媒体融合是时代所向、大势所趋。随着媒体融合进程的一步步推进、深化，广大媒体人在实践、探索中深刻认识到：当前媒体融合的痛点不在于媒体融合缺乏平台或内容，而在于信息在传统媒体与新媒体矩阵（如短视频、社交媒体、新闻客户端、直播平台等）之间常常是单向、割裂、低效的流动，甚至是“死水”，迫切需要破解的难题是如何让信息真正“流动”起来。

作为一名关注并投身媒体融合工作的电视媒体人，我认为：这个问题不仅仅需要我们深思，更需要我们从内容生产、技术赋能、机制创新、提升用户理念几个关键维度不断研究、广泛借鉴、大胆探索，在我台媒体融合的进程中规划、建立起符合媒体实情的双向、动态、高效、增值的信息流动“活水”。

一、内容生产与分发深度整合

在“一次采集、多元生成、全媒分发”的节目生产模式已成为传统媒体共识的基础上，继续深化信息整合。电视端在强化其权威性、深度性和仪式感的同时，设置“新媒体热点追踪”板块，精选社交媒体热议话题进行深度解读，引入新媒体平台的实时互动信息作为节目内容的一部分。在新媒体端进一步充分发挥其即时性、互动性和碎片化优势，利用短视频进行新闻快报、事件现场直播、核心观点提炼，通过社交媒体进行话题预热、征集线索、互动。新媒体端配合电视大型活动、大型报道、重点节目，提供幕后花絮、人物专访、延伸阅读、互动问答、数据地图等，形成信息互补和流量互引。

二、数字基础设施赋能

升级媒体资产管理系统，实现电视内容、新媒体素材、用户数据、交互反馈的统一存储、智能编目、权限管理和一键式/自动化分发。记者、编导采集的不仅是成品稿件或视频片段，更是结构化、标签化的高价值素材（关键画面、核心数据、精彩同期声、深度访谈片段、背景资料包）。这些素材存入共享平台，供不同平台团队根据需要提取、重组、再创作，形成适合不同平台特性的“故事线”（如电视深度报道、短视频快讯、社交媒体话题、互动H5、长图文解析）。

在这一过程中，AI技术发挥着重要作用。利用AI算法对媒体资产进行智能分类和标签化，提高素材检索效率；通过AI内容审核系统，确保发布内容的合规性；运用AI写作工具，快速生成新闻稿件和社交媒体文案，提升内容生产速度。此外，AI技术还可以用于视频内容的智能剪辑和特效制作，为新媒体端提供更具吸引力的原生内容。

三、组织机制创新

扩大、加强传统媒体融媒体部门及岗位的工作职责和人员配备。明确以提供电视媒体、新媒体选题和素材贡献、已有内容深度广度开掘、内容商业转化作为工作内容；以新媒体端的作品数量、传播效果、收益，电视端节目品牌、影响力提升为考核目标，建立相应的奖励机制，鼓励部门人员投身融媒体实践和创新。

四、用户理念提升

建立用户不仅是接收者，也是参与者、共创者的理念。

了解用户----整合电视收视数据、新媒体行为数据、会员数据、互动数据等，构建统一的、动态的用户全景画像，了解用户需求、偏好和触媒习惯。

围绕用户，为用户增值----探索基于用户数据的精准广告、知识付费、会员增值服务（如独家内容、线下活动）、版权运营、电商导流等多元化商业模式，让用户产生经济价值。

媒体融合是信息能量的转化与升级，是传统媒体在数字时代重塑核心价值的必经之路。在媒体深化融合的关键时期，谁能率先构建起高效流动的信息生态，谁就能掌握未来的主动权。