豫章论道|帕科科技焦健:帕科科技的AI布局与行业应用探索

| 流媒体网| 2026-10-29

【流媒体网】摘要：AI已经重构了内容的成本，但还没有重构大屏的体验。

　　10月29日至30日，由流媒体网携手江西广电智媒科技股份有限公司、中国电信江西公司、中国移动江西公司、中国联通江西省分公司联合举办的「豫章论道暨第32届智能视听与科技创新产业论坛」在江西南昌举行。本届论道以“涌现·争流”为主题，设置多场论坛并配套展区、闭门会和行业交流活动。

　　来自广电新媒体、广电网络、通信运营、互联网平台、内容机构和技术企业等领域的代表齐聚南昌，围绕人工智能、AIGC、超高清、智能体、大屏运营、内容创新和产业协同等议题展开密集交流。

　　在10月29日举办的“锻造·新引擎：技术产品论坛”上，帕科视讯科技（杭州）股份有限公司全国营销中心副总经理焦健发表了主题为《聚合能力，开拓生态——帕科科技的AI布局与行业应用探索》的演讲，重点分享了AI的现实与落差、能力与分工、场景与路径。

　　以下为演讲全文：

　　大家好！我今天分享的主题关键词是聚合能力、开拓生态。主要分为两大部分：第一，和大家汇报帕科一年多来在人工智能大屏应用领域的探索与积累；第二，和各位共同探讨人工智能在IPTV、大屏场景下，后续该如何进一步发展。

　　开篇我先抛出三个问题。第一，AI在整个互联网行业发展十分迅猛，在内容赛道已经跑通，但在大屏领域还处在起步阶段——大家都在尝试探索，却尚未形成具备有效价值的落地应用，这是什么原因？第二，帕科在这一年多积累了哪些能力，又能为电视大屏实实在在带来什么价值？第三，这些能力，最终要把大屏带到哪里去？

　　判断：AI已经重构了内容，大屏还在启动阶段

　　接下来我从五个方面展开。首先是基于当前市场情况，谈谈我们对AI落地的判断。

　　从今年一季度的数据来看，AI生成的微短剧新上线超12万部，占当期上线总量的95%以上，这是视频行业AI应用的真实现状，并非预测。还有一组数据：算力消耗中，AI短剧与视频生成占比达到55%。

　　这个占比非常高，说明AI落地最短的路径就在视频赛道，但为什么进入大屏却困难重重？

　　我们再看客厅大屏的数据：十年间电视开机率近乎腰斩，从之前70%下滑至如今30%出头；电视机出货量今年相较去年同比下降近10%。但大屏用户基础依然存在，IPTV+OTT合计仍有约4亿用户。

　　核心矛盾在于，手机小屏抢占了大屏用户的时间与注意力，而每个人的时间都是有限的。

　　换个角度看，广电自身底蕴深厚，很多方面是小屏无法比拟的。今年以来，省级及以上电视台AI布局覆盖率达到97%，中央广播电视总台以及多家省级电视台都已经有了不少积累。

　　这里重点说说广电手握的四张核心底牌：

　　第一，拥有版权清晰的海量媒资，这是广电长期沉淀下来的宝贵资产；

　　第二，现成的家庭用户渠道。正如刚才嘉宾分享提到场景的重要性，家庭客厅这个场景，广电距离用户最近，也是其他企业很难企及的优势；

　　第三，长期积累的音频素材。音频资源十分关键，未来语音入口将决定广电大屏在客厅的地位，语音交互体验也是核心资产；

　　第四，具备内容合规的主体资质，这一点是互联网平台无法相比的。

　　这四张底牌，就是我们后续布局AI、推进落地的重要基础和抓手。

　　回到前面提出的问题，当前我们面临三大卡点：

　　第一，互联网端AI产能过剩，但和大屏业务之间存在断层。互联网企业很难判断，哪些AI生成内容是大屏用户想看、适合看、允许播出的；

　　第二，市面上各类通用大模型在行业落地时存在偏差。模型厂商更多关注模型效果、榜单排名、调用单价，但IPTV行业使用大模型，核心诉求是业务如何对接、数据不出网前提下的安全保障，以及如何和复杂的平台体系、多厂商多代际设备打通，这些问题通用模型暂时无法解决；

　　第三，不少厂商都在布局智能体入口，但目前还没办法从手机端把客厅场景的用户争夺过来。

　　这三个卡点，指向同一个核心：中间缺少一层转化环节，把AI能力、模型能力转化为适配大屏的业务场景。这里我想重点说明，中间层的核心价值，是把AI能力转化成可经营、可计量、可合规交付的价值能力，最终落地到大屏应用场景中。对IPTV而言，合规是重中之重。

　　合作：为什么必须是三方？帕科科技×火山引擎×广电新媒体

　　我们认为，需要模型层、中间层、广电业务层三层协同合作，才能顺利推动落地。

　　这里分享一组数据：今年公开的AI算力采购招标里，运营商及本地实体行业相关招标占比超过60%，差异化落地和场景适配属于刚性需求；反观互联网行业，80%以上算力采购都是原厂直供。

　　广电落地AI最难突破的难点有几方面：一是现有业务环境复杂，需要对接运营商、广电、CP、SP多方主体；二是数据必须不出网，属于硬性要求；三是内容要执行三级审核、属地化部署，同时要支持现场运维排障。这些都是通用大模型没办法直接赋能的核心卡点。

　　综合这三大卡点可以看出，业务结构决定了，需要三方协作模式，才能推动AI在实体场景落地。

　　三方分工可以概括为：一方提供模型、一方提供技术能力、一方提供业务场景。火山引擎就是我们的模型合作方，它在音视频领域的技术能力在国内处于领先水平。

　　一句话总结我们的目标：把顶尖模型打磨到可用、可落地，送到用户面前，让用户切实感受到AI赋能大屏带来的业务价值，我们要做的就是这三件事。

　　简单介绍下不同模型的定位。

　　首先是视频模型，这是近两年大屏场景下构建核心竞争力的关键，火山引擎 Seedance视频模型能力处于第一梯队。

　　其次是语音模型，为什么语音模型这么重要？当AI能力依托IPTV面向用户落地时，核心入口就是语音交互。现在很多智能体效果不及预期，就是因为客厅场景下，用户高度依赖语音交互，听觉感受非常关键：语音音色是否自然亲切、有没有生硬的AI感，同时兼顾方言适配、语速调节、语义理解效率，这些都是核心。

　　火山新推出的声音矩阵模型刚刚落地，这会是未来几年，各家争夺客厅智能体入口的核心底层能力。

　　那帕科作为中间层的技术服务商，定位是什么？很多伙伴不太清晰，我们主要提供三层能力：第一层，接入好用、能力强、适配业务场景的模型，也就是我们的帕科灵云平台。我们会根据不同场景、不同业务环节匹配对应的模型，核算成本，判断选用哪个模型、哪个模块、消耗多少词元，通过精细化调度，让平台最终产生经营价值。

　　模型接入之后，还要配套对应的业务改造动作：一是帕科把深耕IPTV行业十余年积累的数据、素材、行业规范，全部投喂进自研的灵智大模型。商用通用大模型不会针对垂类行业做深度差异化适配，而我们懂大屏业务。我们把行业知识量化注入模型，让灵智生长出适配IPTV运营侧、用户服务侧的能力，给到用户的感知会是专属垂类模型，而不是通用模型；

　　二是依托灵云、灵动、灵智、灵视等一系列产品，把音视频模型能力转化为批量生产能力；

　　三是面向业务与交互场景落地大模型能力：业务侧支持运营人员用自然语言对话，依托平台、大模型和智能体辅助完成各类操作；交互侧依靠智能体，让普通用户用自然语言查询、获取服务，把大屏打造成客厅的伴随式服务终端。

　　跟大家汇报我们今年以来的落地进展：2026年4月，我们在成都第一次和火山同台分享；5月苏州论道，联合13家省级新媒体成立生态共创联盟；7月底，帕科灵云平台正式上线；截至目前，灵云平台词元调用量从0增长到千亿级别。

　　期间，依托自研的灵视AIGC生产平台，我们已经产出300多集AIGC动画并上线互联网，验证了批量内容生产能力已经形成闭环；灵帧、树莓平台也完成技术沉淀，10月起陆续开展项目落地。同期，火山引擎语音模型从2.0升级至2.5版本，语音矩阵完成部署。整体来看，我们已经实现项目落地与业务闭环。

　　能力：帕科科技AI生态矩阵——通用能力聚合，行业能力自研

　　这是帕科科技AI生态矩阵，一共有五层。

　　L1业务应用层，五个方向：内容生产、媒资治理、大屏交互、智能运营、政企服务。

　　L2智能体层，灵动·帕科AI智能体，加上内容助手、运营助手、客服助手、大屏管家。

　　L3能力层，灵视做AIGC视频创作，树莓和灵帧做语料沉淀，灵绘做图像，魔方UI做桌面与活动。

　　L4模型层，灵智是大屏垂类大模型，灵云是智算调度中枢，再往下是火山的Seedance和豆包语音。

　　L5算力部署，公有云做敏态业务，混合云做数据不出网的核心业务，私有化做高密级场景。

　　只看结构是五层，但看帕科科技的位置，只有一句话：把下面的“最强”，变成上面的“可用”。

　　这套矩阵的价值，不在于六个独立产品本身，而在于帮大家算好三本账：

　　第一本是成本账。数据都是项目跑出来的，自研灵视平台上线之后，内容生产成本下降50%以上；依托灵云智能路由调度，模型调用成本可以节省30%–50%。

　　第二本是广电的资产账。我们用大模型对存量媒资逐帧拆解、自动打标，标签回写到媒资库；同时把历史运营数据输入模型，支撑后续智能体识别、理解用户意图，盘活广电的媒资资产。

　　第三本是入口账。大屏不再只是单纯的播放终端，最终转型为面向用户的服务终端。

　　具体来看，灵云是让AI接得上、跑得稳、花得省、算得清。它不是接入层，是经营层——整个矩阵的模型入口和经营底座。核心价值是模型聚合、智能路由、统一调度、安全管控、成本核算等。

　　灵智大模型则补齐通用大模型不懂IPTV大屏业务的短板，注入帕科十余年行业积累；分省落地时，还会结合各省客户自有数据体系做二次适配，差异化理解各省运营人员、终端用户的真实需求。

　　灵动智能体，依托灵智大模型，是运营人员和用户可以直接感知的产品。面向运营侧，它可以做内容策划、版权查询、版权到期时间核验，承接大量基础性、重复性工作。运营人员只需要一句话指令，就能快速筛选出版权合规、完成三审、已经完成下发的内容，大幅提升工作效率，缩短业务链路。

　　面向用户侧又分为两类：一类服务家庭用户，负责用户意图识别、语音交互；一类服务政企客户，对接更细分行业的垂类大模型，做定制化融合。

　　灵视、灵绘是一组产品。灵视主打AIGC视频生产输出：一是引入团队化生成控制能力；二是深度贴合广电媒资生产SOP流程；三是适配广电纪录片、宣传片的生产需求，打通专业剪辑软件，实现全链路协同，这和互联网AIGC工具有明显区别。

　　灵绘聚焦图片生成。海报、推荐图、楼层运营图，以往都需要外部厂商或者专业美编制作，耗时长、沟通成本高。而大屏推荐内容实时更新，配图也需要同步更新。从今年7月底平台上线至今，帕科所有运营配图，都可以通过自然语言对话交给灵绘生成，这套模式已经在全国跑通。

　　树莓和灵帧定位有本质区别，树莓面向运营团队，核心是深度理解入库媒资，用大模型自动生成运营标签，把运营标签和用户行为标签匹配，提升智能体调取内容的精准度，各类常用运营功能都可以自动化。

　　灵帧面向内容创作者。媒资入库后，灵帧会自动拆分成多个视频切片，对每个切片做语义标注，提取拍摄相关标签数据：比如中景、近景、远景、滤镜、人物站位、镜头构图等，形成专属素材标签库。

　　举个例子，像咪咕体育这类垂类内容，原始素材稀缺，就可以基于标签语义二次生产。广电海量存量媒资想要盘活、转化为可复用资产，主要依靠灵帧。

　　单独看，除灵帧同类产品较少，其余几款平台市面上都有竞品。但我认为，只有把整套产品联动起来，才能打通从模型到业务场景的全链路。使用场景越多，沉淀的数据越丰富；数据积累越多，模型算法越精准，越贴合本地用户行为；用户行为模型越精准，用户体验、智能体效果就越好。这是一套一体化的智能化落地闭环，不能单独割裂使用。

　　落地：AIGC已跑通，语音正在进场

　　再介绍一下我们的落地进展。

　　内容创作板块，300多集AIGC内容已经上线；灵云调度平台在江苏、四川、广东等地落地打通；AIGC业务在甘肃、新疆落地。

　　前面提到语音会是下一个主战场，语音不只是智能体交互入口，在生产侧同样价值巨大。配音、有声读物、播客这类工作，在语音大模型完成专业化适配之后，释放的价值会远超大家当下的预期。我们梳理了语音能力在广电落地的六个方向，这里就不逐一展开。