智能化：未来传播模式创新的核心逻辑
新媒体时代下的新闻传播创新模式
新媒体时代下的新闻传播创新模式随着互联网和移动互联网技术的快速发展，新媒体时代已经全面到来。
在这个新媒体时代下，新闻传播面临着前所未有的挑战和机遇。
传统的新闻传播方式已经不再适应当下的需求，新闻传播需要不断创新，找到适应新媒体时代的新模式。
一、内容创新在新媒体时代下，内容创新是新闻传播创新模式的核心。
传统的新闻报道以文字为主，而新媒体时代下，内容创新已经不再局限于文字，涵盖了图像、音频、视频等多种形式。
这种多样化的内容形式可以更好地吸引读者的注意，提高信息传播的效率。
采用多样化的内容形式也能更好地满足受众的需求，提高用户体验。
除了形式上的创新，内容上的创新也是新媒体传播的重点。
在内容上进行创新，需要借助数据分析、人工智能等技术手段，根据受众的需求和偏好进行精准定制，提供更具有个性化的内容。
内容创新也需要更加注重社会热点、时事话题等内容，以保持新闻的生命力和传播力。
二、技术创新新媒体时代下，技术的发展为新闻传播创新提供了强大的支撑。
新闻传播需要结合互联网、移动互联网、人工智能、大数据等新技术，实现传播方式的创新。
互联网和移动互联网技术的发展，使得新闻传播面临了更多的传播渠道和方式，如社交媒体、移动应用、视频直播等。
这些新的传播方式为新闻传播提供了更多的可能性，也为新闻传播带来了更多的挑战。
人工智能和大数据技术的应用也为新闻传播带来了新的机遇。
人工智能技术可以用于内容推荐、智能编辑等方面，实现内容生产和传播的智能化。
大数据技术可以帮助新闻传播机构更好地了解用户需求，优化内容生产和传播策略。
技术创新不仅可以提高新闻传播的效率，而且也可以提升用户体验。
三、互动创新新媒体时代下，新闻传播需要更加注重互动创新。
传统的新闻传播是单向的，而在新媒体时代下，新闻传播需要更多地强调双向互动。
互动创新可以通过各种形式的互动内容实现，如在线直播、专访问答、互动投票等。
这种互动形式可以让受众更加参与到新闻传播中，提高受众的参与度和黏性。
AI时代下新闻与传播学的发展(精选2篇)
AI时代下新闻与传播学的发展、挑战与机遇引言人工智能（AI）作为一种重要的现代科技，对社会各领域产生了深刻影响。
新闻与传播学作为信息传播的核心领域，自然也受到了AI的冲击。
本文将深入探讨AI时代下新闻与传播学的发展、挑战与机遇，以期为行业的未来发展提供有益的思考和建议。
一、AI时代下的新闻与传播学发展趋势1.智能化新闻生产与传播AI技术的应用，使得新闻生产和传播过程变得更加智能化。
例如，自动化写作、数据挖掘、语义分析等技术的应用，可以提高新闻生产的效率和质量；而智能推荐系统可以帮助用户更精准地获取感兴趣的信息，提高传播效果。
2.多媒体整合与内容创新AI技术的发展促使新闻与传播学行业加快多媒体整合的步伐，实现文字、图片、音频、视频等多种形式的融合传播。
同时，虚拟现实、增强现实等新兴技术为内容创新提供了更多可能性，丰富了受众的信息获取和传播体验。
3.社交媒体与UGC内容的崛起AI技术的推动下，社交媒体逐渐成为新闻与传播的重要渠道。
用户生成内容（UGC）得到广泛关注和传播，促使新闻与传播学行业重视受众的参与和互动。
4.数据驱动的精准营销与传播AI技术可以帮助新闻与传播行业实现对大量数据的分析与挖掘，从而实现精准营销和传播。
例如，基于用户行为、兴趣和需求的分析，实现针对性的广告投放和内容推荐，提高传播效果和价值。
二、AI时代下的新闻与传播学挑战与问题1.职业道德的考验随着AI技术在新闻报道中的应用，虚拟角色、深度伪造等现象逐渐出现。
这些技术可能被滥用，导致虚假信息、谣言传播等问题。
因此，新闻从业者面临着职业道德的严峻考验。
2.人机竞争与就业压力AI技术的发展使得一些新闻与传播工作可以由机器自动完成，如智能写作、数据分析等。
这种趋势可能导致从业者面临人机竞争，以及由此带来的就业压力。
3.信息过载与精神性缺失AI技术带来的个性化推荐系统可能导致信息过载现象。
用户在大量信息中难以甄别真伪，也可能陷入信息茧房，失去对多元观点的接触。
媒体融合新思维下的“内容+为王”解析
媒体融合新思维下的“内容+为王”解析媒体融合是当今媒体产业的热门话题，其内涵涉及到媒体形式、传播渠道、内容生产等多个层面。
在新媒体时代，传统媒体正不断向新媒体靠拢，而新媒体则在不断探索创新，媒体融合已成为不可避免的趋势。
在这种趋势下，内容作为媒体产业的核心，更加凸显出了其重要性。
本文将从“内容+为王”的角度，对媒体融合新思维下的内容价值进行深入解析。
一、媒体融合与内容创新媒体融合是指不同类型的媒体结合，互相协作，形成新的内容和服务，以满足受众不断变化的需求。
传统媒体如电视、报纸、杂志等通过数字化技术和互联网的发展不断向新媒体转变，而新媒体则在不断尝试新的表达形式和传播方式。
在这个过程中，内容创新成为了媒体融合的核心驱动力。
传统媒体注重新闻报道的深度和广度，而新媒体则更加注重内容生产的多样性和个性化。
电视台可以通过网站、APP等新媒体平台提供视频点播和互动直播服务；报纸可以通过微信、微博等社交媒体平台进行新闻信息的快速传播和互动交流。
媒体融合使得不同类型媒体之间的边界变得模糊，内容创新也变得更加多样化和跨界化。
二、内容创新的价值与挑战“内容+为王”已经成为媒体产业的共识，也是媒体融合下内容创新的核心逻辑。
内容创新在媒体融合中不仅仅是为了追求曝光和点击率，更重要的是要创造价值，满足受众的个性化需求。
在媒体融合的大环境下，内容创新面临着巨大的机遇和挑战。
一方面，媒体融合让不同类型媒体之间的信息传递更加快捷、多样化，让内容创新更加具备天然优势；随着信息的快速传播和更新，内容创新的需求也变得更加迫切，需要不断迭代更新，保持新鲜感和关注度。
内容创新的价值主要表现在以下几个方面：一是提升用户体验。
内容创新可以满足受众的多样化需求，提供更加个性化和精准的服务，提高用户的满意度和黏性；二是拓展商业边界。
内容创新可以带来商业变现的机会，比如原创IP的开发、内容付费等，为媒体融合带来更多的商业机会；三是增强核心竞争力。
智能媒体的概念、特征、发展阶段与未来走向：一种媒介分析的视角
智能媒体的概念、特征、发展阶段与未来走向：一种媒介分析的视角一、本文概述随着科技的飞速发展，智能媒体已成为现代传播领域的重要发展方向。
智能媒体是指基于、大数据、云计算等新一代信息技术，实现对信息内容自动化生产、智能化分发和精准化服务的新型媒体形态。
本文将从媒介分析的视角，对智能媒体的概念、特征、发展阶段以及未来走向进行深入探讨，旨在揭示智能媒体的本质属性、发展规律和未来趋势，为智能媒体的发展提供理论支持和实践指导。
本文将明确智能媒体的概念，阐述其在信息技术、传播学、媒体研究等领域的内涵和外延。
通过分析智能媒体的特征，揭示其与传统媒体在信息传播方式、内容生产模式、用户服务体验等方面的根本区别。
接着，本文将梳理智能媒体的发展历程，从初始阶段的技术探索，到现阶段的广泛应用，再到未来阶段的深度融合，全面展现智能媒体的发展脉络。
本文将对智能媒体的未来走向进行展望，探讨其在技术创新、产业融合、政策监管等方面的发展趋势和挑战。
通过本文的研究，我们期望能够为智能媒体的发展提供更为清晰的理论框架和实践路径，推动智能媒体在信息传播、内容生产、用户服务等领域实现更高水平的创新和发展，为社会进步和文化传承贡献智慧和力量。
二、智能媒体的概念智能媒体，作为新媒体时代的重要产物，是指运用、大数据、云计算等新一代信息技术，实现对信息内容的高效获取、智能处理、精准推送和个性化服务的媒体形态。
这一概念涵盖了从信息采集、生产到分发、接收的全流程智能化，以及媒体与用户之间的智能互动。
在智能媒体中，人工智能技术发挥着核心作用。
它不仅可以对海量信息进行自动化处理和分析，提取出有价值的信息，还可以通过机器学习和深度学习等技术，不断提高对信息内容的理解和处理能力。
同时，智能媒体还借助大数据分析技术，对用户的行为和需求进行精准画像，从而实现信息的个性化推送和定制化服务。
智能媒体的出现，不仅改变了传统媒体的生产和传播方式，也极大地丰富了人们的信息获取方式和媒体消费体验。
世界人工智能大会的三重引领逻辑
管理·MANAGEMENT世界人工智能大会的三重引领逻辑● 文：上海大学新闻传播学院 刘海燕/上海会展研究院 张敏 ● 责任编辑：常予莹****************会展作为集聚、驱动产业发展的重要平台，其自身的提升创新计划和创新活动的“创新之策”能力建设尤为关键。
习近平总书记指出，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。
因此，服务人工智能产业的会展活动更应鲜明体现引领效用。
世界人工智能大会（World Artificial Intelligence Conference，简称WAIC）2018年创立于上海，是国内外首个以人工智能为主题的国家级展会。
论坛会议、展览展示、评奖赛事等为其核心功能。
在高端化、国际化、专业化、市场化、智能化办会理念与实践下，已逐步成长为全球人工智能领域最具影响力的行业盛会和高端合作交流的国际平台，同时也为上海打造人工智能产业集群提供有力支撑。
The triple leading logics of World Artificial Intelligence Conference类大模型超30个，宣传即将落地的大模型超20个，研发中的大模型超50个，预训-微调范式已在预训练模型、自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等场景不断延展，极大程度激活了技术的应用创新。
与此同时，人工智能产业的特殊性在于，其发展不仅作用于自身，还会成为其它产业乃至所有产业及其产业链、产业群转型升级的创新动力，这在医药业、金融业、制造业等都有显著体现。
作为细分市场的品类集聚区，展会平台恰恰是特色优势比拼竞争、脱颖而出的地方。
不同于其它博览会配套会议服务展商的逻辑，WAIC的展览展示是为会中展，更注重会议发布成果的体验延展与各圈层受众认知交往的建立。
WAIC设置“镇馆之宝”、鼓励新品首发及设立“迈向通用人工智能”为题的主题展区，再度集聚最新成果，搭建起成果展示体验平台，勾勒出中国AI发展的最新图景，成为WAIC集聚产业要素、策源创新的重要举措。
新媒体未来发展方向
新媒体未来发展方向新媒体是指利用互联网、移动互联网、社交网络等新兴技术和平台，以及涵盖数字技术的传播媒体。
在当今社会，新媒体已经成为人们获取信息、沟通交流、娱乐消费的主要方式之一。
随着科技的不断进步和社会的不断发展，新媒体也将迎来更加广阔的发展空间和更多的发展方向。
未来，新媒体将在技术、内容、商业模式等方面持续创新，成为社会发展的重要引擎和推动力量。
一、技术方向新媒体未来发展的重要方向之一就是技术方向。
随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展和应用，新媒体将有更多的可能性和机遇。
未来，新媒体将进一步深入人工智能技术，通过智能化算法和工具，提高内容的个性化和精准度，为用户提供更加个性化、精准化的服务和体验。
大数据技术将为新媒体提供更深入的用户洞察和数据分析，为内容创作、推广营销等方面提供更多的参考和支持。
云计算技术的应用将为新媒体提供更加稳定、快速、便捷的服务和体验，提高新媒体平台的可靠性和用户体验。
二、内容方向新媒体的内容是其发展的核心。
未来，新媒体的内容将呈现多样化、个性化和专业化的趋势。
多样化的内容形式将更好地满足用户的多元化需求，比如文字、图片、视频、音频等形式的内容将更加丰富多样，更好地适应用户的阅读和消费习惯。
个性化的内容将通过智能化推荐算法和个性化服务，为用户提供更加符合个人需求和兴趣的内容体验。
专业化的内容则将呈现更加深度、专业、有价值的趋势，为用户提供更加丰富、深入的知识和信息。
新媒体的内容还将更加注重原创、深度、权威性，提高内容的质量和吸引力。
三、商业模式方向新媒体的发展离不开商业模式的不断创新。
未来，新媒体的商业模式将朝着多元化、可持续发展的方向发展。
一方面，新媒体将更加注重用户价值和用户体验，通过付费订阅、会员制度等形式，实现内容付费化，提高内容的付费价值和商业化效益。
新媒体还将进一步深入电商领域，通过内容与电商的融合，实现内容变现，发展社交电商、内容电商等新的商业形态。
中国科学 第五范式
中国科学第五范式中国科学第五范式的出现：科学智能+机器猜想“范式”这一概念最初由美国著名科学哲学家托马斯·库恩1962年在《科学革命的结构》中提出来，指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范。
库恩指出，在科学发展的某一时期，总有一种主导范式，当这种主导范式不能解释的“异常”积累到一定程度时，就无法再使用旧有的范式去做解释，科学共同体将寻求既能解释旧范式的论据又能说明用旧范式无法解释的论据的更具备包容性的新范式，这时候就会发生科学革命。
在范式和科学共同体基础上，库恩又提出科学知识增长模式：前学科(没有范式)—常规科学(建立范式)—科学革命(范式动摇)—新常规科学(建立新范式)。
在前学科时期，科学家之间存在意见分歧，因而没有一个被共同接受的范式。
不同范式之间竞争和选择的结果是一种范式得到大多数科学家的支持，形成科学共同体公认的范式，从而进入常规科学时期。
在常规科学时期，科学共同体的主要任务是在范式的指导下从事释疑活动，通过释疑活动推动科学的发展，“常规科学即解难题(Puzzle)”。
在释疑活动过程中，一些新问题和新事物逐渐产生，并动摇了原有的范式，建立新范式的科学革命随之产生。
革命的结果是拥有新范式的新的科学共同体取代拥有旧范式的旧的科学共同体。
新范式的产生并不表示新范式更趋近真理，只是解题能力的增强。
在后库恩时期，为了进一步阐明范式，库恩提出了专业母体，又可译为学科基质，是指一个科学共同体成员共同掌握的、有待进一步发展的基础，它主要包括概括(公式)、模型(一种形而上学的假设)和范例(最具体的题解)，其中范例是最基本的要素，它使原先范式概念的模糊性得到改善。
我们看到，目前的主要的范式已经有四个基本范式，图灵奖得主、关系数据库的鼻祖吉姆.格雷（Jim Gray）在2017年加州善景城召开的NRC-CSTB大会上，发表了题为“科学方法革命”的演讲，提出将科学研究分为四个范式。
而2009年微软出版的《第四范式：数据密集型的科学发现》（《The Fourth Paradigm: Data －Intensive Scientific Discovery》）一书，则扩展了其思想。
智能传播时代网络空间安全治理的价值逻辑、现实困境与路径选择
智能传播时代网络空间安全治理的价值逻辑、现实困境与路径选择一、智能传播时代网络空间安全治理的价值逻辑智能传播以大数据为依托，将机器算法、数据挖掘、传感器等人工智能技术应用于信息的生产与传播，实现新闻生产的智能化与用户体验的个性化。
① 相比于传统传播模式，智能传播有其明显的优势，精准传播模式极大提高了信息的传播效率，并最大程度地实现了信息传播的交互性与及时性。
但随着信息技术不断升级，国家所面临的网络安全风险也在不断提高，部分西方国家运用新兴智能传媒技术，试图对我国思想文化加以渗透，利用其国际话语权霸权优势，对我国进行抹黑并施加舆论压力，加之网络空间已经逐渐拓展至能源、交通、金融、教育等各个领域，网络窃密与网络诈骗等网络安全问题也对我国社会稳定造成一定影响。
基于此，网络空间安全治理是智能传播时代防范和打击各种违法犯罪，尤其是抵御国内外敌对势力渗透，维护国家安全的必然选择。
此外，网络空间安全治理也有助于推进我国治理体系与治理能力现代化。
目前，我国“互联网上网人数达十亿三千万人”②。
截至2022年6月，互联网普及率达74.4％，人均每周上网时长29.5个小时。
③ 数据表明，网络空间已经成为我国人民进行沟通交流的主要场域，也是意识形态的重要阵地。
首先，网络空间安全治理已经成为我国治理体系与治理能力现代化的重要组成部分。
推进国家治理体系和治理能力现代化就要掌握先进的治理理念、动员多元的治理主体、建设良好的治理制度与运用有效的治理手段。
④ 在智能传播时代，人民群众在网络空间中发布与传播言论的方式与渠道不断拓展，新媒体在网民发表意见、表达民意中的作用加快凸显，网络扩大政治参与成为国家治理过程中不可阻挡的潮流。
这就为国家治理体系与治理能力现代化提供了更加多元的社会参与治理主体，多样化的民众声音为治理理念调整与更新提供了丰富且真实的来源参考。
网络大数据技术优势可以向国家治理提供更为全面精准的社会发展实时数据资料，可以为治理制度与治理手段的制定与实施进行效度跟踪，及时分析数据并对其作出相应调整，从而有效提高治理效能，有效推动国家治理体系与治理能力现代化。
“智媒化”语境中的新闻传播——对智能技术与新闻传播关系的思考
“智媒化”语境中的新闻传播——对智能技术与新闻传播关系的思考作者信息：夏雨禾（1972— ），男，浙江苍南人，温州大学人文学院教授，主要研究方向：传播社会学、新媒体。
智能技术的应用与推广无疑是当前最引人注目的社会现象之一。
随着智能技术被不断引入新闻传播领域，新闻传播已经呈现“智媒化”趋势。
本文将尝试从智能技术的视角出发，对智媒的定义、新闻传播的“智媒化”趋势，以及“智媒化”语境下新闻传播的生态重构等问题展开分析，并在此基础上展开对策性研究。
一、智能技术与智媒1. 智能技术：能“思考”的技术1950年，图灵发表了《计算机器与智能》，提出著名的图灵测试，他关注的主要问题是在计算机上是否可以实现人的思考。
[1]1958年，冯·诺伊曼的遗作《计算机与人脑》出版，该书将计算机器和人脑都看作计算机，并对二者进行了比较，试图为建立统一的计算机理论奠定基础。
人的思考是不是计算？计算机是否可以实现人的思考？半个多世纪以来认知理论、脑科学和计算科学的发展，已经在很大程度上证明，人的思考就是计算，但对思考是怎样计算这个问题仍然存在分歧，并形成了符号主义（symbolism）和连接主义（connectionism）两大流派。
符号主义的研究重点是知识和推理，其核心观点是“思考即心智中的符号操作”，[2]该流派在人工智能研究的前30年占有主导性地位。
近十年来，随着计算机和计算科学的快速发展，连接主义的观点开始成为主流，机器学习特别是深度学习成为人工智能研究的重点。
连接主义学派的基本观点是：复杂的智能行为可以被简化为大脑中神经元对外部刺激的反应或反馈。
[3]尽管到目前为止，脑科学研究还远远未能探明人脑的工作机理，但对神经元的信息处理机制已经有了比较清楚的了解。
深度学习的两个重要概念——神经表征和人工神经网络，就是参照大脑神经网络信息处理机制而发展起来的。
神经表征可以将图像、语音和语言的内容表示为【摘要】智媒是由智能技术驱动，具有自我学习、自我进化机制的在线媒体产品，它具有算法化、数据化和在线化三个技术特质，三者间形成良性反馈闭环，是智媒成长的基本逻辑。
智媒时代新闻媒体的经营模式创新路径
2024.05数字时代，新闻媒体的经营模式正在发生巨变。
“连接”成为智能媒体时代的底层逻辑。
过去简单的、线性的产业链被击破，取而代之的是更加高效、以用户为核心的生态系统，用户获得了信息主导权。
借助互联网平台开放的特性，用户成为新闻媒体生产活动中不可忽视的重要环节。
在竞争激烈的媒介环境下，消费者的注意力逐渐成为稀缺资源，商业竞争聚焦于以消费者注意力为基础的流量竞争上。
随着网络的传播、聚合效应越来越强，传统新闻媒体面临着巨大的经营危机。
媒介之间的竞争已不再是简单的产品和产品之间的竞争，而是经营模式之间的竞争。
在智媒环境下，媒体变革呈现较强的动荡性，传统新闻媒体迫切需要构建以连接为核心的新型经营模式。
本文提出构建以“产品－渠道－关系”为核心的新闻媒体经营模式创新路径，从产品价值颠覆、平台渠道策略与用户关系构建三个层面分析智媒时代新闻媒体经营模式创新的基本路径，由此推动传媒业产品范式创新，优化平台产业生态。
一、智媒时代新闻媒体的经营模式1.经营模式经营模式是公司价值创造的基本机制和基本逻辑，具有构建、解释和激励组织生产活动的功能。
在智能媒体时代，新闻媒体行业的竞争越来越激烈，其竞争核心已从单纯的内容竞争转向经营模式竞争。
经营模式概念诞生于1957年，由于20世纪90年代互联网经济的兴起，逐渐流行起来，并被学者视为研究热点。
智能技术的飞速发展催生了新的商业形式，新的管理实践不断推动经营模式研究的深化。
2.新闻媒体与经营模式创新对新闻媒体而言，经营模式创造的价值主要体现在提高公众对新闻信息内容的关注、增加数字流量和促进收入增值方面。
在当今媒体环境中，新闻媒体作为传统内容提供者，需要在日益激烈的竞争中抓住受众的注意力资源，然后将注意力转向流量。
自媒体的普及在很大程度上影响了传统媒体的营收。
在现阶段，新闻媒体经营模式的思考和创新需要充分考虑到流量。
媒体经营模式创新重点是通过内容创新、话语创新、运营管理创新或组织创新等途径，提高传统媒体的影响力。
网络传播概论课件-1第一章 互联网的演进及对传媒业的影响
三、从“大众门户”到“个人门户”：网络新闻传播模式的变革
4 大变局：网络媒体冲击下传统媒体的变革
一、移动互联网重新定义大众传播
从“广播”到LBS：移动互联网改变的空间观 信息消费空间：从“大空间”向“微空间”的演变 新闻生产空间：从“媒体空间”向“现场空间”的迁移
一、移动互联网重新定义大众传播
场景：移动时空描述的新维度 在移动时代，虽然空间概念变得很重要，但单纯的空间概念仍有一定的局 限性。对于移动传播的时空的描述来说，另一个概念更为重要，那就是场 景。 具体而言，场景可以分为共性化场景与个性化场景两个方向。 共性化场景是在一般人群中具有需求共性与行为共性的场景。构成共性化 场景的基本要素包括空间与环境、时间、行为共性等。 个性化场景是与个人特征和特定情境相关的场景，它的构成要素包括空间 情境、用户实时状态与需求、用户生活惯性、社交氛围等。
四、终端及其连接的升级：移动互联网时代到来
手机通信网络的升级，以及互联网的发展，二者汇流形成了移动互联网。 移动互联网的基本特征包括终端的随身性与私人性，信息传播与服务的流 动性、个性化与场景化。 移动互联网包括三个要素：移动终端、移动网络和应用服务。其中，移动 终端及移动网络（终端连接技术）的不断升级，对于移动互联网的发展至 关重要。
电子纸：
可穿戴设备：
五、物物、物人的连接：物联网与互联网融合
手机、平板电脑这样的移动终端，只是开启了移动互联网时代，它们仍是 传统互联网思想的延续，这些终端仍是被动的信息接收与传递者，它们离 不开人的控制。也就是说，目前的互联网信息传播，主要是以人为中介的。 而人的信息处理能力的局限，影响了信息的采集与利用的水平。物联网等 技术将改变这一状况，它可以实现物与物、物与人的连接，信息传播的模 式将在某些方面发生深层改变。
《智能与涌现：智能传播时代的新媒介、新关系、新生存》随笔
《智能与涌现：智能传播时代的新媒介、新关系、新生存》阅读札记目录一、内容综述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 智能传播时代的到来 (4)1.3 新媒介、新关系、新生存的提出 (5)二、新媒介的发展与影响 (7)2.1 新媒介的定义与特点 (8)2.2 新媒介的发展历程 (9)2.3 新媒介对社会的影响 (11)2.3.1 经济领域 (12)2.3.2 政治领域 (14)2.3.3 文化领域 (16)2.3.4 教育领域 (17)三、新关系的形成与演变 (18)3.1 社会关系的变革 (19)3.2 人际关系的新形式 (20)3.3 人与机器的关系 (21)3.3.1 人机共生 (23)3.3.2 机器伦理 (24)3.4 新的关系对个体与社会的影响 (25)四、新生存的价值与挑战 (27)4.1 生存方式的转变 (29)4.2 生存技能的更新 (30)4.3 生存环境的变化 (31)4.3.1 全球化与环境保护 (32)4.3.2 能源危机与可持续发展 (33)4.4 面对新生存的挑战与机遇 (35)五、结论与展望 (36)5.1 智能传播时代的新认识 (37)5.2 新媒介、新关系、新生存的未来发展趋势 (39)5.3 对未来研究的建议 (40)一、内容综述《智能与涌现：智能传播时代的新媒介、新关系、新生存》深入探讨了智能传播时代下的新媒介、新关系及新生存方式。
作者通过对当前科技发展趋势的分析，揭示了智能技术如何重塑信息传播生态系统，并对人类社会行为模式产生深远影响。
书中详细论述了新媒介的发展及其对社会关系的改变，智能媒介作为信息传播的新载体，不仅改变了传统媒体的传播方式，更在本质上重塑了人与人之间的交流互动。
社交媒体平台的兴起，使得信息的传播速度和广度达到了前所未有的水平，同时也加剧了信息过载和隐私泄露等问题的出现。
书中还对新旧媒体之间的关系进行了深入剖析，在智能传播时代，新旧媒体并非简单的取代关系，而是相互融合、协同发展的关系。
吉林省吉林市普通中学2022-2023学年度高中毕业年级第二次调研测试语文试题及答案
★启用前·绝密★吉林市普通高中2022-2023学年度高中毕业年级第二次调研测试语文注意事项：1.答卷前，考生务必将自己的姓名、考生号等填写在答题卡和试卷指定位置上。
2.回答选择题时，选出每小题答案后，用铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑，如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。
回答非选择题时，将答案写在答题卡上，写在本试卷上无效。
一、现代文阅读（35分）（一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，19分）阅读下面的文字，完成1～5题。
材料一：习近平总书记指出：“科技创新、科学普及是实现创新发展的两翼，要把科学普及放在与科技创新同等重要的位置。
没有全民科学素质普遍提高，就难以建立起宏大的高素质创新大军，难以实现科技成果快速转化。
”这一重要指示精神是新发展阶段科普和科学素质建设高质量发展的根本遵循。
科学素质是国民素质的重要组成部分，是社会文明进步的基础。
公民具备科学素质是指崇尚科学精神，树立科学思想，掌握基本科学方法，了解必要科技知识，并具有应用其分析判断事物和解决实际问题的能力。
提升科学素质，对于公民树立科学的世界观和方法论，对于增强国家自主创新能力和文化软实力、建设社会主义现代化强国，具有十分重要的意义。
我国科学素质建设取得了显著成绩，但也存在一些问题和不足。
主要表现在：科学素质总体水平偏低，城乡、区域发展不平衡；科学精神弘扬不够，科学理性的社会氛围不够浓厚；科普有效供给不足，基层基础薄弱；落实“科学普及与科技创新同等重要”的制度安排尚未形成，组织领导、条件保障等有待加强。
当前和今后一个时期，我国发展仍然处于重要战略机遇期，但机遇和挑战都有新的发展变化。
当今世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革深入发展，人类命运共同体理念深入人心，同时国际环境日趋复杂，不稳定性不确定性明显增加，新冠肺炎疫情影响广泛深远，世界进入动荡变革期。
我国已转向高质量发展阶段，正在加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。
行业媒体智能化转型的四个重点
随着5G、大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能等信息技术的快速发展，智媒体发展方兴未艾，传统媒体的传播机制受到前所未有的挑战。
罗欢（2019）指出，智媒时代的到来，促使传统媒体主动进行历史性变革，也促使新兴媒体向智能化方向迈进。
[1]智媒体是在“新媒体”“融媒体”“全媒体”等概念和实践的基础上发展而来的。
一般而言，“新媒体”侧重于强调媒体形态的“新”，是相对于传统媒体而言；“融媒体”更侧重于强调传统媒体和新媒体融合的过程；“全媒体”即全程媒体、全息媒体、全员媒体和全效媒体，是国家大力推进传统媒体和新媒体融合的实践产物，是当前媒体融合的必然发展趋势和结果；“智媒体”则更强调媒体传播行为的“智”，强调媒体运行层面的变，是媒体的自我扬弃。
当下，行业媒体普遍囿于传统媒体藩篱，自身的传播意识、体制机制、技术平台、传播渠道总体上落后于市场媒体，受到市场挤压，大部分面临生存发展困难。
要摆脱困境，保持发展原有的新闻舆论工作生力军的地位，实现社会效益和经济效益双丰收，就必须顺应时代潮流，守正创新，锐意改革，由传统媒体向智媒体转型。
施华（2017）提出，行业媒体转型过程中，在战略布局方面要重点关注新型媒体服务供给方式，以新技术、新产品、新业态、新商业模式、新管理模式为主要支撑点。
[2]冯洁（2019）认为，媒体融合势不可挡，传统媒体要把握新机遇，构建适应自身发展特点的媒体架构，在内容传播上下功夫，以智能化建设为突破口，探索以用户为导向的转型路径。
[3]本文认为，在推进行业媒体智能化转型过程中，可尝试从以下四个方面重点突破。
1.贯彻智媒理念，强化受众意识，生产精品内容智媒体是在5G、AI等新技术推动下对传统媒体传播全领域、全流程进行的“质”的升华。
“分众传播”“人机结合”“多场景传播”“多形态传播”“受众画像”“算法分流”“媒体生态系统”等“智媒理念”不断产生发展，行业媒体从传统媒体而来，要适应分众化、差异化传播的新形势，创新内容产品，推动技术建设与内容建设深度融合，增强行业的社会影响力、媒体话语权和国际传播力，就需要实现本行业媒体从上到下、从不同领导层到基层一线员工的全员传播理念转变。
加快推动媒体融合发展 构建全媒体传播格局
加快推动媒体融合发展构建全媒体传播格局媒体融合是新媒体时代的大势所趋，它具有全媒体、跨平台、智能化等特点，使得媒体机构可以实现跨界合作、增强受众黏性与影响力等多重效果。
因此，加快推动媒体融合发展，构建全媒体传播格局，已成为国家发展战略的重要部分。
一、从媒体融合角度看问题媒体融合可以看作是不同媒介在技术和应用层面上的融合，它可以提高信息生产和传播的效率、便利度和覆盖面，还可以创造新的媒体生态和产业格局。
在媒体融合发展的过程中，需要强化政策引导，提升技术支持，加强协同合作，形成集成运营的管理模式。
只有这样，才能迎合现代化的信息需求，推动传媒产业高质量发展。
二、构建全媒体传播格局的核心构建全媒体传播格局，需要围绕受众需求、信息传播和技术创新三个方面，做出相关调整和创新。
具体而言，要以用户为中心，推动媒体融合发展，探索新的盈利模式，营造营销和品牌的新氛围。
此外，还应针对社会发展的需求和主要问题，利用先进的技术手段，从媒体内容、业务流程、组织架构和人员素质等多个方面，实现全方位的整合和协作，最终构建形式多样、功能互补的全媒体生态圈。
三、加快推动媒体融合发展的方式和措施1. 提高政策引导力度：政府应明确发展方向和目标，制定相关政策措施，鼓励媒体机构进行技术创新和转型升级，推动媒体融合深入发展。
2. 加强技术支撑：通过技术创新，实现不同媒体之间的信息协同和整合，使媒体传播更加快捷、平台更加多元。
同时，在媒体内容表达和生产过程中，进一步借助智能化技术，让信息化变得更为直观易懂、生动有趣。
3. 加强协同合作：依托互联网技术和数字化技术，推动一体化媒体运营，实现各种媒介之间的信息流共享和资源利用，同时加强媒体转型能力，提高集成营销管理水平，促进媒体持续发展。
4. 探索新型盈利模式：为了提高收入水平，媒体机构还应不断探索新型盈利模式，例如通过内容付费、广告变现、会员营销等方式，为自身的发展注入新的动力。
总之，加快推动媒体融合发展，构建全媒体传播格局，是媒体产业发展的趋势性要求和大势所趋。
互联网科技与创新改变未来的核心动力
互联网科技与创新改变未来的核心动力1.引言1.1 概述文章概述：互联网科技和创新作为当今社会发展的核心驱动力，正深刻地改变着人们的生活方式和工作方式。
本文将深入探讨互联网科技和创新对社会的影响，以及它们对未来发展的重要性。
通过分析互联网科技提升信息传播效率、改变商业模式和促进全球化发展，以及创新对产业升级、国家竞争力和科技跨界融合的影响，揭示了科技与创新的互动作用。
最后，通过对互联网科技与创新的不断推动、未来社会发展的核心动力以及科技与创新共同塑造未来的结论，展望了未来发展的趋势。
本文旨在呼吁人们更加关注互联网科技与创新，认识到它们在未来社会发展中的重要作用。
1.2 文章结构文章结构部分可以包括以下内容：本文主要分为引言、正文和结论三部分。
引言部分主要概述了互联网科技与创新对未来的核心动力的重要性，同时介绍了本文的结构和目的，为读者提供了整体的阅读导向。
正文部分包括了互联网科技对社会的影响、创新对未来的影响以及科技与创新的互动作用三个大的部分。
分别介绍了互联网科技如何提升信息传播效率、改变商业模式，以及促进全球化发展；创新如何推动产业升级、增强国家竞争力，以及促进科技跨界融合；此外，还介绍了互联网科技助力创新、创新激发科技发展以及未来发展趋势展望。
结论部分对互联网科技与创新的不断推动进行总结，指出互联网科技与创新是未来社会发展的核心动力，同时强调了科技与创新共同塑造未来的重要性。
通过这样的文章结构，读者可以清晰地了解本文的重点内容以及结构安排，帮助他们更好地理解和阅读整篇文章。
1.3 目的文章的目的是通过分析互联网科技和创新对社会的影响，探讨它们在未来发展中的核心作用。
同时，希望通过对互联网科技与创新的互动作用的探讨，展望未来的发展趋势，以及科技和创新共同塑造未来的重要性。
最终目的是为了认识互联网科技与创新的不断推动，以及它们作为未来社会发展的核心动力的重要性，并思考如何更好地应对未来发展的挑战和机遇。
传媒行业智能化内容生产与传播创新方案
传媒行业智能化内容生产与传播创新方案第一章智能化内容生产概述 (2)1.1 智能化内容生产的发展背景 (2)1.2 智能化内容生产的核心技术 (2)1.3 智能化内容生产的优势与挑战 (3)第二章媒体内容智能 (3)2.1 智能写作与编辑 (3)2.1.1 技术原理 (3)2.1.2 应用场景 (3)2.1.3 优势与挑战 (4)2.2 智能图片与视频 (4)2.2.1 技术原理 (4)2.2.2 应用场景 (4)2.2.3 优势与挑战 (4)2.3 智能音频制作 (4)2.3.1 技术原理 (4)2.3.2 应用场景 (5)2.3.3 优势与挑战 (5)第三章内容审核与版权保护 (5)3.1 智能内容审核技术 (5)3.2 版权保护与智能追踪 (5)3.3 内容安全与风险防控 (6)第四章智能化传播渠道 (6)4.1 智能推荐系统 (6)4.2 智能社交网络传播 (7)4.3 物联网与智能家居传播 (7)第五章媒体融合创新 (7)5.1 媒体融合发展趋势 (7)5.2 媒体融合产品创新 (8)5.3 媒体融合商业模式 (8)第六章智能化广告营销 (8)6.1 智能广告投放策略 (8)6.1.1 媒体融合背景下广告投放策略 (9)6.1.2 人工智能技术在广告投放中的应用 (9)6.2 智能化广告内容创作 (9)6.2.1 创意素材智能化 (9)6.2.2 广告文案智能化 (9)6.3 数据分析与用户画像 (9)6.3.1 用户行为数据分析 (10)6.3.2 用户画像构建 (10)第七章媒体大数据应用 (10)7.1 媒体大数据采集与处理 (10)7.1.1 采集来源 (10)7.1.2 采集方法 (10)7.1.3 数据处理 (11)7.2 媒体大数据分析与挖掘 (11)7.2.1 分析方法 (11)7.2.2 挖掘应用 (11)7.3 媒体大数据应用案例 (12)第八章媒体人工智能伦理与法规 (12)8.1 媒体人工智能伦理问题 (12)8.2 媒体人工智能法规政策 (12)8.3 媒体人工智能行业标准 (12)第九章媒体智能化人才培养 (13)9.1 智能化时代下的传媒教育 (13)9.2 媒体智能化人才能力素质 (14)9.3 媒体智能化人才培训与发展 (14)第十章智能化内容生产与传播的未来展望 (14)10.1 智能化内容生产技术的发展趋势 (14)10.2 智能化传播渠道的创新方向 (15)10.3 媒体智能化产业生态构建 (15)第一章智能化内容生产概述1.1 智能化内容生产的发展背景信息技术的飞速发展，传媒行业正面临着前所未有的变革。
生成式人工智能赋能主流意识形态的具象化传播路径探析
生成式人工智能赋能主流意识形态的具象化传播路径探析江敏 祁程【摘要】以ChatGPT为范本的生成式人工智能有着庞大的基础数据库、强大的自主学习能力以及齐全的软硬件配套三大表征，这就为它强悍的传播力度和渗透性打下了基础。
然而基于现实的考量，生成式人工智能存在着传播方式单向化、内容提取碎片化以及多元化思潮渗透的风险，只有以马克思主义理念渗透传播全过程、以自有技术抓牢传播的物质框架、以完善的机制塑形传播内容，才能够实现主流意识形态具象化传播的实际突破。
【关键词】生成式人工智能∣主流意识形态∣具象化传播人工智能类别分为决策式AI和生成式AI，其中生成式AI 是指能够通过对于信息的摄取来进行重组甚至创新的人工智能。
人工智能不仅推动着生产力的发展，更是各种信息流附着的有机载体与传播窗口，在科技时代，人工智能与意识形态的具象化传播有着深刻关联性，探究生成式人工智能视域下推动主流意识形态的具象化传播，要从新的时代境遇下探讨意识形态传播的新特征、结合实践经验发掘其结合过程的现实困境，最后对症下药，以科学有效的方法和手段补全不足。
一、以ChatGPT为范本的生成式人工智能的技术表征以ChatGPT为范本的生成式人工智能实现了人类科技的一次重大突破，也为意识形态领域的传播展现了全新的模式。
从对生成式人工智能的三大技术表征来看，主流意识形态在生成式人工智能基础上的传播面临着新的境遇。
（一）庞大的基础数据库：信息的偏好性提取ChatGPT作为现象级的生成式人工智能，其强悍的语言分析和转换能力是以庞大的数据库和信息技术为靠背的，ChatGPT植根于互联网，从网络信息中摄取巨量知识形成自身语料包：其一，静态和动态的知识交织摄入。
巴门尼德对于知识有这样的叙述“知识必须有一个对象，而对象必须是某种存在的事物。
”[1]，以语言为载体的人类知识体系，囊括整个社会全方面的信息，ChatGPT基于其背后庞大的语言模型——LLM模型，不仅吸收了网路中四散的静态知识，更汲取来自全球使用者投喂的动态知识；其二，逻辑化和人性化对话体系自成。
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智能化：未来传播模式创新的核心逻辑互联网的发展已经由最初的网络化（所谓“连接一切”）、数字化（连接产生并传导多种数据集合的所谓大数据，由此大数据方法应运而生），演进到今天的智能化发展（譬如作为现阶段热点的虚拟现实、“机器新闻写作”、基于大数据手段的“用户洞察”等）阶段上。
在可以预见的未来，互联网发展和竞争的高地就是对于广域网络空间中的人与人、人与物、物与物实现其价值匹配与功能整合的高度智能化。
这是社会生产方式和运作方式以及“游戏规则”的深刻改变，这是以人工智能技术为代表的下一轮次的互联网发展给我们带来的新的“风口”。
人工智能技术在新闻传播领域的全面渗透是近年来的一个现象级的发展。
未来传媒业的发展，很大程度上与人工智能技术的引入和应用关联在一起。
人工智能技术不仅形塑着整个传媒业的业态面貌，也在微观上重塑着传媒产业的业务链。
本文试图分析人工智能技术对新闻生产和推送的具体环节的优化和创新，以期为人们把握人工智能如何改变未来传媒业的范式和逻辑方面提供一些参照性的依据。
一、信息采集环节的创新：传感器技术优化新闻信息源信息采集是新闻生产模式的第一环节，也是至关重要的一个环节，没有信息的采集新闻生产便无从谈起。
传统媒体时代，信息的采集完全依赖人力提供的信息和数据作为新闻制作的原材料。
智能媒体时代，以传感器为载体、大数据处理技术为支撑的传感器技术对丰富和优化新闻源起到了重要的作用。
传感器技术是互联网时代的革命性发明，它的广泛应用有助于推动物联网的实现，也由此有了驱动万物媒介化的可能性。
万物皆媒的时代，搭载传感器或数据处理器的任何物体都有可能成为信息的采集者，今天我们已然感受到传感器对信息采集带来的创新形式，具体表现为：1.传感器技术拓宽信息来源途径传统媒介的信息主要源自于媒体记者的采访、专门机构（如通讯社及传媒联合体）、政府、企业或其他社会组织及个人供稿等渠道获得，然后进行新闻的编辑、制作，最终呈现在大众面前。
新媒介的出现使普通大众获得了参与新闻生产的能力，通过微博、微信、直播等社交媒体平台发布信息，每个人都有机会生产内容并可能成为新闻生产者，新闻信息来源的途径不再局限于传统渠道，而是朝着更加多元化的方向发展。
人工智能的应用更是大大拓宽了信息来源的途径，这一点尤以传感器为代表。
传感器（sensor）是一种监测装置，能感受到被监测对象的信息，并能将其按一定规律变换成为电信号或其它形式予以输出，以完成信息的记录、传输、存储、显示和控制等；它具有微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化等特点。
从本质上讲传感器是一种收集数据信息的方式。
①互联网时代传感器无处不在，智能手机、刷卡器、射频识别标签、电子芯片、条形码读码器、可穿戴设备、GPS、无人机、遥感卫星都属于传感器的范畴。
目前可作为新闻信息源的传感器数据大致可以分为两类，一类是通过传感器所记录的环境数据，包括温度、湿度、水质、声音、噪音、土壤、交通、空气质量、人流量等信息。
比如，2014年8月美国非盈利新闻机构ProPublica利用美国国家航空航天局的卫星传感系统，挖掘了海量环境数据分析了跨越两万平方英里海岸的检测图像，最终用可视化新闻形式揭示了1922-2014年路易斯安那州海岸萎缩，水土流失的严重情况。
类似的新闻还有《华盛顿邮报》记者利用警察局在城市安装的音频感应器系统分析城市枪声，并刊发《枪声检测》的新闻报道，引起强烈的反响。
可以说离开传感器所提供的数据，以上的新闻报道几乎是无法实现的。
另一类是通过传感器所记录的人的生理特征数据，包括心跳、血压、血糖、睡眠、运动、地理定位、情绪等信息。
这类人体生理数据主要通过可穿戴设备和智能手机获取。
华尔街日报亚洲版就曾借助用户手机上的位置定位系统（GPS）和支持记录运动轨迹记录技术（LBS）的移动客户端软件提供的数据，制作了“看图猜城市”的可视化互动新闻。
2014年央视利用用户安装在手机上的百度地图和其他使用率较高的定位APP收集大众的位置数据，做出了《据说春运》系列报道，描述了2亿部智能手机持有者迁徙路线所构成的春运宏大图景。
传感器对于新闻采编人员来说，是进行数据挖掘、分析的全新天地，每个物体都可以通过传感器源源不断地传输数据，这大大扩展了新闻记者获取真实数据的渠道，有利于充实新闻报道、拓展读者群。
2.传感器技术扩增了信息采集的维度传统的新闻信息采集完全依靠人力，用人的知觉观察感受进而收集信息，但是这种知觉有相当的局限性，既有其所达不到的领域，也有其信息遗漏和变形的可能。
麦克卢汉在《理解媒介》一书中提出“媒介即人的延伸”，任何媒介都不外乎是人的感觉和感官的扩展或延伸：文字和印刷媒介是人的视觉能力的延伸，广播是人的听觉能力的延伸，电视则是人的视觉、听觉和触觉能力的综合延伸。
②传感器显然比印刷媒介、广播及电视等传统媒介增强了“人的延伸”，它不仅可以“看”到人看不到的图像，“听”到人听不到的声音，还可以从更多角度获取人无法用感官得到的信息，因此传感器技术增加了信息采集的新维度。
从时间维度上看，传感器获取的信息不仅仅可以描述现在还可预测未来，因为传感器检测到的数据是不断变化的，它可以体现监测对象的动态和趋势，而这一特征是传统媒体无法通过此前的信息采集渠道获取的。
2014年，武汉鹦鹉洲长江大桥、江汉六桥、武汉二桥、汉江特大桥等4座特大桥安装传感器，实时监测健康状况，自动采集数据并进行分析。
风速、风向、应力等数据先传到桥梁附近的采集点，再通过网络传到桥科院健康监测云计算中心的电脑，通过计算分析，最终判断大桥是否“健康”。
这不仅能够防范风险的发生还为预测性报道提供了依据。
类似的还有对地震、海平面等的监测。
从空间维度上看，传感器获取的信息不仅仅局限于某一区域还可以扩展到更为宏观的范围，因为传感器收集到的数据是永不关闭、不断扩张的，它可以用一种更加广阔的视角洞悉事件的全貌。
例如，近年来兴起的无人机，作为一种飞行传感器，机上搭载各式各样的传感设备，其收集的图像、视频以及影像追踪增加了信息采集的维度，在突发事件直播、灾难性报道等新闻中发挥着越来越重要的作用。
因此，传感器在挖掘信息的深度和广度、提升信息和数据的准确性方面有着传统信息来源无法比拟的独特优势。
传感器技术从优化新闻信息源的角度对信息采集来说是一种极大的创新。
二、新闻编辑制作环节的创新：智能机器人辅助新闻报道新闻编辑制作是新闻生产链条上的重要环节，没有完整的新闻稿件就没有进一步的信息传播。
在过去，新闻写作靠的是记者的妙笔，因为写作是一个手脑互动协作完成的一个过程，是非人的智能所无法完成的。
现如今，科技的发展让许多看似无法实现的事情变成了现实，比如机器写作，这是人工智能进步的结果，也是传媒发展的现实需求。
智能机器人改写了新闻稿件只能由人撰写的历史，机器写作逐渐成为新闻生产的新常态，创新了新闻编写方式。
机器人新闻（Robot Journalism或Automated Journalism）是指运用算法程序对输入或搜集的数据自动进行加工处理，依靠计算机程序自动生成“成品”样态的新闻报道。
早在2010年，华尔街就聘请了一位“机器人”来撰写财经新闻；2014年美国《洛杉矶时报》网站的一条关于地震事件的新闻的报道者也是一位机器人——Quakebot，这也是洛杉矶地震的第一个报道者；2015年，美国苹果公司第一份财报新闻也是由机器人创作完成的；2015年9月，腾讯财经网启动机器人Dreamwriter 撰写财经新闻《8月CPI同比上涨2.0% 创12月新高》，引发各方关注；2015年11月，名为“快笔小新”的机器人入驻新华社成为新成员。
以上会写新闻的聪明机器人都是人工智能的产物，研发者设计出智能写作的软件程序，经过相应的机器学习的训练，就可以将采集到的数据转化为有故事情节的叙述文，甚至还可以根据要求在不同行文风格之间自由转换。
如今，美联社、《福布斯》《纽约时报》《洛杉矶时报》、ProPublica作为先锋，已经在日常新闻生产中使用机器人新闻。
③机器人加入新闻生产者的阵营，加快了新闻生产速度、增加了新闻生产内容、提高了新闻质量、减少了写作成本。
1.机器写作加快新闻生产速度陆定一先生曾提出新闻的定义，即新近发生的事实报道，这个定义中包含着对新闻时效性的要求。
随着时代的发展与变迁，“新近”显然已经无法满足受众对新闻时效性的需求，不同媒体在新闻报道领域的竞争乃是分秒之争，谁能抢占先机谁就能树立权威，立于不败之地。
不少媒体在重大事件发生之前会战略性地提前备好稿件，体育赛事的结果甚至会准备两种不同的版本，但是面对非常规突发事件，媒体往往束手无策。
2015年5月，为了测试机器人和记者谁能写出更好的报道，NPR的驻白宫记者，前任商业记者Scott Horsley 和机器人WordSmith进行了一场较量。
比赛规则是：Horsley和WordSmith 一起等Denny’s 餐饮公司出财报，两“人”同时开写一篇短报道，比的主要是速度和质量。
最终，Horsley 稿件的质量略胜一筹，然而在速度上遭到了挫败：机器人两分钟就写完了，他花了整整7 分钟。
在这场比赛中我们可以看出机器人在写作速度上具有绝对性的优势，主要原因是强大的数据库为机器人写作提供了数据支持，从数据库中提取相关数据，再套用系统中预先设置的模板，一篇简短的新闻稿在分秒中即可完成，这种速度对人工写作来说望尘莫及。
2.机器写作擅长海量数据处理，大幅度提升新闻生产的数量，并消灭人为的技术差错。
目前，机器人新闻以简单事实类为主，比如体育赛事、财经报道、突发事件等。
整体特征是篇幅短小，结构简单，写作模式固定无复杂叙事，但对数据的要求很高。
机器人与人相比，缺少自我意识和思维能力，但机器人高效的生产力弥补了个性上的缺陷，将传统记者从单调的工作中解放出来，尤其是需要数据处理的新闻，机器人对浩渺如烟的数据非常敏感，能够从海量的数据中快速找到相互关联的内容，并在短时间写出具有新闻价值的报道。
以新华社的“快笔小新”为例，只要在系统里输入一个股票代码，点击鼠标，3秒钟之内一篇财报分析便瞬间成稿，成稿速度之快令人咂舌。
据报道，Wordsmith公司的写作机器人仅在2013年一年中生产出3亿多篇报道，这一数量远远超过世界上所有媒体生产的新闻总量，而这种生产能力还在不断增长中。
除了海量内容，机器人对大数据的高效处理也减少了报道差错。
大数据时代的今天，通过复杂、琐碎的大数据分析用户的需求信息是一个不可阻挡的发展趋势，可是如果单纯由人力直接进行大数据分析，势必难以胜任，稍不留意输错了一个数字便可能导致严重差错。
（熊国荣，李贤秀，2016）而机器人新闻是算法自动成稿，只要设计程序无误，机器人对数据处理的精确度相对较高的，比记者的报道出错率要低得多。