AI传媒学：大模型助力传媒行业应用与创新
作 译 者：刘志红
出 版 日 期：2025-10-01
书 代 号：TN506190
Ｉ Ｓ Ｂ Ｎ：9787121506192
图书简介：
本书深入探索了人工智能（AI）技术，特别是大模型在传媒行业中的应用与创新，详细阐述了AI技术的基本原理、发展历程以及在大模型方面的最新进展。通过具体案例和深入分析，本书展示了AI技术如何助力传媒行业实现内容创作自动化、个性化传媒服务、智能审校与排版、多渠道发行等创新应用。同时，也探讨了AI技术带来的挑战与应对策略，包括技术瓶颈、数据安全风险、伦理道德与法律规范等问题。本书不仅为传媒行业从业者提供了实用的指导和启示，也为对AI技术在传媒领域应用感兴趣的读者提供了宝贵的参考和借鉴。
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图 书 内 容
内容简介
本书深入探索了人工智能（AI）技术，特别是大模型在传媒行业中的应用与创新，详细阐述了AI技术的基本原理、发展历程以及在大模型方面的最新进展。通过具体案例和深入分析，本书展示了AI技术如何助力传媒行业实现内容创作自动化、个性化传媒服务、智能审校与排版、多渠道发行等创新应用。同时，也探讨了AI技术带来的挑战与应对策略，包括技术瓶颈、数据安全风险、伦理道德与法律规范等问题。本书不仅为传媒行业从业者提供了实用的指导和启示，也为对AI技术在传媒领域应用感兴趣的读者提供了宝贵的参考和借鉴。图书详情
ISBN：9787121506192开 本：16(170*240)页 数：352字 数：493本书目录
第 1 章 绪论 ............................................................................................................. 001 1.1 AI 技术发展概述 ....................................................................................... 001 1.1.1 人工智能的起源与发展脉络 ......................................................... 001 1.1.2 当前 AI 技术的主要流派与特点 ................................................... 005 1.2 传媒领域对 AI 的关注与研究现状 .......................................................... 010 1.2.1 传媒行业在 AI 时代的挑战与机遇 ............................................... 010 1.2.2 国内外相关研究的重要成果与趋势 ............................................. 011 1.3 传媒行业的地位与变革需求 .................................................................... 012 1.3.1 传媒行业在文化传播中的作用 ..................................................... 012 1.3.2 数字化时代传媒行业面临的困境与转型压力 ............................. 020 1.4 延伸阅读推荐 ............................................................................................ 026 1.4.1 关键论文 ......................................................................................... 026 1.4.2 技术白皮书 ..................................................................................... 027 1.4.3 传媒创新案例库 ............................................................................. 028 1.4.4 延伸阅读推荐 ................................................................................. 028 第 2 章 AI 大模型基础理论与技术 ....................................................................... 029 2.1 大模型的原理与架构 ................................................................................ 029 2.1.1 原理阐述 ......................................................................................... 029 2.1.2 架构阐述 ......................................................................................... 033 2.2 大模型的分类及应用领域 ........................................................................ 041 2.2.1 大模型的分类 ................................................................................. 041 VI 2.2.2 大模型的应用领域 ......................................................................... 042 2.3 数据预处理与标注 .................................................................................... 044 2.3.1 数据预处理的重要性 ..................................................................... 044 2.3.2 常见的数据预处理方法 ................................................................. 052 2.3.3 数据预处理案例：解析和处理 Word 和 PDF 文档 ..................... 066 2.3.4 数据标注的方法和意义 ................................................................. 077 2.4 模型训练与优化 ........................................................................................ 079 2.4.1 模型训练的过程 ............................................................................. 079 2.4.2 常见的训练算法 ............................................................................. 080 2.4.3 模型优化的策略 ............................................................................. 080 2.4.4 模型训练的核心逻辑 ..................................................................... 081 2.4.5 训练策略 ......................................................................................... 081 2.4.6 优化技术：精度与效率的平衡术 ................................................. 083 2.4.7 传媒专属优化技巧：从技术到价值 ............................................. 084 2.4.8 实战案例：从训练到上线的完整链路 ......................................... 086 2.5 AI 大模型与 AIGC .................................................................................... 090 2.5.1 什么是生成式人工智能 ................................................................. 092 2.5.2 当前主流的 AIGC 产品 ................................................................. 092 2.5.3 AICG 的主要应用场景 .................................................................. 097 2.6 大模型技术在传媒行业的创新应用 ........................................................ 100 2.7 AI 大模型与 AIGC 的优势和挑战 ........................................................... 101 延伸阅读推荐 ..................................................................................................... 102 第 3 章 AI 大模型在传媒内容创作中的应用 ........................................................ 103 3.1 内容创作主体的演进：从 UGC/PGC 到 AIGC 的范式跃迁 ................. 104 3.1.1 UGC/PGC 的传统分野：用户自发内容 vs 专业机构内容的 利弊与边界 ..................................................................................... 104 3.1.2 AIGC 的技术突破 .......................................................................... 105 3.1.3 大模型作为 AIGC 引擎：从语言模型到多模态生成的 技术跃迁 ......................................................................................... 107 3.1.4 未来五阶段展望：AIGC 的进化与文明共融 ............................... 108 目 录 VII 3.2 常用大模型工具及提示词工程 ................................................................ 110 3.3 文本生成技术—从新闻创作到文案创作 ............................................ 111 3.3.1 文本生成技术原理 ......................................................................... 111 3.3.2 案例：与 DeepSeek 进行对话 ....................................................... 112 3.3.3 案例：与百度文心一言进行对话 ................................................. 114 3.4 一键 PPT 生成技术—智能办公工具 ................................................... 117 3.4.1 案例：使用讯飞智文生成 PPT ..................................................... 117 3.4.2 案例：使用 DeepSeek+Kimi 一键生成 PPT ................................. 119 3.5 新闻报道的自动生成—体育、财经等不同类型新闻模板的 构建与实例分析 ........................................................................................ 124 3.6 文学作品创作辅助—情节构思、人物塑造、文笔润色等方面的 应用案例 .................................................................................................... 126 3.7 学术论文写作支持：文献综述整理、研究思路启发、 论文结构优化等功能展示 ........................................................................ 129 3.8 图像与多媒体内容创作 ............................................................................ 131 3.8.1 图片类 AIGC 应用实践 ................................................................. 131 3.8.2 语音类 AIGC 应用实践 ................................................................. 134 3.8.3 视频类 AIGC 应用实践 ................................................................. 138 3.9 AIGC 技术在辅助编程中的应用 ............................................................. 144 3.10 AI 搜索 ..................................................................................................... 145 3.11 AI 智能办公 ............................................................................................. 146 第 4 章 智能体与知识中枢：大模型本地化部署及传媒知识库构建 ................. 149 4.1 智能体的定义与构成 ................................................................................ 151 4.1.1 什么是 AI Agent ............................................................................. 151 4.1.2 智能体的爆发 ................................................................................. 153 4.1.3 企业投资社交媒体管理的 AI 代理开发 ....................................... 156 4.2 智能体技术基础与传媒应用赋能 ............................................................ 159 4.2.1 智能体概念解析：从自动化脚本到自主决策系统 ..................... 159 4.2.2 智能体在传媒场景中的核心价值 （内容生成/用户交互/流程优化） ................................................. 162 VIII 4.2.3 智能体与大模型的协同机制 （如 Agent + LLM 的分层架构） ................................................... 165 4.2.4 大模型本地化部署的技术路径与实践 ......................................... 169 4.2.5 传媒行业技术实现路径及部署实践 ............................................. 173 4.2.6 传媒专属模型的训练与微调 ......................................................... 175 4.2.7 传媒知识库的构建逻辑与技术实现 ............................................. 178 4.2.8 知识抽取与融合技术：传媒行业的“数据炼金术” ................. 184 4.2.9 动态更新机制：实时热点整合与历史数据维护 ......................... 187 4.3 智能体-大模型-知识库的传媒实战闭环 .................................................. 190 4.3.1 如何快捷构建自己的知识库 ......................................................... 190 4.3.2 如何部署基于大模型的智能体 ..................................................... 198 4.4 未来趋势：智能体集群与超大规模知识库的进化方向 ........................ 212 4.4.1 智能体集群：从单一模型到协同生态 ......................................... 212 4.4.2 超大规模知识库：从静态存储到动态演化 ................................. 213 4.4.3 智能体与知识库的共生进化 ......................................................... 213 4.4.4 挑战与未来展望 ............................................................................. 214 第 5 章 AI 赋能传媒全流程智能化转型 ............................................................... 215 5.1 选题策划与内容生产 ................................................................................ 215 5.1.1 选题策划：从经验驱动到数据智能 ............................................. 216 5.1.2 内容生产：人机协作的效率革命 ................................................. 220 5.2 编辑加工与营销发行 ................................................................................ 224 5.2.1 AI 在编辑加工环节的应用与变革 ................................................ 224 5.2.2 AI 大模型技术在营销发行环节的创新应用 ................................ 227 5.2.3 AI 赋能下编辑加工与营销发行的协同发展 ................................ 230 5.3 风险控制与组织变革 ................................................................................ 237 5.4 未来展望 .................................................................................................... 239 第 6 章 AI 大模型驱动的传媒行业创新商业模式 ................................................ 241 6.1 个性化定制传媒服务：从“千人一面”到“一人千面” .................... 241 6.1.1 用户阅读偏好分析与画像构建 ..................................................... 243 目 录 IX 6.1.2 基于个人偏好的图书、杂志定制流程与案例 ............................. 249 6.1.3 定制化传媒的盈利模式与市场前景 ............................................. 252 6.2 知识付费与在线教育融合 ........................................................................ 256 6.2.1 AI 辅助课程设计与教材编写 ........................................................ 256 6.2.2 在线学习平台的智能辅导与答疑功能 ......................................... 258 6.2.3 知识付费产品的创新形式与营销策略 ......................................... 260 6.3 传媒产业生态合作新形态 ........................................................................ 263 6.3.1 与科技公司、电商平台的合作模式探索 ..................................... 263 6.3.2 版权贸易与国际合作中的新机遇与挑战 ..................................... 264 6.3.3 产业联盟与协同创新机制的构建与实践 ..................................... 264 第 7 章 AI 大模型应用于传媒行业的挑战与应对策略 ........................................ 266 7.1 技术瓶颈与数据安全风险 ........................................................................ 266 7.1.1 大模型训练的算力限制与模型更新难题 ..................................... 267 7.1.2 数据隐私保护法规与合规性要求 ................................................. 268 7.1.3 数据泄露、恶意攻击等安全威胁及防范措施 ............................. 273 7.2 伦理道德与法律规范问题 ........................................................................ 276 7.2.1 AI 生成内容的版权归属争议 ........................................................ 276 7.2.2 虚假信息传播、不良内容过滤的责任界定 ................................. 277 7.2.3 相关法律法规的完善与监管政策建议 ......................................... 279 7.3 人才短缺与教育培养体系构建 ................................................................ 282 7.3.1 跨学科复合型人才的需求现状 ..................................................... 282 7.3.2 高校与企业的人才培养模式创新 ................................................. 283 7.3.3 在职人员的继续教育与技能提升路径规划 ................................. 283 第 8 章 案例分析与实践探索................................................................................. 286 8.1 国内外知名传媒机构的成功案例剖析 .................................................... 286 8.1.1 新华社在大模型应用方面的战略布局与实践成果展示 ............. 286 8.1.2 从内容创作到业务流程变革的全面解读 ..................................... 287 8.1.3 经验借鉴与启示 ............................................................................. 289 8.2 新兴科技企业进军传媒行业的创新实践 ................................................ 290 X 8.2.1 科技巨头旗下的数字传媒项目案例分析 ..................................... 291 8.2.2 初创公司在传媒细分领域的创新突破与商业探索 ..................... 292 8.2.3 对传统传媒行业竞争格局的影响与思考 ..................................... 294 第 9 章 未来展望与趋势预测 ................................................................................. 296 9.1 AI 大模型技术的持续演进方向 ............................................................... 296 9.1.1 更大规模、更高效率的模型发展趋势 ......................................... 296 9.1.2 多模态融合、跨语言理解等技术突破的预期 ............................. 297 9.2 传媒行业在 AI 赋能下的长远变革趋势 .................................................. 302 9.2.1 传媒业态的深度融合与创新发展模式预测 ................................. 302 9.2.2 阅读体验的革命性变化与全新文化生态构建设想 ..................... 305 9.3 社会文化层面的影响与责任担当 ............................................................ 307 9.3.1 AI 驱动的传媒内容对文化多样性、社会价值观的影响探讨 ........ 307 9.3.2 科技企业在社会责任履行方面的角色与使命 ............................. 312 附录 A AI 智能办公集锦 ........................................................................................ 316 附件 B DeepSeek 使用渠道汇总 ....................................................................... 323 附件 C DeepSeek 十六个王炸组合彩蛋知识 ................................................... 324 附录 D 顶级数据科学工具和技能 ......................................................................... 325 附录 E 10 分钟搞懂大模型！20 个核心概念 ...................................................... 331 参考文献 ..................................................................................................................... 334展开前 言
历经三十二个月的探索与沉淀，《AI 传媒学：大模型助力传媒行业应用与创 新》的研究终告完成。作为 DBA 学习者，这段跨界研究历程不仅是对传媒产业 数字化转型的学术解构，更是一次管理学理论与 AI 技术深度融合的思维淬炼。在 研究过程中，我深刻体悟到：大模型技术既是传媒价值链重构的催化剂，更是组 织管理范式变革的试金石—算法治理的边界、人机协同的阈值、技术伦理的尺 度，这些在图书中尚未完全展开的命题，恰是未来智能传播生态构建的核心挑战。 研究初期，面对海量的多模态数据集与动态演化的技术框架，我曾陷入技术 细节与产业宏观趋势难以调和的困境。幸得偶然悟得“先建立认知坐标系，再填 充知识图谱”的方法论指引，使研究得以突破传媒学、计算机科学与管理学的学 科壁垒，构建起“技术-产业-组织”的三维分析框架。特别感谢电子工业出版社 有限公司和河北东方学院人工智能学院给予的工作机会，感谢编书匠张大侠和出 版资源库汪老师，以及相关热心同人群友的幽默见解和知识，感谢清华大学出版 社有限公司部分分社同人朋友给予的部分支持，也感谢科学技术出版社运营朋友 及时奉献的现有产品试用账号，这些珍贵机会为图书实证研究提供了不可替代的 支撑。 在理论建构与案例验证的反复迭代中，我逐渐洞察到 AI 传媒学的本质矛盾： 算法效率与人文价值的辩证关系。每当沉浸于技术实现的精妙时，“技术应服务人 性温度”的警示总能让我保持清醒—这种学术自觉的形成，或许比图书本身的 创新更令我受益终身。 最后，谨以此书献给始终支持我的家人和这几年周末和深夜陪我度过思考的 图书。在无数个深夜和周末阅读图书时，仿佛在和图书作者来了一次深刻的学术 探讨，而这几年中，我审读和阅读的图书给予的跨学科视角，孩子用童真提问促 发的技术伦理思考，构成了本研究独特的人文底色。未来，当大模型真正成为传 媒基础设施时，愿我们仍能保有对内容本质的敬畏与对人性温度的坚守。 这段学术旅程的终点，恰是探索智能传播新范式的起点。路漫漫其修远，唯 以敬畏之心上下求索。 刘志红 于北京 2025 年 5 月展开作者简介
16年IT关联从业者。曾在NTT DATA, ORACLE,中钞造币集团，中国电信集团云计算分公司从事云计算关联工作。拥有软件著作权1件。云技术社区金牌翻译。个人技术博客：http://www.cnblogs.com/lzhairs http://lzhairs.blogspot.jp刘志红，现任电子工业出版社首席策划编辑、副编审、元培工匠智库(北大博雅教育研究院）客座教授、河北东方学院人工智能学院特聘教授、中国人工智能学会智慧能源专业委员会高级会员、机械工程学会高级会员、中国移动通信联合会产业互联网智库专家、工业和信息化部教育与考试中心专家库专家，在"2021年度中国产业研究青年学者百强”评价中，经过专家提名、大数据分析、同行评议、社会投票获得中国产业研究发展突出贡献奖。华北工学院（现中北大学）电子工程学学士、工商管理双学士，北京大学媒介经营管理硕士，法国布雷斯特商学院DBA在读。2001年大学毕业后，全身心投入学术图书出版事业。策划出版的《中国模具工程大典》（9卷）荣获第二届中华优秀出版物（图书）奖。策划出版的《先进制造新技术丛书》荣获"十一五”国家重点图书出版规划项目。曾在NTT DATA、Oracle、中国电信等多家世界500强工作，取得软件著作权1件。在人工智能和出版领域发表了多篇论文，出版译著和专著5部。拥有软件著作权1件。曾担任某前沿科技企业的研发总监和顾问，指导过公司的研发。最早参与K8s、Openstack等前沿云原生技术在中国推广，在开源社区有一定的贡献。创建云计算与物联网社区，维护"云计算技术与物联网”订阅号。多篇文章见著51CTO、网易头条和极客头条。个人技术博客：http//www.cnblogs.com/lzhairs。 -
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