中國新媒體發展速度呈指數級加速，AR/VR將讓新聞所見即所得

04-21

11月14日，2016騰訊網媒體高峰論壇在京舉行，彭蘭教授在本次峰會上發布了《智媒來臨與人機邊界：2016中國新媒體發展報告》。

從眾媒時代到智媒元年，中國新媒體發展的速度呈指數級加速，那麼，今年新媒體變革呈現怎樣的態勢？「智媒」的定義和用戶歸屬是怎樣的？

彭蘭指出，今天移動終端上我們的用戶獲取新聞的時候有兩個非常重要的關鍵詞：

第一，就是「社交」；

第二個關鍵詞「個人的興趣」。

兩者的結合意味著我們要對今天的用戶提供更豐富的，更個性化的滿足，我們需要有更智能化的手段判斷他們的個人興趣所在，判斷他們的社交渠道所在。

在新聞生產系統，彭蘭有兩個重要的觀點：

第一，這樣的新聞生產系統裡面機器會更多的進入；

第二，數據存儲加工系統會成為子系統，今天整個新聞信息的存儲和加工、最後的生產會嵌入到整個媒體生產的系統和生產流程里；

第三，過去新聞分發和新聞生產是完全合在一塊的，是沒有必要單獨拿出來說的。但是現在有必要把它作為一個維度來考察，分發和生產現在這兩者已經脫離了。

以下是彭蘭演講實錄：

大家好，騰訊網和清華大學新媒體研究中心共同發布的《2016中國新媒體發展報告》又一次和大家見面了。去年的報告裡面我們給大家展現了這樣一個媒介進化的路徑。從早期的專業生產，到用戶參與，到眾媒的景象，去年開始我們一直在思考，接下來會發生什麼。

其實在去年路線的進化圖裡面，我們已經展現了未來的可能性，就是萬物皆媒，人機共生。但是去年我們還不確定這樣一個時代什麼時候到來。當我們看到人工智慧已經開始聚焦所謂智媒這樣新的未來趨勢和變革了。

智媒時代會給我們帶來什麼樣的影響？剛才前面兩位演講者做了深刻的分析，當然從媒體的角度我們也會有一些不一樣的觀察。

智媒首先是人工智慧和媒體的相遇、碰撞。這樣一種碰撞是必然的，因為人工智慧要在一些具體的行業落地，需要基本的數據，而在過去這些年當中我們整個傳播業的變革恰恰是完成了這樣一個全流程、數據化的過程。

另外一方面，當我們的媒體需要新的發展空間，需要新的想像空間的時候，人工智慧恰好給我們帶來了這些。除了人工智慧之外，跟智媒相關的技術遠遠不止這些，社會化媒體，移動互聯網今天已經普及，他們是把我們帶向智媒的第一步。人工智慧引爆的同時，我們也注意到AR和VR今年特別流行，他們可能給我們在智媒時代新聞的呈現帶來一種全新的感覺，360度的進入感。

另外一方面我也在關注物聯網的發展。楊強教授也提到了物聯網的感測器對我們新聞業的促進，物聯網是互聯網連接升級主要的動力。早期我們主要關注的是互聯網上人和內容的連接，人和人的連接，以及人和服務的連接。物聯網時代我們看到了人、物、環境相互之間的互動和深化，這一切都會為智媒未來的發展提供新的基礎。當然，還有為所有這些新技術提供鋪墊的雲計算、大數據等等。

所以在這樣一些其他的推動之下，我們判斷未來智媒時代會有三大特徵。

這也是在去年報告裡面最後一頁我們所做出的三個描述：

第一，萬物皆媒，過去媒體是以人為主導的。今天我們已經可以看到所有的智能物體，智能機器在某種意義上都有可能媒體化。

第二，人機共生。當人和智能機器碰撞在一塊之後，他們會形成一種相互的協作，會帶來全新業務的模式。

第三，自我進化。在深層次互動之間，人對機器的駕馭能力，以及機器對人感知能力，領悟能力會相互促進。

今天智媒的革命也會給整個新聞產業帶來變化，我們過去都靠人工採集，未來信息的採集越來越多有可能通過機器的方式自動完成，包括新聞的寫作這樣生產的過程。包括用戶的發現和匹配這樣的過程會更多的從智能的角度去進行場景化的匹配。新聞的分發會變得無所不在，而且會通過一種臨場化的方式讓受眾進入到新聞中間。

所有這一切都會帶來這樣的結局，傳媒業正在邊界消失，格局正在重塑。當技術做好了這樣一種準備的時候，當整個技術都在把媒體向這樣一個時代推進的時候，我們的用戶是不是準備好了呢？接下來我們看一下通過騰訊企鵝智庫的網上調查，以及從其他第三方數據中間獲得的對用戶一些基本的洞察。

我們的判斷主要有這麼三點：

第一，在今天這樣一個時代，中國的用戶已經基本上完成了從PC端向移動端的這樣一種轉移。

我們的內容生產者也已經為這樣一種轉移做好了準備，甚至已經大部分的業務遷移到了移動終端。但是，雖然我們的用戶對這樣業務的使用程度非常高，他們在某種意義上的需求並沒有得到充分的滿足。而我們現有的業務模式的簡單重複，也可能會使得整個移動之路會變得越來越窄，這是智媒要發展的一個必然的動力。

接下來我們看幾個具體的數據：

第一個數據是81.5%，這個是什麼數據呢？是企鵝智庫發現的每一天使用移動終端超過1小時的用戶比例。當然在接下來我們還會看到另外一個數據，46.6%，這是每天使用移動終端時長超過3小時的重度用戶的比例。不管是超過3小時，還是一小時，這些數據都已經告訴我們，今天用戶已經為移動時代做好了充分的準備，並且全身心投入了移動時代。

第二個數據，在移動終端上媒體入口的選擇，63%的用戶選擇了把客戶端和新聞網站，就是移動平台上的新聞網站作為他們的媒體首要入口。除了注意到這樣一個數據之外，我想提醒大家注意接下來在小字中間出現的另外一個數據，49.4%，這是使用社交應用獲得新聞的用戶的比例。

這個數據可能把我們帶向了

第二個判斷，在今天，在移動終端上我們的用戶獲取新聞的時候有兩個非常重要的關鍵詞。第一，就是剛才的「社交」。第二個關鍵詞「個人的興趣」。

接下來同樣給大家提供這方面相關的核心數據。第一個數據，從我們的調查中間發現，相比去年同樣一個調查，用戶在這個方面的選擇比例上升了10.3%，這個調查的項目是認為社交平台對於我們獲取新聞非常重要，或者是比較重要的回答。相比2015年上升10%左右的比例，說明整個社交的渠道對用戶獲取新聞的重要性日益上升。

另外，我們看到了兩個非常整齊的梯度圖，對於社會熱點話題來講，年齡程度和他關注程度是成正比的。年齡越大對這樣內容關注度越高，另外對第二個圖是相反的。對於個人的興趣內容感興趣的程度，年齡越低，對這樣的內容感興趣的程度越高。所以，當我們要去贏得未來年輕用戶的時候，抓住社交渠道，抓住他們的個人性格變得更為重要，就像剛才我們說的，我們需要通過一些智能的手段更好的去做這樣一種把握，我們看看在這個方面的一些核心的發現。

第一，個性化的新聞推薦，在今天很多的用戶使用中間都得到了認同。第三方的調查機構給我們提供的數據是這樣的，三家主要個性化推薦的新聞平台上，從去年9月到今年9月，使用的幅度，每天在這樣的平台上使用的時間提升的幅度是超過55%的。這個可能對於很多做個性化新聞推送的內容提供商來說這是很好的消息。

另外一方面，和未來的媒體表現形式相關的，我們非常注意視頻，特別是短視頻。短視頻在今年的發展是非常強烈的。從天天快報所看到的這樣一些數據來看，從今年的第一季度，到今年的第三季度，整個短視頻的消費增長差不多是14倍左右，這給我們對未來的基於視頻的內容生產提供了非常好的參考依據。

AR、VR在今天被大家所談論，在新聞業是不是得到足夠的認可，我們同樣看到今天的用戶對這樣一種新的表現形式同樣有一種超乎想像的熱情。有60%以上的用戶認為他們覺得未來VR和AR，可能，甚至很有可能改變未來的新聞業。

所有的數據可能對我們去判斷未來新聞業的走向提供了信心和參照依據。當技術準備好以後，當我們用戶已經做好了這樣一種姿態的時候，新聞業本身在發生什麼樣的變化？我們判斷應該會有五大新的模式會促進未來新聞業的發展。剛才兩位演講嘉賓提到的一些新趨勢也會和這幾個模式有關係。

我們也探討的第一個模式是個性化的新聞。個性化的新聞除了像我們今天的這些個性化的推薦客戶端以外，其實可能還有其他的一些通道，當然第一個個性化的推薦這是一個首要的，也會是長久的一個通道。就是用演算法來決定每個用戶他們的議程。這樣一種通道之下，演算法的優化和提升會決定未來用戶真正得到個性化的滿足。當我們演算法出了問題，或者我們的演算法只是停留在一種簡單重複的層面上的時候，也許有一天這樣個性化的推送會被我們的用戶所排斥，所拋棄，所以演算法的優化會是永遠發展的一個需要。

第二個通道，所謂的社交化的對話。楊強教授也提到了，在我們獲取新聞的過程中間不再是有某種技術，按照某種演算法的方式推薦新聞。整個新聞的消費過程會變化對話的過程，我們和機器人對話，它會了解我的需求，通過相關的信息滿足。但是這裡面會有額外成本的付出，就是時間的成本，我們的用戶是不是願意花費這樣的成本。

第三就是定製化的生產，根據每個用戶特定的場景，特定的行為慣性，為他們量身訂作一些信息。這樣對於大數據的分析能力，還有整個新聞的生產機制都會提出更高的要求。但是在這三個通道中間，剛才我也提到了最持久，最長期能夠維持下去的一個是個性化推薦的模式。在今天這樣一個時代，個性化推薦的演算法可能會很複雜，如果是由人工完成這樣演算法的設計。我們需要有一個裝滿了海量用戶的用戶池，也需要了一個裝滿豐富信息的內容池，在用戶池和內容池需要複雜的毛細血管的匹配。一旦用戶的興趣發生了轉移，用戶對我們的演算法產生了質疑情況下，我們需要人工做出調整，這個過程是很複雜的。

但是在機器深度學習能力的推動之下，未來會自我優化，自我發展。一旦由機器進行自我升級可能會變得相對單純和簡單了。

第二個新聞業發展的具體模式和方向我們認為是機器化寫作。但是這個話題並不新鮮了，在2013年的第一次報告裡面，我們已經關注到了機器和人在未來博弈的趨勢，也提到了機器化寫作，從那我們看到了業界大量相關的事件、案例、工具的出現。特別是今年奧運會期間，有很多寫作的機器活躍在奧運的報道領域中間。

機器寫作在未來會跟人是什麼樣的關係？大家可能會質疑，包括我們在用戶調查中間也會發現他們對機器寫作的溫度，情感的表達，機器協作的個性會有各種各樣的擔憂。但是我想隨著機器學習能力的提高，可能在某些方面人所擔憂的地方，他們可能在未來的表現會超出人的想像。另外一方面，當人的智力和機器的能力結合在一塊之後，我們可能會看到未來的整個新聞寫作會變成一種人機合一的寫作體系，機器幫助我們發現選題，機器幫助我們拓展報道的廣度、深度，機器幫助我們提煉規律，預判內容的傳播效果，反過來指導我們寫作的起點。

對於機器寫作在今天行業中的應用，我們有一個具體的數據可以給大家提供一個參照，這是來自騰訊機器寫作角度的數據。從今年1季度騰訊財經方面的機器寫作報告的數量400篇，今年第3季度報道數量達到4萬篇。我們可以看到機器寫作整個突飛猛進的過程，你會發現4萬篇這樣的稿子可能無時無刻不會出現在你的視野裡面，但是並沒有誰意識到他們的存在。這可能恰恰是一件好事情，說明機器寫出來的東西和人寫出來的東西並沒有太多不同，這在一定程度上可以說明某些領域的寫作機器是有優勢的。隨著人工智慧的發展，機器寫作會在更大的層面，更廣的層面推動人和機器在新聞寫作方面的合作和進展。

第三個我們的判斷是感測器新聞。

剛才我很高興的聽到楊強教授也提到了這樣的話題，感測器進入到新聞業會隨著整個物聯網的發展而不斷的向前推進的。感測器作為一種新聞的工具，可能在兩個方面會對我們帶來影響。第一個方面作為信息的採集工具，它會作為人的感官延伸，去到我們不能去的地方，看某些不能看的深度，達及人的感官不能達及的廣度。用傳統的新聞採訪模式可能不能夠達到的，而感測器新聞在這些方面可以給我們提供更多的便利。

另外一方面，對於未來的預測，可能雖然在某些特定對象的感測器會在這些方面給提供一些預測的可靠的依據。但是感測器進入到新聞業還有另外一種模式，我們現在媒體正在做這樣一種嘗試，到達了生理的層面。當我們用這樣的感測器探測人們在觀看某些內容時候的生理感受的時候，我們可能比單純做一個問卷調查會更深刻、更準確的把握用戶在一個特定的內容觀看過程中間他們的各種表現。這個會給我們的內容生產提供非常重要的反饋依據。所以感測器新聞應該在未來也會因為技術的發展而得到非常長足的發展。

第四個關健詞，臨場化新聞。就是新聞現場再次的塑造，過去電視有直播，但是電視的基於平面的，基於二維空間屏幕的直播。一方面只能觀看，第二觀看的角度會受到導播、攝像他們的角度限制。但是有一些技術會改變這些，首先還是基於二維的空間，二維的平面，但是我們還是會看到除了導播和攝像的機位之外，那些當事人、參與者的視角可以讓我們看到更多幕後的花絮，全方位了解新聞的現場。

當AR、VR的技術進入到我們的視野之後，就可以360度沉浸到現場去，這種沉浸感不僅僅是身臨其境感，更重要是每一個用戶在新聞現場的獲得，對於這個事件，對於現場的認知取決於在這個觀察的角度。這個觀察的角度完全自主，會產生你所見即你所得的最終結果。所以這個可能對於我們未來的新聞業也會產生深刻的影響。

當然我們也看到VR、AR與直播的這樣一種結合。在一些大型的體育賽事、大型的活動中間，這樣的直播已經都在開始初步顯現出他們的可能性，未來技術的進一步推進會把我們帶向更多，更廣泛的這樣一種VR、AR的直播現場中間去。AR、VR進入新聞領域可能還有很多障礙需要克服，技術的普及，人的生理限制，甚至對新聞倫理提出新的挑戰。在各種各樣的科技巨頭，媒體巨頭都在布局新的領域的時候，我們也能想像未來的新聞形態會在未來的幾年裡面發生很重要的這樣一種推進。

最後一個大的核心方向，我把它稱為分散式新聞。智媒不僅僅是人和機器的碰撞，更重要的是通過彙集人和人的智慧，分散式新聞就是這樣的產物。過去我們從維基百科裡面看到人類的知識匯聚以後獲得的大的成果。

我們也從其他的一些國家的實踐中間可以看到，在新聞領域裡面，各種個體的碎片化的新聞素材貢獻，為我們去完整理解一個新聞的事件提供了多麼豐富的視角。在未來整個新聞業的生產中間，這樣一種依賴於大量的個體，其中也包括了我們的專業機構，通過一種去中心化的自組織的方式完成了這樣一種新聞協同的生產，在未來會變得更為現實。

那麼，在今天的這些技術鋪墊之下，在整個新聞業務具體的模式發生變化的情況之下，進一步我們要看到的是整個傳媒業生態要發生巨大的變革。從四個維度來解析，第一個維度用戶平台。

我們今天說用戶的時候，主要談的是人的平台，人的社交平台。但是，在新的技術推動之下，我們覺得未來的用戶平台應該是三個平台的一種協同。除了人的平台之外，物的平台對我們理解人有至關重要的意義，因為物的存在，人的可量化，可跟蹤化的程度會大大提高。通過數據，通過人身上物體的數據我們可以更好的理解人。當然人和環境之間的關係也是我們理解未來用戶非常重要的維度。幾者協同數據的分析可以幫助我們更完整的理解一個移動空間的人。這樣一個用戶的分析，當然也是需要我們的更多技術的支持。

第二個關鍵詞，新聞生產系統。在新聞生產系統裡面，我們有兩個重要的觀點。第一，這樣的新聞生產系統裡面機器會更多的進入。前面演講嘉賓，以及剛才我的演講中間已經提到了，我就不多重複了。

第二，數據存儲加工系統會成為子系統，今天整個新聞信息的存儲和加工、最後的生產會嵌入到整個媒體生產的系統和生產流程裡面。但是從長遠來看，這樣的系統會慢慢分離，未來這樣的數據加工、分析系統可能會越來越多的脫離我們的傳統媒體，或者專業媒體存在，甚至慢慢的進入到雲端。

第三，新聞的分發平台。過去新聞分發和新聞生產是完全合在一塊的，是沒有必要單獨拿出來說的。但是現在有必要把它作為一個維度來考察，分發和生產現在這兩者已經脫離了。所以我們今天單獨考慮新聞分發平台的變化也對我們理解未來的新聞生態有至關重要的意義。

我們看到從傳統媒體平台之後，新媒體出現之後衍生出了很多平台，比如說門戶網站，比如說新聞客戶端，搜索引擎、社交媒體等等。AR和VR會帶來新的內容分發，除此之外，給我們提供天氣服務、購物的平台也有可能部分的媒體化，但是未來所有的這些平台有可能會在某種意義上混合。這些平台是不是真的能夠成功，是不是能夠立足，取決於他們是不是能夠獲得足夠規模的用戶，並且保持用戶的活躍性，取決於他們是不是能夠提供多元內容的生產，保持信息自由的流動，和整個信息環境的均衡，取決於他們是不是能夠給我們提供多元信息的體驗。是不是可以把內容和其他資源之間的通道打開。

在整個新聞生態的最後我們所要談的是第四個方面，信息終端。當然一個大的趨勢必然是萬物皆媒，這個趨勢之下我們會有三個部分特別值得我們關注。比如說可穿戴設備，剛才Jerry Kaplan演講講到了可穿戴設備會怎樣改變我們信息的獲取。智能家庭會使家庭變成一個全新的信息活動，這個不僅會改變我們獲取外界信息的模式，也會改變家庭成員的互動模式。

第三，智能汽車，未來汽車也會是一個完整的信息系統。它會提供汽車與汽車、汽車與人、汽車與外界環境，汽車與信息系統的交互。未來的信息終端裡面，汽車一定是一個非常重要的方向。

在我們這樣一些業界大的趨勢正在形成，或者在發展的情況之下，我們人和機器未來的邊界會怎麼樣發展呢？這是我們在今天就已經開始關注的問題了。從長遠的和近期的不同階段來看，我們會有這麼三種模式。

第一，機器作為人輔助的人機的邊界，這個在今天我們已經看得很清楚了。機器幫我們進行數據的收集，機器幫我們完成信息的智能分發。

第二，會是人機協同的模式。在整個新聞生產的全鏈條，全環節中間，機器和人都在進行隨時隨地的互動，共同完成所謂的新聞生產了。在這樣人機合一的未來取決於所有相關技術共同的作用。在那個時候機器會隱藏於人身體中間，以可穿戴設備的方式，以晶元的方式植入人體。當然機器也會更多隱藏於自然物體，和我們的環境中間。人和機器的關係會這樣，人的智力會不斷的輸入，灌入到機器上，機器也會幫人更多的延展人的智力。

雖然有樂觀的判斷，但是我們也需要在未來的擔憂和問題在今天做出我們的回應。演算法已經大行其道，或者未來大行其道，但是演算法是不是真的會代替人，我相信我們的答案都是否定的。當演算法可以幫助我們更多的獲取信息，加工信息，甚至分發信息的時候。對這些信息的真偽的判斷，價值的判斷還是取決於人。當演算法可以幫助我們去描繪世界的圖景的時候，對這些圖景的解讀還是靠人。當演算法可以幫我們做更多智能分析的時候，我們可能需要更多警惕演算法中間的漏洞和陷阱，特別需要警惕我們人為的裹脅演算法，或者我們被演算法所裹脅。

當然在這樣的一個時代，可能我們同時也要思考，有大量的機器代替我們做了一些機械化工作的時候，人的價值往哪些方向提升。

在未來我們也需要有更多的倫理的和法律上的思考解決未來要面對的問題，比如說個體的權力在今天這樣一個時代需要有重新的定義。當大數據無所不在挖掘每個人行為的時候，我們隱私權怎麼保證？甚至更進一步除了隱私權之外，是不是應該也一些新的權利，比如說被遺忘權。

我們擔心在今天的時代數據帶來的信息鴻溝，比如說數據的霸權。當一個擁有著數據演算法和智能機器的企業，擁有對個體用戶生殺予奪的時候，我們是不是對數據有所限制，扶持更多在這方面的弱勢者，這是同樣我們需要面對的思考。當機器犯錯的時候，負責任的應該是人還是機器，這樣一種人機邊界越來越模糊的時代，我們同時還需要一種非常明確的責任的機制。

對所有這些問題的思考會一直伴隨著我們，我想今天我們只是提出了這樣一個初步的判斷，我相信我們的業界在未來會給我們更明確的回答。

最後對我們的報告，對我們整體的這樣一個研究做這樣的總結。在關於未來智媒時代我們有五個不同時期的判斷，近期智能會幫助我們更好的進行內容個性化的分發。中期，智能技術會幫助我們更多拓展機器寫作的邊界，會給我們帶來更加身臨其境的新聞現場感，同時會給我們帶來信息採集的機制。如果往長遠一點來看，從中長期來看，我們會發現在各種技術的推動之下，整個新聞業不僅僅是發生模式上的變革，也會產生一種生態的重構。當然再長遠一點，未來我們會看到人機合一自我進化的技術線路之下，媒體，媒介會在我們的面前發生一種全面的改觀，會超出今天所有人的想像。這就是我們關於未來的思考。

《2016中國新媒體發展報告》就到這，謝謝大家。