广电绝地反击！揭秘多彩新媒「不烧钱」的AI生存法则

机器之心发布

目前，传统广电行业正面临一场深刻的生存危机。外部竞争压力持续加剧，不断挤压行业原有的发展空间：家庭智能语音设备渗透率已经突破 68%，短视频平台日均占用用户时长已经高达 2.8 小时，用户注意力的结构性转移趋势已然形成。

而这种冲击更直接体现在行业的基本面上 —— 据国家广电总局数据，2024 年省级 IPTV 用户平均 ARPU 值已不足 15 元，较三年前下降 22%。

究其根源，用户流失与收入下滑的本质，在于传统广电服务模式已难以匹配用户 「用电视」的新需求。相比新兴平台，其在交互体验、内容更新速度与服务功能等方面的短板愈发突出，曾经的家庭娱乐中心地位逐渐动摇。

从政策环境看，国家层面已出台一系列指导方针，从「十四五」规划中强调「推进媒体深度融合」，到「人工智能 +」行动部署重点领域融合任务，再到文化数字化战略全面推进，均为广电行业智能化转型提供了明确的政策支持与方向引领。

在这样的困境与机遇并存的背景下，借助 AI 技术推动系统性转型，已从一种前瞻性探索成为行业寻求突破的必然方向。

当然另一个现实是，对多数预算有限、技术积累相对薄弱的省级广电运营商而言，关键难题在于如何将宏观政策转化为可落地、见效快的本土化方案。这也是当前行业普遍面临的实践难题。

在此背景下，贵州多彩新媒股份有限公司（以下简称「多彩新媒」）依托其 1100 万 IPTV 家庭用户基础，规划了一条「技术筑基－场景落地－生态协同」的渐进式转型路径。该方案侧重于回应实际运营中的痛点，试图以相对可控的投入实现场景化的能力适配，为区域广电探索 AI 转型提供了一个可供参考的实践样本。

战略选择：

放弃「大求全」，只抓「三个核心」

面对 OTT 业务分流、短视频争夺用户时长，以及用户需求持续升级的三重压力，对多数地方广电机构而言，采取激进的全栈自研路线存在较高的实施风险。从多彩新媒规划的 AI 路径来看，其战略选择体现出明确的务实导向：放弃「大而全」的建设思路，转而聚焦于三个能够直接应对当前核心挑战的环节。

首先是守牢「入口权」，通过智能播控强化对大屏主导权的掌控，防止用户进一步流失；其次是激活「服务值」，意图通过智能体将电视从单一的「内容播放窗口」，转变为能提供本地生活服务（如查电费、查社保、问健康）的「家庭服务站」，以实用性增强用户粘性；最后是找「新增量」，尝试利用 AIGC 工具开辟内容创作新收入，为传统依赖广告和收视费的盈利模式寻找增量空间。

这套逻辑，反映了预算有限型运营商的一种典型思路：不用赌上全部资源，而是优先确保核心业务基本盘稳定，同时以较低成本在关键环节进行赋能和试探。

技术路径：

分层架构与「轻量化」实践

在技术实现上，同样展示出务实的路径选择。其架构设计并非追求从零搭建完整的 AI 系统，而是倾向于结合成熟外部能力，并围绕 IPTV「安全、服务、效率」方面的核心需求，搭建起分层体系

在模型层面，底层拟采用豆包、通义千问、DeepSeek 等目前市面上成熟的轻量化模型控制成本，在此基础上，针对行业需求孵出 AI 动画、视听、教育三大行业模型，支撑垂直场景需求。

在应用层面，则计划拆成几个「拿来就能用」的平台：智能播控平台拟依托大模型安全技术搭建「防御－监测－溯源」的全链路安全管控体系，用户想看的内容、潜在违规风险都能精准识别，意图识别准确率预期可达 98%；

智能体应用平台规划整合 MCP、A2A、RAG 等技术，实现智能体快速编排，多智能体灵活调度，同时集成视听、教育、健康等六大服务模块，支持「说句话就能操作」，23 种方言覆盖让不同群体都能用；

AIGC 创作者平台则有望实现「文生图 60 秒、文生视频 120 秒」的生产目标，预计动画制作效率提升 3 倍；

新一代 AI 搜推平台深度整合大模型多模态理解、RAG 检索增强与用户行为动态建模技术，采用「兴趣泛化 + 探索性推荐」双引擎机制，有望从根源打破传统推荐的「信息茧房」，真正意义上实现「千人千面」的场景化推荐。

场景落地：

从「看电视」到「用电视」的改变

多彩新媒的 AI 实践，其价值最终仍需通过具体场景落地来检验。纵观其整体布局，主要围绕对内提效、对外服务与生态拓展三个维度展开。

第一个维度是：对内运营与生产提效

在内容生产端，计划依托智能海报、智能编码等工具，压缩传统高度依赖人工的环节成本，提升响应速度，打造全流程自动化生产能力。

如，智能海报，未来将支持「文生图」、「图生图」 双模式创作。据悉，运营人员仅需输入影片主题、风格要求等指令，系统即可通过视频内容预分析自动提取核心元素，同时具备智能背景生成、多尺寸适配功能，可根据 IPTV 大屏、移动端等不同场景，自动输出多格式海报，实现不同类型海报的批量生产。

再如，智能编码，计划基于视频内容特征分析与网络环境感知技术，构建智能编码引擎，实现媒资编码全流程自动化与动态优化。通过系统自动识别视频内容类型（如电影、新闻），对动作电影采用高码率保障画质细节，对新闻节目采用高效编码压缩体积；同时结合用户终端网络带宽等实时数据，在保障播放流畅度的前提下，实现码率智能调节。

而在运营决策端，则希望通过智能营销和智能问数系统，将分散的数据资产转化为可指导一线行动的洞察，通过 AI 驱动的精准运营与数据分析，推动运营从「经验驱动」向「数据辅助决策」转型

如，智能营销，规划构建覆盖 IPTV 大屏、APP、线下渠道的全触点智能营销体系，核心依托 CDP 平台整合全域用户数据，生成 360 度用户全息画像，再通过自动化营销流程（MA）实现「精准分群－策略编排－自动推送－效果追踪」闭环。未来可基于用户观看偏好、消费习惯、生命周期阶段自动匹配营销内容。

再如，智能问数，则基于 NLP 自然语言处理与数据中台技术，将打造智能问数系统，打破「数据查询依赖技术人员」的壁垒。实时生成可视化报表。同时通过自助式数据分析，让一线运营人员精准把握业务动态，推动策略优化更具针对性，助力实现「精细化运营」。

第二个维度是：对用户服务体验升级。

这一维度的根本转变，是实现用户从「被动看电视」到「主动用电视」的体验跨越，由此重新定义电视服务的价值。

具体来看，在面向用户层面，强调通过自然语言指令降低使用门槛，如用户可直接以口语化指令如查找「雪山枪战的电影」进行内容检索，系统依托语义理解与智能推荐技术即可完成内容精准筛选与推送。

针对老人和少儿两大垂类人群，还计划设计适配性终端与服务。例如面向老年人的设备支持方言交互、亲情电话一键拨打等功能，以贴合其使用习惯；面向少儿的学习机则整合海量题库资源，覆盖全学段学习需求。这类设计体现出在存量市场中深耕细分用户场景的思路。

更值得关注的是，未来通过接入贵州「两码一宝」本地服务，尝试将电视屏幕延伸为民生事务办理入口，例如支持电费查询、火车票预订等功能。此举若得以落实，或将通过提升使用频次与实用价值，增强用户粘性，为电视大屏构建差异化的服务定位。

第三个维度是：B 端生态输出与行业赋能。

在服务自身运营和用户外，多彩新媒也在探索将沉淀的 AI 能力转化为对外赋能的可能。具体来看，在 B 端计划走「轻资产输出」的模式，向广电、媒体、文旅等关联行业进行轻量化输出。例如为景区定制智能导览模型、为融媒体提供 AIGC 内容生产工具等等。

同时，在内容创新上，规划尝试以动漫等垂类为切入点，拟提供智能脚本生成、自动剪辑等创作工具，并配套搭建涵盖「创作扶持－内容审核－分发变现」的全流程服务体系，吸引 PGC/UGC 创作者入驻。

这些体现出多彩新媒从内部闭环服务向开放协同生态延伸的意图，试图通过能力外溢与生态共建，探索业务新增量。

生态协同：

借力共生与能力沉淀

对区域性平台而言，完全依靠自建生态体系往往面临成本与效率的双重挑战。而多彩新媒的 AI 路径强调「内外联动」的思路，体现出务实的生态构建策略。

对外，策略重心在于借助外部优势资源，快速构建服务能力与触达渠道。技术层倾向与互联网大厂进行平台共研共建，以控制研发风险与成本，避免重复造轮子；在内容与服务层面积极对接行业头部版权方，如整合三甲医院健康数据与 K12 教育资源，补足自有内容生态的不足；用户触达层面，则通过运营商套餐预装终端，借助微信生态实现「小程序选剧－电视播放」跨屏联动等方式，延伸服务场景，扩大用户触达范围。

对内，强调构建「NLU 语义理解－多模态交互－推荐引擎－AIGC 生成」核心技术栈，将方言识别、垂类模型等 20 余项能力通过 API 开放，构建「开发者－合作伙伴－终端用户」共赢生态。这种模式或有助于区域性平台在资源受限的条件下，逐步构建起可持续演进的服务体系与行业影响力。

价值展望：

这盘棋到底「值不值」？

多彩新媒的 AI 转型实践，其价值不仅体现在直接的商业回报潜力上，更在于为同行业者提供了一份聚焦于可行性的区域转型样本，具有可分析、可参照的现实意义。同时，这一探索在社会层面亦展现出重要的公共价值。

具体来看，在商业层面，计划沉淀 800 万条影音数据、12 万条健康医疗数据等高价值资源，为后续增长储备核心资产。

在行业层面，探索建立智能播控新标准，推动行业从「内容分发」向「服务运营」转型，为全国地方广电提供可复制的「AI + 广电」参考方案。

在社会层面，适老适幼终端开发以及本地生活服务的衔接，体现了技术普惠与人文关怀的导向，有助于缩小数字使用鸿沟，提升公共服务的覆盖与便利性。

结语

广电行业的智能化转型，本质上并非单纯的技术追赶，而是一场围绕生存空间与价值重定义的系统性变革。

从行业实践的角度看，多彩新媒实践样本所呈现的，是一种在资源与能力约束下寻求可行路径的务实思路：以用户真实场景与业务痛点为牵引，以既有资源为支撑，通过分阶段、场景化的 AI 赋能，从解决最急迫的问题入手，逐步构建可持续演进的能力体系。

这样的路径或许不具备颠覆性，却为众多正处于迷茫期、寻求转型起点的区域运营商，提供了具象化的参考。

当然，该路径在落地中也仍面临一系列行业共性挑战 —— 如技术选型与业务场景的适配、跨部门数据整合与组织协同、用户行为习惯培养、商业模式闭环验证等。最终能否取得实质成效，仍取决于执行过程中能否持续保持敏捷迭代与务实聚焦。

转型从未有标准答案，正是在众多实践中，在试错中不断适配，行业的未来图景才会逐渐清晰。