“全媒巨人”是对智能媒体的比喻，他有智能化算法构成的“媒体大脑”，有智能化内容构成的“内容心脏”，有智能化资源配置的“经营之肺”，有智能网络和终端构成的“支撑骨架”，有大数据维持机体运行的“流动血液”。各功能高效运转，成为一个智慧有机体。
“全媒巨人”构想提出的背景进入21世纪之后，数字化、产业化就成了中国媒体机构的重要发展方向。纵观这20余年的发展历程，在数字化和产业化两个方向上，传统媒体机构和互联网机构形成了两种截然不同的演化路径。传统媒体机构的数字化转型起步并不晚。过去20年间，数字报、数字电视、IPTV、OTT、客户端、微博、微信、短视频……传统媒体紧跟技术发展变化，把自身内容拓展到所有可能的新媒体平台。但是，受制于体制机制问题，其所推出的新媒体业务往往产业化运行能力较弱，并没有能够形成有强大影响力的平台和产品。可见，传统媒体走了一条更侧重于数字化技术逻辑的演进路径。互联网机构从诞生伊始就有网络化和数字化的基因，又没有传统媒体那样的体制机制制约，再加上跟资本的深度合作，互联网在产业化发展方面取得了卓越成就，培育了诸多用户过亿、影响力巨大的平台，成为具有强大传播力的媒体平台。在这一过程中，互联网机构走的是一条依托产业化发展的路径。从20年演化路径的内在逻辑来看，传统媒体和互联网机构虽然走了两条不同的路，但同样面临四个关键问题，即：数据化、融合化、平台化、智能化。数据化是媒体数字化的基础，数据正在成为媒体的基本要素，再造媒体机构的生产流程。数据的汇聚形成融合，且正在从技术和内容等表层的融合，走向资本、制度、文化等方面的深度融合。平台承载并管控媒体资源，拓宽产业发展机会，重构传播机制，同时也在更改媒体机构的定位，让媒体从重视自我内在发展，逐渐发展为联合广泛的社会资源、进行资源配置的开放式平台。智能化支持媒体平台的决策优化，推动资源优化配置，改变的是媒体机构的运作模式。数据化、融合化、平台化和智能化四个问题相互关联，环环相扣，推动传统媒体机构和互联网媒体机构不断进化，并逐渐走向深度融合。随着“四化”问题的深度推进，传统媒体和互联网机构出现了越来越多的融合交汇点，尤其是在大数据和算法层面。大数据彻底把内容变成了数据信息流，内容的形式差异被数据消解，算法重塑了信息传播路径，改变了媒体经营方式，二者结合，彻底改变了媒体的内核逻辑，也对媒体发展所需的关键提出了新的要求。对于智能融合媒体来说，它需要全业务流程和管理流程的数据化，需要灵活流动的大数据；需要有强大网络基因，形成数字化联动和融合的基础；需要有平台化的运行模式和管控机制；需要有产业经营的支持，实现对资源的优化配置；需要保障媒体信息传播的核心功能，并实现价值观引导；需要智能决策机制掌控媒体机构运作。如此一来，媒体机构就需要进行根本性的重构。“全媒巨人”理论构想的提出，就是对如何实现媒体机构的智能化、融合化重构进行思考的结果。麦克卢汉在“媒介是人的延伸” 这一理论中，对各种媒介是人体各种感官的延伸进行了生动的描述。借鉴这一经典理论，基于传媒行业数据化、融合化、平台化和智能化的发展思路，我们提出“全媒巨人”这一理论构想，力图为我国智能融媒体发展方向提供顶层设计。所谓“全媒巨人”，是对新形势下的智能融合媒体的形象比喻。它以人体功能映射智能融媒体的功能，通过数据化智能化，媒体可以实现智能化的人的延伸，是媒介组织向着智能化方向进化的产物。“全媒巨人”有由智能化算法构成的“媒体大脑”，这是媒体机构的神经中枢和决策中心；有由智能化内容构成的“内容心脏”，是“全媒巨人”得以存活的内在驱动力；有进行智能化资源配置的“经营之肺”，为“全媒巨人”的生产提供“氧气”；有智能网络和终端构成的支撑骨架，保证“全媒巨人”能够立得住、行得远；有源源不断的大数据，作为维持“全媒巨人”机体运行的流动血液，为全身输送养料。各部分功能有机结合，高效智能运转，使得媒体成为一个嵌入社会传播沟通体系的庞大智慧有机体。智能算法是“全媒巨人”的大脑，也是整个“全媒巨人”有机体的神经中枢。智能媒体离不开算法。算法重构了媒体的信息传播逻辑，改变了媒体的运营模式，实现对“全媒巨人”的各项功能的辨析、协调、决策、管控。“全媒巨人”的算法是效率和价值的统一。算法在媒体领域的应用，首先解决的是效率问题。智能融合媒体必然是平台化的，平台化也就意味着连接着海量多边角色， 在此基础上共建媒体生态。对于智能融媒体平台来说，它需要对接无限的内容生产者、广告主、营销服务商、用户等多种角色，并实现无限信息在不同角色之间的高效精准匹配。在媒介生产力无限提升的今天，生产关系也需要做出调整才能适应生产力的发展，而算法就是调整生产力的工具，成了重构媒体生态、驱动平台发展的关键要素。另一方面，作为“全媒巨人”指挥中心的算法大脑，单纯考虑“效率”显然也是片面的，还必须有媒体的视角。媒体应该具有凝聚社会共识、塑造价值观的社会价值。而算法无法完全理解“内容”以及媒体内容背后的“价值”，不能完全独立于人脑判断而存在，在媒体环境中，具有价值观导向的、人机协同的算法体系是必然需要，在考虑到影响力、传播力的同时，也不能忽视引导力、公信力。算法的建构是一个多维度、多层次的体系。“媒体大脑”的算法构建，将是一套不断学习和演进的算法体系。底层算法的优化和提升才能实现面向应用场景的算法，更进一步支持智能化工具的研发和应用。以今日头条为例，其算法架构分为检索层和打分层，前者主要用于筛选用户感兴趣的内容，后者则基于用户和内容标签，使用实时学习技术进行建模打分，从而决定推荐给用户的内容。因此，算法绝非是一个“个性化推荐”就能够囊括，而是在多个维度、多个层次上的综合作用。算法也绝非“代码”这么简单，要想让算法成为管控媒体运行的大脑，还需要把算法放到场景中，跟大数据结合，才能不断优化、生长壮大。同时，算法的运行效率也会受到数据的影响。数据的量级、质量、可用性等多个维度共同决定了算法的类型和准确性。在当前媒体环境下，数据问题往往成为影响媒体机构运营效率的关键，尤其是对于传统媒体来说更是如此。因此，在设计、调整算法的过程中，所需要完成的并不是单纯的“代码”或者“公式”，而是结合场景的具体需求、数据而进行的整体体系设计，是一个动态优化的体系和过程。 智能化内容运营构成“全媒巨人”的心脏，是内在驱动力智能化内容被视作是智能融媒体的心脏，是“全媒巨人”得以生存发展的必要条件和内在驱动力。内容生产的智能化。内容生产是内容运营的起点。智能化内容生产首先要做的是对内容的数据化识别和加工。目前，人工智能技术的发展极大提升了内容识别的能力。例如，通过对海量数据的采集和分析，谷歌的AI已经可以从视频中识别景深、识别声音、识别人类的动作，甚至预判视频中人类的下一步行动倾向。奈飞利用人工和算法的结合，可以对电影内容识别出超过76897种“微标签”，以实现对内容的解构。在此基础上，人工智能进入到内容的自动生产和管理环节。近年来，机器人辅助写稿、智能剪辑、智能审核等工具也得到越来越多的应用。内容分发的智能化。内容分发的智能化最常见的应用场景莫过于个性化推荐。媒体通过对内容的智能分析和用户特征的精准画像，进而对两者进行匹配，从而完成内容的智能化分发。以阿里文娱为例，阿里文娱开发了智能多轮对话式搜索技术和优酷语义模态匹配模型，来提升优酷的语义理解和匹配能力，从而更加精准地分析用户通过语音、文字、图片等表达的搜索意图。阿里文娱还优化了优酷推荐系统的排序模型，将排序模型中的用户画像特征基于用户观看行为和兴趣标签做更为精细化的处理，并参考用户所处时间、所用屏幕大小结合长短视频、直播等多元内容形式提供个性化推荐服务。内容交易的智能化。在内容交易层面，智能化程度还处于刚刚起步阶段。要想实现内容交易的智能化，背后离不开版权管理的智能化、在线交易平台的建立。通过版权的智能化管理，可以实现对内容权属的确认、违规盗版内容的追踪，保证每一个内容的版权都得到有效认可，其背后的技术包括区块链、图像识别、视频识别、文字识别等多个层面。通过在线交易平台，可以实现内容的价格评估、达成交易、收益分配等功能。目前在短视频和素材交易领域已经出现了一些交易平台，如“MF+”“版权家”“新片场”“微博云剪”等。这是因为短视频和素材单笔交易额不会太大，交易对象广泛，交易频次高，比较符合线上实时交易的条件。目前，内容交易的智能化还面临诸多问题，离普及还有一段距离。一旦广泛的智能化交易形成，将会给内容运营带来颠覆性改变。智能化经营是“全媒巨人”的肺部，作为“全媒巨人”的供氧源泉，它要解决的是全媒资源与海量需求的动态适配问题。通过基于数据互联互通的智能化运营，媒体可以打通内容、广告、用户、品牌多方面的数据，服务于品牌的全链路营销需求，其经营远超广告和流量的范畴，从精准广告服务扩展到定制化营销内容、直接面向消费者的私域营销、销售转化等环节，帮助广告主打造营销闭环，甚至可能影响到企业的产品生产、供应链管理、仓储配送等环节。为了适应营销数字化、自动化的需求，提升媒体资源运转效率，各大媒体机构纷纷搭建智能广告服务平台。这些智能化广告平台除了整合媒体机构内部资源之外，还可以开放融合全社会的海量资源，建立全方位的平台合作和资源整合，同时对资源进行实时、智能匹配和优化调整。随着内容和数据的打通，社会资源的引入，平台化的经营方式，全媒巨人的经营是可以无限拓展的。一旦智能融媒体具备了足够的经营智能，将不断自我生长壮大。“全媒巨人”还需要筋骨作为基础支撑，它由智能传输网络和终端构成，是全媒巨人的底层支柱，支撑全媒巨人完成站立行走。智能传输网络由实体物理网和虚拟互联网组成。物理网络包括有线网、无线网、卫星网，它决定了智能媒体传输信息的速度、广度和业务承载能力。虚拟互联网实现了信息的广泛链接，促成了信息和数据的自有流动，也催生了大量互联网媒体机构和新型服务形式。对于“全媒巨人”来说，传输网络的技术创新至关重要。网络架构层面，需要全面互联互通，构建有线无线一体化、有源无源一体化、传输接入一体化的融合网络。技术层面，物联网、5G、云服务等都需要不断进行升级改造。智能终端是智能融媒体信息触达用户的最终触点，支持媒体触达用户并对接用户需求。终端设备的智能化水平也在不断提升，提供了更丰富、更高效的人机交互模式，比如音频输入与识别、体感控制等。用户端的信息接收与处理能力得到了极大改善，例如，智能音箱通过人机对话，收集用户的声音信息和潜在需求；智能电视用语音输入解决了遥控器输入繁杂的难题；VR设备给人带来沉浸式感官体验，除了模拟声音图像之外，甚至开始模拟触感、温度、味道。在技术创新的同时，通过建构产业生态和应用场景，智能网络和终端融合起来，共同作用，形成“全媒巨人”完整的筋骨和框架。大数据是“全媒巨人”的“血液”，为这一传播有机体实现沟通上下内外、感应传导信息、协调全局供需、推动内生发展的重要功能，为媒体的智能化、融合化提供生生不息的内在活力。“全媒巨人”的大数据来源是多元化的，它有一个多维度的造血机制。数据的源头来自不同的业务、平台、终端，获取技术也各不相同。对于结构化的用户行为、人口基础属性等数据来说，针对不同的媒体业务，可以通过抓取、埋点、SDK、传感设备等技术去实现采集。对于非结构化的文本、声音、图像、视频等数据，媒体也需要有相应的识别和数据化处理能力。例如，百度为了识别网页内容，研发了基于词袋模型的人工智能打分标签模型，可以大量、快速、准确地对文章进行标签分类，将不规整的“网页”转化成了规范的“数据”。通过这些多维度的数据采集方式，促进所有媒体内容和业务的全面数据化。数据采集完成之后，一般认为要进入到数据清洗阶段。实际上，此时进行清洗困难重重。一方面，采集来的数据，质量往往不尽如人意；另一方面，来自多渠道、多终端、多业务线、多种形式的数据放到一起时，其价值的融合和碰撞也比较难处理。为了解决这一问题，“元数据”的概念被提出，也就是在采集数据之前，就先预设数据格式，形成标准化数据体系。以爱奇艺为例，其数据的标准化体现在多个方面，包括：流程的标准化，包括如何采集数据、如何存储数据、如何管理对外交换的数据；对数据资产本身的标准化，比如数据表的命名、库的命名、字段的命名；数据仓库相关的标准化，比如数据模型、指标系统、维度系统的标准化建设。这样一来，采集到的数据就可以快速实现融合与关联，降低后期数据清洗的难度，提升数据的可用度。比数据采集更重要的，还是重构“血液流通”的技术体系，也就是数据处理能力。数据能力的积累是在数据量增加、数据结构复杂，进而提出新的数据处理技术、获得新的数据价值、提升业务能力的动态循环中发展起来的，并不可能有一个一劳永逸的解决方案。这种能力的积累要如何实现，是更值得思考的问题。数据处理能力的目标，是实现数据与业务的有机协同，这也将成为决定“全媒巨人”“血液”是否顺畅流通的关键。从“全媒巨人”的理论构想来看，它并非特指某一家机构，而是一种基于数据化、智能化、 融合化、平台化发展而来的媒体产业组织体。这个有机组织体需要具备多种配套能力，包括把握前沿信息传播技术的能力、智能化内容生产与管控能力、智能化经营和盈利能力、开放的平台化运行能力、智能化大脑的运算决策能力、智能化数据采集和处理能力、高效的资本运作能力，而这些能力的建设已经在智能融媒体行业中进行。可以预见，随着智能融媒体的不断发展，一个内外协调、不断深化学习、自我优化的智能化信息传播有机体将出现在我们面前。（作者黄升民系中国传媒大学资深教授，《媒介》杂志总编辑；王薇系中国传媒大学广告学院副教授）