精华热点 从"能用"到"更专业"：资深传媒人张强谈传媒如何更好地结合AI
——认知、质量、真实、场景、落地——AI时代传媒内容生产的五道关
不是"要不要用AI"，而是"怎样才算用得好"
当生成式人工智能的用户规模突破6亿、普及率越过四成，"要不要用AI"对传媒行业而言，已经不再是一道选择题。
中国互联网络信息中心发布的第57次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2025年12月，我国生成式人工智能用户达6.02亿人，较2024年底增长141.7%，普及率达42.8%。
技术已经铺到了每个人手边。真正的问题随之而来：传媒机构、内容团队、创作者个人，怎样才能把AI"用得更专业"——让内容真正更高质量、更专业、更实用、更适合具体场景？
围绕这个问题，资深传媒人、全媒体传播运营专家张强给出了他的观察和判断。在他看来，传媒与AI的结合，远不是"给编辑记者配一个写稿机器人"那么简单，而是一场从认知到流程、从底线到场景的系统升级。
"AI不是来替代内容人的，它是把内容生产的门槛降下来、把专业能力的上限抬上去。"张强把这条路径，拆成了五道必须依次跨过的关口：认知关、质量关、真实关、场景关、落地关。
一、认知关：AI不是"外包写手"，而是"生产能力"的延伸
张强的第一个判断，是先把认知摆正。
在他看来，当下不少媒体人和内容团队对AI的使用，仍停留在最浅的一层——把它当成一个"外包写手"：丢一个题目进去，等一篇成品出来，复制、粘贴、发布。这种做法看似省事，实则把AI最能创造价值的部分全部浪费了。
"AI真正改变的，不是'谁来写'，而是'怎么写'。"张强认为，AI的价值在于把内容生产链条上的重复性、机械性工作承接过去，让创作者把精力腾出来，放到选题判断、价值立意、叙事结构这些真正决定内容质量的事情上。
这与传媒行业正在发生的整体变化方向一致。2025年8月，国务院印发《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》；同年10月，党的二十届四中全会审议通过"十五五"规划建议，明确提出"全面实施'人工智能+'行动""深化主流媒体系统性变革"。政策层面为传媒行业的数智化变革定下了基调，行业技术应用已经从单点工具试用，转向全链条渗透与生态重构。
张强还有一个更宏观的判断：全球AI产业正处在从"技术竞赛"转向"场景落地"的分水岭。当算力、参数的堆叠边际效益递减，行业的竞争重心会回到"谁把AI用在了真实的生产场景里"。反映到传媒领域，就是谁能把AI真正嵌进选题、采访、编辑、审核、分发、运营的每一个环节，而不是停在演示和尝鲜。
认知关的要点AI不是"代笔人"，而是"放大器"；用对它的前提，是先想清楚自己在内容链条上，究竟要让AI承接哪一段。
二、质量关：创作、修改、润色，都需要一套专业标准
如果说认知关解决的是"用不用"，质量关解决的就是"用得专不专业"。
张强强调，AI参与内容生产，不能是"生成完就发"，而要把专业编辑标准前置到整个流程里。围绕"创作、修改、润色"三个动作，他给出的基本要求是：
创作阶段，先立框架再动笔。 由人来定选题、定立意、定立场、搭结构，再把清晰的创作思路交给AI做初稿，"让AI在框子里发挥，而不是让它替你决定写什么"。
修改阶段，逐句回改。 AI生成的初稿要经过结构调整、逻辑梳理和逐句打磨，而不是直接采用。生成得快，不等于可以省下修改的功夫。
润色阶段，校准风格。 用专属的语料和提示词体系，把内容调成符合自身媒体调性、栏目定位和读者习惯的表达，去掉"千篇一律的AI味"。
这套思路，与主流媒体正在走的路径高度一致。以新华社为例，其自主研发的智能生产引擎"采编助手"，已构建起覆盖策、采、编、发、传全流程的新闻生产能力矩阵，在主要编辑部门普及率超过95%；其中"发布会内容生成助手"支持前方记者与后方编辑部共享现场音视频流，数秒内生成结构完整的新闻通稿，测算显示使发布会报道的平均发稿时效提升约40分钟。
更进一步，"采编助手"构建的"全球雷达"与"全国雷达"，把"人找信息"变成"信息找人"；新华社的"新闻雷达（NewsRadar）"能够自动预警突发事件，并根据事件性质和规模预测事件热度；中央广播电视总台的"央视听媒体大模型"则实现了历史素材的跨模态智能检索。
在平台层，人民网推出接入十余个主流大模型的"初芯"智能体平台，澎湃新闻推出集智能策采、智能生成、智能管理、智能风控、智能分发于一体的"派生万物SUPAI平台"，芒果TV则打造了生成式AI产品矩阵与AI导演"爱芒"。
张强把这些案例背后的共同点总结为一句话："专业媒体用AI，不是把专业标准交给AI，而是让AI来执行已经被验证过的专业标准。" 他提醒，工具越强，越需要一套清晰的"内容标准"来兜底——选题标准、事实标准、语言标准、审核标准，一个都不能少。
三、真实关：越智能，越要守住"真"
第三道关，是张强认为最不能松、也最容易被忽视的一道——真实。
生成式AI在提升效率的同时，也把内容真实性的风险放大了一个量级。AI幻觉可能把不确定的内容包装成逻辑通顺、表述肯定的完整答案；文生图、文生视频和语音克隆，大幅降低了伪造的门槛。
这不是危言耸听。2025年，欧洲广播联盟（EBU）联合英国广播公司（BBC）开展的调查显示，多个国家的AI助手普遍存在新闻内容歪曲问题：45%的AI回答存在重大漏洞，31%存在严重信源问题，20%存在明显准确性问题。腾讯研究院2025年9月发布的《中国公众对生成式AI的看法与使用行为》报告也显示，60.4%的调研对象担心"虚假信息和假新闻泛滥"。
监管的规范同步落地。2025年3月7日，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家广播电视总局联合印发《人工智能生成合成内容标识办法》，自2025年9月1日起施行，要求对AI生成合成内容添加显式标识和隐式标识，配套的强制性国家标准同步实施。
平台侧的治理力度也在加码。以今日头条为例，其于2026年上半年利用平台不实信息识别技术，处置AI低质虚构军警形象、虚构自然灾害、人群冲突等社会负面内容超过43万条，处置AI水军文章382万余例。
面对这样的环境，张强给内容创作者划出了三条底线：
事实核验。 AI输出的数据、引语、时间、地名、来源，一律要回到权威原始信源逐一比对，不能"看着像真的"就采用。
风格校准。 让AI的表达服从媒体的既有风格与价值取向，而不是让内容去迁就工具的默认口吻。
人工终审。 无论AI参与了多少环节，最后一道审核必须由人来完成。
他强调："AI可以生成文字，但担不了责任。内容的真与假、对与错，最终是要人来签字、来负责的。"
一个被业内反复提及的细节是：有创作者在使用口述转文字功能时，疏忽了AI在末尾留下的一句交互提示语就随手发布，结果被迅速放大。张强把这看作一个提醒——AI参与的每一个环节，都要有明确的"人工复核位"。 效率提升的收益，绝不能被一次事实或流程上的疏忽抵消。
真实关的要点越智能，越要守住"真"。事实核验、风格校准、人工终审，是把AI用得专业的三条底线。
四、场景关：一套内容，长出多种形态
第四道关，是"更适合"——让内容真正贴到场景上去。
张强认为，AI对内容生产最直接的改变，是从"一次创作、一次分发"，走向"一次创作、多端适配、全域分发"。同一份内容母稿，可以借助AI快速转写为图文、短视频脚本、口播稿、多语言版本，分别适配不同的平台与人群。
这一点在行业前沿已经能看到清晰印证。据中央广播电视总台央广网报道，在美国，AI不仅在低成本短剧中承担场景与特效生成，更直接进入了主流影视大片的制作流程：亚马逊会员视频服务重点剧集《大卫王朝》第一季的850个视效镜头中，有73个由生成式AI完成，其中使用的关键工具正是中国公司开发的AI视频模型。路透社的报道则显示，在北美的一些动作类微短剧中，AI全流程辅助已将制作周期压缩至三到四周，成本控制在6万美元以内。
对跨境传播而言，AI带来的场景适配更为明显。张强长期关注全媒体品牌出海，他描述过这样一条链路：过去跨境企业制作多语言海外推广内容，需要组建不同语种的本地化团队，耗时数月才能完成基础物料筹备；如今借助AI多模态工具，可以实现"字幕擦除—翻译—配音—后期—成片交付—海外自动分发"的全链路自动化，内容的生产成本和交付周期都被大幅压缩。
但张强同时提醒，场景化的关键，是"适配"而不是"套模板"。 把同一段AI生成的文案，不改一字地铺到所有平台，本质上还是"一稿多发"的旧问题，只是速度更快了而已。真正的场景化适配，至少要照顾三个变量：
平台差异：公众号要深度与节奏，短视频要开场三秒的信息密度，资讯平台要直给与可扫描性。
人群差异：面向决策者、面向行业同人、面向大众用户，术语密度和解释深度完全不同。
渠道差异：国内传播与海外传播，文化语境、表达习惯、合规边界都各不相同。
五、落地关：把方法做成体系，把经验做成资产
最后一道关，是"更实用"——让AI真正嵌进日常生产，而不是停在偶尔试用。
张强给出的落地路径，是把零散的使用经验，沉淀成可复用的体系。他将其概括为三个动作：
第一，建立专属的素材库和提示词体系。 把自己的行业资料、历史优质内容、品牌调性、常用表达整理入库，让AI"懂你的业务、懂你的风格"，而不是每次都从零开始。
第二，把复杂任务拆解成AI能承接的标准化环节。 一份深度稿件，可以拆成资料搜集、结构梳理、初稿撰写、数据核对、标题打磨、多平台改写等模块，让AI在每一段承担明确、可复核的任务。
第三，保留并固定人工终审环节。 把"事实核验、风格校准、细节优化"写进流程，而不是依赖临场把关。
在这套体系之下，AI的角色会越来越像一支"随叫随到的辅助团队"，而内容团队的核心能力，则从"写得多、写得快"，转向"判断得准、把关得住"。张强预判，随着AI智能体的垂直化落地，这种"人机协同"的生产模式会进一步向行业深处延伸。
变的是工具，不变的是专业
梳理完五道关，张强把话题拉回到最根本的一点。
"AI会把内容生产的门槛拉低，但会把专业的天花板抬高。"在他看来，当基础的执行能力被工具迅速拉平之后，真正拉开差距的，不再是"谁会用AI"，而是谁的创意框架更清晰、审美判断更准确、对行业与场景的理解更深刻。
这也意味着，传媒行业对人才的要求正在变化——既懂内容创作、又懂AI应用的复合型人才，正在成为稀缺资源。谁能先完成这种能力的迁移，谁就能在下一轮内容竞争中占据主动。
技术在变，工具在变，平台在变。但内容行业那条最朴素的规律没有变：用专业标准守住真实，用专业判断驾驭工具，用专业能力服务场景。 把AI用得更好、更专业、更适合、更实用，说到底，还是为了让内容本身，配得上它要抵达的读者。
