智能传播是使用大数据与人工智能技术对信息进行自动化处理的一种人机交互的网络传播新形态，研究的主要对象是人类社会中出现的各种智能传播活动与现象。作为信息时代的前沿传播范式，智能传播以人工智能、大数据、物联网、云计算等一系列先进技术为基石构建而成，而大数据是构成智能传播的必要条件。智能传播作为一种新兴的传播方式，是人工智能技术在传媒领域的深度应用。它凭借智能算法这一核心驱动力，打破了传统传播模式的单向性与粗放性特点。从传播过程看，智能传播本质是信息自动化处理，主要涵盖信息收集、生成及分发三方面 [1] 。其突破了信息生产者与接收者的刻板界限，受众的角色从“被动等待”转为“主动参与”。他们既可以通过社交平台分享见解从而影响舆论走向，也能借助UGC (User-Generated Content，用户生产的内容)创作丰富传播内容生态，为传播内容生态注入多样性。不仅如此，智能传播注重传播过程的个性化、精准化与交互性，依据用户画像进行个性化定制，为用户推送适配的内容，并借助虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等技术，调动打造沉浸式交互体验，使用户仿佛身临其境，深度融入传播情境，全方位重塑信息的流动方式、受众的体验感知以及传播的效果达成。

智能传播的理论框架在智能传播时代呈现出新的拓展。传播学理论在技术加持下，从单一的媒体形式融合迈向了业务流程融合和产业生态融合的深度发展。例如，媒介融合理论在智能技术的推动下，传统媒体与新媒体不仅在内容呈现上相互借鉴，更在采编、分发、运营等核心环节实现一体化。议程设置理论也从传统媒体主导转向智能算法与公众议程的互动博弈。算法依据用户数据推送信息，塑造公众关注焦点，同时公众的互动反馈又影响算法后续决策。使用与满足理论在智能交互场景中有了新的演变，用户不再仅仅满足于信息获取，更追求个性化、沉浸式的交互体验，如通过VR技术参与新闻现场报道，满足自身的好奇心与参与感。

智能传播集原始、口语、文字、印刷及电子传播等精华于一身，同时也是人工智能技术在新闻传播领域的渗透拓展 [2] 。其发展历程可以追溯到人工智能技术的萌芽与初步发展阶段。20世纪50年代中期至80年代初期，人工智能技术开始逐步发展，为智能传播奠定了技术基础。随着计算机科学家魏泽鲍姆发布聊天机器人ELIZA，以及斯坦福国际研究所研制出首台采用人工智能的移动机器人Shakey，人工智能技术逐渐走向成熟。进入21世纪，算法推荐、语音交互、计算机视觉等技术的不断发展，智能传播开始进入规模化应用阶段。新闻机构如美联社开始使用人工智能技术撰写新闻报道，机器人写作与算法分发逐渐改变了传统新闻内容的生产模式。这一阶段，智能传播不仅在新闻领域得到广泛应用，还逐渐渗透到娱乐影视海报设计、影视推广和广告营销等多个领域。

近年来，智能传播取得了显著进展，成为传媒行业的重要组成部分。物联网、大数据、虚拟现实、区块链等技术的不断发展和应用，使得传媒业进入了智能时代。在这一阶段，智能传播不仅在生产环节实现了自动化和智能化，还在分发、使用环节提供了个性化的内容推荐。机器人写作、算法推荐等技术使得新闻内容的制作和分发更加高效和精准。同时，智能传播也开辟了传播业的全新时代，信息传播空间平坦化，微传播大行其道，传统媒体转型势在必行。智能传播不仅改变了新闻生产的各个环节，还推动了媒体融合和智能化叙事的发展。

智能传播的现状表现为技术的广泛应用和持续创新。伴随科技进步，人工智能渐趋成熟，为新闻传播带来新模式与新平台。目前，其技术原理与分析模式已广泛用于新闻制作、信息采集、分发及个性化推送等，成为信息传播不可或缺的部分，在很大程度上重塑媒体新业务模式 [3] 。智能传播技术也在不断进步，如自然语言生成、情感分析和深度学习等技术的应用，使得信息传播更加精准和高效。个性化和定制化内容的推送、交互式新闻体验、以及基于用户行为的智能推荐系统已成为常态。以此为趋势，智能传播将能够更深入地理解用户需求，提供更加定制化的内容和服务。

智能传播强劲驱动为媒体生态注入全新内涵。历史上，媒体传播方式的每次变革都与科技重大进步紧密相连，依托于新的传播手段与发明创造 [4] 。在传统认知中，媒体生态的关注点主要集中于媒体机构间的竞争合作。然而，在智能传播的驱动下，技术要素成为影响媒体生态的关键变量。智能算法重塑了内容生产与分发逻辑，促使媒体从业者与智能机器协同作业。例如，智能写作机器人能够助力记者快速产出新闻稿件，再经编辑利用智能审核工具严格把关质量。如今，受众已成为内容生态的共建者，而非单纯的信息接收者，他们借助智能终端进行了深度参与，进行评论、分享、二次创作等。此外，社交媒体平台、自媒体等多元主体蓬勃发展，与传统媒体相互交织，共同推动媒体生态从“线性结构”向复杂“网状结构”转变。

伴随内涵革新，媒体生态特征也显著变化。开放性上，智能传播打破行业壁垒，媒体与科技、电商、金融等跨界融合，催生融媒体集团、媒体电商等新业态。例如，2020年8月人民日报抖音账号首次带货直播，全网曝光近10亿，实现了传播力与销售力转化。在动态性上，技术加速迭代，让媒体生态瞬息万变，新传播形式与业态不断涌现，短视频热度持续，直播电商又异军突起。当下，移动互联网红利渐消，人工智能成为后移动时代的战略支点 [5] 。多元共生愈发凸显，传统媒体凭借深度报道、专业解读坚守阵地，新媒体以创新形式、快速传播抢占流量，自媒体发挥灵活优势填补细分市场。智能化是我国媒体融合纵深发展的必然方向，不同类型媒体在智能传播赋能下各显神通，共同繁荣媒体生态，满足受众多元信息需求。

智能传播浪潮下，信息传播渠道正经历着爆发式增长以及深度变革。以往大众主要依赖报纸、电视、广播等传统媒介获取信息，渠道有限且单向。如今，智能手机、智能音箱、智能手表等智能终端随处可见，人们可以随时随地阅读新闻、资讯推送等，实现了信息传播的即时性和个性化。社交媒体平台更是异军突起，以微博、微信为例，它们凭借庞大用户基数与社交关系链，构建起信息的高速扩散网络，热门话题瞬间引发全民关注与讨论。与此同时，物联网设备使信息传播触角伸向物理世界各个角落，智能公交站台能够实时查询显示交通与周边动态，智能家居系统依用户习惯推送贴心提示，信息传播不再受时空限制，实现革命性变革。

传统信息传播多为广播式的单向输出，受众处于被动接收端，反馈机制滞后。智能传播扭转了这一局面，开启双向互动、多点扩散的新模式。网络直播是典型代表，主播实时展示内容，观众通过点赞、评论、打赏即时互动，主播依据观众反应灵活调整节奏与话题，传播过程充满变数与活力。再看内容分享场景，用户在社交媒体转发文章、视频，附上个人见解，引发朋友圈、群组内的多轮探讨，信息以每个分享者为中心向四周扩散，形成多中心传播格局。这种互动升级让受众从信息“旁观者”变身“参与者”，极大增强了传播效果与信息影响力，重塑了信息流动的内在逻辑。

智能传播技术正深刻重塑内容创作与生产的格局。在内容创作领域，人工智能技术应用从简单自动化写作，发展到借助智能写作机器人按特定题材与风格生成高质量稿件。如新闻播报App，运用机器人写作技术，把文章框架、大概内容、数据报告等输入电脑，电脑通过大数据与数据处理自动归纳整理，为用户提供资料 [6] 。这些技术不仅提高了内容生产的效率，还通过情感分析和故事构建能力，增强了内容的吸引力和互动性。在内容生产方面，编辑们可以利用大数据分析挖掘社会热点、捕捉受众需求走向趋势，帮助媒体精准定位选题。再以物联网、社交平台的丰富信息源为依据，利用智能编辑软件优化稿件，实现素材的快速筛选、剪辑与合成，智能编辑审核工具确保内容质量，运用人工智能识别虚假信息、低俗内容，保障平台内容健康。以上不仅可以减轻工作量，还大幅提升了内容制作效率，无不体现智能传播技术所实现的内容创作与生产的多元化和个性化。

智能传播正在推动受众角色经历显著的转型，让受众从信息“旁观者”变身“参与者”和“内容共创者”。例如，B站平台的弹幕文化的流行使观众能够实时发表评论，与其他观众互动，甚至影响内容创作者的未来创作方向。社交媒体平台上的评论区、留言栏等成为观众发表意见、参与讨论的重要场所。此外，受众也可以通过二次创作，如剪辑、配音、改编影视作品和动漫等，展现了其创造力，这些作品在网络上的广泛传播进一步扩大了原作品的影响力。

智能传播的发展，尤其是人工智能在新媒体中的应用，正深刻改变着受众的互动反馈模式，极大地增强了受众的互动反馈能力。依据用户画像的精准定位，媒体能够推送高度个性化的内容，满足用户特定的兴趣和行为习惯，显著提升用户的参与度和满意度。近几年，虚拟现实(VR)与增强现实(AR)技术成为国内外热门话题。其应用为受众带来全新沉浸式体验。VR技术模拟三维环境，让用户不受物理限制，仿若身临其境感受新闻事件或参与娱乐活动。AR技术更进一步，突破VR局限，使用户能在现实世界与虚拟信息互动，增强视觉、听觉乃至触觉等感官体验的真实感 [6] 。这些技术的发展不仅丰富了媒体表现形式，也为用户间的互动提供了新的可能性。随着这些技术的不断进步和普及，未来的媒体生态将更加注重用户的沉浸式体验和社交互动，为受众带来更加丰富和深入的媒体参与体验。

智能传播技术的发展，正深刻变革着媒体的业态与传播模式。智能传播所驱动的媒体生态变迁，本质上是技术与社会需求相互影响的过程。从协同发展理论来看，技术创新与场景化赋能紧密关联、相辅相成。技术创新为场景化应用提供支撑，而场景化需求又反哺技术创新，推动技术不断优化升级。基于技术的社会建构理论，智能算法不仅是社会的产物，更是社会价值观与用户行为共同塑造的结果。智能传播驱动的媒体生态变革本质上是技术逻辑与社会需求的双向互动，信息传播范式的革命性转变要求技术创新必须与具体应用场景深度结合。以用户从“旁观者”向“参与者”的角色转型为例，边缘计算与分布式内容生产技术的融合至关重要。边缘计算能够减少数据传输延迟，使智能终端设备在本地就能进行高效的数据处理，为用户实时生成高质量UGC提供技术保障。抖音的AI剪辑工具就是这一技术融合的成功应用，它让用户可以在手机端快速剪辑视频，添加特效、字幕等，极大地提升了用户创作的便利性和积极性，丰富了平台的内容生态；针对算法推荐的“过滤气泡”效应，需研发基于群体智慧的动态校准算法，通过引入社会网络分析技术平衡个性化与公共性，使受众接触到更广泛、多元的信息。

在这一过程中，遵循“技术–场景–价值”三元模型至关重要。在技术研发阶段嵌入伦理设计，如可解释性AI技术。可解释性AI能够让算法的决策过程和依据以一种可理解的方式呈现给用户，增强用户对算法的信任，避免算法黑箱带来的风险。在场景落地时建立用户赋权机制，如算法选择权。用户可以根据自己的需求选择不同的算法推荐模式，或者对算法推荐的内容进行干预和调整，充分体现用户在信息获取过程中的主体地位。算法推荐系统作为“非人类行动者”，与用户、平台规则共同构成动态网格，驱动生态变革。通过这样的方式，最终实现技术效能与社会价值的统一，确保智能传播技术在媒体生态变革中发挥积极作用，最终实现技术效能与社会价值的统一。

媒体生态呈现多元共生的特征，这就要求人才结构从单一技能向“T型能力”转型。该能力结构理论强调个体应具备广泛的知识基础和深入的专业技能，以适应复杂多变的社会环境。在智能传播时代，媒体从业者需要具备跨学科的知识和技能，既要有扎实的新闻传播专业知识，又要掌握人工智能、大数据等相关技术，还要具备良好的创新能力和人文素养。为了满足这一需求，可以构建三级人才培养体系：第一，基础层。在新闻传播学科中增设数据科学、人机交互等核心课程，培养具备技术理解力的内容生产者；第二，协同层。建立跨学科实验室，通过“媒体 + AI”双导师制培育算法伦理设计师；第三，生态层。推动产学研联盟，以真实业务场景驱动人才实战能力提升。该人才培养体系通过知识重构、能力进阶、价值内化的三维路径，回应智能传播对媒体从业者的能力重构需求。

智能传播的发展对媒体生态的规制与监管提出了新的挑战。随着人工智能、大数据等技术在媒体领域的广泛应用，传统的监管框架已不再完全适应当前的媒体环境。一方面，智能算法推荐系统可能导致“过滤气泡”和“回音室效应”，需要监管机构制定新的政策来确保信息的多样性和公众的知情权。另一方面，数据隐私和用户信息安全问题日益突出，监管机构必须加强对数据收集、处理和使用的监管，以保护用户隐私和防止数据滥用。针对智能传播引发的监管挑战，构建“风险分级–主体协同–工具适配”的动态治理框架，需以风险分级为基础，明确监管的差异化路径，以实现创新激励与风险防控的动态平衡。

1) 对智能传播带来的风险进行系统分级，以明确不同风险的优先级和应对策略。依据技术成熟度(如Gartner技术成熟度曲线)、社会影响度等多维度指标，将风险分为高、中、低三级，并针对不同级别制定相应的监管措施，动态调整监管强度。对于可能引发重大社会影响的算法偏见问题，应采取严格的审查和监督机制；而对于一般性技术故障或数据泄露等低级别风险，可采取快速响应和修复机制。例如，算法推荐引发的“过滤气泡”效应需通过强制算法透明度与公共性校准机制应对；用户数据泄露需强化加密技术与合规审计；自媒体内容良莠不齐可依赖平台自律与用户举报机制。

2) 建立“政府–平台–用户”共治机制，实现多元主体的协同治理是动态治理框架的核心。政府作为监管者，需制定明确的法律法规和政策导向，引导智能传播的健康发展；技术平台作为技术创新的主体，应加强技术研发和应用，开发如Meta智能审核工具利用AI识别虚假信息，主动承担社会责任，确保技术应用的安全性和伦理性；用户作为智能传播的直接受益者和参与者，应提高媒介素养，通过“算法选择权”主动干预推荐逻辑，积极参与到智能传播的监督和反馈中来。通过多方协同，形成覆盖全链条、多层次的治理体系，确保智能传播在媒体生态变革中的积极作用得到充分发挥。

3) 采用“监管科技”应对技术复杂性，以确保技术应用的透明性和安全性。监管部门可利用人工智能、区块链等技术手段，对智能传播过程进行实时监测和风险预警。例如，借助区块链的不可篡改特性确保数据安全与可追溯；运用人工智能分析海量数据，及时发现潜在风险。通过工具适配，实现技术应用的透明化、安全化，进一步完善动态治理框架，保障媒体生态健康发展。