一、广电内容生产范式重构：从人工主导到人机协同

AI大模型正推动广电行业从“经验驱动”向“数据+算法驱动”转型。中国广电已构建训推一体的智能算力平台，支持千亿级参数模型的训练与推理 。通过智能剪辑系统，传统需3小时剪辑的新闻素材，现可压缩至20分钟内完成：

语义理解：基于NLP大模型自动识别关键人物、事件、场景，实现素材智能标注与分类（如两会报道中自动提取代表发言精华片段） 

多模态合成：结合视觉大模型，实现虚拟主播口型与语音的帧级同步，误差率低于0.3秒 

版权合规：通过AI内容审核系统，对敏感画面、未授权音乐实现99.7%的拦截准确率 

这种变革使省级广电机构日均内容产出量提升2.7倍，人力成本下降45% 。

二、个性化推荐系统的三大技术突破

中国广电依托DeepSeek大模型构建的推荐系统，实现从“千人一面”到“千人千面”的跨越：

用户画像颗粒度细化：

通过2.6亿家庭用户收视数据训练，划分出327个细分兴趣标签（如“抗战剧深度爱好者”“综艺快剪偏好者”） 

结合跨屏行为分析，建立“客厅大屏+移动小屏”联合推荐模型，推荐准确率提升至78% 

时空场景化适配：

早间时段优先推荐新闻简讯（时长＜3分钟），晚间黄金时段侧重影视长视频 

地域定制化内容匹配：北方用户冬季优先推送室内综艺，南方用户夏季增加文旅纪录片权重 

多目标优化机制：

平衡用户兴趣、商业价值、主流导向，设置“正能量内容曝光权重+30%”的硬性规则 

实时A/B测试系统可在5分钟内完成10万级用户样本的效果验证 

该系统上线后，用户日均观看时长从1.8小时增至2.5小时，内容点击率提升63% 。

三、AIGC生产流程的工业化实践

广电行业通过大模型实现内容生产的“标准化流水线”：

剧本创作：

利用剧本生成大模型，输入题材类型、角色设定后，可自动生成5种剧情走向提案（如《以美之名》的AI辅助编剧案例） 

历史剧台词自动校验系统，将年代用语错误率从12%降至0.5% 

虚拟制作：

影视基地实景拍摄成本降低70%，通过NeRF神经辐射场技术实现3D场景秒级生成 

数字人演员已参与9档综艺节目录制，表情动作自然度达真人水平98% 

智能分发：

建立内容资产联邦学习平台，实现全国31省广电内容库的跨域协同（日均交换优质内容1.2万条） 

“经典内容AI修复计划”已完成《西游记》《红楼梦》等5000小时4K重制 

四、数据安全与伦理治理的双重保障

在技术狂飙中构建风险防控体系：

数据主权保护：

国家文化专网实现用户行为数据“采集-存储-应用”全流程封闭运行 

采用同态加密技术，确保第三方机构无法获取原始数据 

AI伦理审查：

建立生成内容溯源机制，所有AIGC作品强制添加数字水印 

设置价值观对齐模块，对可能引发争议的内容自动触发人工复核 

人才转型计划：

开展“AI导演认证培训”，已有2300名传统编导通过考核转型为AI制片人 

建立人机协作绩效评估体系，将AI工具使用效率纳入KPI考核 

五、未来趋势：从工具赋能到生态重构

2025年广电AI发展将呈现三大方向：

多模态大模型融合：整合文本、语音、视觉模型，实现《新闻联播》智能拆条、字幕生成、多语种翻译的端到端自动化 

实时交互内容突破：5G+AI驱动互动剧分支剧情实时生成，用户选择可改变80%的故事走向 

全球文化传播新范式：通过多语言大模型，实现《黄河安澜》等纪录片的AI译制，适配海外200+地区文化偏好