从传播到交流——用AI重构媒体生态

AI是Artificial  Intelligence的缩写，翻译成中文就是“人工智能”。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
AI技术其实早已不新鲜，很多初级的应用在我们身边存在已久。随着AI技术的迅速成熟和发展，全面人工智能的时代已经来临，这是一个从互动到交流转变的时代，人与万物将从简单互动升级为深入交流，这正是媒体融合的大好时机。
第一、AI将打破媒体从业者轻交流的思维。
每一次的传媒形态升级或者融合，首先改变的就是人的思维方式。传统媒体人的思维往往是重内容轻交流，也就是现在的播报形式。出现了互联网以后，我们有所改观，但还只是运用了一些普遍而缺乏交流意识的弱互动，比如看电视发短信，看电视摇微信，APP点播评论等。这些都只是牵强的互动，理论上，腾讯可以办电视台或者有了被授予的版权，他的互动就解决了用户所有需求，我们的所谓互动就缺乏了必要性。因此，在AI时代，“互动”应该被升级为“交流”，媒体从业者必须拥有与万物交流的思维方式，才能适应或者说争取引领新传媒方式。我认为AI时代媒体人的思维方式核心是交流意识，也就是说你要把身边的一切事物当做人一样看待，观察，交谈，倾听，交互。把你想传播的内容告诉他们，并且思考如何传播得更远更准。当你把万物当成朋友的时候，你就会发现很多有趣的传播方式为你打开。我们举个例子从反面来看看AI时代的受众怎样获取信息，也许更能理解交流的含义。现在的物联网设备终端已经开始拥有成为媒体的能力，你们家的冰箱马上就不再是冷冰冰的铁盒子，你的每次开启时间，开启冷冻还是冷藏，甚至取过什么食物，都会被记录和做数据分析。于是，在一个晴朗的早晨，你打开冰箱取出最后一瓶牛奶时，冰箱的智能互动系统就会给你播报附近一家大型超市年终奶制品打折的新闻，而你可以继续和它语音交流，你可以问：“还有相关消息吗？”或者问：“这个品牌的牛奶最近有负面新闻吗？”冰箱的智能系统将分析相关新闻，让你选择直接收听或者发送到你的某个终端。在这个新闻传播场景中，你和冰箱的对话交流，让你完成了多次精准信息获取。
我们的电视台记者今天要采写一则新闻，内容是关于某一条河道排污情况调查的，传统的思维方式是了解基础情况，现场采访报道，新媒体渠道预热，剪辑后电视播出，上传社交媒体供点播评论。这已经很负责任的完成了一个新媒体记者的采访工作。然而AI时代的媒体人应该有全新的思维方式。首先你要收集的信息再不只是来源于热线和公众号，你应该更多地关注泛终端。也许上面所说的冰箱，家门口小卖部的触摸屏，银行的柜员机，车载的电脑系统，都会成为你的爆料口。而是否能快于别人得到这些爆料，又能得到精准人群的精准爆料，完全靠你的收集坐标设立。让AI通过对你设立的爆料需求坐标来分配和收集符合条件的终端，筛选有效信息，满足你的爆料收集需求。于是这条河道排污的爆料会变得异常精准和综合，它可能包括河道附近居民的语音爆料，各种符合条件的自媒体爆料，河道附近公共摄像头的视频资料，联网环评做出的结论数据，相关河道的近期报道，发展趋势的预警预判……机器帮你收集到这些信息后，会做出简单的数据层面的统计并形成数据初稿，而后人工干预追加深度思考和采访的内容，进行分发。分发阶段，对于渠道的选择，人群的选择，数段的选择，都是大数据结合算法加上人工干预高效完成的。可以说，整个过程，是你在和万物的交流中获取信息，大数据精算，融入核心的真人智慧，再通过万物帮你传播的过程。新闻，于是从报道变成了交流，这就是AI时代需要的思维。
第二、AI将改变现有媒体采集传播的方式。
AI 时代，所有终端就是媒体，并且将人工智能深度结合。就说屏幕吧，电视、手机、OTT、电梯屏、影院屏、户外大屏等等，所有你能够看得见的屏幕都是媒体。我们要做的只是根据用户的不同场景需求或者个性定制需求，给他们选择到达率最高的那些屏。举一个例子，你是一个喜欢财经的80后上班族，月入一万，每天早晨七点起床，于是你的智能手机会在叫醒你的同时为你播报今天最新的财经新闻，这些新闻的视频图文会同步推送到你的手机上。当你发动汽车的时候，车载广播会接手手机的工作，为你提供信息播报服务，你可以与你的车载电脑对话，说出你想要得到的信息，并迅速获取。这样的信息衔接会在你办公室的电脑里，家里的电视机里，同样自然的实现。而更有趣的是，你上下班路上经过的电梯、楼道、银行、街道……但凡有屏幕的场景，你都会发现你想要获取的信息都会及时并且高于其他信息的权重展现给你，这是依靠了强大的大数据对特定人群的分析得出，并结合定位服务和运动轨迹后实现的。个人终端设备的点，结合公共终端设备的面，让一个无处不在的媒体场在你身边形成，并且你都可以与他们使用文字、语音、动作进行交流，这样的精准传播，加上和人一样的交流，使得媒体不但是无处不在，更是时时陪伴。
其实有些简单的AI场景已经在我们身边存在许久，比如在电视领域，已经有很成熟的智能推荐技术。我们可以通过内容和分发渠道，对互联网电视的用户数据进行分析和深度挖掘，基于数据结果为每个用户进行个性化推荐。喜欢看《奔跑吧》就给他推荐往期节目和未来提醒；也可以从另一个维度给他推荐类似综艺类目。这样的人工智大家应该已经经常能在生活中体验到。
所以说，AI时代媒体人对于传播，需要布局或者说做好以下准备。首先是媒资整合，这种整合不再只是从海量媒资里选取精华推送，而是创造多个维度做多维发布。其次是渠道整合，利用大数据来分析选择渠道，多终端，多场景，多时段，无缝分发。再有是实时交流，这是AI时代传媒的核心，所有的整合分发，目的都是为了交流，让单向传播变成交谈甚至肢体互动，润物无声，才是传播的最高境界。因此，设计交流场景要成为媒体人的核心技能，场景交流设计部门要成为比采制编辑部门更核心的部门。
以上我们可以看出，在传播形态上，人与物开始能够沟通，人与人之间的“口口相传”将变成人与万物的“口口相传”。而在传播流程上，每一个终端对于媒体人来说，又是我们的眼睛耳朵，是我们的无处不在的信息源。而依仗这张万物交流的网，媒体生产内容的整个过程，就变成了一个一个大数据处理的过程，从萌发、采集、分析、采写、存储、传播、交流，每个环节都运用到各种各样的信息技术。香港科技大学计算机系主任及大数据研究院院长、2015国际人工智能大会主席杨强认为，目前业界最关心的人工智能能给媒体带来的变革，主要包括两方面：第一，帮助媒体捕获信源；第二，能否帮助新闻编辑室做一些人工智能的编辑，以提高编辑效率。我觉得还应该包括分发互动环节中的赋能，这也是现阶段大家讨论的最多的一个环节。
首先，在信源收集阶段，传统媒体的记者是通过热线来接收爆料，现在会通过网站、微博、微信公众号来获取新闻线索。这样的信息获取渠道到还是相对单一，不说及时性，就信息全面和准确来说，是远远不够的。而通过万物连通的AI技术，能够有效解决这些问题。上面说到过，我们收集爆料的渠道从单一变成了万物，我们可以更有目的性地抓取目标数据，对信息数据进行分类整理，更及时更全面更精准。因此AI时代，我们要做的是海量获取数据，剔除无效数据，利用有效的算法对数据进行自动识别并且分门别类监理标签，然后建立数字模型。在这个基础上，我们的编辑可以根据自己的需求设定所需素材的各个指标，系统就会将所需的新闻素材推送给编辑，更高效的利用这些精准素材进行进一步的编辑。
其次，在编辑加工阶段，人工智能技术也开始发挥作用。例如大家都知道的腾讯写作机器人和今日头条的AI机器人，他们写作最早是运用在财经报道上，能快速对财经数据进行整理，并按照既有的风格写作。之后被应用到体育赛事的报道，特别是去年的奥运会报道上，能够提升新闻的时效性。当然，目前机器写作仍然处于初级阶段，更多是数据性比较强的报道，涉及突发新闻、深度报道等方面，机器人仍然代替不了人工写作。也正是这样，人工智能还有很大的突破空间。所以我们需要提前做好这方面的研究和技术储备，让机器对数据库内的各项数据进行自学，生成相对应的写作法，再比对数据库，寻找相关联的新闻事件进行写作，最终人工干预审核后推送到用户端。这会极大地提高工作效率。
最后，在分发互动环节，人工智能技术用得更为极致，特别是今日头条的崛起，新闻的个性化推荐逐渐成为主流。他们通过分析登录用户的社交账号、地理位置等，形成用户画像，为用户提供个性化的资讯，然后根据用户的阅读行为，进一步优化用户画像，优化推荐信息。用户在上面花的时间越多，机器就越了解你，进而提升产品体验。根据今日头条公布的数据，目前今日头条的日活跃用户已近亿，单用户日均使用时长超过一小时。对于我们传统媒体，拥有着大量最专业的从业人员和媒体硬件资源，这样的机会我们怎能放过。我觉得在垂直领域的内容分发，地域性很强的内容分发，线上线下互动形式的内容分发，充满机会。在这些领域，我们需要做数据积累和维度刻画，再结合我们的优势来完成分发。比如一个人长期使用中国蓝新闻浏览足球相关新闻，他的阅读数据就会被不断反馈进数据库，用户画像就越来越清晰。并且随着用户数量的增加，通过足球相似点描绘可以将人群不断细分，在喜欢足球的进行细分群体分发，加上以前累积的数据，通过算法运算完成智能化的筛选。根据这些筛选结果，我们甚至可以为这个用户和与他极近似的用户群全自动整合推送最及时全面的足球报道，并在他们最想知道的时候推送，结合地域性线下活动，比如球星见面会或者集体观赛等，让他们感受到零距离的新闻服务和深度社交服务。
所以说，全流程的采集传播变革势在必行，AI时代对媒体人能力也要求全面提升甚至是蜕变。媒体从业人员需要尽快转型，未来媒体行业里重复性的工作将会被机器所替代。人工智能的存在，解放了记者的劳动力，让他们能将精力集中于新闻更深层级的挖掘和思考。找到精彩的消息来源，发现有趣的故事，对事物进行分析，这是我们希望优秀记者聚焦的事情，我们希望让人讲述只有人能讲述的故事。从某种意义上说，以后更有可能是，记者发现、采写一个热点，再让机器人去引爆它。
第三、AI将释放几何倍自媒体矩阵的效能。
互联网进入移动互联网之后，传统媒体网站就先后转型移动端，除开内部管理的变化，转型大多体现在将文章发布在微信、微博和今日头条这些地方，更进一步的是使用符合新媒体语态或根据不同平台有针对性地进行内容创作，几乎没有媒体做出自己真正成功的平台。国内的大多数传统媒体于是越来越缺乏用户数据这一先天优势，也很少重视和用户进行良好交流，而我们走在前面的传统媒体客户端可能在自己平台上已经拥有了初步的忠诚用户，但多是“为变而变”，而非自身主动和未来技术的结合。于是，越来越不再享有垄断平台优势的传统媒体，把自媒体矩阵的建设，特别是利用AI深度改造的自媒体矩阵的建设摆到议事日程上来，对传统媒体逆袭极其重要。
为什么要建立自己的自媒体矩阵呢？首先，对于任何一个媒体，我们的核心需求是获取流量，有流量才有传播。我们可以借助不同的自媒体平台获取多方面的流量。举例来说，在这样的自媒体矩阵下，我们可以借助“中国蓝TV”的微信公众号里面的投票，获得浙江广电集团观众互动的流量；通过“360影视”的合作，获得某一部最新影视剧的观众的流量；通过“一点资讯”的推荐，获得资讯类人群的流量。所以，自建或合作的自媒体越多，获取的流量越多元。其次，自媒体矩阵可以帮媒体提升品牌。这个很容易理解，同样一个节目或者活动，在不同的自媒体发布，会影响不同的人，互动出不同的效果，品牌传播速度和规模都是单一平台无法比拟的。再次，各平台之间的安全备份和互动也很重要。当一个平台遇到传播瓶颈甚至因为某些因素无法发布相关内容时，其他平台可以顶上，同时发布同一内容时也可以互动支撑。这就保证了传播可靠性，也产生了更多的传播。
那么怎么建立媒体的自媒体矩阵呢？我觉得它包括自有自媒体和对外合作的自媒体两块。当然第一步就是聚合自有的自媒体平台，准确地算出自媒体数量，规模，投入，团队等等，结合AI改造，做出预算和团队规划。比如传统媒体旗下自有的网站、APP、各频道的微博、博客、微信等自媒体平台，都可以纳入自有矩阵，形成合力。而且自媒体平台还同时能沉淀和转化粉丝，这是一举两得的。另一方面通过合作，我们也要建立外部的合作自媒体矩阵。这里的关键是我们要分析受众画像，了解受众聚集的平台，分析理解每个自媒体平台的属性，知道哪些平台对应哪些内容合适，哪些平台对应哪些发布方式合适，哪些平台影响哪些人群合适，最终梳理外部平台。这样，做好自有和外部平台的聚合，才能打造完整的自媒体大矩阵。
接下来我们就可以通过大数据手段，对集团内和合作伙伴的各类自媒体，例如微博、微信公众号等内容进行分析整理，选择推荐符合我们需求的内容，为自媒体平台提供针对性极强的传统媒体资源，也为传统媒体内容在自媒体平台矩阵上找到出口。到时候我们就可以选取最有效的节目形式，最精确的播出时间段，甚至最贴切的主持人，来和相应的自媒体做对接，把内容分门别类碎片化到自媒体矩阵的各个角落，去影响细分垂直领域的人群；自媒体矩阵又可以把最符合节目内容的互动，在最合适的时间反向融入回传统媒体。同时，自媒体比起传统媒体，在AI改造升级上更灵活自由，形式更丰富，终端形式更多，亲和力更强，随时可以根据需求设计交流互动方式。这样，在大数据精准算法和智能终端强互动的支撑下，传统媒体公信力加自媒体口碑相传的精准对应传播，会爆发出前所未有的传播能量。
这里还要着重提出的是，这样的自媒体矩阵在AI传媒时代会超乎我们想象的有趣而极其高效。因为在传统媒体时代，人们获取信息主要是通过自己的主观认知和记忆判断，综合分析后匹配自己的需求，信息的筛选和最终保留，人的主观意识占了绝大部分。而在AI媒体时代，个性化被提到了首要位置，每个人看同样的产品时，会看到不同的人工智能内容出现。媒体维度也越来越多，甚至细化到时间线。所以，AI赋能后的自媒体矩阵，会有更多意想不到的精彩。举个例子来说，我们要对《声音的战争》进行造势宣传，首先我们会通过大数据把自媒体矩阵的各个平台所针对的人群、地域分布、上网方式、在线时段等做出详细的用户画像，系统会生成符合各个平台的宣传策划计划甚至简单文案。编辑对这些内容进行深加工后，系统会按照之前的画像，给不同的终端和用户，在不同的时间推送不同的内容，也就是说也许十万个人会收到十万种标题的内容，并且接收的时间都是不同的，推动后系统还会通过分析终端给出不同的互动方式。并且更奇妙的是，这些推送和互动还不仅仅是一对一，在互动过程中，系统还会根据用户画像自动生成群组，把喜好相近的人归类，部署他们之间的互动。编辑还能通过这些数据，给相应人群组织后续活动，提供增值服务，还可以通过节目推广后回流的信息和互动的结果，指导下一轮推广和节目播出细节，也可以给节目提供改进意见。而控制数十个自媒体平台组成的矩阵，做到精准的发布回收，这一切都会在全新的万物交流方式和强大的数据算法下潜移默化地完成。
第四、AI将赋予媒体洞悉未来舆情的能力。
在数据洞察方面，对媒体最主要的价值在两个方面，也就是“洞察发生”和“洞察发酵”。
洞察发生，就是对新闻事件的发生进行预判，在这方面，有效的线上线下结合将产生意想不到的预判效果。例如我们未来的新闻服务平台，在线上可以通过对用户线上行为进行观察，利用多个数据维度，以及多个细分垂直内容和用户标签，洞察用户属性。而线下，也就是我们现在忽略的阵地，则可以通过完善的软硬件终端布局，结合合作渠道的终端，来获取线上无法掌握的信息，例如用户实时定位，运动轨迹，终端使用等信息，从“位置”、“时间”、“爆料”、“互动”等各个方面精准了解线下用户的实时行为。再通过线上线下数据的结合，充分理解用户当前场景下的行为，准确地知道用户是在地铁还是公交上，是在观看视频还是新闻爆料。一旦线下识别到用户，就立刻打通线上关联，对用户形成完整的画像，精准了解用户需求，媒体通过线上线下数据结合，产生的洞察力，也就是预判能力。
洞察发酵，就是在新闻事件发生或者内容发布后，传播情况的全面预判。我们会对每一个发酵点都进行设置和记录，结合以往数据的分析，对内容在不同平台的传播方式、传播速度、传播到达率等进行评估，对可能发生的传播做出最理性最准确的预估。这样的洞察力将让我们的媒体不但拥有传统的传播力，更拥有全新的传播控制力。
利用数据洞察技术，最具现实意义的就是应该立刻开发出简单实用的舆情监控平台。如果你觉得这样的平台离我们很远那你就错了，其实这很容易应用到现实中，我们就来模拟一次圣诞节群体踩踏事件的全程跟踪监测，看看我们AI技术支持下的舆情监测平台怎样完成这个任务。首先，我们把自有媒体平台，自媒体矩阵、相关管理部门平台、合作渠道、线下终端、可穿戴设备的信息进行实时读取分析，我们可以发现“圣诞狂欢”、“某某商场大促”、“九点正式开始”等等关键词出现频率突然增高，最近几天在这些区域活动报道也集中呈现，各平台用户之间的互动也增高，而线下用户位置和流向信息也显示用户正在向这个商场聚集，甚至关键识别对象也会在人脸识别的终端被突出记录，平台就会进行首次预警。参考对以往数据的分析结果，用户聚集到达某个数量后平台会进行二次预警。这时通过终端和爆料，我们又收到了大量的现场视频照片，新闻事件的发生率也在增加。我们就可以根据这些，给用户提出预警，做好第一步的分流和引导，这就是初期的“洞察发生”。当不幸出现人员聚集踩踏事件时，“洞察发酵”就开始发挥作用了。首先是各个渠道的信息会被贯通，伤亡情况、救援情况、周边疏散、寻人信息等都会被迅速分拣和发布。更重要的是，所有信息在各个平台的发布和传播都会被实时分析，根据以往数据比对，当达到多少转发和传播时会成为热点，都会分级别做出预警，来指导接下来的舆论引导和负面舆情控制。事件平息以后，在数据分析的指导下，我们还能进一步做一些相关新闻的正面引导，例如对受难者提供善后服务信息，对接各职能部门，及时挽回社会影响等。在AI传媒时代，洞察让传媒拥有了传播控制力，且能提供更人性化的有效服务，让传播不仅有速度更有温度。
第五、AI将打开数据内容全面营销的局面。
如今，智能手机已经极大的普及，随着人工智能、大数据、云计算以及通信技术的革新，互联网端口已经从单一入口向多元转变。人们可以通过更多的智能终端获取信息。而且内容形式更丰富，交流方式更多样。每一个智能终端设备在变成媒体的同时，也获得了和媒体一样的变现能力。冰箱、电视、微波炉，公司、市场、电影院……技术使更多终端和场景成为内容和变现的新载体。并且这些载体在大数据和算法的支持下，会比以往更了解每一个人，对每一个人进行独一无二的营销，这必定会引发新一轮的营销变革。
营销技术也会让营销体验全面提升，就像上面提到的各类智能终端，全面布局用户画像、机器学习、语音图像等人工智能分支领域，媒体能实现更精准、更沉浸的营销体验，走在这场营销变革的前列。我们可以想象到，在不久的将来，个人智能助手将会很普及，而且是紧密伴随式的。这些助手不只是为每个用户推荐产品及服务，更能帮助用户下单，支付，提供反馈。并且这一切都是全自动的，完全不需要用户的参与。个人智能助手同样可以对产品进行评估，并根据算法给用户推荐同等性质的产品或者其他所需的相关产品。当传感器作为物联网的一部分嵌入到产品中时，人工智能也将对一系列的数据进行分析。举个例子，当传感器被植入在我们的“中国蓝新闻眼”随身眼镜中时，它会实时记录用户的观看焦点和观看时间等信息，并且将通过对日积月累的数据进行模仿学习，判断用户最关心的内容和眼睛观看时停留最多的区域，把营销信息推荐给用户。如果这个用户是喜欢养身类信息的，每天下午两点会佩戴眼镜观看这类新闻，目光聚焦又经常在眼镜的右侧，我们就会在这个时段把对应的养身类产品广告展现在这个位置，进一步轻松进行购买。这些智能和自动化行为，让用户有了更贴心和精准的购买体验，而对于营销人员来说，有了全新的转化率更高的精准营销手段。也就是说，营销将来会做到先发制人。在保证数据真实可靠的前提下，不同类型并足量的数据被收集并结合用户行为分析，就能够对营销人员提供策略建议，而这些远远超过了人类的分析能力，也是人工智能带给营销最实际的变革。
另外要特别提一句的就是，内容付费也将在AI传媒时代被推崇。因为在门户网站时代，国内的传统媒体往往把内容以打包价成批输出给门户网站，进行发布传播，甚至为了扩大传统媒体本平台外的其他领域的影响力，免费提供给门户网站。这给给门户网站带来了流量，养大了这些门户平台，却没有给传统媒体自己带来什么太多好处。同样的事情也发生在移动互联网时代。而国外报纸很早就进行了付费阅读服务，很少有免费的渠道，对内容价值的概念比国内更强。这里又给传统媒体开辟了一条新的健康的营销之路，在人工智能的软硬件支撑下，更精准愉悦的内容获取体验，将更容易让用户为之付费。而且，内容付费绝对不只是简单的营销收入的补充，更是改变现在的传统媒体缺乏基础用户现状的可尝试的良方。
第六、AI将提升软件硬件综合布局的速度。
这里所说的软硬件，除了硬件软件产品外，更重要指的是专业人才。人是布局物理硬件和软件的核心，因此，AI时代的传媒人才储备应该只争朝夕，尤其是从上而下的顶层布局，例如在高管层部署首席人工智能官。因为要让所有管理层去理解人工智能是很难做到也是不太实际的，所以部署首席人工智能官进入管理层非常迫切，他将从思维方式开始，全面改造升级媒体运作方式，产品设计逻辑，甚至人员组成结构等方面做出顶层构架。而且媒体拥有着极其丰富的媒资资源，有每天实时的，也有历史沉淀的。面对大量的媒资，有专业素养的首席人工智能官能够分拣和分析这些资源，通过结合数据算法和设计交流模式，很大程度上让这些数据产生价值。他还可以协调各个部门，整合需求，创新研究出成熟而接地气的解决方案。团队方面，有两个团队是必备的也应该被作为最核心部门建立起来。一个是前端，也就是上面提到过的场景交流设计部门，他们会负责从体验的角度把万物交流的感受配置到最佳，让用户和媒体建立起最自然和无处不在的交流；另一个是大数据和算法部门，他们负责把海量的各类数据进行整合，通过算法指导软硬件开发。通过这两个部门的深度配合，构建前端交互和后端数据支撑的立体支撑体系。
硬件方面的储备同样不容忽视。传统媒体人往往重视传播而忽视硬件，我们总觉得硬件是生产厂商考虑的问题，而现在，这种观念必须改变。如果说移动互联网时代软件可以造就一个企业的成功，那么AI时代，软硬分离将越来越难造就成功，或者说软硬件同时布局才会不被这个时代淘汰。就像我们熟知的语音交互技术，人脸识别技术，无人驾驶技术等，要实现和万物互通，哪一样可以脱离硬件以软件的形式单独存在？因此，我们不但思想上要认识，更要把硬件的开发生产和硬件技术的储备提到重要位置。
我们可以想象一下我们的一款硬件产品，我们称之为“中国蓝新闻AR眼”，它是可穿戴的增强现实眼镜，戴上它以后，你将看见新闻和现实场景的融合画面。例如我们来到台州，路过数月前发生足浴店大火的街道，你戴上“中国蓝新闻AR眼”眼镜，它会通过定位和识别场景，实时给出相关新闻报道，甚至可以还原当时火灾的现场，如同身临其境。你可以通过语音和眼镜对话，说出你想看的相关新闻，你就会在眼镜里看到更多类似新闻；说出你关心的幸存者情况，你就可以看到跟进报道，进而还能在线进行捐助。这样的新闻体验，在传统移动互联网时代是做不到的，这种沉浸式的传播，将更深切地感染我们的受众，互动交流过程中，无形地将受众转化为用户，记录基本信息，整理数据导入算法，进行二次精准传播。而结合娱乐综艺节目，结合影视节目开发的智能硬件，更是能让节目体验上升到极致。这就是硬件结合软件的独特魅力。
但无论是现在还是未来，行业的信息技术含量会越来越重，其中人工智能交互将是最核心趋势。目前，类似百度新闻和今日头条的个性化推荐就是智能交互的初级阶段。尤其是新媒体领域，新媒体发展最关键在技术层面，新媒体本身就是技术驱动的媒体，比如雅虎、Facebook、微博、微信等，都是靠一个新的技术运用很快占领市场。因此，媒体转型必须跟踪前沿技术，创造自己独特的技术，打造属于自己的独创产品。
以上所说AI场景的各种应用和未来布局，也许看起来像是天方夜谭，但是这样的AI思维方式有利于在和竞争对手的博弈中实现降维攻击。我们正在历经一场由技术应用推动的媒体转型，媒体形态和舆论格局正在发生深刻调整，AI时代的到来，无论是产品形态，还是内容生产力，传统媒体都会经历新的洗礼，传媒行业正处于一个重要的历史分界点。也许，对于总是把寻求稳妥放在第一位的传统媒体人，大多数会觉得我这样的说法有些“信口开河”，然而世界就是这样在改变，而且改变的速度从计算机出现，到互联网时代，到移动互联网时代，到人工智能时代，越来越迅速，不能因为现在不被多数人认可就不去布局，如果那样，我们传统媒体人就又将失去新一轮的赶超机会。未来从来没有忘记给我们机会，这一次，我想我们应该勇敢的拥抱一回春天。