人工智能技术在广播电视工程中的应用与创新研究

赵中军

抚松县融媒体中心（抚松广播电视台） 134500

摘要：随着科技的飞速发展，移动智能终端与数字技术日新月异，人工智能（AI）技术已经潜移默化地渗透到生活的方方面面，广播电视领域也不例外。AI的广泛应用不仅可以更加精准的分析观众的需求，掌握节目的市场趋势，还可以实现智能化管理，显著提升广播电视工程的整体质量以及观众的观赏体验，进而提升国家文化数字化战略的实施成效。本文聚焦AI在广播电视工程中的应用，梳理当前广播电视工程技术面临的挑战，阐述AI在广播电视工程中的应用价值及应用情况，提出具有可操作性的创新策略，以期推动广播电视行业的数字化和智能化转型。

关键词：人工智能技术；广播电视工程；内容创作；创新策略

根据《人工智能产业发展研究报告（2025年）》，2024年国内AI核心产业规模超过9000亿元，较上年增长24%，生成式大模型的注册用户数量已突破6亿；Gartner预测到2029年全球人工智能领域的支出将达3.3万亿美元，人工智能正在步入规模化落地的阶段^[1]。2026年举行的全国广播电视工作会议，把AI融合应用确定为重点任务，依靠重点项目，利用数据集建设以及场景创新来促进行业的发展^[2]。在此背景下，传媒行业持续变革，传统的广电运营模式正遭受冲击。开展广播电视工程领域的技术革新，不仅可以提高传播效率，还可以拓展传播途径，契合受众多样化的需求。广电工程应当积极主动地开展改革与创新活动，充分发挥AI的作用与优势，确保节目内容的真实与可靠，借助对历史数据的分析与研判来深入开展新闻解读工作，进而进一步提升观众对新闻内容的信赖程度，进一步提升行业在传播方面具备的影响力以及观众对新闻内容的信赖程度。

1当前广播电视工程技术面临的挑战

一是系统集成与兼容性挑战。现阶段广电工程向着数字化、智能化平台转型，但受以往传统传输模式影响，不同生产厂商设备技术标准不一，软硬件设施、数据传输协议存在差异，造成信号标准和数据格式不一致，制约跨平台内容分发。行业可借助编码压缩、云计算以及分布式架构统一传输协议，也可依托容器化、微服务架构完善平台适配，同时，技术人员需运用机器学习和人工智能优化资源配置，提升广电系统智能传输的整体效率。

二是数据安全与隐私保护挑战。广电系统汇集了收视记录、订阅状况等众多用户隐私信息，为规避信息泄露风险，需要依靠AES、RSA加密算法以及OAuth认证方式来实现目标。大数据以及AI推动了数据的云端存储，而平台的开放性使得数据面临被篡改以及非法访问风险增大。在对行业深度挖掘观众行为数据的过程中，系统安全方面存在漏洞，且算法的透明度相对较低。在AI开展内容推荐的环节里，需对精准推送产生的效果和用户的隐私安全予以平衡，并严格防范数据被滥用的相关问题^[3]。

三是AI应用中的伦理与法律挑战。企业在开展个性化内容推荐和广告投放的过程中，会采集用户的观看记录、互动数据来构建用户画像，进一步增加了隐私泄露的风险。在内容生产的环节中，由AI创作生成的音视频及图文类型的作品，存在著作权归属界定不够清晰明确的版权纠纷情况。在此期间AI可能被用于编造虚假信息，这不仅违背行业伦理，误导大众认知，还会扰乱舆论环境，破坏社会秩序，因此广电行业需对人工智能的使用边界予以规范，以规避相应隐患。

2人工智能技术在广播电视工程中的应用价值

2.1提高工作效率，保证新闻内容质量

AI的应用，可显著提高广播电视行业从业者的工作效能。在节目制作阶段，AI可对节目内容进行分析判断，于节目播出前排查内容存在的漏洞，并迅速将情况反馈给相关工作人员。在新闻进行生产的时段内，借助AI排查文章及视频中的隐患，并核验素材真假，以此保证新闻信息真实且可靠。在新闻节目制作过程中，借助AI标记修改要点，于播出前完成内容梳理工作，精简人工审核工作量，进一步提升新闻成品质量。

2.2降低工作难度，提高节目制作水平

广播电视工程体系繁杂，开展工作需要投入较多人力物力，工作开展难度较大。在推进广播电视工程建设的过程中，有效应用AI，可提升节目制作自动化水平，工作人员只需简单梳理新闻素材，就可以依托技术生成优质节目，减轻创作负担。同时AI可以辅助处理新闻素材，降低人为疏忽带来的失误，提高信息处理准确度，也可以代替人工完成重复性工作，减少人工分析研判产生的差错，进而优化节目制作流程，稳步提升节目制作整体水平。

2.3实现智能化管理，及时解决工作难题

借助AI、计算机、网络技术，广播电视工程可实现智能化管理，并对整个工程体系进行优化整合。AI可深入解析节目内容，依据观众的收视习惯进行智能规划，同时能灵活调整播出时段，也可对日常工作质量进行研判，开展对发展趋势的预测，预先排查运行过程中的隐患，助力工作人员迅速解决工作方面的难题。通过运用智能化管理的模式，对广电工程的运行模式予以优化，进而提升整体的管理成效^[4]。

3人工智能技术在广播电视工程中的具体应用

3.1场景生成技术的应用

场景生成技术依托深度学习框架开展图像创作，主流技术包含生成对抗网络（GANs）与变分自动编码器（VAE）模型。GANs通过生成器与判别器的不断迭代训练来生成仿真视频画面，VAE借助对数据分布的学习来实现场景构建，其在广电领域具有较高的实用性。新闻报道这一环节可借助文字还原现场的画面，影视拍摄具有缩减实景拍摄成本的功能，广告创作能迅速打造出富有创意的画面。以成都华栖云科技有限公司的场景视频智能生成系统为例，此平台借助素材检索、智能抠像、语音识别等技术，对算力资源开展动态调配，满足不同行业的场景需求，批量生成流畅的视频素材^[5]。这套系统服务于新闻、影视、广告等行业，在压缩制作成本的同时加快视频产出速度，借助高通量内容生产模式，有效协助传媒行业实现降本增效目标，与当下短视频时代的内容生产需求相契合。

3.2视频修复技术的应用

视频修复技术是广电内容提质的关键举措，能够针对性地处理视频噪点、画面抖动、成像模糊、画面遮挡以及传输存储损坏等常见问题。借助图像修复算法，可还原画面缺失的细节，补全被遮挡的画面内容，并且能够修复受损的视频片段，以此有效规避画面残缺、信息缺失等情况，进而全方位优化观众的视听感受。目前该技术已广泛应用于超高清视频制作与老旧素材翻新工作中。例如，北京广播电视台利用该技术，可以使4K画面升级转换为8K画质，对画面瑕疵进行删减，让画面细节得以丰富，进而加快8K节目的产出速度^[6]。又例如，浙江广播电视集团构建了超高清重制系统，借助计算机视觉以及深度学习算法，针对噪点、画面模糊等问题开展处理工作。由此可知，运用算法优化老旧素材的画质，不仅可以盘活历史视频资源，还符合现阶段超高清电视的播出规范。再例如，云南广播电视台与腾讯云共同打造了七彩云视频修复工具，该工具借助云端强大的算力以及深度学习算法，可对老旧视频的缺陷进行智能识别与修复，对台内众多珍贵历史影像开展批量修复操作，不仅能优化其画质，还能还原出高清画面，进而有益于经典影视以及纪录片素材的活化与复用。与此同时，该工具具有的低成本与高效率的明显优势，切实有效地提升了广电领域存量视频资源的保存以及再次利用的价值。

3.3虚拟数字人的应用

虚拟数字人依靠三维建模、自然语言处理、情感计算等技术，可打造形象极为逼真且具可交互性的虚拟形象，还能自主开展语言应答与情绪表达，契合广电多类业务场景的适配需求。在行业应用范畴内，虚拟数字人可充当主持人和记者的角色，实现全天候无间断的播报工作，并且能灵活变换形象与语言风格，从而契合各类节目制作需求。同时它能够实时与观众互动，依据用户特征进行精准广告推送，不仅提升了节目趣味性和观众参与程度，还助力了品牌宣传工作。商汤科技研发的日日新SenseNova大模型塑造的央视虚拟记者王冰冰就是一个典型的落地范例，该数字人融合视频生成算法、声音模型以及文生图技术，在口型、微表情、肢体动作等细节方面与真人形象高度契合。借助大模型所具备的多语言生成功能，该虚拟记者能够适配112个国家的语言内容，进而实现多语种新闻的播报。这项技术极为有效地填补了传统人工播报存在的局限，并极大地拓展了广电内容在传播维度以及传播范围方面的范畴。

3.4智能推荐技术的应用

广电内容的精准分发离不开AI智能推荐技术这一关键技术。该技术可对用户的观看记录、检索行为、点击数据进行采集，进而构建用户兴趣模型，精准捕捉受众的收视需求。系统借助机器学习、深度学习、协同过滤等多种算法，对用户兴趣的变化进行动态分析判断，进而匹配出与之适配的视听节目内容^[7]。同时，系统可以依据用户的观看反馈持续进行迭代优化推送策略，进而切实提升内容推荐的精准程度。这样的应用方式能够提升广电节目的曝光度与收视率，为受众提供具有个性化特点的观看服务，进而明显改善用户的收视体验。浙江传媒学院研发的视听节目推荐系统具有代表性，该系统借助数据挖掘与机器学习两种技术，整合观看时长、频道选取、节目打分及社交平台互动等多方面信息。系统依托上述数据，对受众特征进行刻画后，针对性地推送影视剧、综艺、音乐等多类型内容。这一模式摆脱了传统统一推送的局限，深度挖掘了受众潜藏的喜好，助力了广电节目精准分发，进而密切媒体与观众之间的关联。

4人工智能技术在广播电视工程中的创新策略

4.1跨平台集成与自动化兼容测试

借助AI算法可对广电领域内多协议、多格式系统的集成适配性能予以优化，通过对适配函数进行计算，筛选出最为理想的传输协议，以此确保异构平台的数据顺畅交互。通过对生成器以及判别器模型进行优化处理，可达成扩大测试场景覆盖范畴，并迅速排查系统兼容方面问题的效果；借助梯度下降以及线性回归算法对资源分配和实时调度进行优化，可以提高资源的利用率。同时，行业可与科研机构携手合作，共同攻克算法方面的难题，注重增强语义理解以及情感分析的能力，以此优化内容创作的效果，通过构建数据质量管控的体系，规范数据清洗、标注、检验流程，从而确保数据精准且符合相关规定。

4.2数据隐私保护与伦理审查体系

政府以及行业协会需制定相关规范，明确人工智能作品版权的边界，规范数据采集与传输的流程。当前广电行业引入AI技术后，暴露出版权划分不清晰、虚假视频大量滋生、平台被黑客入侵等隐患，AI利用动态密钥与深度学习算法，结合实时风险评估动态调整加密方案，实时监测数据篡改问题，以此保障受众的隐私安全。行业需积极开展线下培训班以及线上课程，以此提升从业人员的专业素养，培育具备复合型能力的人才，同时需借助制度约束并结合技术防护，科学有效地发挥AI的优势，显著提升节目制作的质量，促使社社会效益与经济效益实现双丰收。

5结语

综上所述，随着AI技术的不断进步，广播电视行业将面临更加多样化的发展机遇。本文聚焦人工智能技术在广播电视工程中的应用与创新，深入研究了当前广播电视工程技术面临的挑战，人工智能技术在广播电视工程中的应用价值、应用情况及创新策略，得出以下结论：

首先，AI技术正在深刻改变广播电视工程领域，不仅有利于提高工作效率，保证新闻内容质量，降低工作难度，提高节目制作水平，还有利于实现智能化管理，及时解决工作难题。其次，当前广播电视工程技术面临系统集成与兼容性挑战、数据安全与隐私保护挑战、AI应用中的伦理与法律挑战，严重影响了广播电视工程的建设效果。最后，要依托AI技术提高广播电视工程中的应用效率与质量，需充分发挥场景生成技术、视频修复技术、虚拟数字人以及智能推荐技术的作用与优势，并注重跨平台集成与自动化兼容测试、数据隐私保护与伦理审查体系，为行业的发展提供动力。

参考文献：

[1]周建新,熊翊君.人工智能时代的中国文化产业发展研究报告（2024—2025）[J].艺术学研究,2026,(2)60-72.

[2]2026年全国广播电视工作会议在京召开[J].广播与电视技术,2026,53(1)10-11.

[3]尹奉知.人工智能驱动的广播电视工程技术创新研究[J].中国传媒科技,2025,(5)145-149.

[4]俞越凌.人工智能技术在广播电视工程中的应用[J].卫星电视与宽带多媒体,2024,(2):20-22.

[5]苏富奎.人工智能技术在广播电视工程领域的应用研究[J].电视技术,2025,49(9)178-180.

[6]孙杰.人工智能技术在广播电视工程中的应用[J].电视技术,2023,47(7)62-64.

[7]栾长青.人工智能技术在广播电视工程中的应用[J].电视技术,2025,49(1)170-172.

作者简介：赵中军1974.10.01 男 吉林抚松 汉族 本科 正高级工程师 抚松县融媒体中心（抚松广播电视台） 研究方向：广播电视工程

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