创新应用技术 提升传播能力(2)

　　面对生成式人工智能等技术变革，我们主动开展内容供给侧改革的“四则运算”。一是技术赋能做加法，联动传播提高内容生产力。二是减少冗余信息做减法，内容生产指向价值诉求和受众需求。三是发挥聚变效应做乘法，搭建开放式运营机制。四是消除传播风险做除法，优化流程，提高内容质量。

　　我们运用全媒体整合分众传播模式，不断提升传播效率，在国资新媒体矩阵基础上优化央企媒体联盟运行机制，深化与主流媒体、政务新媒体、专家学者、网络名人等合作，合力挖掘国企新闻富矿。向企业众筹内容，做好服务和商务；与主流媒体加强合作，开展主题传播壮大主流舆论场；与网民众创，吸引网络用户参与互动。

　　打造“绿色”主题新型宣传阵地

　　国家林业和草原局宣传中心副主任、绿色中国杂志社社长兼总编辑  缪  宏

　　我们在做好杂志、电视、网站、“绿色中国行”大型公益活动的基础上，与人民日报全国党媒信息公共平台合作，创新性建设林草系统“绿色中国”媒体矩阵，并通过不断提升矩阵参与度、活跃度，形成“一盘棋”的自主阵地。

　　我们充分利用林草系统垂直管理的优势，推进诸如“绿色浙江”“绿色杭州”等各地、各级子账号入驻与统一管理。借力媒体技术赋能，共同策划、运营、推广“绿色中国”个性化频道，挖掘林草系统内容富矿。培养一支既掌握林草专业知识又具备新闻专业素养的人才队伍，变“信息报送”为“内容创作”。通过创新化、精细化运营，打造“绿色”主题新型宣传阵地。

　　不断完善智能传播技术体系

　　人民日报社传播内容认知全国重点实验室首席科学家  张勇东

　　媒体融合发展时代，舆论生态、媒体格局、传播方式发生深刻变化，亟须发展智能传播技术体系。

　　智能传播是运用人工智能技术，实现认知影响的过程，包含意识形态、人工智能和传播链条3个圈层。在意识形态圈层，需要建立意识形态知识体系，实现基于知识体系的意识形态细粒度计算量化；在人工智能圈层，需要突破现有基于特异性的内容分析框架，发展基于关联性的新框架；在传播链条圈层，需要建立能够穿透信息茧房、影响用户认知的新技术路径。

　　传播内容认知全国重点实验室在智能传播技术方面已经进行了深入研究，取得了显著的研究成果，为国家的舆论安全和意识形态安全保驾护航。

　　认知驱动赋能精准传播

　　中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室副主任  张  远

　　媒体融合与传播国家重点实验室是以服务媒体融合纵深发展、国际传播能力提升为目标，以自然科学方法助力解决社会科学重大问题的综合交叉领域实验室。

　　基于大模型信息服务获取的“隐平台化、去APP化”特点，社会信息传播体系呈现出社交传播与智能传播相互联动的复杂形态。实验室以掌握认知传播机理为切入点，构造宏观群体认知测绘图谱，构建个体多模态—场景—认知影响模型，为内容策划和精准投放奠定基础。通过可控多模态人工智能生成、集成推理等功能实现认知适配的视听内容生产和鉴伪。跨平台传播认知效能评估能够综合考虑传播广度、强度、速度，实现传播过程的有效闭环反馈。

　　创新应用推动全媒体节目制播

　　中央广播电视总台超高清视音频制播呈现国家重点实验室副主任  赵贵华