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AI传媒学：大模型助力传媒行业应用与创新 
定 价：98 元
9 7 5 8 0 7 6 1 1 2 9 1 2 读者对象:相关传媒从业人员。 
本书深入探索了人工智能（AI）技术，特别是大模型在传媒行业中的应用与创新，详细阐述了AI技术的基本原理、发展历程以及在大模型方面的最新进展。通过具体案例和深入分析，本书展示了AI技术如何助力传媒行业实现内容创作自动化、个性化传媒服务、智能审校与排版、多渠道发行等创新应用。同时，也探讨了AI技术带来的挑战与应对策略，包括技术瓶颈、数据安全风险、伦理道德与法律规范等问题。本书不仅为传媒行业从业者提供了实用的指导和启示，也为对AI技术在传媒领域应用感兴趣的读者提供了宝贵的参考和借鉴。
16年IT关联从业者。曾在NTT DATA, ORACLE,中钞造币集团，中国电信集团云计算分公司从事云计算关联工作。拥有软件著作权1件。云技术社区金牌翻译。个人技术博客：http://www.cnblogs.com/lzhairs http://lzhairs.blogspot.jp刘志红，现任电子工业出版社首席策划编辑、副编审、元培工匠智库(北大博雅教育研究院）客座教授、河北东方学院人工智能学院特聘教授、中国人工智能学会智慧能源专业委员会高级会员、机械工程学会高级会员、中国移动通信联合会产业互联网智库专家、工业和信息化部教育与考试中心专家库专家，在"2021年度中国产业研究青年学者百强”评价中，经过专家提名、大数据分析、同行评议、社会投票获得中国产业研究发展突出贡献奖。华北工学院（现中北大学）电子工程学学士、工商管理双学士，北京大学媒介经营管理硕士，法国布雷斯特商学院DBA在读。2001年大学毕业后，全身心投入学术图书出版事业。策划出版的《中国模具工程大典》（9卷）荣获第二届中华优秀出版物（图书）奖。策划出版的《先进制造新技术丛书》荣获"十一五”国家重点图书出版规划项目。曾在NTT DATA、Oracle、中国电信等多家世界500强工作，取得软件著作权1件。在人工智能和出版领域发表了多篇论文，出版译著和专著5部。拥有软件著作权1件。曾担任某前沿科技企业的研发总监和顾问，指导过公司的研发。最早参与K8s、Openstack等前沿云原生技术在中国推广，在开源社区有一定的贡献。创建云计算与物联网社区，维护"云计算技术与物联网”订阅号。多篇文章见著51CTO、网易头条和极客头条。个人技术博客：http//www.cnblogs.com/lzhairs。
第 1 章 绪论 .............................................................................................................
001 1.1 AI 技术发展概述 ....................................................................................... 001 1.1.1 人工智能的起源与发展脉络 ......................................................... 001 1.1.2 当前 AI 技术的主要流派与特点 ................................................... 005 1.2 传媒领域对 AI 的关注与研究现状 .......................................................... 010 1.2.1 传媒行业在 AI 时代的挑战与机遇 ............................................... 010 1.2.2 国内外相关研究的重要成果与趋势 ............................................. 011 1.3 传媒行业的地位与变革需求 .................................................................... 012 1.3.1 传媒行业在文化传播中的作用 ..................................................... 012 1.3.2 数字化时代传媒行业面临的困境与转型压力 ............................. 020 1.4 延伸阅读推荐 ............................................................................................ 026 1.4.1 关键论文 ......................................................................................... 026 1.4.2 技术白皮书 ..................................................................................... 027 1.4.3 传媒创新案例库 ............................................................................. 028 1.4.4 延伸阅读推荐 ................................................................................. 028 第 2 章 AI 大模型基础理论与技术 ....................................................................... 029 2.1 大模型的原理与架构 ................................................................................ 029 2.1.1 原理阐述 ......................................................................................... 029 2.1.2 架构阐述 ......................................................................................... 033 2.2 大模型的分类及应用领域 ........................................................................ 041 2.2.1 大模型的分类 ................................................................................. 041 VI 2.2.2 大模型的应用领域 ......................................................................... 042 2.3 数据预处理与标注 .................................................................................... 044 2.3.1 数据预处理的重要性 ..................................................................... 044 2.3.2 常见的数据预处理方法 ................................................................. 052 2.3.3 数据预处理案例：解析和处理 Word 和 PDF 文档 ..................... 066 2.3.4 数据标注的方法和意义 ................................................................. 077 2.4 模型训练与优化 ........................................................................................ 079 2.4.1 模型训练的过程 ............................................................................. 079 2.4.2 常见的训练算法 ............................................................................. 080 2.4.3 模型优化的策略 ............................................................................. 080 2.4.4 模型训练的核心逻辑 ..................................................................... 081 2.4.5 训练策略 ......................................................................................... 081 2.4.6 优化技术：精度与效率的平衡术 ................................................. 083 2.4.7 传媒专属优化技巧：从技术到价值 ............................................. 084 2.4.8 实战案例：从训练到上线的完整链路 ......................................... 086 2.5 AI 大模型与 AIGC .................................................................................... 090 2.5.1 什么是生成式人工智能 ................................................................. 092 2.5.2 当前主流的 AIGC 产品 ................................................................. 092 2.5.3 AICG 的主要应用场景 .................................................................. 097 2.6 大模型技术在传媒行业的创新应用 ........................................................ 100 2.7 AI 大模型与 AIGC 的优势和挑战 ........................................................... 101 延伸阅读推荐 ..................................................................................................... 102 第 3 章 AI 大模型在传媒内容创作中的应用 ........................................................ 103 3.1 内容创作主体的演进：从 UGC/PGC 到 AIGC 的范式跃迁 ................. 104 3.1.1 UGC/PGC 的传统分野：用户自发内容 vs 专业机构内容的 利弊与边界 ..................................................................................... 104 3.1.2 AIGC 的技术突破 .......................................................................... 105 3.1.3 大模型作为 AIGC 引擎：从语言模型到多模态生成的 技术跃迁 ......................................................................................... 107 3.1.4 未来五阶段展望：AIGC 的进化与文明共融 ............................... 108 目 录 VII 3.2 常用大模型工具及提示词工程 ................................................................ 110 3.3 文本生成技术—从新闻创作到文案创作 ............................................ 111 3.3.1 文本生成技术原理 ......................................................................... 111 3.3.2 案例：与 DeepSeek 进行对话 ....................................................... 112 3.3.3 案例：与百度文心一言进行对话 ................................................. 114 3.4 一键 PPT 生成技术—智能办公工具 ................................................... 117 3.4.1 案例：使用讯飞智文生成 PPT ..................................................... 117 3.4.2 案例：使用 DeepSeek+Kimi 一键生成 PPT ................................. 119 3.5 新闻报道的自动生成—体育、财经等不同类型新闻模板的 构建与实例分析 ........................................................................................ 124 3.6 文学作品创作辅助—情节构思、人物塑造、文笔润色等方面的 应用案例 .................................................................................................... 126 3.7 学术论文写作支持：文献综述整理、研究思路启发、 论文结构优化等功能展示 ........................................................................ 129 3.8 图像与多媒体内容创作 ............................................................................ 131 3.8.1 图片类 AIGC 应用实践 ................................................................. 131 3.8.2 语音类 AIGC 应用实践 ................................................................. 134 3.8.3 视频类 AIGC 应用实践 ................................................................. 138 3.9 AIGC 技术在辅助编程中的应用 ............................................................. 144 3.10 AI 搜索 ..................................................................................................... 145 3.11 AI 智能办公 ............................................................................................. 146 第 4 章 智能体与知识中枢：大模型本地化部署及传媒知识库构建 ................. 149 4.1 智能体的定义与构成 ................................................................................ 151 4.1.1 什么是 AI Agent ............................................................................. 151 4.1.2 智能体的爆发 ................................................................................. 153 4.1.3 企业投资社交媒体管理的 AI 代理开发 ....................................... 156 4.2 智能体技术基础与传媒应用赋能 ............................................................ 159 4.2.1 智能体概念解析：从自动化脚本到自主决策系统 ..................... 159 4.2.2 智能体在传媒场景中的核心价值 （内容生成/用户交互/流程优化） ................................................. 162 VIII 4.2.3 智能体与大模型的协同机制 （如 Agent + LLM 的分层架构） ................................................... 165 4.2.4 大模型本地化部署的技术路径与实践 ......................................... 169 4.2.5 传媒行业技术实现路径及部署实践 ............................................. 173 4.2.6 传媒专属模型的训练与微调 ......................................................... 175 4.2.7 传媒知识库的构建逻辑与技术实现 ............................................. 178 4.2.8 知识抽取与融合技术：传媒行业的“数据炼金术” ................. 184 4.2.9 动态更新机制：实时热点整合与历史数据维护 ......................... 187 4.3 智能体-大模型-知识库的传媒实战闭环 .................................................. 190 4.3.1 如何快捷构建自己的知识库 ......................................................... 190 4.3.2 如何部署基于大模型的智能体 ..................................................... 198 4.4 未来趋势：智能体集群与超大规模知识库的进化方向 ........................ 212 4.4.1 智能体集群：从单一模型到协同生态 ......................................... 212 4.4.2 超大规模知识库：从静态存储到动态演化 ................................. 213 4.4.3 智能体与知识库的共生进化 ......................................................... 213 4.4.4 挑战与未来展望 ............................................................................. 214 第 5 章 AI 赋能传媒全流程智能化转型 ............................................................... 215 5.1 选题策划与内容生产 ................................................................................ 215 5.1.1 选题策划：从经验驱动到数据智能 ............................................. 216 5.1.2 内容生产：人机协作的效率革命 ................................................. 220 5.2 编辑加工与营销发行 ................................................................................ 224 5.2.1 AI 在编辑加工环节的应用与变革 ................................................ 224 5.2.2 AI 大模型技术在营销发行环节的创新应用 ................................ 227 5.2.3 AI 赋能下编辑加工与营销发行的协同发展 ................................ 230 5.3 风险控制与组织变革 ................................................................................ 237 5.4 未来展望 .................................................................................................... 239 第 6 章 AI 大模型驱动的传媒行业创新商业模式 ................................................ 241 6.1 个性化定制传媒服务：从“千人一面”到“一人千面” .................... 241 6.1.1 用户阅读偏好分析与画像构建 ..................................................... 243 目 录 IX 6.1.2 基于个人偏好的图书、杂志定制流程与案例 ............................. 249 6.1.3 定制化传媒的盈利模式与市场前景 ............................................. 252 6.2 知识付费与在线教育融合 ........................................................................ 256 6.2.1 AI 辅助课程设计与教材编写 ........................................................ 256 6.2.2 在线学习平台的智能辅导与答疑功能 ......................................... 258 6.2.3 知识付费产品的创新形式与营销策略 ......................................... 260 6.3 传媒产业生态合作新形态 ........................................................................ 263 6.3.1 与科技公司、电商平台的合作模式探索 ..................................... 263 6.3.2 版权贸易与国际合作中的新机遇与挑战 ..................................... 264 6.3.3 产业联盟与协同创新机制的构建与实践 ..................................... 264 第 7 章 AI 大模型应用于传媒行业的挑战与应对策略 ........................................ 266 7.1 技术瓶颈与数据安全风险 ........................................................................ 266 7.1.1 大模型训练的算力限制与模型更新难题 ..................................... 267 7.1.2 数据隐私保护法规与合规性要求 ................................................. 268 7.1.3 数据泄露、恶意攻击等安全威胁及防范措施 ............................. 273 7.2 伦理道德与法律规范问题 ........................................................................ 276 7.2.1 AI 生成内容的版权归属争议 ........................................................ 276 7.2.2 虚假信息传播、不良内容过滤的责任界定 ................................. 277 7.2.3 相关法律法规的完善与监管政策建议 ......................................... 279 7.3 人才短缺与教育培养体系构建 ................................................................ 282 7.3.1 跨学科复合型人才的需求现状 ..................................................... 282 7.3.2 高校与企业的人才培养模式创新 ................................................. 283 7.3.3 在职人员的继续教育与技能提升路径规划 ................................. 283 第 8 章 案例分析与实践探索................................................................................. 286 8.1 国内外知名传媒机构的成功案例剖析 .................................................... 286 8.1.1 新华社在大模型应用方面的战略布局与实践成果展示 ............. 286 8.1.2 从内容创作到业务流程变革的全面解读 ..................................... 287 8.1.3 经验借鉴与启示 ............................................................................. 289 8.2 新兴科技企业进军传媒行业的创新实践 ................................................ 290 X 8.2.1 科技巨头旗下的数字传媒项目案例分析 ..................................... 291 8.2.2 初创公司在传媒细分领域的创新突破与商业探索 ..................... 292 8.2.3 对传统传媒行业竞争格局的影响与思考 ..................................... 294 第 9 章 未来展望与趋势预测 ................................................................................. 296 9.1 AI 大模型技术的持续演进方向 ............................................................... 296 9.1.1 更大规模、更高效率的模型发展趋势 ......................................... 296 9.1.2 多模态融合、跨语言理解等技术突破的预期 ............................. 297 9.2 传媒行业在 AI 赋能下的长远变革趋势 .................................................. 302 9.2.1 传媒业态的深度融合与创新发展模式预测 ................................. 302 9.2.2 阅读体验的革命性变化与全新文化生态构建设想 ..................... 305 9.3 社会文化层面的影响与责任担当 ............................................................ 307 9.3.1 AI 驱动的传媒内容对文化多样性、社会价值观的影响探讨 ........ 307 9.3.2 科技企业在社会责任履行方面的角色与使命 ............................. 312 附录 A AI 智能办公集锦 ........................................................................................ 316 附件 B DeepSeek 使用渠道汇总 ....................................................................... 323 附件 C DeepSeek 十六个王炸组合彩蛋知识 ................................................... 324 附录 D 顶级数据科学工具和技能 ......................................................................... 325 附录 E 10 分钟搞懂大模型！20 个核心概念 ...................................................... 331 参考文献 ..................................................................................................................... 334
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