科创中国

行业领域

电子信息技术,新一代信息技术产业,计算机及网络技术,人工智能,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

人工智能（AI）技术的快速发展和广泛应用，正在深刻地改变着传统媒体的生产方式、传播方式和经营模式。数字化、网络化、智能化已成为媒体发展的大势所趋，而数字融合则是实现这一目标的重要途径之一。数字融合是指通过技术手段将多种不同类型的信息资源进行整合，形成新的信息产品和服务，以满足用户多样化的需求。

在媒体领域，数字融合可以促进内容的多样性和个性化，提高用户体验和满意度。例如，通过将文字、图片、音频和视频等多种形式的信息进行融合，可以创造出更加丰富、生动、有趣的内容呈现方式；同时，利用AI技术对用户行为数据进行分析和挖掘，可以实现精准推荐和个性化服务，从而提高用户的黏性和忠诚度。

需解决的主要技术难题

基于人工智能的媒体数字融合关键技术研究在当前阶段面临多个主要技术难题：

1. 跨媒体数据融合和分析：如何有效地从多种媒体中提取、整合和分析数据，以及如何将这些数据转化为有用的信息仍然是一个挑战。  

2. 多模态信息处理与表示：涉及图像、视频、文本等多种媒体形式的信息如何进行有效统一的表示仍是一个未完全解决的问题。

3. 智能推荐与个性化服务：为用户提供精准、个性化的内容推荐和服务是当前的研究热点，但如何更准确地捕捉和满足用户的需求仍然是一个技术挑战。

期望实现的主要技术目标

基于人工智能的媒体数字融合关键技术研究，需要解决以下主要技术难题：

1.高昂的技术投入成本：传统媒体在进行智能化发展时，往往受限于资金、人才和技术等方面的挑战。一方面，移动化和数字化转型对于一些传统媒体来说已经十分困难，加上盈利模式不明确和人才流失严重，使得智能化发展的关键技术和设备成本显得尤为高昂。另一方面，由于部分传统媒体技术力量薄弱，缺乏自主研发和搭建平台的能力，导致人工智能技术的快速落地和持续迭代受阻。

2.人工智能对媒体采编流程的深度整合：人工智能技术在媒体中的应用已经涉及到新闻领域的各个环节，尤其是对媒体采编发流程产生了深远的影响。如何确保人工智能技术与媒体采编流程的深度融合，同时保证编辑工作和媒体机构品牌的影响最大化，而对记者工作和经营工作的干扰最小化，是当前面临的一个重要问题。

3.人机交互形式的改变：随着多媒体数据维度的提高，人机交互的形式也在发生变化。当前的技术难题在于如何使机器能够像人一样，对周围环境和人的意图进行准确理解。这需要在高位图像的采集与感知表达、视觉计算与空间认知、意图理解与交互重构等方面进行深入研究。

4.跨媒体融合技术的需求与瓶颈：跨媒体融合技术的发展也面临着一系列的需求和瓶颈问题，如如何确保内容的一致性、如何处理不同媒体格式的数据、如何实现跨平台的应用等。

处理进度