“行业融媒体建设，不同于党媒融媒体，应该致力于建设和形成从行业数据、行业情报到行业决策的综合融媒体体系，成为行业大数据生态的引领者。”

  10月18日，由中科院自动化所、中国行业报协会联合举办的行业融媒体建设交流会上，针对行业媒体如何融合，中科院自动化所副研究员、国家信息中心博士后、中科闻歌董事长王磊给出行业媒体融合范式：“行业泛媒体+大数据+人工智能=行业大脑”。

  什么是泛媒体大数据？泛媒体大数据与行业媒体结合该如何做？行业媒体怎么来实现融媒体时代的运营造血，实现自身价值提升？近日，《传媒茶话会》对话中科院自动化所王磊，为您揭秘。

  泛媒体是个比媒体更系统化的概念，是泛在媒体（指媒体、自媒体、社会化媒体等）、内容、用户受众及其生产、传播、消费、反馈过程的总和，中科院自动化所副研究员、国家信息中心博士后、中科闻歌董事长王磊这样定义泛媒体。

  “泛媒体行业生态圈，从平台到传播再到受众反馈，形成完整内容闭环，同时也能形成产业链。”王磊如是说。

  近年来形成了媒体技术服务商、公关/广告服务商、内容分发服务商和泛媒体大数据服务商等泛媒体产业，出现了今日头条这种从事媒体内容分发的巨头企业，以及Meltwater、Factiva和中科闻歌等具有领导地位的泛媒体大数据服务商，国际上LexisNexis、Cision、Agility的国际行业大数据服务商年销售额也达到亿美元级，泛媒体大数据产业处于蓬勃发展中。

  行业媒体要做融媒体，首先要弄清楚，与党媒融媒体到底有什么共性和不同。王磊认为，行业融媒体不仅要建立融媒体化主流舆论阵地，更要站在行业泛媒体大数据的视角来思考行业融媒体建设，就是构建“融媒体+泛媒体大数据”，而泛媒体大数据就是要实现从行业数据，到行业情报，并进一步升华到行业智能决策，王磊称之为“行业融媒体1+3体系”。

  行业融媒体建设第一步是要具备基础的融媒体模块，市面上众多媒体技术服务商提供的融媒体技术平台，大多都能满足这个需求。王磊和记者说，他们提供的智慧媒体云，面向行业媒体在“策、采、编、发、评、管、控、馈”提供了全流程融媒体软件云服务，行业融媒体只需要标准模块，简易、快速和经济就能实现，但这仅仅是迈出了行业融媒体建设的第一步。

  王磊认为，从国内和国际泛媒体产业高质量发展来看，泛媒体行业大数据才是行业媒体应该抓住的融媒体机遇，而数据检索、挖掘分析和预测决策是泛媒体行业大数据必须要解决的共性关键需求。

  首先就数据检索而言，泛媒体大数据的数据检索要面向细分行业，提供有价值的行业信息，相比百度等搜索引擎提供前十条竞价排名和通用排序的网页信息，泛媒体大数据能够给大家提供行业资讯信息，满足行业用户对互联网信息全面检索的需求。

  其次就挖掘分析而言，无论是百度还是今日头条，对数据处理缺乏分析，只有点的推送，没有面的把握，简单的聚合不能全面体现行业情报和行业态势，而泛媒体大数据通过信息的智能处理和分析，不仅仅自动聚合和筛选最新市场资讯、行业人士观点、上下游产业链异动情报等，还能提供风险预警、竞品比对、传播影响力、行业指数等深度分析结果。

  最后要实现预测决策。行业预测和决策是大智慧，无论是中央和国家，还是行业龙头都需要这样的战略性和行动性情报。就拿行业政策制定来说，如果做到基于大数据的行业政策推演，对“政策制定前”、“政策制定中”和“政策制定后”进行推演分析，实现预测决策那是非常好的工作，可以服务企业、行业乃至国家决策。

  过去数年，致力于解决泛媒体行业大数据的关键共性需求，已然浮现了大量的国际和国内有名的公司，如标准普尔提供行业指数服务，道琼斯和彭博提供行业数据的深度分析与挖掘服务。

  首先是融媒体1.0阶段，实现行业媒体融媒体化和数据化阶段。在此阶段，推动基本媒体融合的实现，并依托行业媒体的行业影响力，搜集和整理行业基础数据资源，实现对行业知识的整理和计算机化描述，并借助自动化手段实现行业数据的获取和接入，实时更新鲜活的行业数据和动态信息。

  典型的例子有很多，王磊举例他们给36氪提供创投行业数据信息，让每一位投资者客户能实时获取到所关心标的企业的实时动态信息，以及开发的原油网，能为能源行业提供全球第一手的多国家和多语种的原油市场信息。

  其次是融媒体2.0 阶段，实现面向行业的大数据情报。通过行业大数据的感知与认知技术，建立行业化的情报分析模型，面向企业和行业提供中观层面趋势性分析结果。在积累大量数据资源的基础上，行业媒体能够尝试“大数据+行业”业务。

  例如跟金融结合，可以建设防范金融风险数据平台；跟旅游结合，可以建立景区声誉风险管理指数通过数据资源宝库和智能分析利剑，能轻松实现赋能全行业。

  最后是融媒体3.0 阶段，实现面向行业的智能决策。整理行业知识图谱，实现行业智库建设，形成行业智能推理和推演。从服务企业角度而言将行业化数据信息、情报转为辅助决策行动；从服务行业角度而言，对行业健康发展的行业规则制定提供参考依据；从服务国家的角度而言，为国家出台有关政策法规提供决策参考。

  同时，王磊也指出，实现面向行业的泛媒体大数据建设依然存在诸多技术挑战亟待突破，涉及到融媒体生态构建、泛媒体内容大数据分析、多元化传播体系和行业智能分析决策技术等多个方面。

  大数据+行业能做到什么？王磊告诉《传媒茶话会》，他的团队已经研发完成一个面向行业的“闻海”泛媒体大数据平台，构建汽车、房产、医药等多个行业泛媒体大数据，覆盖主流媒体和行业媒体数十万家信源，积累数据数千亿条，每天新增数据数千万条，可以对行业进行泛媒体大数据赋能。

  以汽车行业泛媒体大数据为例，举个简单的例子来说明：“以新能源汽车行业为例，挖掘行业大数据，整体趋势和跟进热点，实时监测传播热点以及负面信息，包括行业的竞争态势，通过数据自动挖掘，监测哪些媒体是大V及大节点，哪些是影响力相对小一些的节点，帮助汽车品牌推广优化传播渠道，甚至逐步优化广告投放。”

  甚至能更加进一步面向汽车行业，还能做到汽车竞争品、购买因素分析、产品口碑多维分析、产品及服务投诉分析等深度的行业数据服务分析。

  在行业智能决策方面，王磊告诉《传媒茶话会》，他们团队建立面向房地产、一带一路等政策的推演模型和体系，基于泛媒体行业数据库，可为行业政策制定提供数据和决策支持，跟踪政策对行业产生的影响，实现行业信息的智能化推演。

  “从政策数据库建立，收集数据，建立政策评估指标，形成政策推演的模型，最后实现数据推动的政策推演与仿真引擎，这一套数据技术智库模式业已成熟，具备推广到行业媒体条件。”

  泛媒体行业大数据存在巨大机遇，一是媒体智能前景巨大，二是多语言泛媒体大数据空白亟待填补，三是深度语义融合分析技术驱动的行业情报分析亟待突破，四是行业智能化决策分析值得期待。

  谈到行业融媒体未来发展，王磊认为，“行业智慧大脑”应该是每个行业融媒体应该追求的目标，“泛媒体+人工智能+大数据”就是王磊给出的行业智慧大脑范式，泛媒体行业大数据是基础，行业领域模型构建是关键，接着进行计算和推演，不断反馈和优化调整模型，实现行业信息、情报和智能决策的自动推理和推演。

  王磊告诉《传媒茶话会》：“每个行业都需要一个行业智慧大脑，使之具有智能化决策能力，从融媒体生态的数据资源提炼出大数据、大情报乃至大知识，实现行业政策推演和决策，在AI和大数据技术支撑形成一个闭环。”

  “如果行业媒体可以转型为行业广泛认可的智慧大脑，能轻松实现辅助行业决策，甚至参与到部委乃至国家决策，那在行业里将具有一个不可取代的地位，从而也体现了行业媒体的至高价值。”王磊如是说。

  行业媒体要分清与其它媒体在融媒体建设上有何共性与不同，王磊博士可谓一语中的。

  媒体融合适合的才是最好的。在融合之前需要想明白了我有咋样的家底，我的比较优势在哪里，我到底是为谁而融？

  对内来说，行业媒体是为提升自我影响力而融，对外则应是为提高解决行业难点痛点的能力而融，这样才可以找到自我生存发展壮大之本。道理很简单，媒体提供的服务于行业企业未来的发展只能锦上添花，不能雪中送炭，地位作用自然有限。

  向下，行业媒体搜索挖掘分析行业数据形成文章，及时反映行业发展现状趋势，服务于行业企业未来的发展。向上，拿出行业发展报告为部委乃至国家政策出台提供参考性依据和合理化建议。用专业服务吃透上下两头，彰显出的是自身不可或缺的价值，从而发挥自身难以替代的作用，这才是融合发展的真义。

  因此，釆用合适的媒介技术，为融合发展插上翅膀，为行业发展进一步赋能，是行业媒体在全媒体时代的必答题。（《传媒茶话会》总编辑 陈银峰）