人工智能作为新质生产力的核心引擎，正掀起全球广电视听技术体系的全方位变革。传统广播电视和网络视听倚重的技术基础设施、技术工具系统和相关技术知识都在锚定智能化愿景加速升级重构。

广电视听媒体的技术基础设施已经从网络建设、云平台建设、数据平台建设迈入人工智能建设。中国广播电视网络集团有限公司党委书记、董事长宋起柱在会上分享了中国广电在人工智能方面的主要布局，提到中国广电拥有广电和文化领域唯一的端到端完整覆盖全国的光纤化、双向化、数智化算网基础设施，正在聚焦算力筑基、数据赋能、算法突破三个维度重点发力，着力构筑广电视听的“核心基座”。此外，宋起柱还提出了AI核心关键技术研发、算力基础设施共建共享、AI产品服务创新运营三大合作建议。

深度匹配是人工智能作为通用技术落地广电视听行业的关键点。围绕广电节目制作等应用场景，老牌广电技术企业索贝数码有限公司技术副总裁温序铭介绍了索贝“明眸”大语言模型的自主研发历程，从MILM1、MILM-2s到MILM-2O，从镜头理解、流畅拼接、素材理解到标签提炼等行业实际应用需求，持续推动人工智能的有效落地，最终形成视频节目生产工具APE，完成线索、脚本、制作、编辑等整个节目制作流程的智能化生成。在泛媒体场景的体系化落地方面，北京中科闻歌科技有限公司首席执行官罗引分享了公司的应用成果，包括多语言大模型YaYi和多模态文生视频平台YoYa，阐述公司以通用大模型作为共性基座，综合广电文化领域多元数据，打造广电专属能力底座，赋能广电内容审核、安全评估等各类场景的实践思路和典型案例。在赛事演艺制播场景方面，阿里云体育与媒体及游戏解决方案总监樊亮分享了阿里云的相关场景技术方案，包括奥运赛事云制播和云分发、轻量级制播解决方案以及服务层方面多语言配音和字幕、数字人、多机位重放、多角度回放、自动生成赛况点评、时间切片、智能跟踪拍摄等AI赋能工具等。在演播室场景方面，希德（SEEDER）智能科技有限公司首席技术官董宁回顾了新世纪以来演播室自动化的历程，介绍了公司智能化演播室系统解决方案。SeeArt产品基于节目串联单就能够实现全流程简单的智能化操作，助力精彩节目制作。实验室在技术标准化和创新转化上发挥着关键作用。国家广播电视总局广播电视科学研究院薛子育介绍了广播电视人工智能应用重点实验室的相关技术研发成果，包括广播电视和网络视听智能媒体内容生成系统、广电视听智能体开发工具、广电电视和网络视听人工智能训练数据标注元数据规范、多模态数据集建设等。

随着人工智能技术基础设施的逐步完善和多元、成熟技术解决方案的有效供给，广电视听媒体机构正在创意、制作、分发、反馈等全流程深化人工智能技术的应用实践。

广电视听机构，尤其是传统广电机构都在积极拥抱人工智能，以期实现更有效的转型。中央广播电视总台技术局数据应用部主任、超高清视音频制播呈现国家重点实验室常务副主任梅剑平介绍了总台持续推进媒体AI应用的历程，包括从辅助生产、智能审核到智能生成等，着重分享了总台在虚实融合制作、AIGC动画创作、总台算法开发等方面的内容。他认为媒体技术应用要采取因地制宜的原则，最先进的技术不一定是最好用的技术，比如通过语音建模让艺术家的声音焕发持久的新的生命力，以及多语种翻译和体育赛事解析等相关技术都没有使用大模型，但是却很便宜、实用和有价值。香港电台（RTHK）视频编辑主管吴鑫文（NG Kam Man）介绍了香港电台AI技术应用情况，包括AI主播、AI视频修复工具、语音转文字、自动文字转写和翻译、文生图和图生文等实际应用案例，认为AI应用引发了制作流程的革命性进展，强调要用合适的方式使用AI，尤其要注重保障透明度、减少内容偏见和保护知识产权等。印度尼西亚共和国广播电台制作人安迪科·安戈万（Andhika Anggawan）提到印尼广播电台RRl正在积极使用人工智能，认为AI在内容制作、创意、故事线、广告生成、辅助视频制作、画外音制作等方面提升了效率，呼吁媒体人员拥抱AI、学习AI、善用AI，让工作更简单。

媒体不仅仅是技术应用的客体，更是推动技术知识走向大众的桥接主体。中央广播电视总台社教节目中心卢钊凯依托总台机器人赛事的传播实践，讲述智媒时代总台在科技和媒体关系上的深入思考。总台正在通过场景化、大众化、不断进行的赛事生态加速推动新技术落地，通过“一赛一场景”的任务设计展现机器人综合性能和实战能力，促进技术从基础研发到终端消费，放大中国市场的应用优势，以科技之光点亮节目制播，用节目推动前沿科技走出实验室。除了推动技术产业的商业化落地，媒体在提升公众科技素养方面也有不可替代的作用。吴鑫文在演讲中介绍了香港电台（RTHK）开设工作坊，用AI技术增强和青少年的互动交流，进行AI公共教育的经验。欧广联等国际组织也在积极开展AI课程，推动媒体工作者AI素养的提升。欧洲广播联盟媒体学院负责人Justin King提到，其人工智能学院目前已经为70多个公共媒体机构开展AI培训，主要围绕媒体素养和技能，关注数据价值、制定AI战略，采取AI行动等方面。欧洲广播联盟学院商务发展经理Hélène Rauby-Matta更是进一步总结了人工智能学习培训的5大要点，即技术祛魅、评估需求、伦理争议、不断尝试和持续调整，以此协助媒体从业者更负责任地使用人工智能。

除了专业媒体机构，视听人工智能的赋能在个体创作者上更加显现。清华大学新闻与传播学院与人工智能学院教授沈阳在会上讲述自己近两年积极使用智能体等AI工具开展AI绘画、AI音乐和AI视频跨模态统一生成的实践与理论研究。他在2年时间共完成7万多幅画作，在北京、巴黎、伦敦举办8次画展，在绘画，跨语言、跨物种音乐和高品质视频创作过程中，持续深化对AI创作的理解。他认为，相比于生成，校验人工智能的答案更为关键，即校验比生成更加重要。

此外，与会代表对广电视听AI技术的发展趋势也进行了展望。其中，梅剑平指出国产模型的开源推动大模型从to C转向了to B，也迎来了2025年上半年智能体的迅猛发展。广电视听领域应该迎头赶上，在通用模型基础上开发自己的智能体，尤其是要注重大模型的推理能力，也就是高度关注大模型在线索分析、传播效果、经营管理等方面能够发挥的推理辅助作用。薛子育认为，如果将人工智能应用等级分为1级（单任务自动化）、2级（人机协同优化）、3级（人工关键干预）、4级（自主决策优化）和5级（自主创造与演进），当前大部分行业应用仍处在第2级，随着广电视听行业人工智能+行动的持续推进，应用形态将从目前的“点状工具”向“系统能力”升级。

技术越狂奔，越需要人文价值的指引。能源消耗、碳足迹、电子废物等环境问题引发担忧，“声音克隆”“换脸视频”“AI幻觉”等AI风险事件时有发生。与会嘉宾在交流讨论中在国际视听AI技术未来发展方面形成了一些共识。

要秉持良知，推动技术可持续发展

现阶段，人工智能仍然呈现出资源密集型特性。技术企业和机构为追求更先进的模型，与之相伴随的是能源消耗、碳足迹、电子废物等生态成本的与日俱增。微软、亚马逊等科技巨头疯狂扩建数据中心，甚至不惜为保障数据中心电力供应大举进军核电力设施投资。相关基础设施建设对当地的水资源、电力资源也造成了严重负担。

如何在技术创新时秉持良知，推动技术的可持续发展引发了与会代表的热烈讨论。马来西亚双威大学媒体创意与传播专家多米安·苏林（Damian Surin）强调，在人工智能的开发和应用过程中要进行反思，即为什么需要人造的智能，目的是什么，从而确保人工智能朝着有益的方向发展。Axle.AI公司区域经理与应用工程师努斯拉特·阿克特·洛夫利（Nusrat Akter Lovely）认为无论是项目负责人还是软件工程师，在开发AI过程中都要考虑到资源瓶颈和能耗问题，为客户提供性价比最优的基础设施组合。NETSTAIRS公司首席执行官艾哈迈德·莫罗迪（Ahmad Moradi）则强调合作和共识的作用，介绍了其发起的硅谷颠覆者项目。该项目汇集了全球各地的科学家，试图通过包括亚广联和欧广联等在内的各个技术组的合作和创新，达到安全和效率的平衡，从而推进AITV（人工智能时代的电视）的发展。亚洲卫星公司（AsiaSat）产品管理与媒体解决方案副总裁助理萨缪尔·叶（Samuel Yip）介绍了亚洲卫星公司通过技术创新推动运营可持续性的相关经验，首先要在日常卫星运营中注重能耗，比如增加卫星使用寿命、妥善开展回收卫星、使用环保材料等，与此同时在和其他机构合作过程中也要强调循环、绿色、可持续的观点。此外，亚洲卫星公司也在积极运用人工智能开拓新服务。