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　　本期“一线聚焦”围绕“当AIGC走进编辑部”这一主题，深入探讨AI给编辑部带来的深刻变革。从杭州日报“AI攻城狮战队”的实践，我们看到媒体机构通过运营机制革新、组织架构优化等维度，实现“人机协同”赋能内容生产，将AI从工具提升为“同事”；深圳报业集团读特AI工坊以“ALL IN AI”理念，推动AI应用从生产工具升级到生产体系重构；澎湃新闻旗下“派生万物”智媒平台，前瞻性分析人工智能融入内容生产的“能”与“可能”；湖北广电长江云新闻打造“校研媒”三方共建的AIGC新媒体实验室，为主流媒体人机协创生产路径赋能增效；新华报业传媒集团通过构建AIGC创意实验室等举措，催生出“技术+内容+服务”的新型媒体生态。

　　2020年，人民日报AI编辑部的成立宣言指出：“人工智能在行业应用中迸发出的巨大能量正在呈现，我们要准确识变、科学应变、主动求变。”这一论断精准地预见了未来几年传媒行业所面临的颠覆性变革。面对这场变革，媒体人既需具备“望远镜”的视野，洞察全球人工智能发展的宏观态势；也需手握“显微镜”的专注，将人工智能与新闻传播的实际需求进行微观层面的精准耦合，以期在具体的行业应用中释放其巨大效能。这种“大处着眼，小处着手”的战略心态，正是杭州日报“AI攻城狮战队”在应对人工智能浪潮时所秉持的核心原则。

　　近3年来，AIGC技术的发展呈现出指数级增长态势，文本、图像、音频、视频等多模态内容的生成能力日趋成熟，这为新闻内容生产带来了前所未有的效率提升与创意可能，同时也对传统的新闻生产流程、组织架构及人员能力构成了严峻挑战。在此背景下，杭州日报报业集团于2024年率先成立“新质AI媒”编辑部，并于2025年将其升级为“新质AI媒”创新应用中心，下设五支专注于不同领域的AI战队，旨在从内容与技术两端共同探索“传媒+AI”的新范式。

　　本文所聚焦的杭州日报“AI攻城狮战队”，作为一支内容导向的团队，其探索重心在于如何将AIGC技术务实、高效、创造性地应用于日常采编实战。在近半年的实践中，该团队利用AI技术创作的短视频，制作周期从传统的3天大幅压缩至12小时以内，且播放量达到百万级以上的爆款率超过了45%，初步验证了人机协同模式的可行性与优越性。本文旨在通过对这一实践案例的深度剖析，系统总结经验，并提炼出对行业具有普适意义的转型策略与理论思考。

　　媒体融合的深化不仅在于渠道的整合，更在于底层生产逻辑的重塑。杭州日报报业集团的“新质AI媒”创新应用中心，其命名灵感源于“新质生产力”这一宏观概念，强调以创新为主导、以质优为关键，其本质是代表技术革命性突破的先进生产力。集团坚持“创新引领、需求驱动、技术赋能、稳慎发展”的原则，积极探索“传媒+AI”的发展新范式，并逐步构建起一套集团层面的“1+3”AIGC赋能媒体内容生产体系。这套体系的核心目标是对传统的“策、采、编、发、审、评”全流程进行系统性重构。

　　“1”即“新质AI媒”创新应用中心本身，它扮演着集团AI转型战略的“中枢神经”角色。其职能并非替代各媒体原有的采编部门，而是进行高层次的统筹、规划与创新孵化。它负责制定集团AI应用的总体战略、技术标准与伦理规范，并推动各主要媒体新闻信息生产与传播方式的协同创新。其下辖的“五大战队”作为先锋实验单元，在内容创意、技术研发、数据挖掘、视觉呈现、平台运营等领域齐头并进，开展前沿性的实践探索，并将成功经验快速复制、推广至集团其他部门，形成“点—线—面”的扩散效应。

　　“资塔”媒资系统：构建智慧内容生态。传统媒体的资产分散、格式不一、检索困难，是提升生产效率的主要瓶颈之一。“资塔”系统致力于构建一个文字、影像、本地宣文三大媒资库于一体的智能化媒资平台。它利用图像识别、自然语言处理等技术，对海量历史素材和实时新增内容进行自动化标签、分类与编目，形成共建共享的智慧媒体内容生态。这不仅极大提升了素材检索和调用效率，更能通过AI分析挖掘沉睡素材的二次价值，为内容创意提供数据支撑。

　　“智眸”AI工具系统：开放式赋能平台。这是直接赋能一线采编人员的核心工具集，它以专业化内容生产为导向，并非简单堆砌流行AI工具，而是构建了可扩展的工具集合平台，整合了热点监测、舆情分析、自动写稿、文生图、图生视频、智能配音、视频剪辑等全链条AI应用。以本文重点分析的“AI浙浙小剧场”为例，其创作启动源于“智眸”系统中的热点监测工具捕捉到“苏超”话题网络热度攀升，自动向策划人员推送预警。团队研判后，认为这是宣传浙江文旅的可行方向。接着，策划人员利用热词分析功能获取具体关键词作为创意切入点。在此期间，自动写稿功能作为“AI同事”参与“头脑风暴”，提供文案思路与创意参考，拓宽了策划人员思维边界。

　　“质能”AI指数系统：量化评估与动态优化。传播效果模糊是传统媒体转型新媒体的痛点，“质能”AI指数系统可实现量化评估与动态优化。该系统通过科学综合多维度建模，对内容传播效果进行实时、量化评估。其评估维度不仅包括播放量、点赞、评论、转发等基础数据，更深入分析用户停留时长、完播率、情绪倾向、互动热词等，从而更精准地衡量内容的实际传播效能与用户参与度。这套系统使得内容策略的调整从“经验驱动”转向“数据驱动”。以“苏超”系列策划为例，《@文旅常州，“常”回“嘉”看看》视频发布后数据不佳，“质能”系统迅速反馈，团队依据数据，3小时内创作并发布新视频《谢谢衢叔，笔划借到了》，最终收获457万播放量。这种基于数据的快速迭代能力，是传统媒体时代难以想象的。

　　面对“前一天深夜给脚本，第二天下班要成品”的极限时效要求，AI的作用至关重要。编辑人员需要做的，是利用AI工具快速补完分镜、梳理叙事逻辑，然后发挥人的主观能动性，精准识别并过滤掉AI可能产生的“幻觉”（即事实性错误）和“一本正经的胡说八道”（即逻辑不通但表述流畅的内容），摘取真正有用的信息。这使得前期准备时间大幅缩短，团队得以将核心精力投入到后期制作的视觉打磨、节奏控制和情感表达上，最终实现高质量短剧的“极速产出”。例如，《上有天堂下有苏杭，800年的CP组合，杭杭挺你》播放量达883万，点赞13.4万；《努力一把，都有机会进十强的！》播放量达240万，点赞3.2万。

　　在融合模式下，虽未设置新岗位名称，但原有岗位职能深刻演变。最早接触AI的视频后期人员成了“AI探路者”“AI训练师”，不仅要会使用AI工具，还得对不断迭代的各类工具进行比对测试，优选并本地化部署适合媒体的AI应用，甚至参与训练优化内部模型。记者编辑兼具“数据分析师”职能，需要从用户行为数据、舆情数据和内容生产数据中挖掘洞察，为策划与分发提供决策支持。可以预见，随着这些新职能的不断深化，“AI策略师”“AI伦理官”“多模态内容架构师”等新型岗位必将应运而生，与传统采编岗位共同构成未来AI编辑部的多元化人才生态。

　　首先，在理念层面，向全员灌输一个观点：AI不再是可选的高级工具，而是新媒体内容生产的“水电煤”，是如同电力、网络一样的底层基础设施。无论是对于媒体机构还是个人职业发展，都无法绕开它而前行。其次，在实践层面，培训内容因岗而异。对于美编、视频制作等岗位，要求必须达到“会AI”的水平，即熟练掌握文生图、图生视频、AI绘画、智能抠像等具体工具的操作与调优。对于记者、编辑岗位，则更侧重“懂AI”，即学习如何利用AI进行策划创意辅助、理解平台算法推荐规律，并了解团队中其他成员（如技术人员、视频后期）所掌握的AI技术能力边界，从而在主导内容创作时能够高效调度资源，做到有的放矢。

　　培养途径上，我们采取“培训+实践”双轮驱动模式。不定期举办AI技术与应用培训班，覆盖从基础认知到高阶应用的各个层面。但更重要的培养是在实战中完成，通过实际项目让记者参与AI模型的训练反馈过程，让技术人员参与新闻选题的策划讨论，在干中学、在学中干。以《苏东坡视角采访“苏超”》视频为例，创作灵感源于网络热门穿越视频。团队发现爆款多由国外AI工具制作，便挑战使用国产AI工具。美编使用“即梦”等国产AI绘画工具，多次调整“咒语”（提示词）和“抽卡”（多次生成筛选），逐步逼近预设的视觉风格。视频后期人员工作繁忙，仍利用碎片时间学习新技术并分享。这种持续学习、敢于试错的文化推动了创作进程，在国产AI工具应用上取得突破。

　　要清醒认识AI的局限性。编辑部应明确规定AI使用的边界，划定哪些类型的报道（如涉及重大公共政策、敏感社会事件、深度调查报道等）必须由人类记者主导，AI仅作为辅助。重大议题下，要坚持人工终审制度，AI可以负责技术层面的初步检查（如画面质量、字幕同步、敏感词过滤），但内容的真实性、准确性、公正性及社会影响等必须由经验丰富的编辑做出最终判断。同时，还要建立紧急干预机制，确保在AI产生不当内容时能第一时间阻断传播。

　　过度依赖AI可能导致采编人员滋生“惰性思维”。记者可能满足于AI生成的二手资料，减少实地走访、访谈与深度思考。长此以往，新闻从业者对社会现实的洞察、对人性的理解、基于调查的独立判断等核心竞争力可能被削弱。为此，编辑部必须在制度层面设立保护性措施，如规定重要选题必须包含一定比例的原创调查或实地采访；定期评估记者的独立思考和深度分析能力；设立奖项、专项基金等，鼓励和褒奖那些体现记者主观能动性的深度报道和原创作品。