數(shù)智化引領(lǐng)傳媒行業(yè)新質(zhì)生產(chǎn)力變革

黨的二十屆三中全會(huì)的召開，進(jìn)一步對(duì)深化文化體制機(jī)制改革工作作出系統(tǒng)部署。在推進(jìn)主流媒體系統(tǒng)性變革的同時(shí)，鼓勵(lì)運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、大模型等先進(jìn)技術(shù)，推進(jìn)主流媒體新媒體業(yè)態(tài)的發(fā)展。會(huì)議強(qiáng)調(diào)，要構(gòu)建更有效力的國際傳播體系，推進(jìn)國際傳播格局重構(gòu)，深化主流媒體國際傳播機(jī)制改革創(chuàng)新，加快構(gòu)建多渠道、 立體式對(duì)外傳播格局。同時(shí)提出，加快構(gòu)建中國話語和中國敘事體系，全面提升國際傳播效能，等等。這些要求都對(duì)下一步文化傳媒事業(yè)的發(fā)展指明了方向。

當(dāng)下，如何通過構(gòu)建傳媒行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力，高質(zhì)量地踐行黨的二十屆三中全會(huì)精神，助力傳媒行業(yè)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性的變革和發(fā)展，這一直是華為在推進(jìn)傳媒行業(yè)數(shù)字化和智能化發(fā)展方面的主要課題。

一、傳媒行業(yè)數(shù)字化是智能化的新基礎(chǔ)

傳媒行業(yè)從數(shù)字化轉(zhuǎn)型到智能化不是一蹴而就的，各個(gè)行業(yè)的IT發(fā)展都經(jīng)歷了電子化、信息化、數(shù)字化、智能化四個(gè)階段。近幾年來，隨著以AIGC為代表的生成式人工智能發(fā)展，很多人提出傳媒行業(yè)是否可以跨越數(shù)字化，直接走向智能化。在我們看來，數(shù)字化還是智能化的基礎(chǔ)，不能輕言跨過數(shù)字化，直接過渡到智能化，主要有以下三個(gè)方面考慮：

1.相對(duì)數(shù)字原生行業(yè)，傳媒行業(yè)目前在數(shù)據(jù)整理、存儲(chǔ)和分析等數(shù)字化環(huán)節(jié)還存在很大提升空間，特別是保存在非電子化及模擬系統(tǒng)中的語料，缺乏高質(zhì)量、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，無法為智能化提供足夠“原料”和支撐。

2.智能化技術(shù)當(dāng)前的發(fā)展階段，在精度方面還無法滿足傳媒行業(yè)發(fā)展場景需要。眾所周知，人工智能是一個(gè)概率統(tǒng)計(jì)學(xué)，即便最理想的情況下，精度無限接近1，也不可能做到100%準(zhǔn)確。那么，在部分場景，有70%—80%精度的場景即可滿足日常應(yīng)用需求。但在傳媒領(lǐng)域，多模態(tài)技術(shù)還處于初期發(fā)展階段，當(dāng)前人工智能的精度還不能支撐所有場景的規(guī)模應(yīng)用。

3.傳媒行業(yè)數(shù)字化建設(shè)雖然已初見成效，但需要在數(shù)字化的語料交易、變現(xiàn)等領(lǐng)域創(chuàng)建更加成熟的管理機(jī)制和交易機(jī)制，提升整個(gè)行業(yè)的資本變現(xiàn)能力。傳媒機(jī)構(gòu)的語料是一個(gè)巨大的寶藏，我們要做的就是讓這些寶藏發(fā)揮應(yīng)有價(jià)值，為傳媒行業(yè)可持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

所以，我們認(rèn)為傳媒行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展是必由之路，也是智能化的基礎(chǔ)，是無法跨越的。而我們應(yīng)該做的，是夯實(shí)傳媒行業(yè)的數(shù)字化，尋找合適的場景去做好傳媒的智能化。

二、做好系統(tǒng)化超高清建設(shè)與媒體融合轉(zhuǎn)型

近年來，廣播電視行業(yè)協(xié)同發(fā)展，超高清與媒體融合成為兩大趨勢(shì)，為傳媒數(shù)字化奠定良好基礎(chǔ)。在剛剛結(jié)束的巴黎奧運(yùn)會(huì)，超高清應(yīng)用在賽事節(jié)目中效果尤其亮眼，首次實(shí)現(xiàn)“4K超高清+三維聲”應(yīng)用，為電視機(jī)前的觀眾帶來身臨其境的視聽享受。這也是媒體融合的體現(xiàn)，就是將一切媒體的資訊數(shù)字化，通過全媒體平臺(tái)分發(fā)，將資訊以最便捷最能讓大眾接受的方式實(shí)時(shí)傳播，同時(shí)驅(qū)動(dòng)各類媒體信息共享和價(jià)值傳遞。

在超高清領(lǐng)域，根據(jù)當(dāng)前行業(yè)痛點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)，華為聯(lián)合行業(yè)客戶、主流媒資設(shè)備廠商和ISV伙伴等，在打造行業(yè)領(lǐng)先的超高清制播IP化解決方案，共同構(gòu)建新一代超高清制播體系方面，主要做了兩方面工作。

1.在國家科學(xué)技術(shù)部、國家廣播電視總局和中央廣播電視總臺(tái)帶領(lǐng)下，華為深度參與超高清制播IP化標(biāo)準(zhǔn)制定和產(chǎn)業(yè)研制工作。

2.依托超高清視音頻制播呈現(xiàn)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，同中央廣播電視總臺(tái)、相關(guān)廠商開展一系列4K/8K超高清IP化制播的研究與實(shí)踐，助力中央廣播電視總臺(tái)建成全國首個(gè)4K/8K總控IP化調(diào)度系統(tǒng)。該系統(tǒng)具備超遠(yuǎn)程制播能力，支持超2000路4K無壓縮信號(hào)調(diào)度，采用SDN架構(gòu)實(shí)現(xiàn)無壓縮信號(hào)制播。目前，該超高清制播IP化方案已經(jīng)成功商用。

在媒體融合領(lǐng)域，仍然存在媒體生產(chǎn)系統(tǒng)的“煙囪”林立，傳統(tǒng)硬件平臺(tái)無法支撐融媒體生產(chǎn)部署等諸多問題。華為給出的解決方案是打造融合數(shù)智化云底座。這個(gè)方案有三個(gè)特點(diǎn)， 第一， 華為以構(gòu)建媒體行業(yè)“平臺(tái)即服務(wù)”理念，通過沉淀行業(yè)的共性能力，提供統(tǒng)一的超高清的存儲(chǔ)池，提供強(qiáng)大的文件存儲(chǔ)能力，實(shí)現(xiàn)素材快速遷移，促進(jìn)應(yīng)用軟件與底層硬件平臺(tái)解耦，更好滿足融合媒體生產(chǎn)需求。第二，通過融合數(shù)智化云底座的制作，可以實(shí)現(xiàn)新聞音視頻材料的隨采隨編及內(nèi)容的智能生產(chǎn)及審核，減少生產(chǎn)制作環(huán)節(jié)內(nèi)容泄露風(fēng)險(xiǎn)。第三，通過融合數(shù)智化云底座，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的云化建設(shè)、計(jì)算存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)搭建，提升資源利用率。

三、智能化和傳媒行業(yè)的結(jié)合

1.積極擁抱人工智能。AIGC在傳媒領(lǐng)域已經(jīng)能夠生成各種類型內(nèi)容，包括文生圖、文生視頻、文生音頻，還有圖生視頻，等等，逐步成為傳媒內(nèi)容生產(chǎn)的新發(fā)動(dòng)機(jī)。我們國家有著5000年的絢爛文化，用這5000年的文化數(shù)據(jù)作為語料輸入，結(jié)合人工智能大模型的訓(xùn)練推理，構(gòu)建良好的敘事體系和評(píng)價(jià)體系，文化和科技結(jié)合，一定能講好中國故事。因此，實(shí)現(xiàn)傳媒數(shù)字化需要積極擁抱人工智能，不能作壁上觀。

2.要形成行業(yè)合力，特別語料的合力。目前國內(nèi)外各大廠AI大模型已經(jīng)是“百模千態(tài)”，但無論是語言類大模型、計(jì)算機(jī)視覺，還是多模態(tài)等，都屬于基礎(chǔ)模型構(gòu)建，還沒有形成可應(yīng)用的傳播類行業(yè)模型。主要原因是傳媒行業(yè)價(jià)值語料分散在不同媒體機(jī)構(gòu)手中。因此需要廣播電視行業(yè)頭部機(jī)構(gòu)牽頭發(fā)力，統(tǒng)一建設(shè)廣播電視大模型平臺(tái)，構(gòu)建傳媒行業(yè)垂類模型，服務(wù)傳媒行業(yè)智能化發(fā)展。

3.做好行業(yè)監(jiān)督，保障行業(yè)健康有序發(fā)展。AIGC為傳媒行業(yè)帶來生產(chǎn)力提升，但也伴隨諸多問題和挑戰(zhàn)。2023年7月，國家七部委聯(lián)合發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，這是我國首個(gè)生成式AI的監(jiān)督文件，從生成式人工智能服務(wù)提供算法備案訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型到用戶隱私、商業(yè)秘密的保護(hù)監(jiān)督管理、法律責(zé)任等方面，都提出相關(guān)要求。除了國家主管部門，整個(gè)廣電傳媒行業(yè)也應(yīng)該共同努力，不斷完善相應(yīng)規(guī)則和標(biāo)準(zhǔn)，確保傳媒行業(yè)人工智能健康發(fā)展。

四、部署行業(yè)人工智能大模型存在的誤區(qū)

第一個(gè)誤區(qū)是方式誤區(qū)。很多人認(rèn)為建一個(gè)人工智能大模型，跟傳統(tǒng)的建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)、建立私有云差不多，其實(shí)是完全不一樣的。人工智能需要的是算力。過去建設(shè)大數(shù)據(jù)或者建私有云的時(shí)候，服務(wù)器設(shè)備成本大于網(wǎng)絡(luò)性能建設(shè)成本，而建設(shè)大模型成本就應(yīng)該傾向于網(wǎng)絡(luò)性能，特別是主管建設(shè)部門和采購部門應(yīng)該著重了解其主要指標(biāo)，如何盡可能提升AI服務(wù)器使用率才是關(guān)鍵。

第二個(gè)誤區(qū)是認(rèn)知誤區(qū)。在建設(shè)一個(gè)人工智能大模型時(shí)，很多人重硬件輕軟件。由于大模型的算力系統(tǒng)是把幾萬個(gè)數(shù)據(jù)處理單元連接起來，且訓(xùn)練一個(gè)模型需要幾個(gè)月時(shí)間。幾萬個(gè)器件的連接一旦出現(xiàn)故障或者阻塞，就會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練中斷，都會(huì)對(duì)時(shí)間和成本造成極大浪費(fèi)。因此，就需要一個(gè)好的平臺(tái)把大模型的算力、存力和運(yùn)力協(xié)同，即便中斷，恢復(fù)速度也將大幅提升，如此才能保證整個(gè)訓(xùn)練平臺(tái)的高效運(yùn)作。

第三個(gè)誤區(qū)是對(duì)語料認(rèn)知的誤區(qū)。重語料的數(shù)量，輕語料的質(zhì)量。通常的大模型訓(xùn)練中，如果是通用大模型，語料多是可以的；如果是行業(yè)大模型，就要減少大模型的幻覺，語料多了反而不是一件好事。

所以說，語料越多，模型越精準(zhǔn)，這種觀點(diǎn)并不完全正確。盡管數(shù)據(jù)量對(duì)于訓(xùn)練行業(yè)大模型極為重要，但它并非決定模型性能的唯一因素。語料的質(zhì)量、多樣性和代表性同樣重要。同時(shí)要通過不斷地微調(diào)、不斷精煉，最終使行業(yè)大模型幻覺減少，真正成為高可用的高精度大模型。

五、對(duì)智能化發(fā)展的建議

華為作為ICT（信息與通信）基礎(chǔ)設(shè)施和智能終端的供應(yīng)商，通過為多個(gè)行業(yè)建設(shè)大模型系統(tǒng)，積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，希望能為更多行業(yè)同仁在建設(shè)整個(gè)智能化的過程中提供參考。

第一，要對(duì)算力、存力、網(wǎng)力進(jìn)行一體化系統(tǒng)化設(shè)計(jì)，構(gòu)建高性能、高穩(wěn)定、高帶寬的算力集群系統(tǒng)。

第二，要構(gòu)建可演進(jìn)、可開放、可承受的調(diào)度平臺(tái)，能實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練和推理資源的管理和分時(shí)復(fù)用，支持訓(xùn)推資源共池、跨域診斷、斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)，支持各類的閉源模型，面向未來可持續(xù)演進(jìn)。

第三，要構(gòu)建語料的治理平臺(tái)，針對(duì)廣電傳媒行業(yè)的文本、語音、視頻等多模態(tài)，進(jìn)行獲取、加工、標(biāo)注和發(fā)布等方面的管理。包括需要具備數(shù)據(jù)溯源、數(shù)據(jù)水印的全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力。

第四， 華為構(gòu)建一系列媒體行業(yè)AIGC能力，提供數(shù)字人生成與實(shí)時(shí)交互、實(shí)拍視頻轉(zhuǎn)動(dòng)漫、視頻翻譯與AI原生同傳、AIGC-3D等服務(wù)，實(shí)現(xiàn)文本、圖像、視頻、音頻的跨域感知，以及多模態(tài)識(shí)別與創(chuàng)作分析。

此外，在去年的華為全聯(lián)接大會(huì)上，我們提出全面智能化戰(zhàn)略，目的是加速千行萬業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，也包括傳媒行業(yè)。

未來，華為將保持初心，持續(xù)投入傳媒行業(yè)，助力傳媒行業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型。我們相信，在超高清技術(shù)、媒體融合與人工智能的共同驅(qū)動(dòng)下，傳媒行業(yè)將迎來全新發(fā)展階段。W

（作者岳坤系華為公司副總裁、ISP與互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)部總裁）

責(zé)任編輯：苗權(quán)譽(yù)