作者：刘庆振，北京信息科技大学新媒体系教师

来源：德外5号

当我们试图理解全新的智能媒体时代的时候，我们倾向于从传统大众传播的框架中来观察智能传播，从而让它能够适应我们既有的理解能力。

但是，这样反而会让我们对新的智能传播形成曲解甚至误解。要想真正感知到正在发生的变化，必须深刻理解智能媒体传播所赖以建立的技术基础，正是这些技术将智能媒体与传统媒体区别开来。

作为基础设施的物联网

不同的社会发展阶段在不同的基础设施之上建立起了不同的传播模式，物联网则是正在加速到来的智能传播模式的基础设施。

通信互联网、能源互联网和物流互联网作为三大关键部分共同构成了物联网的主体，为在一个高度互联的、跨越时空界限的全球化超级智能网络中将所有人和物集合起来提供了认知神经系统和基础物理手段。

在这样一个智能媒体的世界里，信息、创意和内容等媒介产品所需的新的生产力和生产效率就恰恰蕴藏在这个开放式、分布式、协同化与互联化的物联网基础设置中。

每一个被物联网所连接的物体都将具备智能媒体的属性，包括小到一块手表大到一台汽车，越来越多的物体都将被嵌入一定程度的媒体智能。

一旦接入物联网，它们就会开始实时的自我监控并全面地记录、分析和洞察我们的生活，在需要引起注意的时候它们还会主动与我们进行交流。

例如，无论是电视机、洗衣机还是电冰箱、试衣镜，它们都会按照我们的媒介接触习惯和内容偏好程度进行初始的程序设置，并且在社交工具（如微信）中关注我们或成为我们的好友，一旦我们所追的美剧或韩剧有了更新，它们会根据我们所处的特定场景将这一内容推送到最合适的智能设备上。

事实上，物联网中所有智能媒体节点生成的关于用户的数据将会成为网络中最主要的数据流，它们创造了内容生产者与用户之间新的价值链，而这将会比任何一个智能设备本身更有价值。

构成生产要素的大数据

在整个世界被物联网化的过程中，网络连接和智能节点所产生的数据量也开始呈指数级增长，并如同人力、技术、设备这些传统的生产要素，成为新的且不可或缺的生产要素。

数据大爆发中蕴含着媒介产业的新机遇以及我们对传播业务、媒体用户进行深入、全面、立体了解的能力，这种对先进数据技术的掌握和运用能力是智能媒体时代的产业竞争必须具备的技术基础与核心能力。

对于传媒产业而言，大数据分析与应用的主要目标是通过分析用户习惯和兴趣偏好，来找到新的突破口，使媒介内容的生产过程更加智能化、更加符合用户需求。

在此之前，媒介产业从未曾实现过将结构化和非结构化的数据结合起来用以指导内容生产。

而在智能媒体时代，几乎所有媒介内容的生产、传播、营销和集成决策都需要依靠数据分析，特别是在海量智能设备接入物联网之后导致媒介用户数据的量、质和种类都在持续增长的情况下，数据已经成为智能媒体时代最重要的生产要素。

优化资源匹配的移动计算

移动计算是随着智能终端、移动互联网、即时通信、大数据、分布式计算等技术而快速崛起的一种计算技术，其核心价值在于向分布在不同位置的移动智能媒体用户提供安全、快速、有效、优质的信息获取、查询、存储和计算服务。

美国计算机科学家艾伦·凯进一步延伸了麦克卢汉“媒介即讯息”的观点而预见性地认为，“计算将成为一种通用的、包罗万象的媒介，可以容纳语音、音乐、文字、视频和通信。”

事实上，媒体用户在不同的时间和空间下所处的位置和状态构成了不同的场景，而不同的场景又决定了媒体用户对不同媒介信息和内容的不同兴趣。

用户每一秒都会处于不同的场景中，这也使得他们的信息需求与内容渴望会随着不同的场景而发生“秒变”，从而开拓出了一个虽然有着时空限定但却是无比广阔的智能媒体新市场。

它要求我们对处于移动状态中的用户进行实时的、动态的、具有预测性的数据分析和计算，只有这样才能将最符合用户需求的媒介内容和信息服务个性化地匹配给精准用户。

同样的道理，智能媒体时代也需要强大的移动计算能力来分析并预测用户场景化的媒介需求，这将推动着智能媒体产业从即时响应向预测需求的更进一步转变，进而激活了用户的个人信息和内容消费市场。

由于用户本身被深刻地洞察了，因此这样的媒介生产、集成、分发和消费必然是定向化、个性化和智能化的。移动计算带来的智能传播意味着内容提供者将不再向用户推送一些他们不感兴趣的内容，他们将利用所知的用户数据同时为媒介自身和媒介用户提供智能化的信息服务。

加速智能进化的机器学习

无论是我们已经看到的互联网世界，还是正在成型过程中的物联网基础设施，抑或是那些被广泛连接的智能媒体设备，它们都处于一场无尽的技术升级竞赛中，而且快速迭代的周期正在不断加速，智能媒体的整个生态系统亦是如此。

尽管我们对最新的iPhone智能手机已经非常满意，但是真正主导二十年之后我们生活的智能媒体技术集群和产业生态都尚未发明或起步。

智能媒体传播是媒介融合的高级阶段，但是我们现在所处的时代仅仅只是智能媒体传播的萌芽阶段，当前的智能媒体生态会在永不停歇的进化中被更新的智能生态所取代，而加速这种进化的除了技术本身的进化之外，最关键的就是处于智能网络中的智能媒体自身的学习能力。

事实上，真正的智能媒体一定不会是某种完全独立的硬件设备（如未经联网的手机、平板或机器人），它泛在于整个由百万亿智能媒体节点组成的超级物联网之中，它是灵活的、嵌入式的、分布式的、没有固定形态而又无处不在的。

智能媒体的生态系统会随着人们日益增多的使用而不断自我进化到更加智能的状态，它会将这次在媒介产品运营中学习到的经验运用到下一次的操作中，并随着数据的激增和算法的改进而持续进步。

如今，脸谱网的智能算法已经能够识别你所上传照片中的好友，亚马逊的个性化内容推荐系统也能够向上亿的访客精准化地推荐其感兴趣的书籍或者商品，谷歌正利用搜索改善它的人工智能，而不是用人工智能强化它的搜索能力，每当你键入一个查询词，点击一个搜索引擎生成的链接或是在网上创建一个链接，你都是在训练谷歌的人工智能。

越多的人和物被接入并使用智能媒体生态系统，它就会变得越智能，这将会激励着更多的智能设备成为其中的网络节点，从而形成智能媒体生态进化的正向反馈和良性循环。

智能媒体传播的新景观

智能传播是对媒介边界以及媒介产业边界的一种全新的拓展，智能的嵌入改变了媒介的生存方式。

在智能媒体时代，媒介产业从业者当前所从事的百分之八十以上的工作内容都将被智能设备所取代，从最外围报刊书籍的印刷到最核心新闻内容的采编，从最枯燥的内容排版到最有趣的广告创意，传播的基础设施在智能化。媒介设备在智能化，媒介产业的作业流程、所有环节乃至所有细节都在变得越来越智能化。

更优秀的算法及由算法而强化的深度学习能力，使得智能设备及与之相匹配的智能程序不但能够完成任何与大量文字写作和编辑相关的机器新闻业务，而且还能更加轻松快捷地处理原来需要人眼识别的图片内容。

物联网、大数据、智能算法、深度学习等相互关联的智能技术已经为智能媒介传播范式的开启做足了基础设施、生产要素、引擎驱动和发展动力等多方面的准备。它们与媒介产业中任何一个板块、一种要素、一个环节的创新组合都将引发一场化学反应，并催生出一种截然不同于以往的智能媒体新业态。

这一切都在不断地发生着颠覆性的变革，智能媒体正在并将继续刷新媒介产业的传播景观。