美国下一代电视蓝图——从广播媒体迈向AI驱动媒体

君畅| 流媒体网编译| 2025-09-23

【流媒体网】摘要：美国广播公司拥有数字原生平台所缺乏的资产，ATSC 3.0可将之与人工智能深入结合。

　　注：本文是美国ATSC 3.0针对未来媒体战略升级前景描绘的蓝图。虽然该技术在美国仍然存在一定的争议（参考《海外前瞻|美国“下一代电视”关键机遇》与《美国下一代电视陷入新纷争》），但抛开ATSC 3.0具体的技术实施基础而言，这一蓝图对于当下的中国电视媒体未来或有借鉴意义。

　　目前的美国媒体格局正处于一个转折点。建立在预定线性内容交付基础上的传统广播面临着人工智能驱动的平台的颠覆，这些平台可以动态适应个人观众的偏好。然而，这一挑战蕴含着前所未有的机遇。

　　美国ATSC 3.0即“下一代电视”标准，它可为广播公司提供了技术基础，将其运营从被动内容分发商转变为将广播可靠性与数字个性化相结合的智能媒体生态系统。

　　这种转变代表的不仅仅是技术发展；这是对广播公司与观众联系方式的根本性重新构想。通过将ATSC 3.0的功能与人工智能相结合，具有前瞻性思维的广播公司可以利用其独特的优势——值得信赖的本地存在、许可频谱和社区关系——创建纯广播和流媒体平台都无法比拟的混合服务。

从以内容为中心到以数据为中心的媒体的转变

　　理解这一转变首先要认识到媒体生态系统发生了多么根本的变化。传统广播的运作方式是对观众偏好的有根据的猜测（guesswork），依靠延迟测量，在内容播出几周后提供快照（napshots）。而当今领先的媒体平台从智能电视、移动设备和互联服务中生成源源不断的行为数据流，实时了解观众想要什么、何时需要以及他们如何与内容互动。

　　这种丰富的数据使定义现代媒体成功的三个关键功能成为可能：

　　Ø 首先，上下文感知交付会根据一天中的时间、位置、设备类型，甚至环境噪音水平等环境因素来调整内容呈现。

　　Ø 其次，预测性个性化使用机器学习在观众明确表达其偏好之前预测观众的偏好，主动显示相关内容。

　　Ø 第三，动态优化根据实时效果数据，不断调整从内容推荐到广告投放的方方面面。

　　对于传统广播公司来说，这既代表着生存威胁，也代表着转型机遇。线性电视时间表无法与根据个人喜好动态调整的平台竞争。

　　然而，广播公司拥有数字原生平台所缺乏的资产：可信的本地关系、有保障的无线频谱接入（spectrum access）以及公共服务义务，这些义务使他们在对算法问责制日益关注的时代脱颖而出。

ATSC 3.0：智能广播的技术基础

　　ATSC3.0提供了使广播公司转型成为可能的基础设施。可以将其视为在广播世界的优势和数字世界的能力之间架起一座桥梁。该标准基于IP的传输系统将无线传输与宽带连接无缝融合，实现将广播可靠性与互联网交付的个性化相结合的混合服务。

　　该技术的双向通信能力将电视从被动媒体转变为互动平台。观众可以提供实时反馈、参与本地讨论并访问个性化内容叠加，同时保持区分广播与流媒体的共享观看体验。丰富的元数据支持为AI系统提供了支持复杂推荐所需的结构化信息，而模块化服务架构使广播公司能够超越僵化的频道阵容，转向动态内容产品。

　　人工智能通过应用于媒体体验各个层面的复杂智能，将ATSC 3.0的技术能力转化为观众价值。

　　也许最重要的是，ATSC 3.0可将广播基础设施转变为智能媒体中心。广播公司不仅可以简单地传输预定的时间表，还可以提供有针对性的内容、交互式服务，甚至非媒体应用，例如广播定位系统（BPS）和通信网络的频谱重新利用。这种灵活性使广播公司能够创造超越传统广告的收入，同时以新的方式为社区服务。

作为认知层的人工智能

　　人工智能通过应用于媒体体验各个层面的复杂智能，将ATSC 3.0的技术能力转化为观众价值。预测分析以极高的准确性预测受众偏好，使广播公司能够实时优化日程安排、促销活动和广告投放。高级个性化引擎根据个人观看模式、设备功能和上下文因素调整内容呈现。

　　未来的实施将采用更复杂的技术。计算机视觉系统可以分析屏幕上的内容以自动生成元数据并实现精确的内容定位。通过眼动追踪等技术进行注意力跟踪可以进一步完善内容交付，确保促销信息和互动元素在观众最容易接受的时候出现。

　　然而，ATSC 3.0的技术力量需要谨慎的道德实施。广播公司必须避免模糊决策过程的“黑匣子”算法，而是实施观众可以理解和信任的透明系统。他们必须在个性化与内容多样性之间取得平衡，以防止缩小而不是扩大观众视野的滤气泡。定期算法审计对于确保公平公正的建议服务于不同的社区利益至关重要。

战略实施：建设现代广播公司