2025媒体融合发展论坛10月20日在山东青岛圆满落幕。本届论坛以“系统变革 融合向新”为主题，由人民日报社主办，汇聚中央部委、主流媒体、学界及企业代表等300余人，共探媒体融合纵深发展之路。清博智能数字融媒应用事业部总经理郭蕊菡受邀出席“智媒发展新模式新新方向”分论坛，并在圆桌环节分享了清博在数智产品打造与商业模式创新方面的实践经验。

01 数据反哺：让内容越用越聪明

数据如何从“资源”走向“生产线”？围绕“媒体数据如何转化为数智产品”这一议题，郭蕊菡结合清博具体实践，提出三层推进思路：

构建“数据流水线”，让历史资源成为创作素材

她指出，媒体可借助“知识库+RAG+工作流”的智能体模式，将历史报道、精品内容转化为持续生产的底层能力。例如清博为一些融媒体中心打造的“AI采编智能体”，不仅能实时追踪热点，更能基于媒体自身的文风与内容储备，自动生成报道角度、大纲与初稿，“相当于为编辑配备了一位精通本媒体‘家底’的AI助手”。

突破创意产能，实现从想法到视频的分钟级转化

针对创意落地难、制作周期长的痛点，清博推出“元镜”视频智能体，整合创意生成、脚本撰写、图像视频合成等九大智能体。“编辑输入一个想法，系统可在十几分钟内输出完整视频”，郭蕊菡以与央视总台合作的《中国神话》《AI美猴王》为例，说明AIGC如何极大压缩传统制作流程。

打造“数据—创作—反馈”闭环，让数据越用越智能

她进一步强调，应构建从舆情洞察选题、智能创作到效果反馈的完整闭环。清博协助搭建的“智媒云创AI生产中心”正是范例——传播数据不断反哺系统，优化后续创作与分发策略，形成数据资产的持续增值。

02 标准化产品的定制难题

数据变现的挑战：价值密度低、风格难统一、跨域信任是三大难关；因此在探讨“数据如何驱动商业模式创新”时，郭蕊菡没有回避实践中遇到的真实难题，并分享了清博的破题思路：

痛点一：数据价值密度低，需深耕行业理解真实需求

她以车企舆情洞察为例，指出网络信息碎片化、情绪化严重，“必须与工程师、售后团队反复磨合，才能让模型识别‘发动机异响、车机卡顿’等真实问题，而不只是‘简单的负面评论’”。

痛点二：标准化与定制化的平衡难题

“元镜”视频智能体作为标准化产品，需应对不同客户对“庄重”“科技感”“快剪风”等抽象风格的理解。郭蕊菡坦言，这背后是大量的多风格训练与提示词调试，“必须在定制与标准之间找到协作路径”。

痛点三：跨领域合作中的数据信任机制

在医疗和文旅等大模型项目中，数据安全、责任边界与模型可信度成为关键。“建立信任需要严谨的机制设计和长期沟通，这比技术本身更具挑战。”

03 智能体赋能，工具破局

一句话心法：用智能体为行业输出“可复用的新工具”——在论坛最后的总结环节，郭蕊菡以“用智能体解码数据，为行业输出可规模复用的‘新工具’与‘新应用’”作为清博的智媒转型心法，强调将数据能力转化为实际生产力，才是媒体深度融合的关键路径。

整场分享犹如一张清晰的“数智转型路线图”，清博智能以其已验证的实践，打通了从技术概念到产业应用的关键路径，为行业的数智化转型提供了一份属于自己的宝贵经验。

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