人工智能（Artificial Intelligence,AI）技術已成為國家未來競爭力的重要驅動力量。人工智能不是獨立存在的產業，“智能+”才是人工智能應用的主要創新范式。近年來人工智能的發展主要體現在面向特定領域的人工智能應用。例如：AlphaGo在圍棋比賽中戰勝世界冠軍；機器朗讀語音轉寫的平均錯誤率低于訓練有素的速記員；人工智能的醫生輔助診斷皮膚癌達到專業醫生水平。因此可以說在此類限定場景的情況下，人工智能已經可以做到能聽、會說、能看、會認，人工智能已經可以接近甚至超越人類的水平，應用前景廣闊。

人工智能技術在廣播電視行業同樣具有廣闊的應用前景，實現對音頻、視頻、圖片、文字等內容分析，智能技術在智能編目、智能寫稿、虛擬主播、智能場記、智能評估、違規研判等眾多業務場景廣泛應用，大幅降低了人工工作量。盡管單一人工智能技術在實際復雜多變的應用場景中尚無法保證輸出結果100%準確，通常需要構建大量標簽數據供機器學習各類別模式邊界信息，AI模型存在泛化能力不足等問題，但通過利用多模態信息，采用多種人工智能技術融合增強的方式，通過與行業深度綁定構建專有領域知識庫，可以不斷提升人工智能技術應對復雜應用場景的能力。

人工智能技術在廣播電視行業同樣具有廣闊的應用前景，實現對音頻、視頻、圖片、文字等內容分析，智能技術在智能編目、智能寫稿、虛擬主播、智能場記、智能評估、違規研判等眾多業務場景廣泛應用，大幅降低了人工工作量。盡管單一人工智能技術在實際復雜多變的應用場景中尚無法保證輸出結果100%準確，通常需要構建大量標簽數據供機器學習各類別模式邊界信息，AI模型存在泛化能力不足等問題，但通過利用多模態信息，采用多種人工智能技術融合增強的方式，通過與行業深度綁定構建專有領域知識庫，可以不斷提升人工智能技術應對復雜應用場景的能力。