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北京广播电视台人工智能融媒创新实验室揭牌

日期: 来源:北京卫视收集编辑:北京卫视

3月16日,北京广播电视台人工智能融媒创新实验室揭牌暨与北京智源人工智能研究院战略合作协议签约仪式在京举行。北京市委副秘书长、市委宣传部副部长、市政府新闻办主任、北京广播电视台党组书记、台长余俊生,国家广电总局广播电视科学研究院党委书记、院长刘建国,北京市广播电视局党组成员、副局长王志,北京市科学技术委员会二级巡视员刘航,中国传媒大学副校长柴剑平出席活动。北京市经济和信息化局、中关村科学城管理委员会有关领导出席活动。北京广播电视台党组副书记、总编辑徐滔主持。

余俊生在致辞中表示,我们以实际行动贯彻落实总书记关于发展新质生产力重要论述和中央决策部署,揭牌成立北京广播电视台人工智能融媒创新实验室,既是积极拓展媒体行业人工智能应用场景的有力实践,也是扎实推进首都新型主流媒体建设的重要举措,标志着北京广播电视台的智能化发展迈出了关键一步。

黄铁军表示,我们希望与北京广播电视台深入合作,在实现大模型技术赋能的同时,也共同做好风险防范,推动视听行业生产力实现新的跃升,加快发展新质生产力。

刘建国表示,总局广科院愿意与北京广播电视台一起,加强合作共建,共同推动人工智能技术在广播电视行业的创新应用与发展,以高质量视听满足人民群众日益增长的需求,推动构建广电新质生产力。

王志表示,北京广播电视台人工智能融媒创新实验室的成立,标志着我们在把握媒体发展大势、推动科技创新方面迈出了坚实步伐。这是北京大视听行业在新时代背景下的一次重要实践,也是对提升广播电视内容生产和公共服务水平的一次有力探索。

刘航表示,北京广播电视台和北京智源人工智能研究院共建人工智能融媒创新实验室,既是促进北京市通用人工智能创新发展的一件大事,也是北京广播电视台加快推进媒体深度融合发展转型的一项重要举措。

市经信局数字经济专班执行长唐建国表示,人工智能有着强大的学习能力、生成能力,是引领未来的战略性技术,作为发展新质生产力的重要支撑,加速千行百业的智能化转型,促进数字经济高质量发展。北京广播电视台作为首都重要的传媒阵地,承担着传播先进文化、引领社会风尚的重要使命。

余俊生和北京智源人工智能研究院理事长黄铁军为北京广播电视台人工智能融媒创新实验室(以下简称为实验室)共同揭牌。实验室由北京广播电视台发起,北京智源人工智能研究院作为联合主办单位,首批共建单位包括国家广电总局广科院、中国传媒大学、北京大学多媒体信息处理全国重点实验室、智谱AI、百川智能、寒武纪、腾讯云、新华三、京能集团、新壹科技、猎户星空、索贝、中科大洋等机构。实验室的成立,将秉持“开放、合作、共赢”的原则,通过多元化合作模式,整合各方优势资源,促进人工智能技术在传媒领域的产学研用一体化发展。提高人工智能技术研发、学术研究、成果转化、应用推广、市场拓展,促进新质生产力发展,加快塑造高质量发展新动能新优势。北京广播电视台还将与实验室共建单位开展更加广泛的合作与探索,结合广播电视节目生产需求,锻造BRTV融媒跨模态生成模型,打造专业级的智能化内容生成解决方案,推动人工智能技术在广播电视核心制播流程的集成,加大人工智能在内容生产的应用,尝试在电视频道中开展智能生产节目试点,打造具备行业领先水准的智能生成节目,在提高生产效率的同时,提升节目质量,增强互动呈现,为观众提供更加精彩的视听产品。

北京广播电视台党组成员、副台长陈祥和北京智源人工智能研究院副院长兼总工程师林咏华签署了战略合作协议。双方将基于北京广播电视台百万小时优质视音频媒体资产进行数据训练,依托智源研究院强大算力资源,共同研制通用型人工智能基础大模型,探索“科技+媒体”跨领域合作。

2021年以来,北京广播电视台不断加大人工智能应用研发力度,持续推动人工智能赋能内容创新创优,自主打造了全国首个广播级真人数字人“时间小妮”,推出了卡通数字人“酷虎”“瑞麒”和“播播龙”,为深化“人工智能+广播电视”的融合探索奠定了坚实基础。近来北京台围绕“AI智能辅助制作”“AI数字人”等两个重点方向,以技术+节目的协同组织形式,强化联动,常态调度,加速推进。在重点节目《人民的领袖——毛泽东的130个瞬间》中,通过训练AI绘画模型,生产符合节目调性的版画风格动画,成为节目创新亮点之一。在《2024年北京广播电视台春节联欢晚会》中,应用自主研发的AI视频互动小程序,创新替代了明星代言的常规做法,实现人人都是北京台春晚代言人的广泛互动,助力北京台春晚勇夺省级卫视春晚收视十一连冠。

目前,北京广播电视台积累形成了规模庞大、类型多样、具有深度开发价值的广电媒资数据,视频媒资保有量达108.9万小时、音频媒资保有量达27.8万小时,总存储量超1.7万TB,内容涵盖新闻、纪录片、综艺、体育、电视剧、动画片等不同领域,在算法算力和数据的人工智能三要素中提前卡好了数据占位,为媒体大模型的研究构建提供了难得的数据富矿和有力的数据支撑。


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