过去5年，媒体行业一直都在进行着信息化建设向融媒体平台建设的转变。一些融媒体的建设演变总结如下：

• 新闻终端的端侧内容矩阵建设，如App新闻端，社交平台上的官方媒体等

• 新闻+本地生活双旗舰客户端，兼顾主流媒体核心宣传，同时也在推进探索本地民生经营新平台

• 重塑融媒体用户增长链路，以技术带动用户的体验和服务，在多媒体终端，基于用户生命周期挖掘用户价值

AI元年开始，也是融媒到智媒的开始

拥抱新技术，产品才有可能破圈出海。内卷下的媒体，以怎样的方式创新，是让自身服务“出圈”的关键。

2013年，市场倒逼加快传统媒体和新兴媒体融合发展，充分运用新技术新应用创新媒体传播方式，占领信息传播制高点。

转眼十年。2023年，以AIGC（人工智能生产内容）为代表的人工智能技术加速迭代演进，媒体融合进入媒体智能化快速发展新时代。

如何运用好人工智能技术为媒体深度融合提供强有力支撑？这一备受关注的课题。

纵观这两年，传媒企业一直在探索AI+内容的服务或体验优化，甚至说是营收变现的新路径。一些常见的创新探索类目包括：

1、AI生成内容（AIGC）

有别于以往内容生产模式在PGC（专业生成内容）+ UGC（用户生成内容），AIGC（人工智能生成内容）是新的内容生产渠道。例如：新京报贝壳财经积极尝试新技术，目前部分财经快讯来自AI写作。新京报动新闻作为专业的动画新闻栏目，也在研究尝试新的数字化技术，包括虚拟数字人IP的打造和应用、VR全景视频的尝试和探索以及虚拟制片的接触和探索。

2、AR/XR技术赋能虚拟数字人的升级迭代

AI技术爆发前，虚拟数字人的发展非常缓慢。2023年AI算法、算力的主推下，5G、虚拟增强技术、智能硬件等技术的升级，数字人得到的空前的技术支撑和爆发。

例如，新华智云文化数字操作系统，扫描二维码就能走进画中与汤显祖、王安石等古人“对话”，体验一场“穿越时空”。“我们结合大模型、AIGC、数字人等先进技术的文化数字操作系统，深度挖掘地方文化地标、历史名人大数据，智能生产AI文旅产品，能够更快更广地传播中华优秀传统文化。”据相关负责人介绍，该技术应用已经服务全国300多家文旅机构，赋能京杭大运河、江西滕王阁等知名文化遗产。

3、AI助手实现人机高效协同

作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能技术取得突破性进展，它正颠覆性地改变着传统新闻生产与传播流程，重塑着整个传媒业态。AI助手帮助企业员工提速的实践尤其多。

例如，芒果TV已经运用AIGC技术生成基于原创文本的有声剧、帮助策划撰写剧本。

从效率提升延展至价值挖掘

从上面几个典型的AI相关的应用场景，除了虚拟数字人应用在to C用户服务以提升感官体验外，其他两个主要场景更多是在提高内部工作效率场景上，AI技术在用户价值挖掘和用户服务方面并没有太多的实践场景。

1、构建超级APP的大背景

全球权威咨询机构Gartner于2022年10月19日发布企业机构在2023年需要探索的十大战略技术趋势，超级APP（Superapps）也在榜单之中。似乎不仅仅在中国，也不仅仅局限在业务应用和实践层面，扩展至全球技术层面，超级APP的构建也同样是闪亮的焦点。相比起2022年上榜的组装式应用，似乎更聚焦至智能设备（尤其是App）的快速构建技术上。

传媒行业也不例外。从融媒体向智媒体发展的路上，「融媒体超级APP」的理念应许而生：集合多个应用功能，除了满足媒体的新闻传播需求，与此同时，基于跨端开发框架，帮助融媒体平台成长为超级APP。

更进一步，传媒的超级APP 2.0时代，应该是探索与AI技术相融合，平台更通用、开放和融合的形态。

2、超级跨端：小程序技术

小程序技术近年来越来越重要：许多大厂都开始入局小程序，微信小程序场景生态已经超千万。市面上成熟的小程序容器技术（如：FinClip、mPass等），是企业构建超级APP的基础能力。当APP集成了小程序容器 SDK 之后，不论是 iPhone, Android, Flutter,React Native, 电脑、电视、车载或物联网设备， 都能够让不同的应用或终端设备快速具备运行小程序的能力，而且同一个小程序场景可以分发到不同终端中运行，不需要针对不同终端编写不同代码。

以FinClip为例，不仅仅提供IOS，andriod等SDK，还在中国信创化、鸿蒙化的国产浪潮下，推出了适配国产操作系统（如麒麟、UOS、HarmonyOS等）

3、LLM+小程序生态，双轮效应无限放大

微信小程序平台推出已经有7年的时间，小程序场景生态1000+万，场景非常的丰富，为传媒企业构建超级App奠定了坚实的市场生态基础。与此同时，小程序技术也是LLM服务结合的最佳语法：

• 页面内容可被抽取和训练

• API服务可被抽取和训练

• 内容更新页面和API信息可直接关联提取和学习

• 同层渲染、小组件服务能力服务可以切块输出

• 三方内容也可以遵循相同的训练方式

常规App的场景构建，入口都是平铺式的图标，随着App内场景的逐渐丰富、甚至是爆炸式的增长，平台需要投入大量的运营人员，基于用户的综合行为进行“人工”推荐，且不说运营策略增长会有瓶颈，手工的数据挖掘很有可能会忽略用户的真实需求。

基于LLM的应用推荐，就不会有上述问题。App上的应用，通过推荐语料的关联，平台只需要基于大模型训练后的推荐，前端结合AI助手进行更智能的推荐，加上小程序技术天然可以将应用场景以定位到某个具体页面，甚至页面中组件的形态呈现在客户面前。

想象无限。

融媒体时代，小程序框架已经成为传媒企业不可或缺的工具。它不仅能够帮助企业快速构建移动应用，还能助力企业在AI实践下实现服务变现。通过小程序框架，传媒企业可以将传统媒体内容转化为可交互、可分享的数字化内容，并提供更加个性化的用户体验。同时，小程序框架还可以帮助企业打通数据壁垒，实现用户数据的深度挖掘和分析，从而为用户提供更加精准的营销服务。

展望未来，小程序框架必将继续发挥其重要作用，助力传媒企业在AI实践下实现服务变现。传媒企业应积极拥抱小程序框架，不断创新应用场景，为用户提供更加优质的服务。