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在数字化与智能化技术驱动社会经济深层转型的背景下，“数智化”逻辑也在深层嵌入主流媒体的新闻制播领域，加强系统性革新，全面打造具有强大影响力、竞争力的新型主流媒体，成为新时代媒体融合发展的新诉求。在此背景下，传统媒体如何通过数智生产、品牌链接、社区交互等路径，构建属于自己的“数智化”制播生态系统，深层激活内在创新活力，已经成为深融时代传统媒体系统性革新的重点、关键。新京报通过多年创新实践，围绕“数智化”进行持续深耕，逐步打造了属于自已的新媒体生态系统，在深度融合改革方面交出了一份优秀答案，具有十分重要的借鉴意义。

一、三轮驱动“畅”流程

近年来，新京报明确了“智能、数据、产品”三轮驱动战略定位，聚焦AI报道，打造智能生产大模型，构建更加开放、协同、高效的信息生产与服务体系。同时依托数字化、智能化技术优势，打造全媒体智能采编系统，深化全媒体工作流程、智能创作流程、精准分发流程的整合，在实现数据价值转化与资产沉淀的基础上，全面实现流程重构。

1．全媒体工作流程。随着媒体融合的持续推进，主流媒体已经初步形成高效协同的全媒体工作流程，并正在成为数智化时代媒体信息生产的“标配”，但如何持续优化与重塑，深层挖掘释放生产效能，也是主流媒体面临的重点、难点。近年来，新京报采取一系列措施深化新媒体改革，坚持互联网传播原则与规律，围绕技术赋能、机构优化、流程整合，打造全媒体原创制播体系和全媒体统筹调度体系，并依托项目制，形成了开放、动态、协同的全媒体工作流程。

传统新闻生产实践中，新闻线索的获取基本依靠记者编辑的敏感性，以及对社会舆论把握的精准性，但受主客观因素影响，很难达到预期的时效性诉求。而在全媒体工作流程的加持下，新京报新闻线索获取由人工转向“计算性新闻发现”，依托算法模型、系统平台，将记者编辑注意力精准定位到有价值的信息、事件上，随后通过跨部门联动，快速启动新闻制播程序，全面增强了新闻时效性。

2.智能创作流程。在全媒体工作流程的基础上，如何在技术赋能下进一步挖掘创作阶段的创新、创造效能，提高新闻采编效率、生产质量，也是主流媒体新闻生产数智化建设的关键驱动。新京报利用机器学习、云计算、自然语言等技术，成功打造了融媒体报题系统，该系统可以对新闻素材进行智能分析、智能归类，并将其深层融入报道环节，形成了极具特色的智能创作流程。具体来讲，该系统利用自然语言处理技术，自行分析报题文本，并提取关键信息，如有关“大连发生一起交通事故”的报题，系统会精准识别出地点“大连”、事件主题“交通事故”的关键信息。随后，系统利用机器学习对大量报题文本进行学习、分析，自动生成规律、模式，在智能分类的基础上，合理开展报题预测。如有关“AI在医疗健康领域应用”的报题，系统可以自动找出报题之间的逻辑关联，然后形成‘ 诊断”“ AI+ 药物研发”“AI+临床治疗”等精准分类，并提出新的报题视角。随后，编辑人员快速组织策划会议，明确报道重点，不仅降低了流程成本、时间成本，而且提高了新闻生产速度、深度，进一步提高了新京报新闻生产的“高度”。2025年全国两会期间，新京报创造性引进DeepSeek智能对话系统，并与作家麦家进行深度访谈，不仅实现了人工智能在信息整合与分析上的创新应用，而且为新闻采访的策划与执行提供了全新可能。

3.精准分发流程。除了全媒体工作流程、智能创作流程外，新京报还开发了精准分发流程，由此形成三个核心驱动，夯实了其内容“畅”生产的底座。目前，新京报在内容与渠道精准适配的同时，非常重视平台与技术赋能下的深层渗透。一方面，新京报依托全媒体矩阵，针对平台差异特点和传播规律，实施精准内容分发和栏目创作，有效增强了平台黏性。