媒体机构是怎么用AI实现视频内容批量化生产的，我问了几个从业者

用人工智能技术来驱动的批量产生视频的方法已经成为了新闻机构提高运营效率的主要手段。传统的模式中视频制作包含选题策划、文字撰写和后期编辑这些过程，需要团队的合作才能完成，但是当出现了 AI 加盟以后，某些机构就能够在同一个数据输入之后生产出多个形式的成品，短视频、播客脚本、摘要文本以及契合其他平台需求的形式等等。

一、媒体机构为什么开始批量做视频

从调查结果可知，现在的视频流具有很强的碎片化趋势。制作一条高质量的内容所消耗的成本和时间都是很大的，并且它所具有的传播能力也不能覆盖所有的媒体平台。因为此类内容需要很高的投入但是回报率却很低，所以大部分的媒体机构会选择采用内容生产的常态化、规模化的方式来进行经营。

人工智能本质特征就是它在做重复任务的时候，有着明显的优势。本文所涉及到的技术，可用于提炼出课题、改进标题、完善剧本初稿、完成视频片段过渡、完成封面作品等内容工作并对其进行详细的修改方案。为本领域的技术人员解决该领域的技术创新、专业改进提供具体的资料支持。

二、AI视频批量生产的常见流程

一般而言，媒介机构不会把人工智能技术应用到全流程生产上，而把业务流程拆分为一些可以模块化的部分来达到标准化的目的。

1. 选题聚合

人工智能系统会根据热点问题、平台经营数据、行业关键词词语这些人工智能系统可以直接产生的选题库。

2. 脚本生成

智能系统的使用使智能口播稿、智能配音脚本、智能新闻摘要等都可以由系统自行产生，因此短视频以及资讯制作的效率得到了极大的提高。

3. 素材整理

人工智能技术的应用使重要的信息的提取速度变快，解决了因为人工处理新闻录音、文稿、会议纪要所造成的时间浪费问题。

4. 批量剪辑

借助于某个模板所形成的一种结构化设计模式，可以在不人工操作的情况下自动地产生出一段视频，对应的文本字幕和时间码相对应的部分，还能够将那些有类似内涵内容的各种情况批量地创建出来。

5. 多平台改写

采用自动化软件可以对抖音、视频号、哔哩弹幕网和快手等各个平台的标题以及开头的文案进行不同的设计，这样可以大大提高内容在各个平台上的传播效果。

三、从业者最常用的三种AI生产模式

经过与媒介和内容制作领域的专家们进行访谈之后，得到三种主要的运作方式，并且在这三种方式当中存在着比较明显的优势。

1. “人定方向，AI做初稿”

该方法有很高的可靠度。编辑团队在确定了主题以及框架以后，用人工智能系统把内容进行延展性的创作、多维化的整合和多版本的生成。

优点是效率高，且不容易偏题。

2. “模板化批量生产”

它的适用范围很广，既可以用于新闻传播、政策解读等官方信息发布的领域，也可以用在知识的普及、行业动态的更新等各个方面。

团队应该先搭建起标准化的内容生成框架，利用人工智能技术对一些基本信息进行简单的填写，最后才应该集中精力进行审核、修正等工作。

3. “数据驱动自动分发”

有组织机构把主要内容拆成一些短视频片断，用不同的标题、封面和开头来加以衡量。

根据完播率、点击率、观看时长等主要的数据指标，制订出内容版本更新改良的办法。

四、一个真实有效的案例逻辑

某资讯类团队以前每天只能产出3到5条视频内容，在剪辑、配音等工作中有较大的工作量。采用人工智能自动化的处理方式之后，其生产流程就转变成了一个选择性选取的流程、撰写剧本的流程、语音识别转成文本的流程、模板制作并人工审稿的四步循环模式。

在人力资源固定的前提下，当日生产量达到10条的时候，它的内容倾向就会呈现出明显的、集中的特征。

其要义就是依靠人工智能来完成80%的重复性工作，把20%的任务交给有决策能力的人工编辑团队来完成，而不是全部依靠自动化技术。

五、媒体机构最看重的不是速度，而是可控

有些人们会以为AI视频批量生成的主要目的就是提高效率，其实它真正的目的是达到效率和精确的有机结合。

从业者非常在意三件事：

• 事实准确：新闻、财经、政策类内容不能乱编

• 风格统一：不同账号要保持稳定口吻

• 审核效率：AI生成后必须有人工复核

人工智能技术应该被定位为提高生产效率的一种辅助手段，而不能直接取代人类专业判断的能力。

六、哪些内容最适合批量化生产

如果你想做媒体型视频内容，几类最适合AI参与：

• 热点资讯类

• 行业解读类

• 知识科普类

• 会议纪要转视频

• 采访内容二次剪辑

• 图文稿转口播视频

这类内容具备明显的结构化特点，含有很多密集性的信息并存在较高的重复率，这对人工智能技术的运用而言形成了有利局面。

七、想提升效率，可以这样搭建工作流

如果你是内容团队负责人，可以先从轻量化流程开始：

第一步：统一内容模板

先固定标题结构、开头话术、引导方式。

第二步：建立素材库

对所收集的音频资料、文本资料、视频资料和图片等各方面的资料进行规范的整理和结构化的保存，为之后人工智能调用打下牢固基础。

第三步：让AI先出初稿

包括脚本、字幕、简介、封面文案。

第四步：人工做关键审核

重点检查事实、语义、节奏和品牌调性。

第五步：复盘数据

根据不同的开头方式对完播率、点击量影响的不同，有区别地设计模板设计方案。

八、为什么很多团队开始用媒小助软件

在实际的使用场景中，“媒小助”软件被一些团队优先选择，是因为它具有明显的批量处理功能所带来的一些明显的好处。

这些工具对长文本结构化、多种数据源的整合、内容管理系统等各方面都有比较大的优势，可以为希望提高内容制作效率的团队提供帮助。

就媒体机构而言，其价值并不只是在它的自身运转过程中体现出来，而体现在它可以增进各个成员之间的合作程度上，从而使得课题的研究、选题的拟定、稿件的编校修撰以及刊发传播诸环节都条理清楚。

九、AI批量生产视频的核心趋势

未来的媒体机构将会从以往的依靠爆款内容作战转变为依靠规模化的、标准的、精细的运营来实现整体能力的全面整合。

依靠人工智能技术的视频批量生成系统已经发展成重要基础设施，它的架构设计是以前端提高生产效率、中端保证内容质量控制、后端实现高效分发的形式来运作的。

人工智能技术的团队在实际应用中，并不是靠技术创新性高、激进而闻名，而是专业人员对业务逻辑有深刻理解的人。这类人员会很精确地找到自动化处理的要害处，科学地划分出人机协作所覆盖的工作范围，而且不懈努力着使内容的创作能够达成多终端、多场景的流传。