目前，人工智能对传媒业产生深刻影响，从内容生产自动化，到智能分发精准化，再到内容形态多样化和运营管理系统化，其业务流程和生态体系发生着翻天覆地的变化。未来将呈现以下趋势。

　　一、主流媒体加速融合发展及智能化进程
　　人工智能在媒体融合发展中的效应，一方面在于提高媒体全要素生产率。主流媒体沉睡的数据将被唤醒，业务的流程将被重塑，信息采集力、智能加工力、信息整合力、核查与判断力、协同力等全面增强。另一方面，人工智能将推动主流媒体更好发挥在国家治理体系现代化中的作用。通过把公共信息和服务资源纳入其中，使其平台化、入口化，进一步上下、左右打通，构建共享、共建的智能化新型主流媒体平台，打造公共信息服务的智能媒体矩阵，或是传统媒体融合发展的重要方向。

　　二、新媒体业态将不断涌现
　　人工智能、5G等新技术将把现实世界以数字的方式带入每个人、每个家庭、每个组织，形成一个全移动和全连接的智能社会，社会治理、社会关系、人际互动和生活方式都会发生巨大变化。万物皆媒、万物互联、万众创作，带来的是信息的来源、规模、品类、形态的极大丰富和无限扩张。传媒业态和内容样态逐渐增多，“四全媒体”内涵和外延都将继续扩展，新平台、新终端、新交互工具不断演化迭代，机器人新闻、传感器新闻、区块链新闻等新闻品类将蓬勃发展。

　　三、行业巨头愈发重视关键核心技术的研发
　　当前人工智能发展得益于算法、数据和算力三要素的进展。随着算法模型持续优化、数据深度积累、计算能力日新月异，人工智能技术将获得更快速全面的发展和应用。下一步科技公司技术研发将致力于专用芯片、算法平台和垂直数据为重点的人工智能生态体系，“数据+平台”的云服务模式将逐渐深化，人工智能基础服务提供商不断积累数据，提供更优质的服务;通过基于机器学习、深度学习体系的优化、基于脑科学研究的类脑智能、基于脑机接口的混合智能等多种技术路径，推动人工智能质的飞越。主流媒体将着力解决数据标准不统一、历史数据质量差等问题，逐渐向人工与自动标注结合的方式转换，不断加大自动标注在整个标注环节中的比例;在此基础上，通过自主研发和外部合作，人工智能将逐渐覆盖新闻生产传播全链条，为解决采编审发、版权保护、盈利模式等痛点提供有效路径。

　　四、主流媒体集团与头部科技公司越来越强大
　　随着技术在新闻传播实践中的作用增大，媒介组织形态将出现新的分化、组合。主流媒体集团和头部科技公司拥有资本优势、市场优势，并掌握着人工智能所需要的大数据、大算力等技术资源，具备更强的资源吸附能力，在传媒业中起到技术引领作用。一部分传媒机构因技术、资本、市场等实力较弱且缺乏转型动能，越来越不适应新业态竞争，逐渐边缘化甚至消亡。一部分传媒机构重新调整定位和战略，逐渐进入长尾市场，以头部媒体和科技公司为技术支撑，并为其提供相关外包服务或以垂直领域的内容和数据反哺。

　　五、人机深度融合成为提升新闻工作者“四力”的未来常态
　　传媒领域人机融合、人机协同是大势所趋。人工智能将更深入全面地介入媒体信息采集、内容生产、分发反馈等各个环节，机器人写作、大数据挖掘、无人机和卫星等应用将为新闻工作者延伸“脚力”、提升“眼力”、增强“脑力”、创新“笔力”开辟新空间，推动新闻工作提升生产力、开拓新领域、达到新高度。人工智能应用模式将从组织层面和项目层面走向个体化、常态化，逐渐像今天的办公软件一样普遍。新闻编辑室中人工智能专家从后台支持走向决策前台，与传统的媒体总编辑之间强强联合。“科技赋能+人文赋能”成为人机融合的新基点，机器智能是“工具理性”的体现，而人要更体现“价值理性”的温度与坚守。

　　六、媒体专业界限更加宽泛
　　技术赋能以及社会数据化消解了传媒业原有的边界，逐渐构建起一个新的生态产业和传播方式。以技术为驱动、以场景为锚点的各类资讯类平台和非资讯类平台，都成为重要的流量和用户的入口、信息和数据的“出口”，MGC、UGC、PUGC等新内容业态蓬勃发展，使得记者和编辑的角色边界更加宽泛，算法和用户在传播体系中的权重越来越大。未来，专业人才和普通用户的媒介素养将深度重构，传统的文科专业为主的系将持续调整，人文艺术与统计学、计算机科学、神经科学等相结合的跨专业、复合型特征更为凸显，算法工程师、生物工程师将更深入广泛地融入传媒业。