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腾讯云携手芒果 TV 完成传媒云上业务升级
腾讯云 x 芒果 TV 当下年轻人的娱乐生活 离不开互联网视频平台 好剧不断的芒果 TV 更是备受用户的追捧 如何为用户带来更流畅的观看体验？ 如何解决直播平台搭建问题？ 在芒果 TV 的精彩案例中 你都能找到答案~ ---- 推荐阅读 One More Thing ---- 立即体验腾讯云 Serverless Demo，获取 Serverless 新用户礼包，请在 PC 端访问： serverless.cloud.tencent.com/startc=wx20210
2.3K30发布于 2021-05-08 腾讯云EdgeOne传媒解决方案核心能力与业务价值概要
一、 产品定位与核心亮点 腾讯云EdgeOne是一款贯穿传媒行业“内容上传-存储-处理-分发-播放”全生命周期的边缘计算与分发平台。 二、 产品应用场景 本方案主要面向传媒行业及流媒体平台，适用于以下特定业务场景及痛点： 弱网内容上传与发布：解决创作者或平台在网络不稳定环境下媒体文件上传速率低、易中断的痛点。 海量高并发内容分发：解决业务高峰期（如重大新闻发布、热门赛事直播）大流量并发导致的跨国访问高时延、源站过载及页面加载慢的问题。 灵活的可编程边缘：支持通过边缘函数（Edge Functions）实现业务逻辑定制，包括图片个性化处理及M3U8播放列表动态改写。 四、 典型案例 (注：原文件未提供具体具名的单一客户案例，但披露了面向整体服务大盘的标准化业务成效) 案例：EdgeOne传媒行业客户大盘整体成效 背景：传媒及流媒体客户普遍面临冷热数据存储成本高、热播内容消耗海量带宽
18910编辑于 2026-04-23传媒大模型重构新闻生产：AIGC应用现状与业务数据洞察
随着生成式AI的爆发，尽管行业寄希望于AIGC带来“一汪活水”，但在实际业务流中，直接应用通用大模型（如ChatGPT）面临三大核心痛点： 内容可读性差： 缺乏共情、思考与常识判断等基础能力，无法胜任深度报道的撰写 引入生成式AI重塑新闻“供给侧”生产工作流 针对上述业务瓶颈，AIGC正在推动新闻业从“自动化报道”向“生成式人工智能参与报道”演进，通过开发与应用媒体专用大模型，在新闻生产的“供给侧”提供针对性的技术赋能 剖析“央视听”大模型与行业先行者的落地实践 技术方案的有效性已在头部媒体的真实业务场景中得到验证： 视听生产重构：央视听大模型 央视听大模型展现了强大的视频理解能力和视听媒体问答能力。 依托腾讯研究院洞察构建传媒技术底座 腾讯研究院研究员王焕超指出，AIGC并不会敲响新闻业的丧钟，而是掀起一场新的技术和产业革命。 腾讯云智慧传媒通过举办“传媒大模型技术研讨会”，依托腾讯研究院深度的行业数据调研与技术洞察，致力于为媒体机构提供稳定、高开发效率的底层算力与大模型技术框架。
22810编辑于 2026-05-31AIGC与传媒变革：从GPT到Sora的技术演进与业务降本增效路径
第一章：识别传媒产业转型阵痛与制作效率瓶颈 传媒行业的专业承载物与表达方式正与AIGC新技术产生完全匹配，整个行业正面临最直接的底层逻辑冲击。 第三章：量化AIGC应用落地的核心业务指标 基于行业机构与一线业务的实际应用，AIGC技术在传媒与泛娱乐领域的落地已呈现出明确的投资回报（ROI）与效率提升数据： 指标一：插画制作周期缩短 80% 数据表现 业务影响： 极大地降低了单件视觉资产的开发时间，实现研发效能跃升。 业务影响： 影视制作行业的成本结构将被彻底重塑，将资本释放至创意策划与IP运营环节。 第五章：依托腾讯生态构建传媒专属AI基础设施 传媒企业在拥抱智能化变革时，需要兼顾系统的可用性与知识产权的独立性。
14910编辑于 2026-05-31混元大模型接入600+业务，构建传媒新质内容生产力
数据来源： 腾讯云智慧传媒行业中心（MEDIA TECHDAY 内部交流材料） 1. 应对视频生成技术与内容风控的双重挑战 当前传媒行业面临生成式AI技术迭代与内容生产合规的双重压力。 部署全链路AIGC内容生产矩阵 曾亮（腾讯云智慧传媒行业中心技术总监）提出通过“大模型+精调”模式构建新质内容创造力。 腾讯云智慧传媒解决方案包含以下核心模块： 混元大模型基座： 已接入600+ 司内业务，提供生文、生图、生视频的基础能力。 量化业务指标与生产效率提升 通过引入大模型技术，传媒业务在生成效率与运维成本上获得具体提升： 模型训练效率： 使用16张V100显卡，完成一次全参数精调周期为2周。 技术领先性与生态优势 选择腾讯云智慧传媒大模型的核心在于其技术确定性与工程化能力： 技术验证： 混元大模型已在腾讯内部600+ 业务场景中完成落地验证，证明了其在高并发、高复杂度业务下的系统稳定性。
14310编辑于 2026-05-31腾讯专有云TCE助力传媒业务全栈信创与VMware平滑替换实践
第一章：应对VMware替换浪潮与传媒业务融合架构瓶颈 传媒行业在构建“融媒云”新基建的过程中，正面临底层基础设施代际更迭与复杂业务架构的双重战略困境。 多租户协同与成本管控： 大型传媒集团内部子公司众多，缺乏具备独立云服务使用、自主运维及计量计费能力的统一平台。 利用DTS工具将子公司原有业务从多个公有云平滑迁移至TCE数据库，并满足了后续西安异地灾备的扩容需求。 第五章：确立国家云计算标准与高可用架构护城河 腾讯专有云TCE不仅提供产品，更向传媒企业输送了经过国家级检验的标准体系与技术底座： 标准引领： 核心参与 40余项 云计算相关标准，在《云计算参考架构》《 合规与信创认可： 产品已进入工信部信创技术图谱并获评信创优秀案例，同时入选金融信创生态实验室的第一批金融信创解决方案清单，为传媒行业的数据安全与国产化替代提供了具备强确定性的技术底座。
10210编辑于 2026-05-30新闻传媒如何防范AI假访谈？音频鉴伪技术在传媒行业的应用
对于以公信力为生命的传媒平台而言，这是一个不容忽视的威胁。本文探讨AI假访谈对传媒行业的冲击，并介绍腾讯云AMS音频鉴伪技术在传媒场景的具体应用。 产品快速了解：腾讯云音频内容安全产品介绍 | 限时特惠活动 AI假访谈：传媒行业的新威胁 AI语音合成技术让以下场景成为可能： 威胁类型 具体表现 危害 AI伪造访谈 用AI合成名人/专家的声音制作假采访 误导公众 AI假新闻播报 用AI模仿新闻主播声音播报虚假信息 引发恐慌 AI伪造爆料 用AI合成特定人物的"爆料"音频 损害声誉 AI深度伪造 制作逼真的虚假对话录音 操纵舆论 传媒平台如果无法识别这些 传媒平台的应对方案 方案一：入库前鉴别 所有外部来源的音频素材在入库前，先经过AMS AI生成识别服务鉴别： 外部音频素材 → AMS AI生成识别 → 真人音频放行/AI音频标记预警 → 编辑复核 方案二 腾讯云AMS AI生成识别服务，让传媒平台有能力鉴别AI伪造内容，维护公信力。 立即了解腾讯云音频内容安全 | 查看限时特惠活动
17310编辑于 2026-05-09传媒AIGC智能体落地指南：基于混元大模型的业务编排与分发重构
李洋 | 腾讯云传媒产品经理 突破传媒业务智能化瓶颈：跨越单一模型限制与分发壁垒 在传媒行业的数字化转型中，企业普遍面临从“单点AI工具”向“系统化AI生产力”跃升的战略困境。 当前的业务痛点集中体现为：单一的大语言模型无法满足传媒业务对图、文、视多模态的复杂内容创作需求；同时，企业内部构建的AI能力往往局限于私域系统，缺乏与公域社交平台（如微信、QQ等）及自有APP的底层打通 该方案以具备规划（Planning）、记忆（Memory，基于向量数据库）和工具使用（Tool Use，调用API）能力的AI-Agent为核心，重构传媒业务工作流： 双核心产品驱动： 大模型应用构建开发平台 锚定业务演进节奏：驱动提效与创收的双线增长 基于传媒AIGC智能体平台，企业智算平台的构建工作被明确量化为三个战略时间节点，直接锚定业务的最终效能与回报： 2024年（基建期）：完成平台搭建与团队构建。 推动企业级落地：从内部赋能到公域商业化的三阶演进 基于实际业务场景的演进逻辑，平台为传媒企业规划了清晰的智能体应用与商业化价值产出路径： 第一阶：内部员工赋能。
15810编辑于 2026-05-30腾讯云智慧传媒大模型：重构多模态内容生产与检索的业务价值验证
第一章：突破单模态检索与多渠道内容供给断层瓶颈 传媒与企业知识管理在数字化转型深水区面临三大核心效率阻碍，传统技术栈已无法匹配高频发版与深层语义理解的业务诉求： 素材检索维度固化： 传统内容检索依赖“文件名 第二章：部署行业专属大模型，构建跨模态生成与解析链路 腾讯云智慧传媒行业中心技术总监曾亮指出，通过部署行业化、专属化的大模型，企业能够将数字资产转化为核心竞争力。 第四章：腾讯乐享激活企业亿级沉淀数据资产 腾讯乐享（内部群组化社区）通过全面接入大模型知识引擎，成功将离散的系统化/碎片化知识转化为即问即答的业务生产力工具。 业务应用实效： 员工可通过 API 或内嵌助手，直接导入 Word、PDF 等格式文件。 第五章：确立特定场景绝对解决率的技术护城河 综合腾讯云在智慧传媒领域的落地实践，其大模型战略的优越性不仅体现在 C-MTEB 榜单的领先数据上，更体现在对企业核心诉求的精准把控： 摒弃通用模型的低效覆盖
11310编辑于 2026-05-31- 来自专栏嘉为动态
【羊城晚报】嘉为蓝鲸WeOps智慧护航，传媒“领头羊”业务迈向新高度
【羊城晚报】嘉为蓝鲸WeOps智慧护航，传媒“领头羊”业务迈向新高度随着数字化进程加快，传媒行业积极推进业务数字化脚步，大数据、智能化等数字技术已经深入到各项业务中，从新闻信息的采集制作，到内容的传输分发 ，再到日常运营和系统建设等，数字技术正源源不断为传媒行业注入新动能。 然而，传媒行业因信息传播业务系统流量大，对海量告警信息的分析、监测能力要求极高，进一步对智能化运维能力提出了更高的要求。 紧跟业务发展步伐，运维升级迫在眉睫随着业务的迅速发展，羊城晚报IT系统架构愈加复杂，IT设备的数量和种类也在与日俱增。 5）业务应用及进程监控覆盖对业务应用的主机操作系统、中间件、数据库和业务应用关键进程能实现统一纳管，出现异常及时告警并通知系统管理员。
59860编辑于 2023-06-08 腾讯云大模型重塑传媒生产力：从600+内部业务验证到全模态内容生成
演讲者：曾亮 | 腾讯云智慧传媒行业中心 技术总监 核心主旨：换新羽·筑新基——大模型智慧构建「新质内容创造力」 洞察传媒合规与分发冲突：跨渠道内容矩阵的生产成本倒挂 在当前传媒与内容生产行业中，企业面临着多渠道分发与受众阶层碎片化带来的严峻挑战 构建专属传媒大模型矩阵：基于混元底座的多模态生成引擎 针对传媒行业的特定需求，腾讯云以混元大模型为底层算法基础，向上层应用开发提供专属精调模型，覆盖生文、生图、视频三大模态，形成完整的“大模型视频创作引擎 驱动业务场景落地：新闻综述与跨平台内容矩阵自动化 腾讯云媒体行业大模型已在多个实际场景中产生量化价值与业务转化： 《深圳晚报》（深圳Plus）图文生成应用： 在“2023年工作回顾”与“今年主要预期目标 内部核心业务降本增效： 生文大模型成功接入腾讯文档，在释放创造力方面提供智能代写与排版；生图大模型广泛应用于腾讯广告素材生成，缩短了商业广告的创意制作链路。 确立底层技术确定性：600+核心业务验证的通用基础架构 选择腾讯云传媒行业大模型的核心技术壁垒，在于其底层“混元大模型”经历了极具规模的实战检验。
12510编辑于 2026-05-31腾讯云赋能山东云盟传媒：基于TRTC与AI重构语音IM业务体验与成本结构
突破语音IM场景的基础设施瓶颈与增长困局 在语音IM与泛娱乐社交场景中，山东云盟文化传媒有限公司面临着自建服务不稳定与技术架构过时的战略困境。 为了确保持续的业务增长与商业化健康度，企业急需解决以下核心业务瓶颈： 突破网络传输限制： 消除因网络基础条件差异导致的延迟、卡顿与音质劣化问题。 实现架构平滑升级与业务活跃度提升 通过引入腾讯云的综合解决方案，山东云盟文化传媒有限公司在技术迭代与业务运营上取得了量化成效： 平滑跨越架构代沟： 依托 TRTC 扎实的技术实力与多点覆盖的底层 IaaS 从容应对高并发分发： 借助 CDN 提供的稳定高并发直播接入，以及图片、音视频等多元内容分发能力，完美满足了业务侧的高并发直播需求。 —— 山东云盟文化传媒有限公司 依托技术沉淀与资源协同驱动业务增长 腾讯云能够为泛娱乐社交企业提供确定性价值的核心在于其深厚的技术底座与产品协同能力。
23310编辑于 2026-04-07- 来自专栏刘旷专栏
光线传媒的爆款尴尬
无论从那个业务来看，光线传媒的表现均不如人意。 特别是对营收、净利润造成重大影响的电影业务，更是造成光线营收、净利润暴跌八成的“罪魁”。 从光线传媒近几年的年报数据来看，光线传媒的电影关联业务，已经成了光线最主要的营收来源和利润来源。据了解，2019年光线参投、发行以及协助推广的影片就达到了18部，总票房达到了138.67亿元。 据媒体估计，仅一部《哪吒》就至少为光线带来超过10亿元的收入，其电影业务的“吸金能力”由此可见一斑。不过，对于光线传媒而言，电影收入过去有多辉煌，眼下就有多惨淡。 但这些对于光线传媒而言，也只是杯水车薪。 毕竟，影片放映特别是爆款影片放映带来的票房收入及衍生品收入，才是光线电影业务营收的主力。多年来每年上映一部爆款电影，几乎是光线“不成文”的规定。 光线3600万的投入转眼之间，就变成了4亿的净利润（扣除成本之后），相比利润微薄的老业务，电影赚钱的速度堪称“印钞机”。
62320发布于 2020-08-25 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
大数据时代传媒思路的转向
如果受众自己对新闻不关心、不感兴趣或不需要，即便传媒把它报道出来了，但站在接受者的角度依然是没有价值的。 受众的认可或买账，在一定程度上决定着传媒的市场空间。就像过去电视节目的质量高低由收视率来衡量一样，如今，用户媒介使用行为、阅读习惯等大数据，更能聚沙成塔般地折射出他们对传媒的整体态度。 目前，已经有一些媒体开始这样做了，例如，《纽约时报》的新闻采编部已经成立了受众拓展团队，即负责使用社交媒体、搜索引擎和电子邮件等推广业务，最重要的是探索如何使报道更加有效地抵达读者。 传媒如何动员海量用户参与到新闻的发现、采集与整理环节，以众包和众筹的方式聚合信息、完成新闻的雏形，这同样是大数据时代传媒内容生产中需要思考的话题。 见光明网：大数据时代传媒思路的转向
89380发布于 2018-01-31 - 来自专栏新智元
【中国传媒科技专访杨静】人工智能与传媒行业有“对撞”机会么？
《中国传媒科技》：如何解读深度学习在人工智能领域的分量？能够引爆人工智能的“读心术”？ 《中国传媒科技》：目前创投界的热捧是否可以缓解这样的矛盾？ 人工智能与传媒行业有“对撞”机会么？ 在这个“平行世界”里，人工智能会不会与传媒的世界相交？ 《中国传媒科技》：人工智能可以从三个层面去理解：计算智能（会算和存储）、感知智能（机器拥有和人一样的五官技能会听会写）和认知智能（会思考会学习）——超智能。这些会与传媒应用产生哪些交集？
1.2K30发布于 2018-03-13 - 来自专栏finclip小程序ide
小程序如何帮助传媒行业融合发展？
2021年，中国传媒产业规模呈恢复性增长态势，中国传媒产业总产值达29710.3亿元，增长率从上一年的8.40%提升至13.54%，恢复到2019年两位数的增长水平，增速高于GDP增长率。 中国经济实现“十四五”良好开局，传媒产业“十四五”系列规划陆续发布，传媒产业发展目标进一步明确。出于防控新冠肺炎疫情的考虑，很多地方居民都尽量减少出门。与之相应的是，各种以线上服务为主的经济增长迅速。 其中，特别是短视频、直播为代表的数字传媒规模都有大幅增长。这反映了传媒生态体系向数字化持续纵深发展的一个必然趋势。 疫情进一步凸显了数字技术在传媒行业的重要性，此时技术积累折射出来的市场竞争力优势展现地淋漓尽致。传媒产业发展趋势分析媒体行业发展的背后是数字科技的升级事实上，模式迭代的背后，根源上是技术的创新。 小程序或许能解传媒行业的难题后疫情时代，数字技术的广泛应用与消费行为的深度变迁将勾勒出新的传媒生态。小程序非常适合传媒行业移动化、社交化、可视化、智能化、平台化的技术和内容融合发展趋势。
59730编辑于 2022-10-20 - 来自专栏刘旷专栏
分众传媒的数字化厮杀继续
一直以来将自己定位为居民生活圈媒体平台的分众传媒，则正在品尝着数字化转型浪潮中的酸甜苦辣。 8月20日，分众传媒发布了2020年半年度报告。 从报告来看，相较一季度营收、利润双下滑的惨像，二季度分众传媒的经营状况有了明显改善，这也为分众传媒的上半年度的业绩好转提供了助力。 能取得这样的成绩，一方面得益于二季度企事业单位复工复产加快，使得线下的写字楼、商用办公区等恢复营运，这为分众传媒的梯媒广告业务恢复增长带来了契机；另一方面，分众的梯媒广告业务在迅速恢复增长的同时，大幅降低广告投放成本 这套系统在疫情期间，很好的保证了分众的电梯广告业务不受影响，所有的线上广告都可以实现远程投递，极大地节约了成本，还降低了疫情期间工作人员线下接触的风险。 据了解，除了与新潮合作之外，京东还推出了自家的数字广告平台--京东钼媒，其业务也主要是通过大数据、AIOT技术实现精准营销、线上投放、数据闭环等。可以看出其广告业务与新潮传媒的合作，颇多交叉之处。
59540发布于 2020-08-25 腾讯云智慧传媒：大模型驱动传媒新质生产力与内容工业化产线
报告来源：腾讯云智慧传媒行业 曾亮 核心主旨：通用大模型与传媒垂直领域结合，通过RAG（检索增强生成）与专属精调模型，重构内容创作、搜索推荐与风控体系。 突破内容供给瓶颈与传播圈层困境 当前媒体行业在进行数字化与智能化转型时，在业务战略与实际执行层面面临显著的供需与合规矛盾： 供给侧产能失衡：主流媒体的高质量内容极易淹没在自媒体庞大的视频内容洪流中，面临产能不足的瓶颈 提升系统服务可用率与内容产出效能 通过引入腾讯云媒体AI中台与大模型，企业客户在运营成本、开发效率与服务稳定性上获得了可量化的业务指标提升： 服务可用性提升：依托智能化服务替代传统人工，系统年服务可用率达到 通过接入腾讯云政策解读大模型，实现业务流的全面重构： 全渠道API打通：系统无缝对接微信公众号、官方网站及现有呼叫中心，扩大了公共教育数据的服务面。 全方位智能风控：在文本撰写、配图生成及视频编辑的全流程节点中，强制嵌入智能审核风控模型，保障传媒供给侧内容的安全合规输出。
9210编辑于 2026-05-31- 来自专栏大数据-BigData
网易传媒数据管治建设实践
全文将围绕以下四部分展开： 传媒业务介绍 数仓建设演进 数据管治体系 数据管治展望 01 传媒业务介绍 1. 我们也取得了如下的成果，确定了一个清晰的数据分层，确定了面向业务过程的数仓主题后使得影响范围是可控的，数据输出产品化，衍生了传媒数据报表门户、内容运营平台等数据产品，较好地支持了定制化的数据产品需求，也较好的支持了业务的精细化运营 开展数据管治的背景 传媒业务快速发展，数据团队承接了大量的数据需求，同时在资源成本、数据质量以及研发效率上面临了很多痛点问题： 成本：资源使用负载高，资源使用不可控，为了资源最大化使用，所有离线任务都是提交到一个队列上 04 数据管治展望 结合DAMA的数据管理成熟度评估以及传媒业务的实际情况，我们认为数据治理主要有四个阶段。 A：我们在做数据治理推动的时候，一个是治理可以对业务带来哪些价值，明确了治理效果才能推动落地执行。第二是元数据的覆盖度和准确性。 Q：传媒的数据治理的数据量多少？用到什么框架？
72820编辑于 2022-09-28 大模型重构传媒内容生产与检索链路
数据来源： 腾讯云智慧传媒行业中心 MEDIA TECHDAY 分享材料（曾亮 | 技术总监） 1. 识别传媒行业的内容供给与检索瓶颈 当前传媒行业在内容生产与存量管理上面临双重压力，导致供给侧效率与质量难以平衡： 视频生成风险与适配难题： 基于海量视频生成报道视频时，传统方式存在准确度低、内容风险高的问题 量化技术指标与业务应用现状 通过引入大模型技术，在文档解析准确率与内部知识管理效率上取得具体提升： OCR解析准确率提升： 在RAG框架的知识解析环节，OCR解析大模型准确率提升 25%。 传媒行业RAG应用矩阵： 内容交互： 支持用户对已发布报道提问、摘要总结及受众观点匹配。 专业服务： 财经类节目支持输入财报PDF，输出简报或分析总结。 契合传媒专属场景的技术底座 基于行业专家观点与产品特性，腾讯云智慧传媒提供适配媒体特性的技术路径： 行业专属模型策略： 马化腾（2024）指出：“要结合我们的场景，把混元大模型应用到各个场景中，结合到我们所有的产品里面提升效率
10910编辑于 2026-05-31
腾讯云开发者
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