一、以技术创新为驱动，提升采编效率

　　广播大模型智慧业务平台的研发以“技术赋能业务”为核心逻辑，通过人工智能技术与广电业务的深度结合，实现了从内容创意到多平台功能汇聚的全流程智能化，构建起“智能引擎+知识中枢+业务矩阵”三位一体的智慧广电解决方案，形成了覆盖内容生产、多平台功能汇聚的全流程智能融媒生态平台。

　　同时，平台实现多模态内容自动生成。基于大模型的自然语言处理能力，结合不同AI模型完成具体任务，如一键成文功能可生成策划文案等多种内容。结合本地知识库，能对用户问题应答，为专业节目提供准确回答，还能为广播技术维护设计专属智能体。在两会期间推出的《小龙新说》系列短视频，通过AI生成脚本并自动匹配数字人形象与语音合成，实现全流程自动化，时效性提升60%，进一步提升采编效率。

　　二、以用户需求为导向，丰富应用场景

　　广播大模型智慧业务平台结合AI大模型技术，充分利用人工智能技术为广播业务生产赋能，将AI技术全面引入内容生产环节，为广播内容生产提质增效。随着新媒体的蓬勃发展，不同平台具有独特的风格和粉丝调性，广播频率在不同平台进行宣传和营销时需要有针对性的内容。针对公众号、小红书、抖音等平台，系统能够智能匹配风格模板，一键定制化生成主题、文本、图片。这一创新功能将单条融媒产品的制作周期从传统模式的7-8小时大幅压缩至20分钟以内，显著提升了内容生产效率，快速响应新媒体市场变化，满足用户多样化需求。

　　以健康科普王牌栏目《名医面对面》为例，在选题策划阶段，医疗专家团队依托平台的大模型分析系统，精准捕捉公众关注的健康热点，如季节性疾病预防、慢病管理等话题，结合专业视角制定科学严谨的选题方向。编辑团队随即介入，根据选题需求与多平台传播特性，运用智能写作工具快速完成脚本框架搭建。在结合数字人和AI语音技术，原本需要专家和主持人耗时3小时录制的10分钟科普内容，通过数字人技术仅需30分钟即可完成多版本产出。

　　三、本地云端融合，优化用户体验

　　平台采用“工作流+智能体+公有云平台”的部署模式，适应广播业务生产的不同需求，优化用户体验并赋能广电发展。本地化部署保障数据安全，整合广播行业历史节目本地化知识资源，形成行业专属“智慧中枢”，为平台的内容创作和业务决策提供了丰富的素材和参考。

　　为突破传统媒体部门间的业务壁垒，平台重构了业务流程，建立了“选题策划—内容生产—多平台功能汇聚”的一体化协作机制，实现各环节高效衔接与信息流通。在云端协同方面，平台搭建了基于容器化架构的云端编辑环境，支持多部门实时协作、高效共享与素材智能管理。

　　广东广播电视台通过“广播大模型智慧业务平台”的实践，探索出“技术驱动—资源整合—生态共建”的融合发展路径，平台的落地不仅提升了内容生产效率与传播影响力，更为广电行业智能化转型提供了可借鉴的范本，为构建新型主流媒体贡献广东智慧。