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数据新闻多元，应探索更多交互体验******

陈积银

　　（陈积银简介，西安交通大学新闻与新媒体学院教授，博士生导师。中国数据新闻大赛创始人，西安交通大学青年拔尖人才（A类），中组部国家万人计划青年拔尖人才，陕西省智媒研究基地主任，福建省闽江学者特聘教授。曾获第六届全国广播影视“十佳百优”理论人才称号。主持中宣部、中组部、教育部等部委项目多项，在CSSCI期刊等发表论文40余篇。）

　　随着我国前沿科技的迭代更新，媒体融合不断向纵深发展，数据新闻应运而生。新闻生产方式的创新发展也反映出大众信息需求的变化。全媒体环境下，加强媒体融合视角下数据新闻的技术创新与理念创新成为数据新闻发展的题中应有之义。近年来，新文科建设的呼声高涨，数据新闻也成为新闻传播教育中颇有成效的尝试，推进了技术与人文教育的进一步融合。《中国新闻出版广电报》记者日前就媒体融合视角下数据新闻的发展前景及新文科思维背景下数据新闻人才培养等问题，采访了西安交通大学新闻与新媒体学院教授陈积银。

　　数据新闻教学应势而生

　　经过多年的发展与沉淀，数据新闻应用日臻成熟，业界成立了不少专门的制作团队，学界则设置相关课程以培养专业人才。

　　“数据新闻是在技术推动下发展起来的。”陈积银介绍说，在智能化、5G及媒体融合情境下，数据新闻融合也将获得新的发展机遇，朝着更加成熟与理性的方向发展。

　　陈积银认为，数据新闻的实践性、专业性非常强，业界的实践领先于学界，但无论是学界还是业界，人才匮乏的现象仍然存在。因此，数据新闻的未来发展方向主要集中在提升人员数据素养，培育数据发掘、可视化制作人才团队等几个方面。

　　由于学界、业界对数据新闻关注度逐渐提高，学界与业界融合也更加紧密。“学界与业界应积极构建平台，推动优质资源接轨，为数据新闻的发展蓄力。”陈积银建议，可以通过工作坊沙龙等形式进行培训与交流，关注数据新闻制作的核心环节，共同寻找难题的应对方案。

　　“为贯彻中央媒介融合有关精神，培养大数据时代的一流新闻人才，我于2015年创办了中国数据新闻大赛。”陈积银介绍，该赛事的初衷是“以赛促教”，为中国新闻教育更好地适应大数据时代需求提供探索平台，为国内新闻教育学界师生数据新闻作品提供展示平台。目前，该赛事已经成为引领国内重要新闻院校进行科教融合，开展学科交叉融合（传统新闻传播与现代信息技术）的一个新赛道，并获得业内不少数据新闻团队的认可与积极参与。西安交通大学通过大赛平台，有效促进了文、理、艺交叉的新闻传播教育探索，近年来培养了不少复合型、专家型、国际化的新型新闻人才。

　　“国内数据新闻的议题越来越多元，应进一步探索交互体验形式。”陈积银说，在每一届的中国数据新闻大赛作品中，都包含经济、政治、环境、民生、体育、娱乐等多种议题，而其交互性逐年提升。未来，将会有更多的创作团队对可听化的数据新闻进行探索，或将数据新闻与游戏等进行结合，实现内容形式和读者体验的双重升级。

　　探索学科交叉教学模式

　　“当前数据新闻在追求可视化效果的同时一定程度上忽略了新闻价值和社会功能。”陈积银认为，现在数据新闻在呈现形式上也存在一些问题。部分以网页形式呈现的数据新闻在移动端阅读时存在不兼容问题，导致数据新闻传播受阻。此外，移动阅读的快节奏和碎片化对数据新闻而言也是一个挑战，数据新闻在呈现方式上应注重数据的多样性、内容的交互性及叙事的多维度，以吸引受众阅读和交互。

　　“尽管当前数据新闻的制作还存在普惠性不强、交互性有待提高、可视化水平参差不齐、思想性有待提高等问题，但也呈现出有数据更有共享、有图表更有内容、有故事更有情怀、有融合更有信仰、有问题更有反思等鲜明特点。”陈积银建议，未来在选题方面，期望更多作品与“坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康”相结合；在数据使用规范方面，希望作品全面保障用户数据安全；在可视化呈现方面，期待作品在可视化实践时注重庞大数据的易读性，以增强传播效果。

　　“媒体融合大背景下，新闻人才培养特别是数据新闻人才培养过程中存在着一些亟待解决的问题。”陈积银认为，传统新闻学院的教育以文科为主，教师与学生存在技术性知识结构短板的问题，具备跨学科背景的数据新闻领域教师相对较少。目前，我国不少高校的新闻传播学院不断探索专业设置和教学设计，在发展中逐渐走向学科交叉的教学模式。同时，还应注重培养学生的数据思维和算法思维，积极学习数据新闻所需的技术性知识与技能。

　　“对于文科学生而言，网页制作、可视化技术等操作技能的学习，短期内掌握有些困难，这使得数据新闻教学局限于理论知识。”陈积银说，中国数据新闻大赛为学生们提供了一个理论与实践相结合的机会，缩小了数据新闻领域人才培养与新闻行业需求之间的差异。近几届大赛作品，在选题上内容多元、角度丰富、注重社会价值，在可视化呈现上技术多样、形式丰富、交互性强，在评审方面坚持学界、业界与政界相结合，在教学实践方面收到了良好的成效。

　　契合新文科背景要求

　　受疫情影响，智慧教育已成为教育模式转型发展的客观需求，慕课、云课堂现已成为教育新景象。这些新的教育模式颠覆了原有的传统教育模式，同时也促进了新闻传播教育的创新与发展。

　　“我们需要立足学界、携手业界、服务政界、融入世界，在传统的教育模式上进行自我教学革命。”陈积银认为，业界在技术研发方面的投入，政界在引智方面的投入，使得其在新闻传播技术、应用方面的水准远超学界。因此，当前的新闻传播教育一方面应积极改革，拥抱现代信息技术带来的红利；另一方面，也应保留原来教学中的先进经验，守住意识形态的红线，积极用马克思主义新闻观武装师生的头脑。

　　“作为新闻传播教育工作者也应完成相应的转变，进一步激发学生学习的主动性、积极性，培养学生的创造力、表达欲、动手能力和团队合作精神。”陈积银建议，一是转变原来上课靠书本的理念，将研讨式教学与体验式教学相结合、启发式教学与自主学习式教学相结合；二是转变原来的身份，从知识传授，转化为方向引领、动力激励、方法指导、结果督察和过程讨论；三是提升前沿知识的学习与科研能力，向学生传授新闻传播国际前沿知识。

　　“西安交通大学新闻与新媒体学院以工字牌为旗帜，新闻人才培养方案的建设契合了新文科建设背景下新闻教育改革的整体趋势。”陈积银介绍，新闻与新媒体学院组建计算机、公共管理、新闻传播等多学科背景的核心师资队伍，根据新文科建设理念与市场需求，建设协同育人基地以提升学生的数据素养。学院与政企共建的“陕西省智媒研究基地”沿用文理交叉的思路，背靠政界、立足学界、携手业界，为学生提供全智能化的平台资源，使学生在学习传统新闻采编技能的同时，学习短视频摄制、大数据舆情分析等新媒体技术技能。

　　在教学实践方面，陈积银一直鼓励学生放下课本、走出校园、走进社会，在实践中发现问题、解决问题。他介绍说：“在数据新闻课程教学上，我鼓励同学们根据特长和兴趣自由组队，走到社会上采访调研、收集数据、自主解决难题，共同完成一个数据新闻作品的制作。同学们认为这种学习方式动手操作性强，比课堂教学收获更大。”

　　“通过鼓励学生们自由组队参加中国数据新闻大赛，磨炼提升了他们的团队合作、沟通协调、专业实践以及前沿探索等各项能力。”陈积银认为，大赛“以赛育人”“以赛促教”，推动了传统新闻传播教育模式向现代化转型，引导学生在作品制作中从简单的多学科知识累加向多学科知识相融转变。同时，也为高校学生和新闻工作者搭建起新闻传播教育学界与业界沟通的桥梁。

　　（中国新闻出版广电报记者 杜一娜 常湘萍）

AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告（2022）》发布******

　　2022年12月，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》，这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度，对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析，从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价，研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地，并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。

　　图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱

　　《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看，自2011年、2012年开始，人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景，展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。

　　十大基础技术领域的专利数量稳步增长，极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座，也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下，2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%，对人工智能的引领作用开始逐步凸显；相比之下，智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势，其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉，发展势头强劲；智能芯片和量子计算由于起步相对较晚，相关专利储备较少，仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局，不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势，寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力，清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源，成为基础攻关的重要力量。

　　图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成

　　AI创新主体展现积极创新面貌，中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看，百度、腾讯、国家电网、华为位列前四，专利申请数量均突破10000件，是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看，仍然是上述四家企业位居前列，且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外，腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%，在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看，申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学，均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体，大量中小企业也积极涌入人工智能赛道，在创新链一侧，我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件，中小企业专利贡献超过90%。从产业链看，AI技术在中小企业中的普及率超过40%，语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛，助力中小企业升级改造和智能化应用。

　　图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量

　　AI核心技术领域高价值专利集聚明显，产学研合作稳步推进。当前，智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域，百度得益于更早地投入与布局，展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向，在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局，如国家电网在深度学习和大数据领域，浪潮集团在智能云，阿里巴巴在智能推荐，平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃，涌现了大量专利成果，并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式，加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月，我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件，其中发明专利占比约90%，整体呈上升趋势增长，产业应用较为广泛。

　　图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局

　　图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图

　　AI专利助力新兴应用场景落地，推动产业链转型升级。目前，人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看，不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景，AI专利申请量达到65万余件，其次就是智慧金融，专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例，推动高端智能技术与行业的融合发展。

　　“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点，新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速，不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例，将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具，集成到工业生产流程中，正在引领我国工业数字化新生态。报告显示，截至2022年9月，我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一，国家电网位居第二，其余创新主体专利申请量差距不大，发展潜力较强，各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争，难以拉开较大差距。与此同时，基于人工智能的深度学习、内容生成，语音、视觉识别技术越来越成熟，以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术，也迎来了专利的快速积累阶段，百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局，探索人机交互发展和应用，助力数字经济高质量发展。

　　图6 中国元宇宙专利主要申请人排名

　　图7 中国数字人专利技术申请－公开趋势

　　《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况，对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前，人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉，今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段，专利申请总量突破百万件，专利申请趋势仍在快速增长，技术人才规模不断扩大，产业融合广泛深入，应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力，实现创新链与产业链的协同发展。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）