问助手：智能生成采访提纲
内容审校：自动校对文章错误
数据洞察：挖掘新闻线索
文案撰写：辅助创意写作
服务创新 “台风AI助手"针对本地需求提供精准服务：
实时更新台风信息
智能解答用户问题
提供防灾减灾建议
内容创新 “瓯韵AI调"开创AIMV新形式：
结合本地新闻主题
运用AI创作原创音乐
制作精美MV视频
打造特色传播产品
三、实践启示
温州新闻网的AIGC应用实践提供了三点重要启示：
战略引领 制定清晰的应用路线图，分阶段、有重点地推进AIGC落地，避免盲目冒进。
内容为本 将AIGC作为提升内容质量和效率的工具，注重技术应用与内容价值的统一。
开放合作 积极构建应用生态，通过校媒合作、产业联盟等方式，实现资源共享、优势互补。
温州新闻网的探索表明，地方媒体可以通过系统化的AIGC应用实践，在提升工作效率、创新内容形态、构建开放生态等方面实现突破，推动媒体融合向纵深发展。
【案例3】洛阳网：虚拟主播助力城市国际传播创新
为突破语言壁垒，提升城市国际传播效能，洛阳网积极探索AI技术在跨语言传播中的创新应用。2024年10月，洛阳网国际传播中心推出四位全新国际虚拟主播，通过X（原Twitter）、Facebook、Instagram、YouTube、TikTok等主流国际社交媒体平台，以全英文播报形式向海外受众传播洛阳文化，展示城市形象，开创了城市国际传播的新模式。
一、创新背景
作为洛阳对外宣传的重要窗口，洛阳网国际传播中心一直致力于探索先进技术在跨文化传播中的应用。2024年7月，洛阳网国际版上线，开设英语、西班牙语、俄语、日语、韩语等八个语种频道，打造全方位的国际传播矩阵。虚拟主播项目是这一国际传播战略的重要组成部分。
二、技术创新
项目在技术层面实现了三个方面的突破：
构建多语种语音模型。基于cosyVoice语音模型，通过收集和训练多语种语音样本，实现高质量的跨语言人声合成，确保不同语种播报的自然度和流畅度。
优化视觉表现。采用museTalk视频模型，通过语音信号分析和唇形匹配算法，实现口型与语音的精准同步。同时，针对不同新闻场景，定制化设计虚拟主播的形象和表现力。
打造智能生产链。配置专业的AI实验环境，包括高性能主机和RTX 4070 Ti Super显卡，建立从内容生成到视频制作的智能化工作流程。
三、应用成效
在2024年世界青年场地自行车锦标赛、世界客属第33届恳亲大会、首届世界古典学大会等重大国际活动中，虚拟主播项目展现出显著成效：
实现多语种全天候传播。七位虚拟主播以不同语种24小时不间断播报，有效扩大了新闻传播的覆盖范围和时效性。
提升传播质量。虚拟主播在语音表现、形象设计和播报效果等方面获得良好反馈，为国际传播提供了专业、稳定的技术支撑。
创新传播形式。通过社交媒体平台矩阵，形成多渠道、立体化的传播格局，增强了传播的互动性和影响力。
洛阳网的实践表明，AI技术正在为城市国际传播带来新的可能。通过虚拟主播等创新应用，传统媒体可以突破语言、时空等限制，构建更加高效的国际传播体系。这一探索不仅服务于城市对外传播，也为媒体智能化转型提供了有益经验。
二、商业模式创新
调研显示，当前大多数城市新闻网媒的AI技术应用仍主要集中在内容生产环节，尚未形成明确的商业模式。只有少数机构开始进行商业创新尝试。如青岛新闻网通过打造"AI+“产品开拓新赛道，佛山新闻网将AI数字人技术应用于新闻播报、导购、景区介绍、公司产品宣传等领域。这些探索虽然显示出AI技术的商业潜力，但总体上商业模式创新仍处于起步阶段。
数字内容服务
以数字人技术为代表的智能应用成为新的业务增长点。调研发现，部分媒体机构已经开发出成熟的商业化应用：
数字主播服务：开发针对新闻播报、企业宣传的智能主播产品
场景化应用：面向景区导览、商业导购等特定场景的定制服务
直播电商：探索数字人带货等新型营销模式
如中国常州网的数字人产品，已经在新闻播报、商业推广等多个场景实现商业化应用。数字人技术不仅为传统内容生产带来效率提升，更开创了面向市场的新型服务模式。
政企服务创新
面向政企市场的智能服务成为重要突破口。调研发现，部分媒体机构通过AI技术重构政企服务体系：
智能传播服务：为政府部门和企业提供智能化传播解决方案
数据服务：开发基于AI的数据分析和决策支持产品
定制化开发：针对特定行业和场景的专属AI应用开发
以佛山新闻网的"飞鸿AI"为例，其整合AI智校、AI主播、AI视频等多元能力，打造面向政企的"数智传播新场景”，开辟了技术赋能下的新型业务模式。
智能营销升级
AI技术推动营销服务模式创新。调研显示，32.73%的机构计划在广告和营销领域应用AI技术，主要创新方向包括：
精准营销：利用AI技术提升广告投放的精准度
内容营销：开发智能生成的营销内容服务
效果优化：通过AI分析提升营销效果
典型案例如甬派客户端的"智派万象"平台，通过AI技术重构内容生产和营销服务流程，实现传统业务的智能化升级。
值得注意的是，这些商业模式创新正在从单一产品服务向综合解决方案演进。媒体机构通过整合AI技术能力，打造"技术+服务+运营"的商业生态，开创融媒体发展的新路径。调研数据显示，85.45%的机构计划在未来12个月扩大AI应用范围，这预示着商业模式创新将进入快速发展期。未来，围绕AI技术的商业创新有望成为城市新闻网媒的重要增长极。
第三章 AI转型面临挑战
3.1 技术应用挑战
城市新闻网媒在AI转型过程中面临诸多技术挑战。调研数据显示，78.18%的受访机构对技术可靠性和准确性表示担忧，70.91%对新闻真实性验证心存疑虑。这些技术层面的挑战主要表现在技术可靠性、内容真实性验证和系统应用深度三个维度。
3.1.1 技术可靠性挑战
技术可靠性是AIGC在新闻生产中得到规模化应用的前提。调研显示，78.18%的机构对技术可靠性和准确性表示担忧，这一比例反映出当前AIGC技术在实际应用中仍面临较大的稳定性挑战。同时，52.73%的机构反映AI实施成本高昂，这种成本压力也在一定程度上影响了技术应用的推进。
尽管面临技术可靠性挑战，调研反馈也显示AI在提升新闻生产效率和时效性方面发挥了积极作用。特别是在材料快速查找、内容扩写等环节，AI工具展现出明显优势。这表明AI技术的应用需要在效率提升和质量把控之间找到平衡点。
3.1.2 内容真实性验证困境
AIGC 生成内容的真实性验证是新闻伦理和价值观的重要体现。然而，在实践中，真实性验证面临诸多挑战。
对人工审核的依赖: 调研显示，96.36% 的机构仍以人工审核为主。这反映出机构对 AIGC 生成内容的真实性仍持谨慎态度，人工审核在保障新闻真实性方面仍然扮演着不可或缺的角色。然而，完全依赖人工审核会增加人力成本，降低生产效率，难以适应 AIGC 时代海量内容生产的需求。
AI 核查工具的局限性: 虽然 41.82% 的机构已配备 AI 核查工具，但这些工具的覆盖面不足，功能尚不完善，准确率和可靠性有待提高。目前，AI 核查工具主要用于辅助人工审核，难以独立承担真实性验证的任务。
流程机制不完善: 新闻真实性验证需要一套完善的流程机制保障。调研发现，许多机构在实时监控、追溯体系、纠错机制等方面存在不足，难以对 AIGC 生成内容进行全流程、全方位的监控和管理，一旦出现虚假信息，难以快速有效地进行追溯和纠正。
调研反馈显示，业内对AI在新闻真实性和准确性方面的作用持谨慎态度。多数受访者认为AI应定位为辅助工具，主要用于提升生产效率，但在内容真实性把关方面仍需要专业人员的判断。值得注意的是，AI在数据分析类内容的真实性验证方面表现相对较好，但在其他类型内容上的表现仍有待提高。受访者普遍强调，AI生成内容必须经过人工审核把关，确保新闻内容符合社会公共利益。
3.1.3 系统应用深度不足
AIGC技术的应用深度是影响其效能发挥的重要因素。调研数据显示，56.36%的机构反映AI应用深度不足，这表明当前AIGC技术在新闻生产流程中的融入程度和应用范围还有待拓展。同时，高昂的实施成本（52.73%）也制约着机构进一步深化AI应用的进程。
这些技术挑战既反映出AIGC技术本身的发展局限，也体现出媒体机构在技术应用方面面临的实际困难。破解这些难题，需要在技术完善、成本控制、应用创新等方面持续努力。
3.2 人才队伍挑战
调研数据显示，人才队伍建设是城市新闻网媒AI转型面临的重大挑战。70.91%的机构面临技术人才短缺问题，这一数据凸显了人才储备不足的严峻现状。
3.2.1 人才储备不足
人才数量的不足直接制约着AI技术的应用推广。调研显示，70.91%的机构面临技术人才短缺问题，包括AI技术人才和熟练运用AI工具的采编人才。具体而言，56.36%的机构中熟练使用AI工具的采编人员比例不足10%，反映出人才储备的严重不足。
在人才培养方面，虽然81.82%的机构开展了AI相关的基础培训，但69.09%的机构反映缺乏合适的培训资源或讲师，这种培训资源的匮乏制约了人才培养的效果。
3.2.2 能力提升瓶颈
能力提升面临多重瓶颈。首先，69.09%的机构缺乏合适的培训资源或讲师，影响培训质量。其次，在学习意愿方面，30.91%的机构反映员工学习积极性不高，29.09%的机构表示难以安排培训时间，这些因素共同影响着人才能力的提升。
在实践应用层面，41.82%的机构采用AI辅助审核，56.36%的机构AI应用深度不足，这表明AI技术在新闻生产中的应用场景和深度都有待拓展，这也限制了人才在实践中提升能力的机会。
3.2.3 认知理解差异
调研显示，仅有7.27%的受访者表示"非常了解"AI，这反映出对AI技术认知理解的普遍不足。96.36%的机构仍以人工审核为主，27.27%的机构选择自主研发AI应用，这些数据反映出机构在AI技术应用方面仍持相对谨慎的态度。
这些人才队伍建设方面的挑战相互关联、相互影响，构成了城市新闻网媒AI转型的重要制约因素。解决这些问题，需要在人才引进、培养机制和认知提升等方面系统施策，为AI转型提供人才保障。
调研反馈特别强调了专业把关人才的重要性。在AI技术广泛应用的背景下，既要培养熟悉AI工具的技术人才，也要重视培养能够对AI生成内容进行专业判断、筛选和编辑的把关人才。这种复合型人才不仅需要掌握AI技术应用能力，更要具备专业的新闻判断力，确保新闻真实性和准确性。
3.3 制度机制挑战
调研数据显示，制度机制的滞后是制约城市新闻网媒AI转型的重要因素。从组织架构、管理制度到资源投入等多个维度，都反映出当前制度机制与AI技术应用需求之间存在明显差距。
3.3.1 体制机制制约
在制度建设方面，调研数据反映出明显的滞后性。仅5.45%的机构制定了专门的AI应用政策，21.82%建立了质量标准，29.09%正在制定相关政策。这些数据表明，大多数机构尚未建立起支撑AI应用的制度框架。
在管理机制方面，96.36%的机构仍以人工审核为主，41.82%采用AI辅助审核，38.18%实现了可信数据源集成。这反映出当前管理机制仍以传统模式为主，AI技术的应用还停留在辅助性环节。
在创新机制方面，27.27%的机构选择自主研发AI应用，这表明机构在技术创新方面的主动性有待提高。
3.3.2 发展环境制约
在发展环境方面，虽然85.45%的机构计划扩大AI应用，但78.18%的机构对技术可靠性表示担忧，70.91%的机构面临人才短缺问题。这种技术和人才方面的掣肘，也在一定程度上影响了AI转型的推进。
这些制度机制方面的挑战，反映出城市新闻网媒在推进AI转型过程中的深层困境。破解这些难题，需要在制度建设、资源配置、环境优化等方面进行系统性变革。
第四章 AI价值规范建设
生成式AI技术正在重塑新闻生产范式，如何在技术创新中坚守价值底线、实现规范引领，已成为城市新闻网媒面临的重要课题。调研发现，当前城市新闻网媒在技术可靠性、新闻真实性验证、伦理规范等方面普遍存在担忧。这反映出在AI技术快速应用的背景下，价值规范建设面临着系统性挑战。
本章基于调研数据，从价值规范现状、创新实践和规范建设三个维度，系统分析城市新闻网媒在AI价值规范建设方面的探索与实践。调研发现，当前行业呈现出"重应用、轻规范"的结构性失衡，绝大多数机构尚未建立专门的AI应用政策。但同时，一些媒体机构也在积极探索价值规范创新，通过制度建设、流程重塑和技术赋能等多种路径，努力实现技术应用与价值引领的统一。这些实践为构建智能时代的新闻价值规范体系提供了有益借鉴。
4.1 价值规范现状
随着AI技术在新闻生产中的深度应用，价值规范建设日益成为城市新闻网媒面临的关键课题。调研数据显示，当前行业在价值规范建设方面呈现出明显的"重应用、轻规范"特征。
4.1.1 制度建设现状
一、制度体系分析
调研显示，城市新闻网媒的AI应用政策制度建设整体滞后：
仅有5.45%的机构制定了专门的AI应用政策规范
21.82%的机构建立了相关质量标准
29.09%的机构正在制定相关制度
43.64%的机构尚未开展制度建设
这种分布格局反映出制度建设与技术应用之间的明显差距。特别是在内容量快速增长的背景下，96.36%的机构仍主要依赖传统人工审核，凸显出价值规范体系建设的迫切性。
二、AI应用中的规范探索
调研发现，在推进AI技术应用的过程中，部分城市新闻网媒开始关注规范建设问题，并在实践中进行了初步探索：
在平台建设方面，如青岛新闻网在开发"青新AI"平台时，将数据安全和内容质量等基本要求纳入技术开发流程。这种做法虽然尚未形成系统的规范体系，但反映出媒体机构对规范建设的重视。
在业务流程方面，佛山新闻网"飞鸿AI"和苏州广电总台"星云门户平台"等项目，都在实践中探索建立内容审核和质量管理机制。这些尝试虽主要着眼于技术应用层面，但也为建立更完善的规范体系积累了经验。
需要注意的是，当前这些探索仍处于起步阶段，距离建立系统化的价值规范体系还有较大距离。如何将价值引领要求有机融入AI技术应用全过程，仍是城市新闻网媒面临的重要课题。
4.1.2 内容把关机制
一、审核模式分析
调研显示，城市新闻网媒的AI内容把关机制呈现"三层递进"的特征：
人工审核为主 96.36%的机构仍以人工审核为基础，这反映出机构在内容把关上的谨慎态度。这种传统审核模式虽然可靠性高，但在内容量持续增长的背景下，面临效率和可持续性的挑战。
AI辅助审核 41.82%的机构开始采用AI辅助审核，通过智能技术提升审核效率。这表明机构正在探索人机协作的新模式，但AI技术在内容审核中仍处于辅助性角色。
数据源整合 38.18%的机构实现了可信数据源集成，通过源头把关提升审核的系统性。这种方式通过技术手段强化内容真实性验证，展现了内容把关的创新趋势。
二、面临挑战
从调研数据看，内容把关面临三个维度的系统性挑战：
技术层面
78.18%的机构对技术可靠性表示担忧
70.91%的机构在新闻真实性验证方面存在疑虑
56.36%的机构关注伦理和版权问题
这反映出AI技术在内容审核中的应用仍面临可靠性、准确性等基础性挑战。
人才层面
70.91%的机构面临技术人才短缺
69.09%缺乏合适的培训资源
56.36%的机构反映AI技能掌握率低
人才储备不足已成为制约内容把关机制创新的重要因素。
机制层面
仅5.45%的机构制定专门政策
21.82%建立质量标准
29.09%正在制定相关规范
这表明内容把关的制度保障体系尚未形成，亟需加强顶层设计。
这些挑战既反映出AI内容把关面临的现实困难，也揭示了未来发展的关键方向。建立既能发挥AI效能又能确保内容质量的把关机制，已成为城市新闻网媒的重要课题。
4.1.3 实施效果评估
本节基于调研数据，分析城市新闻网媒生成式AI应用的实施效果评估现状及面临的挑战。
一、评估维度
调研数据显示，城市新闻网媒在评估生成式AI应用效果时，主要关注以下三个维度：
新闻生产效率: 78.18% 的受访机构将新闻生产效率作为评估AI应用效果的重要指标，这反映出提升内容生产速度是当前AI应用的核心目标之一。
新闻内容质量: 70.91% 的受访机构重视AI应用对新闻内容质量的影响，表明对内容准确性、客观性、深度等方面的关注。
用户参与度: 69.09% 的受访机构将用户参与度（例如页面浏览量、停留时长、评论数等）纳入评估体系，这体现了以用户为中心的运营理念，以及对AI技参与度的期待。
二、实践挑战与问题
价值规范体系建设滞后，与技术应用发展脱节
制度缺失: 虽然部分机构开展了AI相关的制度建设探索，但总体而言制度建设滞后，仅 5.45% 的机构制定了专门的AI应用政策，与 AI 技术的快速应用形成鲜明对比，呈现出“重应用、轻规范”的失衡状态。这导致 AI 应用缺乏必要的规范引导和约束，存在伦理风险和法律风险。
标准模糊: 仅 21.82% 的机构建立了AI相关的质量标准，大部分机构缺乏明确的内容生成、审核、发布标准，难以有效保障 AI 生成内容的质量和价值导向。
内容审核机制不健全: 过度依赖人工审核 (96.36%)，AI 辅助审核的应用比例较低 (41.82%)，数据源整合程度有限 (38.18%)，难以适应内容快速增长的需求，也无法充分发挥 AI 技术的优势。
4.1.4 价值引领的挑战与理论探索
前文分析表明，城市新闻网媒的价值规范建设面临系统性挑战。制度建设滞后（仅5.45%的机构制定专门政策），把关机制单一（96.36%仍以人工审核为主），人才储备不足（熟练使用AI工具的采编人员比例普遍低于10%），导致技术应用与价值引领之间的结构性失衡。
更深层的挑战在于理论指导的缺失。如何将正确的政治方向、舆论导向和价值取向有机融入AI技术应用？如何在保持技术创新活力的同时确保价值引领的有效性？如何构建技术应用与价值导向的协同机制？这些核心问题亟需系统化的理论探索。
基于这些现实问题，本研究提出"三维一体"的价值引领理论框架，试图通过价值认知、价值赋能、价值评价三个维度的有机统一，构建起适应智能时代的新闻价值规范体系。同时，通过"4C"人机协作模式的构建，探索技术创新与价值引领的实践路径。这些理论创新不仅回应了当前的现实挑战，也为城市新闻网媒的转型实践提供了新的思路。
4.2 “三维一体”的 AI 价值规范框架
基于对55家城市新闻网媒的系统调研，本研究提出"三维一体"的价值规范框架，试图为解决技术应用与价值引领的结构性矛盾提供理论指导。该框架包含价值认知、价值赋能和价值评价三个维度，通过系统集成实现技术创新与价值引领的有机统一。
4**.2.1 价值认知：构建 AI 新闻生产的伦理规范**
价值认知是 AI 价值规范建设的基础，它强调在 AI 系统的设计、开发和应用过程中，必须融入正确的价值观和伦理原则。 这需要明确 AI 新闻生产的伦理底线，并将其转化为可操作的规则和标准，嵌入到 AI 系统和工作流程中。
明确伦理原则： AI 新闻生产应遵循新闻伦理的基本原则，例如真实性、准确性、客观性、公正性、平衡性等。同时，还需要考虑 AI 技术应用带来的新的伦理挑战，例如算法歧视、隐私保护、责任归属等，并制定相应的伦理规范。
制定可操作的规则和标准： 伦理原则需要转化为具体的规则和标准，才能在实践中得到有效执行。例如，可以制定 AI 新闻生产规范手册，明确 AI 工具的使用规范、内容审核标准、数据安全和隐私保护措施等。
案例分析： 一些主流媒体和机构已经开始探索 AI 伦理规范建设，例如中央广播电视总台发布的媒体人工智能使用规范，为其他机构提供了有益的借鉴。 通过分析这些案例，可以总结最佳实践，并为城市新闻网媒制定自身的 AI 伦理规范提供参考。
3**.2.2 价值赋能：人机协同的 AI 新闻生产流程**
价值赋能是 AI 价值规范建设的核心，它强调将价值导向贯穿 AI 新闻生产的全流程，实现人机协同，确保 AI 技术的应用能够提升新闻生产的质量和效率，而非损害新闻的价值和公信力。
“4C” 人机协作模式： 本研究提出"4C"人机协作模式，包含协同（Collaboration）、控制（Control）、创造（Creativity）和培养（Cultivation）四个要素，为构建人机协同的 AI 新闻生产流程提供了有效框架。 “协同”强调人与 AI 的优势互补，共同完成新闻生产任务；“控制”强调人对 AI 的有效监督和管理，确保 AI 技术的应用符合伦理规范和价值导向；“创造”强调利用 AI 技术激发新闻生产的创造力和创新性；“培养”强调提升采编人员的 AI 素养和技能，使其能够更好地适应人机协同的工作模式。
AI 辅助审核与人工审核的协同机制： AI 辅助审核可以提高审核效率，但不能完全取代人工审核。需要建立人机协同的审核机制，发挥各自的优势，确保内容的质量和价值。
保障新闻真实性、客观性和公正性的流程设计： 在新闻生产流程中，需要设置相应的环节和机制，例如事实核查、多方信源验证、伦理审查等，以保障 AI 生成内容的真实性、客观性和公正性。
3.2.3 价值评价：AI 新闻生产的评估与改进机制
价值评价是 AI 价值规范建设的保障，它强调对 AI 新闻生产的效果进行持续评估和改进，确保 AI 技术的应用始终朝着正确的方向发展。
构建多维度评价体系： AI 新闻生产的评价不能仅关注效率和成本，还需要考虑内容质量、传播效果、社会影响等多个维度。例如，可以建立包含准确性、客观性、公正性、创新性、用户满意度等指标的评价体系。
“三环相扣”质量控制体系： “三环相扣”体系（技术环、流程环、管理环）为 AI 新闻生产的质量控制提供了有效框架。技术环保障 AI 系统的稳定性和可靠性；流程环规范 AI 新闻生产的各个环节；管理环确保制度和规范的有效执行。 三环相互配合，共同保障 AI 新闻生产的质量。
持续改进机制： 需要建立持续改进机制，根据评估结果及时调整 AI 系统、优化工作流程、完善管理制度，确保 AI 技术的应用能够不断提升新闻生产的质量和价值。
“三维一体”的 AI 价值规范框架为城市新闻网媒的 AI 转型提供了重要的指导。 通过构建和完善 AI 价值规范体系，可以有效应对 AI 技术应用带来的挑战，引导 AI 技术的健康发展，使 AI 真正成为赋能新闻生产、提升新闻价值的 强大工具。
4.3 AI 价值规范的实践路径
为了将“三维一体”的 AI 价值规范框架落地实施，城市新闻网媒需要从制度保障、技术支撑、人才培养和行业协同四个方面构建 AI 价值规范的实践路径，从而推动 AI 技术在新闻行业的健康可持续发展。
4**.3.1 完善制度保障**
清晰的制度规范是 AI 价值引领的基石，它为 AI 技术的应用划定了边界，提供了行动指南。
制定 AI 新闻伦理规范和行业标准： 新闻机构、行业协会和监管部门应共同制定 AI 新闻生产的伦理规范和行业标准，明确 AI 技术应用的伦理原则、行为准则和技术规范，为 AI 新闻生产提供权威的指导。
建立健全 AI 新闻生产的管理制度和流程： 新闻机构需要建立健全 AI 新闻生产的管理制度和流程，明确 AI 技术应用的各个环节和步骤，并制定相应的审核、监管和问责机制，确保 AI 技术的应用符合伦理规范和价值导向。
明确 AI 应用的权责边界和问责机制： 在 AI 参与新闻生产的过程中，需要明确各方的权责边界，例如 AI 开发者、AI 工具使用者、内容审核人员等，并建立相应问责机制，以便在出现问题时能够明确责任，并进行追责。
4**.3.2 加强技术支撑**
可靠的技术支撑是 AI 价值规范有效实施的前提，它保障了 AI 技术的应用安全、可靠和可控。
开发更可靠、更安全的 AI 新闻生产工具： 新闻机构和技术公司应加强合作，开发更可靠、更安全的 AI 新闻生产工具，例如智能写作工具、辅助编辑工具、事实核查工具等，并不断提升这些工具的性能和安全性。
提升 AI 技术的准确性、可靠性和安全性： 加强 AI 算法和模型的研究，提升 AI 技术的准确性、可靠性和安全性，降低 AI 生成内容的错误率和风险，例如减少算法歧视、增强模型鲁棒性等。
加强数据安全和隐私保护： 建立健全数据安全和隐私保护机制，确保用户数据的安全和隐私，防止数据泄露、滥用和篡改。 这包括制定数据安全管理制度、采用数据加密技术、建立用户授权机制等。
4**.3.3 培养 AI 人才队伍**
高素质的 AI 人才队伍是 AI 价值规范的践行者，他们将伦理规范和价值导向融入到 AI 新闻生产的实践中。
加强 AI 伦理和价值观教育： 在新闻传播院校和新闻机构内部，应加强 AI 伦理和价值观教育，培养采编人员的 AI 伦理意识和社会责任感，使其能够正确认识和应用 AI 技术。
提升采编人员的 AI 素养和技能： 为采编人员提供 AI 相关的培训，提升其 AI 素养和技能，例如 AI 工具的使用、数据分析、算法理解等，使其能够更好地适应 AI 时代新闻生产的需求。
培养复合型 AI 人才： 培养既懂新闻业务又懂 AI 技术的复合型人才，例如 AI 新闻产品经理、AI 算法工程师等，以满足 AI 新闻生产对专业人才的需求。
4**.3.4 促进行业协同与自律**
行业协同和自律是 AI 价值规范建设的重要保障，它可以凝聚行业共识，形成良好的行业生态。
建立行业自律机制和规范： 新闻行业协会可以牵头建立 AI 新闻生产的自律机制和规范，引导新闻机构规范使用 AI 技术，并对违规行为进行监督和约束。
加强行业交流与合作，共享最佳实践： 鼓励新闻机构、技术公司、研究机构等加强交流与合作，分享 AI 技术应用的经验和教训，推广最佳实践案例，共同推动 AI 新闻行业的健康发展。
推动 AI 价值规范的落地实施： 将 AI 价值规范融入到新闻机构的日常运营和管理中，并制定相应的考核和激励机制，确保 AI 价值规范得到有效执行。
通过以上实践路径，城市新闻网媒可以逐步构建和完善 AI 价值规范体系，确保 AI 技术的应用始终服务于新闻的社会责任和公共利益，推动 AI 技术与新闻行业融合发展，最终构建一个健康、有序、可持续发展的 AI 新闻生态。
第五章 AI发展趋势研判
调研显示，城市新闻网媒正处于AI技术应用的关键转折期。65.45%的机构已部署AIGC系统，87.27%计划加大投入，展现出强劲的发展动力。随着技术迭代和实践深化，AI应用呈现出投资规模扩大、应用领域拓展和技术能力提升三大趋势。本章基于系统调研，从发展态势、重点方向和技术演进三个维度，分析城市新闻网媒AI应用的未来图景，为行业发展提供战略参考。
5.1 总体发展趋势
调研数据显示，未来发展呈现出投资规模扩大、应用领域拓展和技术能力提升三大趋势，预示着 AI 技术将在新闻行业发挥越来越重要的作用。
投资规模扩大: 87.27% 的机构计划在未来增加 AI 投入，其中 49.09% 计划略有增加，38.18% 计划显著增加。这表明城市新闻网媒普遍看好 AI 技术的应用前景，并愿意投入更多资源来推动 AI 转型。这种积极的投资意愿为 AI 技术在新闻行业的深入应用和创新发展提供了重要的保障。 值得关注的是，不同机构的投资力度存在差异，反映出机构规模、发展阶段和战略定位的不同。 显著增加投入的机构可能更倾向于自主研发或深度合作，以期在 AI 领域建立核心竞争力；而略有增加投入的机构则可能更注重 AI 技术的实用性和成本效益，倾向于选择成熟的解决方案或进行渐进式创新。
应用领域拓展: 未来 12 个月内，内容创作、新产品/服务和用户体验将成为 AI 技术应用的重点方向。85.45% 的机构计划在内容创作领域加大 AI 应用力度，这表明 AI 技术将更多地参与到新闻采编、制作、分发等环节，例如智能写作、辅助编辑、自动配图、个性化推荐等。69.09% 的机构计划利用 AI 技术开发新产品或服务，例如 AI 驱动的新闻客户端、虚拟主播、智能客服等，以拓展服务范围，提升用户体验。54.55% 的机构计划利用 AI 技术提升用户体验个性化，例如基于用户画像的个性化推荐、智能交互等，以增强用户粘性和满意度。这些重点应用方向的拓展，预示着 AI 技术将与新闻业务深度融合，推动新闻生产方式的变革和服务模式的创新。
技术能力提升: 调研数据显示，城市新闻网媒的 AI 技术能力正在持续提升，主要体现在以下几个方面：72.73% 的机构已将 AI 技术应用于内容生产环节，这表明 AI 技术已经成为新闻生产的重要工具；41.82% 的机构采用 AI 辅助审核，利用 AI 技术提高审核效率和准确性；38.18% 的机构实现可信数据源集成，为 AI 模型训练和应用提供高质量的数据支撑。 这些技术应用的持续深化，表明城市新闻网媒正在积极探索 AI 技术的应用场景和价值，并逐步积累 AI 技术应用的经验和能力。 未来，随着技术的不断成熟和应用的不断深入，AI 技术将在新闻生产中扮演更加重要的角色。
城市新闻网媒的 AI 转型正处于快速发展阶段，投资规模的扩大、应用领域的拓展和技术能力的提升，共同构成了 AI 赋能新闻生产的新格局。 然而，机遇与挑战并存，新闻机构需要积极应对 AI 转型带来的挑战，才能更好地抓住机遇，实现新闻生产的智能化升级。
5.2 重点发展方向
调研数据显示，城市新闻网媒的 AI 应用正朝着内容生产智能化、流程再造数字化和服务创新个性化三个重点方向发展，这将重塑新闻生产流程，提升用户体验，并最终推动媒体融合的纵深发展。
内容生产智能化: 结构化内容因其数据规范、逻辑清晰等特点，成为 AI 技术应用的突破口。天气预报 (78.18%)、财经数据 (76.36%) 和体育赛事 (72.73%) 等结构化内容的智能化生产已初具规模，并将持续推进。AI 技术可以自动采集、处理和生成这些领域的新闻内容，显著提高生产效率，降低人工成本，并减少人为错误。未来，随着自然语言处理等技术的进步，AI 技术将能够处理更复杂的新闻内容，例如，对财经数据进行深度分析和解读，生成更具洞察力的报道。
流程再造数字化: AI技术正在推动新闻生产流程的系统性重构。调研数据显示，72.73%的机构在内容生产环节实现智能化转型，用户体验和业务运营环节的应用率均达到45.45%，呈现出全流程数字化转型态势。
在具体实践中，流程再造主要体现在三个环节：一是内容生产环节，构建"选题-采集-创作-审核"的智能协同机制，实现选题策划、素材收集、稿件撰写和编辑审核的全流程智能化管理。二是用户服务环节，打造"算法+数据"驱动的个性化服务体系，通过智能推荐、交互反馈等方式提升用户参与度。三是运营管理环节，建立数据分析、用户画像和精准营销的智能化运营平台，提高决策效率。
这种全流程的数字化重构，不仅提升了新闻生产的效率，也为媒体融合发展提供了技术支撑。实践表明，流程再造成效显著的机构多采用"规划先行、重点突破、持续优化"的推进策略，值得业界借鉴。
服务创新个性化： 随着用户需求的多样化，服务创新已成为媒体竞争的关键领域。调研显示，54.55%的机构在用户画像构建方面取得突破，通过AI技术对用户浏览行为、兴趣偏好等数据进行深度分析，实现精准画像和智能推送。
这种服务创新主要体现在三个层面：一是内容供给个性化，基于用户画像提供定制化新闻和智能推荐，能根据用户阅读习惯智能生成个性化新闻摘要。二是互动方式个性化，通过AI对话、智能问答等形式增强用户参与度。三是服务场景个性化，将AI技术与不同应用场景深度融合，打造沉浸式体验。
这三个重点发展方向相互促进、有机统一：内容生产智能化夯实基础，流程再造数字化提供支撑，服务创新个性化创造价值。实践表明，将三个方向统筹推进的机构，在用户规模、活跃度和满意度等方面都取得了显著提升。未来，城市新闻网媒需要在技术创新的基础上，持续深化服务创新，构建全链条的智能化服务体系。
5.3 技术演进趋势
随着生成式智能技术的快速迭代，城市新闻网媒正加速推进技术创新和应用实践。调研显示，78.18%的机构对技术发展趋势保持高度关注，技术应用模式呈现多元化发展态势。
核心技术进步： AI技术在新闻生产领域的突破，主要体现在三个维度：
首先是生成技术的提升。从短消息到长篇报道，从图文到音视频，AI生成内容的形态不断丰富、质量持续提升。以界面新闻为例，其自主研发的智能创作平台已能生成包含多模态素材的深度报道，体现出AI在复杂内容创作方面的潜力。
其次是认知能力的增强。AI在语义理解、逻辑推理和知识表达等方面取得显著进步，为内容审核(41.82%采用AI辅助核查)、数据分析和信息检索提供了有力支撑。部分媒体开发的智能审核系统，在准确性和效率方面已接近人工水平。
第三是交互方式的创新。通过语音识别、自然对话等技术，实现人机协作的无缝衔接。27.27%的机构选择自主研发以打造差异化的交互体验。
值得注意的是，尽管AI技术发展迅速，96.36%的机构仍坚持以人工审核为主。这表明在新闻价值判断、伦理把关等核心环节，人的专业素养和判断力仍然不可替代。未来，技术创新将更加注重人机协同，在提升效率的同时确保价值引领。
应用模式演进： 调研数据显示了城市新闻网媒技术发展的未来图景。78.18%的机构对技术发展保持高度关注，预示着技术应用将向更深层次推进。
未来技术创新将体现出三个发展方向：一是平台化发展，构建开放、共享的技术生态。技术平台将向服务化、组件化方向演进。二是融合化创新，推动技术、内容、应用的深度整合。三是智能化升级，通过持续的技术迭代实现创新突破。
这种技术创新模式的演进，将推动新闻生产向智能化、融合化、生态化方向发展。未来，技术创新的重点将从单点突破转向系统重构，从工具应用升级为能力重塑，最终形成开放共享、协同创新的技术发展新格局。
融合发展深化： 数据显示，AI技术与新闻生产的融合正向纵深发展。78.18%的机构关注技术可靠性，70.91%注重真实性验证，56.36%重视伦理规范，反映出融合发展已从工具应用层面迈向治理创新层面。
这种融合发展呈现三个趋势性特征：首先是技术融合向"深度化"演进。从最初的简单嵌入、集成对接，发展到如今的系统重构、能力重塑。
其次是业务融合向"全域化"拓展。AI技术正从内容生产环节向采编、传播、运营等全业务领域渗透。如温州新闻网开发的"台风AI助手”，打通了从数据采集到用户交互的全链条，展现了业务融合的创新方向。
第三是生态融合向"共生化"演化。伦理规范、版权保护等治理机制的构建，推动形成技术创新与价值引领良性互动的发展生态。这种融合共生趋势，将重塑新闻生产的组织方式、运行机制和价值实现路径。
未来，随着融合的持续深化，AI技术将从外部辅助工具转变为内生发展动力，推动新闻传播格局的系统性变革。这不仅考验媒体机构的创新能力，更要求在融合发展中始终坚守新闻传播的专业价值。
第六章 结论与建议
一、研究结论
本研究通过对55家城市新闻网媒的调研，结合对相关文献的梳理和案例分析，对 AIGC 在城市新闻网媒中的应用现状、挑战和未来发展趋势进行了深入探讨，得出以下主要结论：
1.1 技术应用现状与挑战并存:
调研结果显示，AIGC 技术在城市新闻网媒中已得到一定程度的应用，主要集中在内容生产、辅助审核、数据分析等领域，例如智能写作、自动配图、数据可视化等。部分机构已经开始探索 AIGC 在新闻采编、用户服务和业务运营等方面的应用，但应用深度和广度仍有待提高。 与此同时，AI 转型也面临着诸多挑战：
技术可靠性： AI 系统的稳定性、内容生成的准确性以及数据安全仍是机构关注的重点，制约着 AIGC 技术的进一步应用。
真实性验证： 如何有效验证 AIGC 生成内容的真实性，是新闻机构面临的难题。对人工审核的过度依赖，以及 AI 核查工具的局限性，都使得真实性验证成为 AI 新闻生产的重要挑战。
系统集成： AIGC 技术的应用需要与新闻机构现有的业务系统和工作流程进行有效集成，但系统兼容性、数据标准不统一以及流程适配等问题，制约了 AI 技术的应用效果。
人才队伍： AI 人才，尤其是兼具新闻专业素养和 AI 技术能力的复合型人才匮乏，制约了 AI 技术的应用和创新。采编人员的 AI 素养和技能也需要进一步提升。
制度机制： AI 相关的政策、规范和标准尚不完善，缺乏对 AI 新闻生产的有效指导和监管。
1.2 价值引领的探索与不足:
一些城市新闻网媒已在 AI 价值规范建设方面进行了积极探索，例如：
制定 AI 新闻生产的伦理准则和规范。
构建人机协同的内容审核机制。
开展 AI 技能培训，提升采编人员的 AI 素养。
然而，总体而言，价值规范建设滞后于技术应用，存在以下不足：
制度缺失: 许多机构缺乏 AI 应用相关的政策和规范，导致 AI 技术的应用缺乏有效的指导和约束。
标准模糊: AI 新闻生产的标准和规范不够清晰，难以有效保障 AI 生成内容的质量和价值导向。
执行力不足: 即使制定了相关的政策和规范，也难以得到有效执行，缺乏监督和问责机制。
1.3 AI 赋能新闻生产的巨大潜力:
尽管面临诸多挑战，但 AIGC 技术仍具有赋能新闻生产的巨大潜力。AI 技术将深刻改变新闻生产方式和传播模式，为新闻行业带来新的发展机遇。
内容生产智能化： AI 技术可以自动完成新闻采编、制作、分发等环节，提升新闻生产效率，降低成本，并丰富内容表达形式。
流程再造数字化： AI 技术可以推动新闻生产流程的数字化转型，优化工作流程，提升运营效率。
服务创新个性化： AI 技术可以实现个性化新闻推荐、定制化内容推送和智能交互，提升用户体验。
这些趋势表明，AI 技术的应用将推动新闻行业向智能化、数字化和个性化方向发展，为新闻行业带来新的发展机遇。 但是，要充分释放 AI 技术的潜力，需要积极应对 AI 转型带来的挑战，加强 AI 价值规范建设，构建人机协同的新闻生产新生态。
二、对城市新闻网媒的建议
为了更好地应对 AI 转型带来的挑战，抓住 AI 赋能新闻生产的机遇，城市新闻网媒需要在价值规范建设、技术应用能力提升、人才队伍培养和行业协同发展等方面采取积极的应对策略。
2.1 加强 AI 价值规范建设：
AI 价值规范建设是 AI 转型成功的基石，它为 AI 技术的应用提供了伦理指南和行为准则。
2.1.1 完善制度保障： 制定 AI 新闻伦理规范、算法规范和数据安全规范等，明确 AI 技术应用的边界和红线，为 AI 新闻生产提供制度保障。 伦理规范应涵盖新闻真实性、客观性、公正性等基本原则，以及算法歧视、隐私保护等 AI 时代特有的伦理问题。 算法规范应规范 AI 算法的设计、训练和应用，确保算法的透明度、可解释性和可控性。 数据安全规范应明确数据采集、存储、使用和共享的规则，保障用户数据安全和隐私。
2.1.2 健全审核机制： 建立人机协同的审核机制，将人工审核和 AI 辅助审核相结合，确保 AI 生成内容的真实性、客观性和公正性。 人工审核应侧重于价值判断、伦理审查和质量控制，而 AI 辅助审核则可以提高审核效率，识别潜在风险。
2.1.3 强化责任意识： 明确 AI 应用的权责边界和问责机制，对 AI 生成内容的质量和伦理负责。 需要明确 AI 开发者、使用者、审核人员等各方的责任，并建立相应的追责机制，确保 AI 技术的应用安全、可靠和可控。
2.2 提升 AI 技术应用能力：
提升 AI 技术应用能力是 AI 转型的关键，它决定了 AI 技术能否真正赋能新闻生产。
2.2.1 加强技术研发： 加大 AI 技术研发投入，提升 AI 技术的可靠性、准确性和安全性，开发更符合新闻生产需求的 AI 工具和平台。 例如，可以研发更精准的智能写作工具、更有效的虚假信息识别工具、更安全的AI辅助审核工具等。
2.2.2 优化系统集成： 促进 AI 技术与现有业务系统的无缝集成，打破数据孤岛，实现数据和资源的共享，提高 AI 技术的应用效率。 这需要制定统一的数据标准和接口规范，并开发相应的集成工具和平台。
2.2.3 推动应用创新： 积极探索 AI 技术在新闻生产和传播中的新应用场景，例如个性化推荐、智能交互、虚拟主播等，并不断创新 AI 应用模式，以满足用户不断变化的需求。
2.3 培养 AI 人才队伍：
高素质的 AI 人才队伍是 AI 转型成功的关键支撑。
2.3.1 加强 AI 伦理和价值观教育： 将 AI 伦理和价值观教育纳入新闻传播教育体系，培养采编人员的 AI 伦理意识和社会责任感，使其能够正确地应用 AI 技术。
2.3.2 提升采编人员的 AI 素养和技能： 为采编人员提供 AI 相关的培训，提升其 AI 素养和技能，例如 AI 工具的使用、数据分析、算法理解等，帮助他们更好地适应人机协同的工作模式。
2.3.3 培养复合型 AI 人才： 培养既懂新闻业务又懂 AI 技术的复合型人才，例如 AI 新闻产品经理、AI 算法工程师等，以满足 AI 新闻生产对专业人才的需求。
2.4 促进行业协同发展：
AI 转型需要整个行业的共同努力，促进行业协同发展至关重要。
2.4.1 建立行业联盟或组织： 建立行业联盟或组织，汇聚行业力量，推动 AI 价值规范和技术标准的制定和实施，促进行业自律。
2.4.2 加强行业交流与合作： 鼓励新闻机构、技术公司、研究机构加强交流与合作，分享最佳实践经验，共同解决 AI 转型面临的挑战。
2.4.3 开展公众教育： 开展面向公众的 AI 伦理和价值观教育，引导公众理性看待和使用 AI 技术，营造良好的社会舆论环境。
通过以上建议的实施，城市新闻网媒可以更好地应对 AI 转型带来的挑战，充分利用 AI 技术的优势，提升新闻生产能力和传播效果，推动新闻事业的创新发展。
三、理论贡献和研究局限
本研究的理论贡献主要体现在三个方面：一是首次提出并验证了"三维一体"的价值引领理论框架，为理解智能时代新闻生产提供了新视角；二是深化了对技术创新与价值引领关系的认识，丰富了智能传播理论的内涵；三是探索构建了人机协作的创新模式，推进了新闻生产理论的发展。
本研究存在以下局限：首先，样本虽覆盖省级、副省级和地市级媒体，但在规模和地域分布上仍有待扩展；其次，技术的快速迭代使部分观察需要动态更新；再次，对不同类型媒体机构的差异化分析有待深化。未来研究可在完善价值引领理论体系、探索人机协作最优模式、系统总结创新经验等方向继续深化。
智能化转型是一个渐进的过程，既要积极作为，又要把握节奏。关键是要以价值引领为导向，在守正创新中实现社会效益和技术效能的统一。正如一位资深媒体人所言：“智能技术不是终点，而是新的起点。关键是要让它真正服务于新闻事业的发展。“这种将技术创新与价值引领统一起来的思维方式，值得整个新闻界深入思考和积极实践。