随着互联网与媒体融合的不断深入，我们已经历了网络化、移动化时代，如今正步入智能化时代。在这个时代，主流媒体面临着前所未有的挑战和机遇。其中，数据获取和共享是关键问题，而推进高质量数据彼此间的跨域互联，并在短时间内训练出能解决实际问题的模型，成为主流媒体需要着力解决的问题。

数据跨域互联的必要性

1. 数据分散，难以共享

当前，高知识密度的数据往往分散在各个单位之间，难以实现联通共享。这导致数据资源无法得到充分利用，制约了主流媒体的发展。

2. AI算法依赖高质量数据

AI算法需要大量高质量数据作为基础，才能进行有效训练和优化。数据跨域互联有利于为AI算法提供更多数据支持，提高算法的准确性和可靠性。

3. 提升主流媒体竞争力

数据跨域互联有助于主流媒体挖掘和利用更多数据资源，提升内容创作质量，增强竞争力。

推进数据跨域互联的策略

1. 建立数据共享平台

搭建一个统一的数据共享平台，实现数据资源的互联互通。平台应具备以下功能：

  • 数据存储：提供海量数据存储空间，支持多种数据格式。
  • 数据交换：实现不同单位之间的数据交换和共享。
  • 数据分析：提供数据挖掘、分析等功能，助力媒体精准定位受众需求。

2. 制定数据共享规范

明确数据共享的范围、权限、流程等规范，确保数据安全、合规。

3. 加强技术支持

利用大数据、云计算等技术，提高数据跨域互联的效率。

4. 培养专业人才

加强数据管理、分析等领域的专业人才培养，为数据跨域互联提供人才保障。

AI成为创新性工具

在未来十年，价值化智能服务将成为媒体行业的重要发展方向。主流媒体需要转变思维，让AI成为创新性工具。

1. AI赋能内容创作

利用AI技术，实现个性化内容推荐、智能创作、语音合成等功能，提升内容质量。

2. AI优化传播效果

利用AI技术分析受众数据，实现精准营销、智能投放，提高传播效果。

3. AI助力媒体管理

利用AI技术实现媒体资源的智能化管理，提高运营效率。

总结

推进数据跨域互联，让AI成为创新工具，是主流媒体应对新挑战、实现转型升级的关键。通过搭建数据共享平台、制定数据共享规范、加强技术支持等措施，主流媒体可以充分利用数据资源，提升内容质量和传播效果。同时，将AI融入内容创作、传播和管理的各个环节，助力主流媒体在智能化时代取得更大的发展。