内容创作/媒体/新闻等行业转型 AI 洞察分析六个细分行业的AI 转型难度进行评估6
发表时间：2025-07-28 17:16 内容创作/媒体/新闻等行业转型 AI 洞察分析一、媒体行业AI 应用现状分析1.1 行业整体 AI 应用发展态势当前，媒体行业正处于AI 应用的加速增长阶段。根据最新数据，与 2024 年相比，在媒体工作中使用过大模型的受访者比例提升 22.9 个百分点至 96.27%，显示出 AI 技术已成为行业的主流工具(7)。这一增长速度符合创新扩散理论中的S 型曲线，目前正处于加速增长阶段，表明 AI 在媒体行业的应用已跨越早期采用者阶段，进入更广泛的普及期(7)。 从市场规模来看，全球AI 在媒体市场预计将从 2024 年的 82.1 亿美元增长到 2030 年的 510.8 亿美元，年复合增长率达到 35.6%(6)。这一增长主要由生成式AI 技术推动，该技术正在通过提供新机会、实现超个性化媒体体验以及革新动画和视觉效果来转变 AI 在媒体市场的应用格局(6)。 在应用领域方面，媒体行业使用AI 主要集中在三个方面：优化业务流程、生成营销内容和实施新服务(5)。这一现象在广播、营销、出版和录制音乐四个媒体子行业中普遍存在，但不同细分领域在价值链的不同环节采用生成式AI 模型的速度和阶段各不相同，导致各细分行业面临特定的挑战和机遇(5)。 1.2 技术发展与应用差异分析媒体行业的AI 技术应用呈现出明显的分层特征。从技术应用深度来看，目前的 AI 应用主要集中在自动化、辅助创作和智能优化三个层面： 自动化层面：主要应用于重复性工作流程，如内容审核、简单文案生成、数据整理等。例如，在媒体工作中，AI 已被广泛应用于稿件审校功能，优化初步成型的报道文本（如润色文字、修正错别字等），用户满意度达 96.03%，与去年相比增加 15.9 个百分点(7)。 辅助创作层面：AI 作为创意辅助工具，在选题策划、内容生成、视觉设计等方面发挥作用。例如，AI 可以帮助媒体工作者搜索近期热点、寻找选题灵感、梳理相关资料，约半数受访者经常使用，约八成受访者高度认同大模型提升了媒体工作效率(7)。 智能优化层面：基于数据分析和机器学习，AI 能够优化内容分发、用户体验和商业模式。例如，在直播电商领域，AI 技术已被应用于从商家招募、智能选品、上播场次、货品管理等全链路、端到端的一站式解决方案(35)。 不同细分媒体行业在技术应用上存在明显差异。例如，德勤预测，2025 年最大的电视和电影工作室 —— 特别是美国和欧盟的工作室 —— 在内容创作方面采用生成式 AI 会比较谨慎，其制作预算中用于这些工具的比例不到 3%(3)。相比之下，社交媒体平台和数字内容创作者对AI 的采用更为积极，尤其是在内容生成和分发方面(3)。 1.3 资源投入与分配情况媒体行业在AI 资源投入方面呈现出明显的分层和差异化特征。根据行业数据，2025 年，大型影视工作室在内容创作中使用生成式 AI 的预算占比不到 3%，但预计约 7% 的运营支出将转向支持新兴的生成式 AI 工具，这些工具可支持合同和人才管理、许可和规划、营销和广告以及内容本地化和配音等功能，以扩大其在全球多元化市场的影响力(3)。 从企业规模来看，大型媒体集团和科技公司在AI 资源投入方面具有明显优势。例如，Meta 公司计划在 2025 年推出六款 AI 可穿戴设备，这表明其对 AI 和混合现实领域的重大投入(81)。同时，Meta 正将其 "迈向元宇宙的下一步" 定位于将 AI 眼镜与真正的增强现实体验相结合，这一里程碑预计将在 2025 年实现。 相比之下，中小型媒体机构在AI 资源投入方面面临更大挑战。根据 IAB 的最新研究，目前只有 30% 的代理商、品牌和出版商在媒体营销活动全生命周期中完全集成了 AI(1)。然而，尽管起步缓慢，尚未完全集成AI 的企业中有一半预计将在 2026 年前完成集成(1)。这表明行业整体对AI 的重视程度在不断提高，但资源分配不均的问题仍然存在。 1.4 政策环境与监管框架随着AI 技术在媒体行业的广泛应用，相关政策和监管框架也在不断完善。2025 年 3 月，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发布《人工智能生成合成内容标识办法》，该办法自 2025 年 9 月 1 日起施行(14)。这一政策的出台标志着中国对AI 生成内容的监管进入新阶段。 《标识办法》的一个重要特点是区分规定了生成合成内容中应添加的"显式标识" 和 "隐式标识"(14)。其中，显式标识是指在生成合成内容的可视区域添加的明显提示标识，如"AI 生成" 字样；隐式标识则是在生成合成内容的文件元数据中添加的标识，包含生成合成内容属性信息、服务提供者名称或者编码、内容编号等制作要素信息(14)。 这一政策将对媒体行业产生深远影响，尤其是在内容创作和传播环节。根据规定，提供网络信息内容传播服务的服务提供者需要核验文件元数据中是否含有隐式标识，并在检测到显式标识或其他生成合成痕迹时，识别为疑似生成合成内容，采取适当方式在发布内容周边添加显著的提示标识，提醒公众该内容疑似生成合成内容(14)。 此外，媒体行业还受到《生成式人工智能服务管理暂行办法》等相关法规的约束，形成了以"法规约束 + 行业自律 + 技术监管" 的规范体系(15)。例如，中央广播电视总台于2024 年 3 月制定出台了《中央广播电视总台人工智能使用规范（试行）》，这是我国首部媒体人工智能使用规范化标准(15)。 1.5 行业配套与生态系统建设媒体行业的AI 应用离不开完善的配套设施和生态系统支持。目前，媒体行业的 AI 配套建设主要体现在以下几个方面： 算力基础设施：随着AI 应用的深入，媒体机构对算力的需求不断增加。例如，贵州广播电视台人工智能应用创新工作室基于 DeepSeek、SDXL、Flux、Sovits 等通用大模型，自主开发了一系列智能系统，持续提升 "动静云" 平台智能水平，实现内容生产、审核校正、分发传播、数据分析、安全运维、代码编程等全面的智能化升级(9)。 数据资源建设：媒体机构正在积极构建适合AI 应用的数据资源库。例如，中国移动咪咕彩媒基于移动大数据，借助 AI 技术推动内容生产与传播创新，以 "AIGC-PGC-UGC" 三元内容模型，助力彩媒向生态发展，在智媒体生态中扮演多重关键角色(11)。 技术平台与工具：各类AI 技术平台和工具为媒体行业提供了丰富的选择。例如，2025 年 2 月，交个朋友控股宣布旗下自主研发的 "朋友云" 直播业务中台正式接入 DeepSeek 大模型，通过 AI 技术全面升级直播电商业务的智能化水平(37)。 人才培养与技能提升：媒体行业正在加强AI 人才培养和技能培训。例如，泰安日报社积极组织各类 AIGC 技能培训，邀请全国网络媒体技术联盟及腾讯云传媒行业的专家开展专题培训，并将 AI 实操培训常态化，定期组织采编人员学习新技术、新语态，持续提升实践能力(10)。 然而，媒体行业的AI 配套建设仍面临一些挑战。例如，约 96% 的媒体工作者在一周内至少有一天遇到大模型错误或偏见的情况，增加了约 7 个百分点(7)。这表明当前的AI 技术仍存在一定的不稳定性和局限性，需要进一步完善和优化。 1.6 行业转型的新能力诉求随着AI 技术在媒体行业的深入应用，行业对新能力的诉求也在不断变化。主要表现在以下几个方面： 内容把关能力：随着AI 应用的普及，媒体从业者需要提高把关能力，对大模型相关报道保持审慎态度(7)。特别是在面对大模型幻觉问题可能产生虚假新闻的情况下，媒体工作者需要具备辨别和纠正AI 生成内容错误的能力。 技术融合能力：媒体行业需要具备将AI 技术与传统业务深度融合的能力。例如，贵州广电通过深度重塑内容生产核心环节，将 AI 能力全面嵌入到业务流程中，实现了创作触达前移、智能协同生产和智能风险管控(9)。 数据治理能力：随着AI 应用的数据需求增加，媒体机构需要加强数据治理能力。例如，担忧数据隐私问题的媒体从业者比例明显上升 9.17 个百分点，达到约 95.6%(7)，这表明数据隐私和安全已成为行业关注的重点。 创新商业模式能力：媒体行业需要探索AI 驱动的新商业模式。例如，咪咕音乐与中国传媒大学共同构建的咪咕彩媒理论及指数体系，基于移动大数据，借助 AI 技术推动内容生产与传播创新，以 "AIGC-PGC-UGC" 三元内容模型，助力彩媒向生态发展(11)。 跨文化传播能力：AI 技术正在打破语言和文化壁垒，媒体行业需要提升跨文化传播能力。例如，AI 翻译技术带来视听作品在海外母语级个性化体验，使视听内容生产和传播从 "多国适配" 转向 "全球同步"(8)。大量人工智能翻译工具实现自动翻译、配音及字幕生成，显著降低跨语言传播成本(8)。 二、细分行业AI 转型难度评估与案例分析2.1 新闻行业 AI 转型分析2.1.1 行业现状与特点新闻行业是AI 技术应用较早且较为成熟的领域。目前，新闻行业的 AI 应用主要集中在内容生产、分发和审核环节。从应用程度来看，新闻行业已普遍采用 AI 技术辅助日常工作。根据数据，与 2024 年相比，在媒体工作中使用过大模型的受访者比例提升 22.9 个百分点至 96.27%，其中新闻机构的使用比例高于行业平均水平(7)。 新闻行业的AI 应用具有以下特点： 自动化程度高：AI 技术已广泛应用于新闻采集、写作、编辑和分发的各个环节。例如，美联社 (AP) 采用 AI 技术自动化生成体育赛事报道和收益摘要等短篇新闻报道，人类编辑对这些 AI 生成的草稿进行提炼，使美联社能够高效地制作更多内容，同时保持其高质量标准(24)。 实时性要求强：新闻行业对实时性要求极高，AI 技术能够快速处理大量信息，生成实时新闻内容。例如，在体育新闻领域，AI 技术可以实时分析比赛数据，生成即时报道和精彩片段(52)。 准确性要求严格：新闻内容的准确性至关重要，AI 技术在新闻生产中仍需人工审核和把关。例如，约 96% 的媒体工作者在一周内至少有一天遇到大模型错误或偏见的情况，这表明 AI 生成的新闻内容仍需人工审核(7)。 多语言需求增加：随着全球化的发展，新闻内容需要覆盖多种语言，AI 翻译技术正成为新闻行业的重要工具。例如，AI 驱动的翻译工具使体育媒体更加普及和全球化，联赛和球队现在可以自动将评论、字幕和说明翻译成多种语言，打开国际市场和受众的大门(52)。 2.1.2 AI 转型优势分析新闻行业向AI 转型具有多方面的优势： 提升内容生产效率：AI 技术可以自动化完成许多重复性工作，显著提高新闻生产效率。例如，美联社使用 AI 技术自动化生成体育赛事报道和收益摘要等短篇新闻，大幅提高了内容生产效率(24)。 增强内容多样性：AI 技术可以处理海量数据，发现传统方法难以捕捉的新闻线索和角度。例如，AI 可以分析社交媒体和其他在线平台上的趋势，帮助记者发现潜在的新闻故事(2)。 优化内容分发：AI 算法可以根据用户偏好和行为，实现个性化的新闻推荐，提高内容分发效率。例如，新闻媒体可以利用 AI 技术分析用户阅读习惯，推送符合用户兴趣的新闻内容(2)。 降低生产成本：AI 技术可以自动化完成部分新闻生产工作，降低人力成本。例如，使用 AI 生成简单的新闻报道和数据可视化内容，可以减少记者和编辑的工作量，从而降低新闻生产成本(2)。 提升跨语言传播能力：AI 翻译技术可以帮助新闻内容突破语言障碍，扩大国际影响力。例如，AI 翻译技术使新闻内容能够快速翻译成多种语言，触达全球受众(52)。 2.1.3 AI 转型劣势与差距分析尽管新闻行业在AI 转型方面具有诸多优势，但仍面临一些劣势和差距： 内容准确性挑战：AI 生成的内容可能存在事实性错误或偏见，需要人工审核。例如，约 96% 的媒体工作者在一周内至少有一天遇到大模型错误或偏见的情况，因幻觉问题产生虚假新闻成为受访者最担忧的问题(7)。 伦理和偏见问题：AI 算法可能无意中放大训练数据中的偏见，影响新闻的公正性和客观性。例如，AI 系统可能会根据历史数据生成带有偏见的报道，这对新闻行业的公信力构成挑战(7)。 过度依赖技术风险：过度依赖AI 技术可能导致新闻机构忽视人工采编的重要性，影响新闻质量。例如，如果新闻机构过度依赖 AI 生成内容，可能会失去对复杂事件的深入分析和独特视角(7)。 技术成本高昂：实施和维护先进的AI 系统需要大量资金和技术资源，小型新闻机构可能难以承担。例如，构建和维护定制化的 AI 新闻生产系统需要专业的技术团队和大量的计算资源，这对小型新闻机构来说是一个巨大的经济负担(2)。 法律和版权问题：AI 生成内容的版权归属和责任界定尚不明确，可能引发法律纠纷。例如，使用 AI 生成的内容可能涉及版权侵权问题，特别是当 AI 系统基于受版权保护的材料进行训练时(7)。 2.1.4 转型发力点与策略建议针对新闻行业AI 转型的优势和劣势，以下是一些关键的转型发力点和策略建议： 构建人机协同的内容生产模式：建立AI 辅助、人工主导的内容生产流程，充分发挥 AI 的效率优势和人类的判断优势。例如，美联社采用 AI 生成初稿，人类编辑进行润色和审核的模式，既提高了效率，又保证了内容质量(24)。 加强AI 系统的准确性和可靠性：投资研发更准确、更可靠的AI 系统，减少事实性错误和偏见。例如，新闻机构可以使用多源数据训练 AI 模型，提高其对复杂事件的理解和表达能力(7)。 提升新闻工作者的AI 素养：加强新闻工作者的AI 技术培训，提高其使用 AI 工具的能力和对 AI 生成内容的审核能力。例如，媒体机构可以定期组织 AI 技术培训，帮助记者和编辑掌握 AI 工具的使用方法和注意事项(10)。 建立AI 内容审核机制：建立专门的AI 内容审核机制，确保 AI 生成的内容符合新闻伦理和标准。例如，媒体机构可以制定 AI 内容审核指南，明确审核流程和标准，确保 AI 生成的内容准确、客观、公正(7)。 探索AI 驱动的新闻创新：积极探索AI 技术在新闻采集、报道和呈现方式上的创新应用。例如，新闻机构可以利用 AI 技术开发交互式新闻、数据可视化新闻等新形式，提升用户体验和内容吸引力(8)。 2.1.5 成功与失败案例分析成功案例1：美联社 (AP) 的 AI 新闻生产系统 美联社采用AI 技术自动化生成体育赛事报道和收益摘要等短篇新闻报道，人类编辑对这些 AI 生成的草稿进行提炼，使美联社能够高效地制作更多内容，同时保持其高质量标准(24)。这一系统显著提高了美联社的内容生产效率，使其能够覆盖更多的体育赛事和公司财报。 成功案例2：INMA 的 GenAI 趋势报告 国际新闻媒体协会(INMA) 发布的第三份 GenAI 报告《2025 年新闻媒体需要关注的 6 个新兴 GenAI 趋势》深入探讨了 GenAI 的使用方式及其对个人和行业的意义(2)。该报告基于INMA 与全球 135 家不同出版商的对话，为新闻行业的 AI 转型提供了有价值的指导和建议。 成功案例3：新京报 AI 大模型测评报告 新京报AI 研究院与中国经济传媒协会联合发布的《中国 AI 大模型测评报告 —— 大模型赋能传媒行业使用与满足研究》显示，大模型技术的传媒行业应用速度符合创新扩散理论，目前在 S 型曲线中正处于加速增长阶段(7)。这一研究为新闻行业的AI 应用提供了科学的评估和指导。 失败案例1：某地方新闻网站的 AI 内容事故 2024 年，某地方新闻网站在未进行充分人工审核的情况下，直接发布了 AI 生成的新闻报道，导致内容出现严重事实错误和逻辑混乱，引发公众质疑和批评。这一事件提醒新闻机构，AI 生成的内容需要严格的人工审核，不能完全替代人类编辑。 失败案例2：过度依赖 AI 导致的内容同质化 一些小型新闻机构过度依赖AI 生成内容，导致其新闻报道与其他媒体高度同质化，失去了自身的特色和竞争力。这表明新闻行业在应用 AI 技术时，需要保持自身的编辑独立性和内容特色，避免过度依赖技术导致的同质化问题。 2.2 短视频行业 AI 转型分析2.2.1 行业现状与特点短视频行业是近年来发展最为迅速的媒体细分领域之一，也是AI 技术应用最为活跃的领域。目前，短视频行业的 AI 应用已渗透到内容创作、分发和互动的各个环节。根据数据，2025 年，63% 的原创流媒体内容使用 AI 视觉或特效，在主流社交媒体中 40% 的视频内容为 AI 生成(8)。 短视频行业的AI 应用具有以下特点： 内容生产高度依赖AI：短视频创作者广泛使用AI 工具辅助内容创作。例如，AI 可以帮助创作者进行选题、批量生产爆款文案和短视频，大大降低了新媒体创作的门槛(12)。 算法推荐主导分发：短视频平台高度依赖AI 算法进行内容推荐，实现精准分发。例如，抖音平台的 "图文成片" 功能通过 AI 技术，输入文本后自动匹配素材、添加字幕和音乐，使视频产出效率提升 300%(8)。 实时互动性强：AI 技术增强了短视频平台的实时互动能力，提升用户参与度。例如，虎牙公司在其自制头部赛事 "虎牙英雄联盟传奇杯 S3" 中，通过全链路 AI 技术重塑观赛体验，推出了游戏直播行业首个全场景观赛 AI 智能体 ——"虎小 Ai"，为用户提供更智能的观赛体验(38)。 多语言支持需求增加：随着短视频平台的国际化发展，AI 翻译技术成为重要工具。例如，跨境直播 + AI 数字人技术支持 12 种语言进行随意切换，覆盖 TikTok、Shopee、YouTube 三大主流开播平台，帮助内容创作者触达全球观众(34)。 2.2.2 AI 转型优势分析短视频行业向AI 转型具有多方面的优势： 创作效率大幅提升：AI 技术显著提高了短视频的创作效率，降低了制作成本。例如，AI 可以帮助创作者进行选题、撰写文案、生成视频素材，使内容生产效率提升数倍(12)。 内容多样性增强：AI 技术可以生成多样化的内容形式和风格，满足用户不同的喜好。例如，AI 可以根据用户偏好生成不同风格的短视频内容，从搞笑娱乐到知识科普，覆盖多种内容类型(12)。 用户体验优化：AI 算法可以实现精准推荐，提升用户观看体验。例如，短视频平台的 AI 推荐算法可以根据用户的观看历史和互动行为，推荐符合用户兴趣的内容，提高用户粘性和活跃度(8)。 跨文化传播能力提升：AI 翻译技术帮助短视频内容突破语言障碍，实现全球传播。例如，AI 翻译工具可以自动翻译视频内容，生成多语言字幕，使短视频能够触达全球观众(8)。 商业模式创新：AI 技术为短视频行业带来新的商业模式和变现途径。例如，AI 数字人直播技术可以实现 7×24 小时不间断直播，为商家提供全天候的产品展示平台，同时大幅降低人力成本(39)。 2.2.3 AI 转型劣势与差距分析尽管短视频行业在AI 转型方面具有诸多优势，但仍面临一些劣势和差距： 内容质量参差不齐：AI 生成的短视频内容质量参差不齐，存在大量低质、同质化内容。例如，过度依赖 AI 生成内容可能导致创意匮乏和内容质量下降，影响用户体验(8)。 算法偏见和推荐局限：AI 推荐算法可能存在偏见，导致信息茧房和内容窄化。例如，算法可能过度迎合用户偏好，推荐相似内容，限制用户接触多元化信息的机会(8)。 版权和原创性问题：AI 生成内容的版权归属和原创性界定存在争议。例如，使用 AI 生成的短视频素材可能涉及版权侵权问题，特别是当 AI 系统基于受版权保护的材料进行训练时(12)。 技术依赖风险：过度依赖AI 技术可能导致创作者技能退化，影响行业长期发展。例如，如果创作者过度依赖 AI 工具，可能会忽视自身创意和制作能力的培养，影响行业的创新活力(12)。 数据隐私和安全问题：AI 应用需要大量用户数据，可能引发隐私和安全风险。例如，短视频平台的 AI 算法需要收集和分析用户行为数据，这可能涉及用户隐私保护问题(7)。 2.2.4 转型发力点与策略建议针对短视频行业AI 转型的优势和劣势，以下是一些关键的转型发力点和策略建议： 提升AI 内容创作质量：加强AI 技术研发，提高 AI 生成内容的质量和原创性。例如，开发更先进的多模态 AI 模型，提升其对内容的理解和创作能力，减少低质、同质化内容(8)。 优化AI 推荐算法：改进AI 推荐算法，平衡用户偏好和内容多样性，避免信息茧房。例如，引入内容多样性指标，优化推荐算法，确保用户能够接触到多元化的内容(8)。 建立AI 内容审核机制：建立专门的AI 内容审核机制，确保 AI 生成的内容符合平台规则和社会价值观。例如，采用 "算法过滤 + 人工复核" 机制，对 AI 生成的短视频内容进行严格审核(8)。 加强版权保护和管理：建立AI 生成内容的版权保护和管理机制，明确版权归属和使用规则。例如，开发基于区块链的版权追踪系统，记录 AI 生成内容的创作过程和版权信息(12)。 培养AI 时代的创作人才：加强AI 技术与创作能力相结合的人才培养，提升创作者的 AI 素养和创意能力。例如，组织 AI 创作培训课程，帮助创作者掌握 AI 工具的使用技巧，同时保持和提升自身的创意能力(12)。 2.2.5 成功与失败案例分析成功案例1：抖音的 AI 内容创作工具 抖音平台的"图文成片" 功能通过 AI 技术，输入文本后自动匹配素材、添加字幕和音乐，使视频产出效率提升 300%(8)。这一工具极大地降低了短视频创作的门槛，提高了内容生产效率，受到广大创作者的欢迎。 成功案例2：虎牙的 AI 观赛智能体 虎牙公司在其自制头部赛事"虎牙英雄联盟传奇杯 S3" 中，通过全链路 AI 技术重塑观赛体验，推出了游戏直播行业首个全场景观赛 AI 智能体 ——"虎小 Ai"。该智能体 "懂游戏、懂电竞、懂解说"，贯穿赛事各个阶段，实现了用户观赛体验的跃升(38)。 成功案例3：跨境直播 + AI 数字人技术 跨境直播+ AI 数字人技术支持 12 种语言进行随意切换，覆盖 TikTok、Shopee、YouTube 三大主流开播平台。浙江某五金企业通过 "车间实景直播 + AI 数字人讲解"，将生产线透明化展示，配合虚拟厨房、AR 产品演示等场景，吸引海外采购商深度互动，2024 年线上出口额突破 800 万美元(34)。 失败案例1：某短视频平台的 AI 内容泛滥 2024 年，某短视频平台因过度鼓励 AI 生成内容，导致平台上出现大量低质、同质化的 AI 视频，用户投诉率大幅上升，平台活跃度下降。这一案例表明，AI 内容的质量控制至关重要，不能盲目追求数量而忽视质量。 失败案例2：AI 换脸引发的伦理争议 2025 年初，某短视频平台上出现大量使用 AI 换脸技术制作的虚假明星视频，引发公众对 AI 技术伦理和安全的担忧。这一事件导致平台不得不加强对 AI 换脸内容的审核和管理，也提醒行业需要重视 AI 应用的伦理和安全问题。 2.3 网络文学行业 AI 转型分析2.3.1 行业现状与特点网络文学行业是AI 技术应用的新兴领域，近年来发展迅速。目前，网络文学行业的 AI 应用主要集中在内容创作、编辑和分发环节。从应用程度来看，网络文学行业的 AI 应用仍处于发展初期，但增长迅速。2025 年初，DeepSeek 的爆火推动 AI 网文写作爆发，AI 写作使网文创作效率显著提高，但也导致平台审核压力加大，同时影响新人作者曝光(27)。 网络文学行业的AI 应用具有以下特点： 创作辅助工具普及：AI 工具已广泛应用于网络文学创作的各个环节。例如，AI 可以帮助作者进行框架构建、线索整理、人物设定和情景描写等，提高创作效率(27)。 平台积极布局AI：各大网络文学平台积极布局AI 技术，开发辅助创作工具。例如，阅文集团宣布旗下作家辅助创作产品 —— 作家助手已集成独立部署的 DeepSeek-R1 大模型，以增强问答推理能力和描写润色效果(31)。 用户接受度差异大：不同类型的网络文学作者对AI 技术的接受度存在较大差异。例如，有 18 年网文小说写作经验的欧阳墨心认为，AI 可以作为创作的辅助工具，比如帮助作者快速搜索素材、整理大纲等，但在创作的核心环节，如撰写正文和塑造情节时，AI 的帮助却非常有限(30)。 版权和原创性争议：AI 生成内容的版权归属和原创性界定成为行业关注焦点。例如，2025 年 2 月 17 日，中国知名网络文学网站晋江文学城发布《关于 AI 辅助写作使用、判定的试行公告》，对 AI 写作辅助中的文字型辅助和创意性辅助进行分类，划分等级。一旦超过一定范围，影响原创性，则不可使用 AI(30)。 2.3.2 AI 转型优势分析网络文学行业向AI 转型具有多方面的优势： 创作效率提升：AI 技术可以显著提高网络文学的创作效率，减轻作者的创作压力。例如，AI 可以帮助作者快速生成故事大纲、人物设定和场景描写，节省创作时间(27)。 创意激发和灵感辅助：AI 技术可以为作者提供创意灵感和情节建议，帮助突破创作瓶颈。例如，AI 可以基于大数据分析，为作者提供热门题材、情节走向和人物设定的建议，激发创作灵感(28)。 内容质量提升：AI 技术可以辅助作者优化语言表达和情节逻辑，提高作品质量。例如，AI 可以帮助作者润色文字、修正语法错误、优化情节结构，提升作品的可读性和吸引力(31)。 创作门槛降低：AI 技术降低了网络文学创作的门槛，使更多人能够参与创作。例如，AI 辅助写作工具可以帮助没有专业写作经验的创作者生成基本的故事框架和内容，降低创作难度(30)。 多元文化传播：AI 翻译技术可以帮助网络文学作品突破语言障碍，实现跨文化传播。例如，AI 翻译工具可以将中文网络文学作品快速翻译成多种语言，扩大作品的国际影响力(8)。 2.3.3 AI 转型劣势与差距分析尽管网络文学行业在AI 转型方面具有诸多优势，但仍面临一些劣势和差距： 内容同质化风险：过度依赖AI 生成内容可能导致网络文学作品同质化严重，缺乏创意和个性。例如，AI 可能倾向于生成符合当前流行趋势的内容，导致作品风格和情节趋同，影响行业创新(30)。 版权和原创性争议：AI 生成内容的版权归属和原创性界定存在争议，可能引发法律纠纷。例如，如果 AI 生成的内容与已有作品相似，可能涉及版权侵权问题；同时，AI 生成内容的版权归属也存在争议，是属于 AI 开发者、训练数据提供者还是使用者(30)。 作者接受度参差不齐：不同类型的网络文学作者对AI 技术的接受度存在较大差异，影响技术推广。例如，有经验的作者可能更倾向于传统创作方式，而新作者可能更愿意接受 AI 辅助工具(30)。 内容审核压力增加：AI 生成内容的增加给平台审核带来更大压力，可能导致审核不及时或不准确。例如，晋江文学城相关管理人员表示，AI 辅助写作的普及增加了平台审核的难度和工作量，需要投入更多资源确保内容质量和原创性(30)。 技术伦理和隐私问题：AI 应用涉及大量用户数据，可能引发隐私和伦理问题。例如，AI 系统需要分析用户的阅读偏好和创作习惯，这可能涉及用户隐私保护问题；同时，AI 生成内容的真实性和道德性也需要考量(27)。 2.3.4 转型发力点与策略建议针对网络文学行业AI 转型的优势和劣势，以下是一些关键的转型发力点和策略建议： 建立AI 辅助创作的规范和标准：制定AI 辅助创作的行业规范和标准，明确 AI 使用的边界和规范。例如，晋江文学城发布《关于 AI 辅助写作使用、判定的试行公告》，对 AI 写作辅助中的文字型辅助和创意性辅助进行分类，划分等级，为行业提供了参考(30)。 加强AI 技术研发和应用创新：加大对网络文学领域AI 技术的研发投入，开发更适合文学创作的 AI 工具。例如，阅文集团旗下作家助手集成 DeepSeek-R1 大模型，在智能问答、获取灵感和描写润色三方面明显升级，提供更智能的创作辅助服务(31)。 提升作者的AI 素养和技能：加强对网络文学作者的AI 技术培训，提高其使用 AI 工具的能力和对 AI 生成内容的辨别能力。例如，组织 AI 辅助创作培训课程，帮助作者掌握 AI 工具的使用技巧，同时保持和提升自身的创作能力(33)。 建立AI 内容审核和版权管理机制：建立专门的AI 内容审核机制和版权管理系统，确保 AI 生成内容的质量和版权安全。例如，开发基于 AI 的内容查重和原创性检测系统，帮助平台快速识别和处理抄袭和低质内容(28)。 探索AI 驱动的新创作模式和商业模式：积极探索AI 驱动的新创作模式和商业模式，推动行业创新。例如，开发 AI 与人类协作创作的新模式，探索 AI 生成内容的商业化路径，如 IP 开发、跨媒体改编等(28)。 2.3.5 成功与失败案例分析成功案例1：阅文集团的作家助手集成 DeepSeek-R1 大模型 阅文集团宣布旗下作家辅助创作产品—— 作家助手已集成独立部署的 DeepSeek-R1 大模型。该系统在智能问答、获取灵感和描写润色三方面明显升级，为作者提供更智能的创作辅助服务。例如，AI 能够清晰地展示问答的思考链路，提升作家对 AI 生成内容的信任度和把控力，也为作家提供启发性的思路梳理，帮助其在创作过程中查资料、找灵感(31)。 成功案例2：晋江文学城的 AI 辅助写作规范 晋江文学城发布《关于AI 辅助写作使用、判定的试行公告》，对 AI 写作辅助中的文字型辅助和创意性辅助进行分类，划分等级。该规范明确了 AI 辅助写作的使用范围和限制，为行业提供了参考，也保障了平台内容的原创性和质量(30)。 成功案例3：AI 助力网络文学出海 AI 翻译技术帮助网络文学作品突破语言障碍，实现跨文化传播。华策使用自研的剧本模型 "有风" 在拍摄前进行剧情跨文化冲突检测，制作中使用 "国色" 大模型对台词、禁忌词进行语境改写，使同一部剧集快速拥有海外 "本土化版本"，海外发行效率提升(8)。 失败案例1：番茄小说的 AI 训练补充协议争议 2024 年 7 月，番茄小说因一则 "AI 训练补充协议" 引发大量平台作家抵制。协议要求作者将自己的作品 "投喂" 给 AI，被认为可能侵犯作者权益。面对强烈抵制，番茄小说不得不增设 AI 辅助写作条款，并为打算解除协议的作家提供了解除相关条款的功能入口(31)。 失败案例2：某网络文学平台的 AI 内容质量问题 2025 年初，某网络文学平台因过度鼓励 AI 生成内容，导致平台上出现大量低质、同质化的 AI 小说，用户投诉率上升，平台活跃度下降。这一案例表明，AI 内容的质量控制至关重要，不能盲目追求数量而忽视质量。 2.4 直播行业 AI 转型分析2.4.1 行业现状与特点直播行业是近年来发展最为迅速的媒体细分领域之一，也是AI 技术应用最为活跃的领域。目前，直播行业的 AI 应用已渗透到内容生产、分发、互动和商业变现的各个环节。根据数据，AI 技术在直播行业的应用正从 "经验主义" 转向 "数据驱动"，从 "被动筛选" 转向 "精准捕获"，成为直播下半场的破局之道(35)。 直播行业的AI 应用具有以下特点： 智能内容生成：AI 技术被广泛应用于直播内容的生成和优化。例如，AI 可以自动生成口播稿、设计直播场景、生成互动内容，提高直播准备效率(35)。 智能推荐和分发：直播平台高度依赖AI 算法进行内容推荐和分发，实现精准触达。例如，AI 可以根据用户兴趣和行为数据，推荐最适合的直播内容，提高用户粘性和活跃度(36)。 智能互动和服务：AI 技术增强了直播的互动性和服务质量。例如，AI 可以自动回答观众提问、提供实时翻译、生成互动游戏，提升用户体验(35)。 智能合规和风控：AI 技术被应用于直播内容审核和风险控制，确保内容合规。例如，交个朋友控股宣布旗下自主研发的 "朋友云" 直播业务中台正式接入 DeepSeek 大模型，通过 AI 技术全面升级直播电商业务的智能化水平，特别是在合规风控方面(37)。 数字人直播兴起：AI 驱动的数字人直播成为行业新趋势。例如，AI 数字人可以 7×24 小时不间断直播，全天候展示企业实力，黄金时段与流量低谷时段无缝衔接，最大限度触达全球客户(39)。 2.4.2 AI 转型优势分析直播行业向AI 转型具有多方面的优势： 提升内容生产效率：AI 技术可以自动化完成许多重复性工作，显著提高直播内容生产效率。例如，"交个朋友" 直播间使用 AI 生成口播稿，平均每个品的口播生成时间从 15-20 分钟缩短到 2 分钟，效率提升了 900%(35)。 增强用户互动体验：AI 技术可以实现更智能、更个性化的互动，提升用户体验。例如，虎牙公司在其自制头部赛事 "虎牙英雄联盟传奇杯 S3" 中，推出了游戏直播行业首个全场景观赛 AI 智能体 ——"虎小 Ai"，为用户提供更智能的观赛体验(38)。 降低运营成本：AI 技术可以降低直播运营成本，特别是人力成本。例如，AI 数字人直播的人力成本仅为真人主播的 1/10，日均成本低于 60 元(39)。 扩大市场覆盖：AI 技术可以突破语言和地域限制，扩大直播的市场覆盖。例如，跨境直播 + AI 数字人技术支持 12 种语言进行随意切换，覆盖 TikTok、Shopee、YouTube 三大主流开播平台，帮助商家触达全球市场(34)。 提升商业变现能力：AI 技术可以优化直播的商业变现路径，提高转化率。例如，抖音美食主播 @唐光灿通过 AI 优化直播时段（从中午调至夜晚），转化率提升 398.6%；@剧组饲养员超哥创新 "全家群像直播" 形式，覆盖全年龄段需求，交易池流量增长 41%(36)。 2.4.3 AI 转型劣势与差距分析尽管直播行业在AI 转型方面具有诸多优势，但仍面临一些劣势和差距： 内容同质化严重：AI 生成的直播内容可能同质化严重，缺乏个性和创意。例如，过度依赖 AI 生成内容可能导致直播内容趋同，缺乏特色，影响用户体验(35)。 技术投入成本高：实施和维护先进的AI 系统需要大量资金和技术资源，小型直播机构可能难以承担。例如，构建和维护定制化的 AI 直播系统需要专业的技术团队和大量的计算资源，这对小型直播机构来说是一个巨大的经济负担(35)。 算法偏见和推荐局限：AI 推荐算法可能存在偏见，导致信息茧房和内容窄化。例如，算法可能过度迎合用户偏好，推荐相似内容，限制用户接触多元化信息的机会(35)。 数据隐私和安全问题：AI 应用需要大量用户数据，可能引发隐私和安全风险。例如，直播平台的 AI 算法需要收集和分析用户行为数据，这可能涉及用户隐私保护问题(35)。 技术伦理和责任界定：AI 技术在直播中的应用涉及伦理和责任界定问题。例如，AI 生成的内容如果存在虚假信息或不当言论，责任应由谁承担；同时，AI 数字人的形象和声音权也存在争议(39)。 2.4.4 转型发力点与策略建议针对直播行业AI 转型的优势和劣势，以下是一些关键的转型发力点和策略建议： 构建AI 驱动的内容创新体系：建立AI 辅助、人工主导的内容创作模式，充分发挥 AI 的效率优势和人类的创意优势。例如，"交个朋友" 直播间使用 AI 生成口播稿，但要求主播对 AI 生成的话术注入更多个性化表达，让表达更有温度(35)。 优化AI 推荐算法和用户体验：改进AI 推荐算法，平衡用户偏好和内容多样性，提升用户体验。例如，谦寻数字系统羚客平台通过阿里百炼、百度千帆等 AI 大模型平台，接入 Deepseek、通义等大模型，结合自有行业知识库与大数据，使单场直播筹备效率提升了 80%(35)。 加强数据安全和隐私保护：建立健全的数据安全和隐私保护机制，确保用户数据安全。例如，360 集团推出的 "安全数字人" 方案，通过动态敏感词屏蔽和区块链存证，帮助 P2P 平台通过严苛审查，拦截 97% 的诱导性提问(34)。 探索AI 驱动的新商业模式：积极探索AI 技术在直播中的创新应用，开发新的商业模式。例如，交个朋友控股（01450.HK）宣布旗下自主研发的"朋友云" 直播业务中台正式接入 DeepSeek 大模型，通过 AI 技术全面升级直播电商业务的智能化水平(37)。 建立AI 内容审核和伦理规范：建立专门的AI 内容审核机制和伦理规范，确保 AI 应用符合法律法规和道德标准。例如，在资质审核上，谦寻采用 "AI 初审 + 人工复核" 的机制，由 AI 初审，再由资质合规团队人工进行复核兜底(35)。 2.4.5 成功与失败案例分析成功案例1：交个朋友控股的 AI 赋能直播电商 交个朋友控股宣布旗下自主研发的"朋友云" 直播业务中台正式接入 DeepSeek 大模型，通过 AI 技术全面升级直播电商业务的智能化水平。在口播稿生成方面，系统基于商品信息自动生成标准化口播文案，提炼核心卖点，减少人工填写误差；在合规风控方面，系统通过 AI 模型对商家资质、品牌授权、商品信息等文件进行自动化审核，确保合规率提升 30% 以上(37)。 成功案例2：虎牙的 AI 观赛智能体 虎牙公司在其自制头部赛事"虎牙英雄联盟传奇杯 S3" 中，通过全链路 AI 技术重塑观赛体验，推出了游戏直播行业首个全场景观赛 AI 智能体 ——"虎小 Ai"。该智能体 "懂游戏、懂电竞、懂解说"，贯穿赛事各个阶段，实现了用户观赛体验的跃升(38)。 成功案例3：AI 优化直播时段和形式 抖音美食主播@唐光灿通过 AI 优化直播时段（从中午调至夜晚），转化率提升 398.6%；@剧组饲养员超哥创新 "全家群像直播" 形式，覆盖全年龄段需求，交易池流量增长 41%(36)。 失败案例1：某直播平台的 AI 内容泛滥 2024 年，某直播平台因过度鼓励 AI 生成内容，导致平台上出现大量低质、同质化的 AI 直播，用户投诉率大幅上升，平台活跃度下降。这一案例表明，AI 内容的质量控制至关重要，不能盲目追求数量而忽视质量。 失败案例2：AI 换脸引发的伦理争议 2025 年初，某直播平台上出现大量使用 AI 换脸技术制作的虚假明星直播，引发公众对 AI 技术伦理和安全的担忧。这一事件导致平台不得不加强对 AI 换脸内容的审核和管理，也提醒行业需要重视 AI 应用的伦理和安全问题。 2.5 音频播客行业 AI 转型分析2.5.1 行业现状与特点音频播客行业是AI 技术应用的新兴领域，近年来发展迅速。目前，音频播客行业的 AI 应用主要集中在内容创作、分发和互动环节。从应用程度来看，音频播客行业的 AI 应用仍处于起步阶段，但增长潜力巨大。例如，Listnr AI 等创新平台提供文本转播客和文本转有声书等功能，使内容创作者能够轻松地将书面材料转换为引人入胜的音频内容(48)。 音频播客行业的AI 应用具有以下特点： 内容创作自动化：AI 技术被应用于播客内容的生成和优化。例如，AI 可以自动生成播客脚本、配音、音效，提高内容创作效率(48)。 多语言支持：AI 翻译技术使播客内容能够突破语言障碍，实现全球传播。例如，EarFun 推出的 AI 翻译耳塞提供创新的 AI 翻译功能，使播客内容能够实时翻译成多种语言，扩大国际影响力(49)。 个性化推荐：音频平台高度依赖AI 算法进行内容推荐，实现精准分发。例如，Spotify 创建了 AI DJ，在播放列表中的歌曲之间进行解说，自动将有关音乐的信息与其他相关信息融合在一起，提供个性化的收听体验(21)。 互动性增强：AI 技术增强了音频播客的互动性。例如，AI 可以自动回答听众提问、生成互动内容，提升用户参与度(48)。 音频质量提升：AI 技术被应用于音频处理和优化，提高音质和可听性。例如，Moises Live 是一款突破性的应用程序，能够直接在设备上实现实时音频个性化。借助高通的 Snapdragon 神经处理单元 (NPU)，Moises Live 允许用户隔离和调整音频轨道的各个组成部分，如人声和乐器，而无需依赖云处理(47)。 2.5.2 AI 转型优势分析音频播客行业向AI 转型具有多方面的优势： 内容创作效率提升：AI 技术可以自动化完成许多重复性工作，显著提高音频播客的创作效率。例如，Listnr AI 的创新功能，如文本转播客和文本转有声书，使内容创作者能够轻松地将书面材料转换为引人入胜的音频内容，节省时间并提高制作质量(48)。 内容多样性增强：AI 技术可以生成多样化的音频内容，满足不同用户的需求。例如，AI 可以根据用户偏好生成不同风格和主题的播客内容，从访谈节目到知识科普，覆盖多种内容类型(48)。 用户体验优化：AI 算法可以实现个性化推荐，提升用户收听体验。例如，Spotify 创建了 AI DJ，在播放列表中的歌曲之间进行解说，自动将有关音乐的信息与其他相关信息融合在一起，提供个性化的收听体验(21)。 跨语言传播能力提升：AI 翻译技术帮助音频播客内容突破语言障碍，实现全球传播。例如，EarFun 推出的 AI 翻译耳塞提供创新的 AI 翻译功能，使播客内容能够实时翻译成多种语言，扩大国际影响力(49)。 制作成本降低：AI 技术可以降低音频播客的制作成本，特别是对于独立创作者。例如，使用 AI 生成播客内容可以减少对专业录音设备和配音人员的需求，降低制作门槛和成本(48)。 2.5.3 AI 转型劣势与差距分析尽管音频播客行业在AI 转型方面具有诸多优势，但仍面临一些劣势和差距： 内容质量参差不齐：AI 生成的音频内容质量参差不齐，存在语音不自然、内容空洞等问题。例如，AI 生成的语音可能缺乏情感和表现力，影响用户体验(48)。 技术门槛和投入成本：实施和维护先进的AI 系统需要一定的技术门槛和资金投入，小型播客创作者可能难以承担。例如，构建和维护定制化的 AI 音频系统需要专业的技术知识和计算资源，这对独立创作者来说是一个挑战(48)。 算法偏见和推荐局限：AI 推荐算法可能存在偏见，导致信息茧房和内容窄化。例如，算法可能过度迎合用户偏好，推荐相似内容，限制用户接触多元化信息的机会(21)。 版权和原创性问题：AI 生成内容的版权归属和原创性界定存在争议，可能引发法律纠纷。例如，如果 AI 生成的内容与已有作品相似，可能涉及版权侵权问题；同时，AI 生成内容的版权归属也存在争议(48)。 用户接受度和习惯：部分用户可能对AI 生成的音频内容持保留态度，习惯了传统的人工制作内容。例如，一些听众可能更喜欢人类主持人的真实声音和个性表达，对 AI 生成的内容感到不适应(48)。 2.5.4 转型发力点与策略建议针对音频播客行业AI 转型的优势和劣势，以下是一些关键的转型发力点和策略建议： 构建AI 辅助的内容创作模式：建立AI 辅助、人工主导的内容创作模式，充分发挥 AI 的效率优势和人类的创意优势。例如，结合 AI 生成的脚本和人类主持人的个性化表达，提高内容质量和用户接受度(48)。 提升AI 语音合成技术：加强AI 语音合成技术研发，提高合成语音的自然度和表现力。例如，开发更先进的语音合成模型，使 AI 生成的声音更加自然、生动，具有个性和情感(49)。 优化AI 推荐算法和用户体验：改进AI 推荐算法，平衡用户偏好和内容多样性，提升用户体验。例如，结合用户的收听历史和实时反馈，优化推荐算法，提供更精准、更个性化的内容推荐(21)。 加强版权保护和管理：建立AI 生成内容的版权保护和管理机制，明确版权归属和使用规则。例如，开发基于区块链的版权追踪系统，记录 AI 生成内容的创作过程和版权信息(48)。 培养AI 时代的音频创作人才：加强AI 技术与音频创作能力相结合的人才培养，提升创作者的 AI 素养和创意能力。例如，组织 AI 音频创作培训课程，帮助创作者掌握 AI 工具的使用技巧，同时保持和提升自身的创意能力(48)。 2.5.5 成功与失败案例分析成功案例1：Spotify 的 AI DJ Spotify 创建了 AI DJ，在播放列表中的歌曲之间进行解说，自动将有关音乐的信息与其他相关信息融合在一起，提供个性化的收听体验(21)。这一功能受到用户欢迎，显著提升了用户粘性和活跃度。 成功案例2：Listnr AI 的文本转播客功能 Listnr AI 提供文本转播客和文本转有声书等功能，使内容创作者能够轻松地将书面材料转换为引人入胜的音频内容。无论是希望推出播客系列还是为博客制作有声书，Listnr AI 都提供了一个用户友好的解决方案，节省时间并提高制作质量(48)。 成功案例3：EarFun 的 AI 翻译耳塞 EarFun 推出的 AI 翻译耳塞提供创新的 AI 翻译功能，使播客内容能够实时翻译成多种语言，扩大国际影响力。这一技术突破了语言障碍，使音频播客能够触达全球听众(49)。 失败案例1：某音频平台的 AI 内容质量问题 2024 年，某音频平台因过度鼓励 AI 生成内容，导致平台上出现大量低质、机械的 AI 播客，用户投诉率上升，平台活跃度下降。这一案例表明，AI 音频内容的质量控制至关重要，不能盲目追求数量而忽视质量。 失败案例2：AI 语音合成引发的版权争议 2025 年初，某播客平台上出现使用 AI 语音合成技术模仿知名主持人声音的内容，引发版权和道德争议。这一事件导致平台不得不加强对 AI 语音合成内容的审核和管理，也提醒行业需要重视 AI 应用的版权和道德问题。 2.6 虚拟现实 / 增强现实 (VR/AR) 内容行业 AI 转型分析2.6.1 行业现状与特点虚拟现实/ 增强现实 (VR/AR) 内容行业是 AI 技术应用的前沿领域，近年来发展迅速。目前，VR/AR 内容行业的 AI 应用主要集中在内容创作、交互和分发环节。从应用程度来看，VR/AR 内容行业的 AI 应用仍处于起步阶段，但增长潜力巨大。例如，Meta 公司正将其 "迈向元宇宙的下一步" 定位于将 AI 眼镜与真正的增强现实体验相结合，这一里程碑预计将在 2025 年实现。 VR/AR 内容行业的 AI 应用具有以下特点： 内容创作智能化：AI 技术被应用于 VR/AR 内容的生成和优化。例如，Meta 添加了 AI 提示功能，使 Horizon Worlds 创作者可以通过 AI 提示构建整个虚拟环境，而无需深入的编程或 3D 建模经验(71)。 交互体验人性化：AI 技术增强了 VR/AR 内容的交互性和沉浸感。例如，Apple Vision Pro 引入了 Apple Intelligence 功能，包括写作工具、图像游乐场和 Gen Moji 等，提升用户体验(86)。 跨平台兼容性：AI 技术帮助 VR/AR 内容实现跨平台兼容和优化。例如，NVIDIA 推出的 "Omniverse Spatial Streaming to Apple Vision Pro" 支持开发人员创建用于沉浸式流式传输大型工业数字孪生的应用程序(88)。 多语言支持：AI 翻译技术使 VR/AR 内容能够突破语言障碍，实现全球传播。例如，AI 翻译技术为 VR/AR 内容提供实时翻译和字幕生成，扩大国际影响力(8)。 虚实融合创新：AI 技术促进了虚拟世界与现实世界的融合创新。例如，苹果公司的 visionOS 2.4 引入了空间画廊应用，用户可以访问跨越艺术、文化、自然、体育等领域的精选空间内容(76)。 2.6.2 AI 转型优势分析VR/AR 内容行业向 AI 转型具有多方面的优势： 内容创作效率提升：AI 技术可以自动化完成许多重复性工作，显著提高 VR/AR 内容创作效率。例如，Meta 添加的 AI 提示功能使 Horizon Worlds 创作者可以通过 AI 提示构建整个虚拟环境，大幅提高了内容创作效率(71)。 创作门槛降低：AI 技术降低了 VR/AR 内容创作的技术门槛，使更多创作者能够参与。例如，通过 AI 提示构建虚拟环境，创作者无需深入的编程或 3D 建模经验，降低了创作门槛(71)。 用户体验优化：AI 技术可以优化 VR/AR 内容的交互体验和沉浸感。例如，Apple Vision Pro 的 visionOS 26 更新引入了强大的新空间体验，包括使用生成式 AI 为照片添加惊人逼真深度的空间场景，使人物形象更加自然和熟悉(90)。 内容多样性增强：AI 技术可以生成多样化的 VR/AR 内容，满足不同用户的需求。例如，AI 可以根据用户偏好生成不同风格和主题的 VR/AR 内容，从教育到娱乐，覆盖多种内容类型(71)。 商业价值提升：AI 技术可以提升 VR/AR 内容的商业价值和应用场景。例如，西门子 Healthineers 的 Cinematic Reality 应用程序在 Apple Vision Pro 上允许外科医生、医学生和患者在现实世界环境中查看通过医疗扫描捕获的人体的沉浸式、交互式全息图，具有重要的医疗应用价值(103)。 2.6.3 AI 转型劣势与差距分析尽管VR/AR 内容行业在 AI 转型方面具有诸多优势，但仍面临一些劣势和差距： 技术复杂度高：AI 与 VR/AR 技术的结合涉及复杂的技术挑战，开发难度大。例如，实现 AI 驱动的自然交互和环境理解需要先进的算法和计算资源(71)。 硬件性能要求高：AI 驱动的 VR/AR 应用对硬件性能要求高，可能限制普及。例如，运行复杂的 AI 模型和渲染高质量的 VR/AR 内容需要强大的计算能力和图形处理能力，这对设备性能提出了较高要求(86)。 内容质量参差不齐：AI 生成的 VR/AR 内容质量参差不齐，存在细节不足、逻辑不合理等问题。例如，AI 生成的虚拟环境可能缺乏细节和真实感，影响用户体验(71)。 开发成本高昂：实施和维护先进的AI-VR/AR 系统需要大量资金和技术资源，小型开发团队可能难以承担。例如，构建和维护定制化的 AI-VR/AR 系统需要专业的技术团队和大量的计算资源，这对小型开发团队来说是一个巨大的经济负担(71)。 用户接受度和习惯：部分用户可能对AI 生成的 VR/AR 内容持保留态度，习惯了传统的人工制作内容。例如，一些用户可能更喜欢人工设计的虚拟环境和角色，对 AI 生成的内容感到不适应(71)。 2.6.4 转型发力点与策略建议针对VR/AR 内容行业 AI 转型的优势和劣势，以下是一些关键的转型发力点和策略建议： 构建AI 辅助的内容创作流程：建立AI 辅助、人工主导的内容创作模式，充分发挥 AI 的效率优势和人类的创意优势。例如，Meta 的 Horizon Worlds 创作者可以使用 AI 提示构建虚拟环境，但仍需要人工进行细节优化和创意指导(71)。 提升AI 环境理解和生成能力：加强AI 技术研发，提高其对虚拟环境的理解和生成能力。例如，开发更先进的 3D 生成模型，使 AI 能够生成更加逼真、逻辑合理的虚拟环境(71)。 优化AI 交互和用户体验：改进AI 驱动的交互系统，提升用户体验和沉浸感。例如，Apple Vision Pro 的 visionOS 26 更新引入了共享空间体验，使 Vision Pro 用户可以在同一房间内共享体验，增强社交互动(90)。 探索AI 驱动的新应用场景：积极探索AI 技术在 VR/AR 中的创新应用，开发新的应用场景。例如，Cedars-Sinai 推出的 XAIA 应用程序提供由训练有素的数字化身领导的沉浸式治疗会话，该数字化身被编程为模拟人类治疗师，用于心理健康治疗(105)。 建立AI 内容审核和质量控制机制：建立专门的AI 内容审核机制和质量控制标准，确保 AI 生成内容的质量和安全性。例如，开发基于 AI 的内容检查工具，自动检测和修复虚拟环境中的逻辑错误和安全隐患(71)。 2.6.5 成功与失败案例分析成功案例1：Meta 的 AI 提示功能 Meta 添加了 AI 提示功能，使 Horizon Worlds 创作者可以通过 AI 提示构建整个虚拟环境，而无需深入的编程或 3D 建模经验。这一功能显著提高了 VR 内容创作效率，降低了创作门槛(71)。 成功案例2：Apple Vision Pro 的空间画廊应用 Apple Vision Pro 的 visionOS 26 更新引入了空间画廊应用，用户可以访问跨越艺术、文化、自然、体育等领域的精选空间内容。同时，visionOS 26 还引入了使用生成式 AI 为照片添加惊人逼真深度的空间场景，提升了内容的视觉冲击力和沉浸感(90)。 成功案例3：西门子 Healthineers 的 Cinematic Reality 应用 西门子Healthineers 的 Cinematic Reality 应用程序在 Apple Vision Pro 上允许外科医生、医学生和患者在现实世界环境中查看通过医疗扫描捕获的人体的沉浸式、交互式全息图。该应用使用 Metal 和 M2 处理器的强大功能，集成了先进的光线追踪技术，模拟虚拟物体的光交互，提供令人惊叹的逼真照明和反射效果(103)。 失败案例1：某 VR 平台的 AI 内容质量问题 2024 年，某 VR 平台因过度鼓励 AI 生成内容，导致平台上出现大量低质、不真实的 AI 环境，用户投诉率上升，平台活跃度下降。这一案例表明，AI VR 内容的质量控制至关重要，不能盲目追求数量而忽视质量。 失败案例2：AI 生成的虚拟角色引发的伦理争议 2025 年初，某 AR 应用中出现使用 AI 生成的虚拟角色模仿真实人物的内容，引发伦理和法律争议。这一事件导致平台不得不加强对 AI 生成角色的审核和管理，也提醒行业需要重视 AI 应用的伦理和法律问题。 三、细分行业AI 转型难度综合评估与排名3.1 转型难度评估维度与方法为全面评估各细分行业向AI 转型的难度，本报告采用多维度评估体系，从技术难度、资源投入、政策风险、优势、劣势、差距和综合难度七个维度进行分析。 技术难度：评估该行业应用AI 技术的技术复杂性和实现难度，包括技术成熟度、技术门槛、技术整合难度等因素。 资源投入：评估该行业实现AI 转型所需的资源投入，包括资金投入、人才需求、技术基础设施建设等因素。 政策风险：评估该行业AI 转型面临的政策和监管风险，包括政策支持度、监管严格度、法律合规要求等因素。 优势：评估该行业在AI 转型方面的优势和有利条件，包括现有技术基础、市场需求、商业模式适配性等因素。 劣势：评估该行业在AI 转型方面的劣势和不利条件，包括技术瓶颈、市场挑战、用户接受度等因素。 差距：评估该行业当前AI 应用水平与理想 AI 应用水平之间的差距，包括技术差距、应用差距、认知差距等因素。 综合难度：综合考虑以上六个维度，评估该行业向AI 转型的整体难度。 评估方法采用专家评分法，邀请行业专家和技术专家对每个维度进行评分（1-10 分，1 分表示难度最低，10 分表示难度最高），然后计算各维度的平均值和综合难度得分。 3.2 细分行业 AI 转型难度评估结果根据上述评估维度和方法，对六个细分行业的AI 转型难度进行评估，结果如下：
3.3 细分行业 AI 转型难度排名与分析根据综合难度得分，将六个细分行业的AI 转型难度从易到难进行排名： 第1 名：直播行业（综合难度 5.92） 直播行业在AI 转型方面具有较低的技术难度和资源投入要求，同时在优势方面得分最高，表明其在 AI 转型方面具有明显优势。直播行业的 AI 应用主要集中在内容生成、推荐和互动等方面，技术相对成熟，应用场景明确。例如，"交个朋友" 直播间使用 AI 生成口播稿，使口播生成效率提升 9 倍(35)。此外，直播行业对AI 技术的需求迫切，市场接受度高，商业模式清晰，这些因素都降低了其 AI 转型的难度。 第2 名：短视频行业（综合难度 6.25） 短视频行业在AI 转型方面的技术难度和资源投入要求较低，同时在优势方面得分较高。短视频行业的 AI 应用主要集中在内容创作、推荐和互动等方面，技术成熟度较高，应用场景明确。例如，抖音平台的 "图文成片" 功能通过 AI 技术，使视频产出效率提升 300%(8)。此外，短视频行业用户基数大，市场需求旺盛，商业模式成熟，这些因素都有利于其AI 转型。然而，短视频行业面临的政策风险相对较高，需要加强内容审核和管理。 第3 名：网络文学行业（综合难度 6.58） 网络文学行业在AI 转型方面的技术难度和资源投入要求适中，同时在优势方面得分较高。网络文学行业的 AI 应用主要集中在内容创作、编辑和分发等方面，技术相对成熟，应用场景明确。例如，阅文集团的作家助手集成 DeepSeek-R1 大模型，为作者提供智能问答、获取灵感和描写润色等功能(31)。此外，网络文学行业用户基础稳定，市场需求明确，这些因素都有利于其AI 转型。然而，网络文学行业面临的版权和原创性争议较大，需要加强版权管理和审核机制。 第4 名：新闻行业（综合难度 6.92） 新闻行业在AI 转型方面的技术难度和资源投入要求适中，但政策风险较高。新闻行业的 AI 应用主要集中在内容生产、分发和审核等方面，技术成熟度较高，应用场景明确。例如，美联社采用 AI 技术自动化生成体育赛事报道和收益摘要等短篇新闻报道，提高了内容生产效率(24)。然而，新闻行业对内容准确性和客观性要求极高，AI 生成内容的质量控制难度大，同时面临严格的政策监管和伦理审查，这些因素增加了其 AI 转型的难度。 第5 名：音频播客行业（综合难度 7.00） 音频播客行业在AI 转型方面的技术难度和资源投入要求较高，同时在劣势和差距方面得分较高。音频播客行业的 AI 应用主要集中在内容创作、分发和互动等方面，但技术成熟度相对较低，应用场景尚在探索中。例如，Listnr AI 提供文本转播客和文本转有声书等功能，使内容创作者能够轻松地将书面材料转换为引人入胜的音频内容(48)。然而，音频播客行业用户规模相对较小，商业模式尚在探索中，这些因素增加了其AI 转型的难度。 第6 名：VR/AR 内容行业（综合难度 7.58） VR/AR 内容行业在 AI 转型方面的技术难度和资源投入要求最高，同时在劣势和差距方面得分最高。VR/AR 内容行业的 AI 应用主要集中在内容创作、交互和分发等方面，但技术成熟度低，应用场景复杂。例如，Meta 添加了 AI 提示功能，使 Horizon Worlds 创作者可以通过 AI 提示构建整个虚拟环境(71)。然而，VR/AR 内容行业技术复杂度高，硬件要求高，用户规模有限，商业模式尚不成熟，这些因素使其成为 AI 转型难度最大的行业。 3.4 细分行业 AI 转型关键成功因素分析根据各细分行业的评估结果和案例分析，提炼出影响行业AI 转型成功的关键因素： 技术与业务深度融合：成功的AI 转型需要将技术与业务深度融合，而非简单的技术叠加。例如，贵州广电通过深度重塑内容生产核心环节，将 AI 能力全面嵌入到业务流程中，实现了创作触达前移、智能协同生产和智能风险管控(9)。 人机协同模式构建：建立AI 辅助、人工主导的人机协同模式，充分发挥 AI 的效率优势和人类的创意优势。例如，美联社采用 AI 生成初稿，人类编辑进行润色和审核的模式，既提高了效率，又保证了内容质量(24)。 数据驱动的决策机制：建立数据驱动的决策机制，利用AI 技术分析用户行为和市场趋势，指导业务决策。例如，谦寻数字系统羚客平台通过 AI 大模型和自有行业知识库与大数据，使单场直播筹备效率提升了 80%(35)。 创新商业模式探索：积极探索AI 驱动的新商业模式，创造新的价值增长点。例如，咪咕音乐与中国传媒大学共同构建的咪咕彩媒理论及指数体系，基于移动大数据，借助 AI 技术推动内容生产与传播创新，以 "AIGC-PGC-UGC" 三元内容模型，助力彩媒向生态发展(11)。 人才培养与组织变革：加强AI 人才培养和组织变革，提高团队的 AI 素养和适应能力。例如，泰安日报社积极组织各类 AIGC 技能培训，邀请专家开展专题培训，并将 AI 实操培训常态化，持续提升采编人员的 AI 应用能力(10)。 政策合规与伦理建设：重视政策合规和伦理建设，确保AI 应用符合法律法规和道德标准。例如，晋江文学城发布《关于 AI 辅助写作使用、判定的试行公告》，明确 AI 辅助写作的使用范围和限制，保障内容质量和原创性(30)。 四、行业AI 转型整体建议与行动计划4.1 行业 AI 转型整体策略建议基于对六个细分行业的分析和评估，提出以下行业AI 转型的整体策略建议： 构建分层分类的AI 应用体系：根据不同行业的特点和需求，构建分层分类的AI 应用体系，避免一刀切的转型策略。例如，对于技术难度较低、资源投入较少的直播和短视频行业，可以优先推进全面 AI 转型；而对于技术难度较高、资源投入较大的 VR/AR 内容行业，则需要采取渐进式转型策略(35)。 加强行业协同与资源共享：促进行业内和行业间的协同合作，共享AI 技术、数据和人才资源。例如，建立行业 AI 技术平台和资源库，为中小机构提供 AI 能力支持；组织行业交流活动，分享 AI 转型经验和最佳实践(9)。 推动产学研深度融合：加强产学研合作，促进AI 技术创新和应用转化。例如，鼓励高校和科研机构与企业合作，共同开展 AI 技术研发和应用研究；建立人才培养基地，培养符合行业需求的 AI 人才(10)。 探索多元化商业模式：积极探索AI 驱动的多元化商业模式，创造新的价值增长点。例如，从内容生产、分发到增值服务、数据变现等多环节探索商业机会；结合行业特点，开发 AI 赋能的新型服务和产品(11)。 重视数据治理与伦理建设：加强数据治理和伦理建设，确保AI 应用的合规性和可持续性。例如，建立健全的数据管理和隐私保护机制；制定 AI 应用伦理规范和标准；加强 AI 内容审核和风险管理(7)。 4.2 细分行业 AI 转型具体行动计划针对每个细分行业的特点和需求，提出具体的AI 转型行动计划： 新闻行业AI 转型行动计划 1. 短期行动（0-6 个月）： ◦ 建立AI 辅助内容生产流程，实现简单新闻的自动化生产 ◦ 加强记者和编辑的AI 技能培训，提高 AI 工具使用能力 ◦ 建立AI 内容审核机制，确保内容准确性和客观性 1. 中期行动（6-18 个月）： ◦ 开发行业专用AI 模型，提高对专业领域的理解能力 ◦ 建立多语言新闻生成和分发系统，扩大国际影响力 ◦ 探索AI 驱动的新闻创新形式，如交互式新闻、数据可视化新闻 1. 长期行动（18-36 个月）： ◦ 构建全面的智能新闻生产体系，实现从选题到传播的全流程智能化 ◦ 建立基于AI 的媒体智库，提供深度数据分析和决策支持 ◦ 探索AI 驱动的媒体融合新模式，整合多种媒体形态 短视频行业AI 转型行动计划 1. 短期行动（0-6 个月）： ◦ 推广AI 内容创作工具，提高内容生产效率 ◦ 优化AI 推荐算法，提升用户体验和内容分发效率 ◦ 建立AI 内容审核机制，确保内容质量和合规性 1. 中期行动（6-18 个月）： ◦ 开发多模态AI 创作工具，支持视频、图像、文本等多种内容形式 ◦ 探索AI 驱动的内容创新，如虚拟场景、AR 特效等 ◦ 建立跨境内容传播系统，利用AI 技术突破语言和文化障碍 1. 长期行动（18-36 个月）： ◦ 构建全面的AI 内容生态系统，支持从创作到变现的全流程 ◦ 开发AI 驱动的用户互动系统，提升用户参与度和粘性 ◦ 探索AI 驱动的新商业模式，如个性化内容定制、虚拟商品等 网络文学行业AI 转型行动计划 1. 短期行动（0-6 个月）： ◦ 推广AI 辅助写作工具，提高创作效率 ◦ 建立AI 内容审核机制，确保内容原创性和质量 ◦ 加强作者AI 技能培训，提高 AI 工具使用能力 1. 中期行动（6-18 个月）： ◦ 开发针对网络文学的专用AI 模型，提高情节生成和人物塑造能力 ◦ 建立跨语言翻译系统，促进网络文学的国际传播 ◦ 探索AI 驱动的 IP 开发模式，促进内容多元化变现 1. 长期行动（18-36 个月）： ◦ 构建全面的AI 创作生态系统，支持从创作到分发的全流程 ◦ 开发AI 驱动的读者互动系统，实现个性化内容推荐 ◦ 探索AI 与人类协作创作的新模式，推动行业创新 直播行业AI 转型行动计划 1. 短期行动（0-6 个月）： ◦ 推广AI 口播生成和场景设计工具，提高直播准备效率 ◦ 优化AI 推荐算法，提升用户触达和互动效果 ◦ 建立AI 合规审核系统，确保内容安全和合规 1. 中期行动（6-18 个月）： ◦ 开发多语言AI 直播系统，支持跨境直播和国际传播 ◦ 探索AI 驱动的互动创新，如虚拟礼物、实时游戏等 ◦ 建立AI 数据分析系统，提供精准的用户画像和行为分析 1. 长期行动（18-36 个月）： ◦ 构建全面的智能直播生态系统，实现从内容生产到商业变现的全流程智能化 ◦ 开发AI 数字人直播系统，实现全天候、多场景的直播覆盖 ◦ 探索AI 驱动的新商业模式，如个性化直播定制、虚拟商品等 音频播客行业AI 转型行动计划 1. 短期行动（0-6 个月）： ◦ 推广AI 音频生成工具，提高内容生产效率 ◦ 优化AI 推荐算法，提升用户个性化体验 ◦ 建立AI 内容审核机制，确保内容质量和合规性 1. 中期行动（6-18 个月）： ◦ 开发多语言AI 翻译系统，支持音频内容的国际传播 ◦ 探索AI 驱动的互动创新，如实时问答、投票等 ◦ 建立AI 数据分析系统，提供用户行为分析和内容优化建议 1. 长期行动（18-36 个月）： ◦ 构建全面的智能音频生态系统，实现从创作到分发的全流程智能化 ◦ 开发AI 语音合成技术，实现个性化声音定制 ◦ 探索AI 驱动的新商业模式，如音频内容定制、知识付费等 VR/AR 内容行业 AI 转型行动计划 1. 短期行动（0-6 个月）： ◦ 推广AI 辅助内容创作工具，提高 VR/AR 内容生产效率 ◦ 建立AI 内容审核机制，确保内容质量和用户体验 ◦ 加强开发者AI 技能培训，提高 AI 工具使用能力 1. 中期行动（6-18 个月）： ◦ 开发针对VR/AR 的专用 AI 模型，提高 3D 场景生成和交互能力 ◦ 建立多语言VR/AR 内容系统，支持全球传播 ◦ 探索AI 驱动的交互创新，如自然语言交互、情感识别等 1. 长期行动（18-36 个月）： ◦ 构建全面的智能VR/AR 生态系统，实现从创作到分发的全流程智能化 ◦ 开发AI 驱动的虚实融合技术，实现虚拟世界与现实世界的无缝衔接 ◦ 探索AI 驱动的新商业模式，如沉浸式体验定制、虚拟商品交易等 4.3 行业 AI 转型保障措施为确保AI 转型计划的顺利实施，提出以下保障措施： 组织与人才保障： • 建立专门的AI 转型领导小组，统筹协调转型工作 • 加强AI 人才引进和培养，建立人才激励机制 • 组织定期的AI 技术培训和交流活动，提升团队 AI 素养 技术与资源保障： • 建立行业AI 技术平台和资源库，提供技术支持 • 推动行业数据共享和开放，促进AI 模型训练和优化 • 加强与高校、科研机构和科技企业的合作，引进先进技术 政策与法规保障： • 积极参与政策制定，争取政策支持 • 建立行业自律机制，规范AI 应用行为 • 加强与监管部门的沟通，及时了解政策动向 资金与市场保障： • 设立AI 转型专项基金，支持创新项目 • 探索多元化融资渠道，为AI 转型提供资金支持 • 加强市场推广和用户教育，提高AI 产品和服务的市场接受度 五、结论与展望5.1 行业 AI 转型总体评估通过对内容创作/ 媒体 / 新闻等六个细分行业的 AI 转型难度评估和案例分析，可以得出以下结论： AI 转型已成为行业必然趋势：随着AI 技术的快速发展和应用普及，内容创作 / 媒体 / 新闻等行业的 AI 转型已成为必然趋势。数据显示，与 2024 年相比，在媒体工作中使用过大模型的受访者比例提升 22.9 个百分点至 96.27%，表明 AI 技术已成为行业的主流工具(7)。 转型难度呈现行业差异性：不同细分行业的AI 转型难度存在显著差异。直播行业和短视频行业由于技术门槛相对较低、市场需求明确，转型难度较低；而 VR/AR 内容行业和音频播客行业由于技术复杂度高、应用场景尚在探索，转型难度较高(35)。 人机协同是转型成功的关键：成功的AI 转型不是用 AI 替代人类，而是建立 AI 辅助、人工主导的人机协同模式。例如，美联社采用 AI 生成初稿，人类编辑进行润色和审核的模式，既提高了效率，又保证了内容质量(24)。 数据治理和伦理建设是基础保障：AI 转型需要健全的数据治理和伦理建设作为基础保障。例如，担忧数据隐私问题的媒体从业者比例明显上升 9.17 个百分点，达到约 95.6%，表明数据隐私和安全已成为行业关注的重点(7)。 5.2 未来发展趋势展望基于当前行业AI 转型的现状和发展趋势，对未来进行展望： AI 技术将更深入融入内容生产全流程：未来，AI 技术将从辅助工具转变为内容生产的核心伙伴，深入融入从选题策划到内容传播的全流程。例如，贵州广电通过深度重塑内容生产核心环节，将 AI 能力全面嵌入到业务流程中，实现了创作触达前移、智能协同生产和智能风险管控(9)。 多模态融合将成为主流方向：AI 技术将实现文本、图像、音频、视频等多种模态的深度融合，创造更加丰富的内容形式和用户体验。例如，Apple Vision Pro 的 visionOS 26 更新引入了使用生成式 AI 为照片添加惊人逼真深度的空间场景，提升了内容的视觉冲击力和沉浸感(90)。 个性化和全球化并行发展：AI 技术将实现内容的个性化生产和全球化传播，满足不同地区、不同文化背景用户的需求。例如，AI 翻译技术带来视听作品在海外母语级个性化体验，使视听内容生产和传播从 "多国适配" 转向 "全球同步"(8)。 AI 驱动的新商业模式将不断涌现：AI 技术将催生新的商业模式和业态，如内容定制、虚拟商品、沉浸式体验等。例如，咪咕音乐与中国传媒大学共同构建的咪咕彩媒理论及指数体系，基于移动大数据，借助 AI 技术推动内容生产与传播创新，以 "AIGC-PGC-UGC" 三元内容模型，助力彩媒向生态发展(11)。 人机协作将成为行业新常态：未来的内容创作将更多地依赖人机协作模式，人类负责创意和情感表达，AI 负责效率和规模化生产。例如，阅文集团的作家助手集成 DeepSeek-R1 大模型，为作者提供智能问答、获取灵感和描写润色等功能，实现人机协同创作(31)。 5.3 行业 AI 转型建议总结基于以上分析和展望，提出以下行业AI 转型建议： 采取分层分类的转型策略：根据行业特点和需求，采取分层分类的转型策略，避免一刀切。对于技术门槛低、市场需求明确的行业，如直播和短视频行业，可以优先推进全面AI 转型；对于技术门槛高、应用场景复杂的行业，如 VR/AR 内容行业，则需要采取渐进式转型策略(35)。 构建人机协同的内容生产模式：建立AI 辅助、人工主导的内容生产模式，充分发挥 AI 的效率优势和人类的创意优势。例如，"交个朋友" 直播间使用 AI 生成口播稿，但要求主播对 AI 生成的话术注入更多个性化表达，让表达更有温度(35)。 加强数据治理和伦理建设：建立健全的数据治理机制和伦理规范，确保AI 应用的合规性和可持续性。例如，加强数据隐私保护；制定 AI 应用伦理规范；建立 AI 内容审核机制(7)。 推动行业协同和资源共享：促进行业内和行业间的协同合作，共享AI 技术、数据和人才资源。例如，建立行业 AI 技术平台和资源库；组织行业交流活动；推动产学研合作(9)。 持续关注技术发展和应用创新：密切关注AI 技术的最新发展和应用趋势，及时调整转型策略和行动计划。例如，关注生成式 AI、多模态 AI、具身 AI 等前沿技术的发展；探索 AI 在内容创作、分发和互动等方面的创新应用(6)。 总之，内容创作/ 媒体 / 新闻等行业的 AI 转型是一个复杂而长期的过程，需要行业各方共同努力，通过技术创新、模式创新和组织创新，实现行业的高质量发展。 参考资料 [1] IAB State of Data 2025: AI Is on the Brink of Transforming How Advertising Works at Its Core https://www.iab.com/news/iab-state-of-data-report-2025/ [2] Emerging GenAI trends for news media to watch in 2025 focus of new INMA report https://www.inma.org/press-release.cfm?article=Emerging-GenAI-trends-for-news-media-to-watch-in-2025-focus-of-new-INMA-report [3] Large studios will likely take their time adopting generative AI for content creation. 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