目前，这种新的新闻生产模式对很多媒体来说显得尤为迫切，尤其是处在转型瘦身阶段的媒体。这可以大大的缩减人力和财力成本，公司内部资源就可以得到充分合理的分配。如果以这种生产模式在未来能够输出更加感性更加丰富的新闻内容，那么将改变的不仅仅是新闻形态，而将会改变媒体业态。

　　其次是私人定制新闻，也就是说机器通过为用户建模写出一切用户关心并且与用户有关的新闻，比如某用户要去A地度假，但是A地正在发生流感用户并不知道，此时机器就可以主动为其撰写出咨询，告诉用户该信息。而这种围绕式私人定制将会大幅度帮助用户自己去索引相关新闻的时间，将会大幅度减少用户搜索时间。

　　第二层：程序生成图像

　　《华尔街日报》总编辑Gerard Baker在公开备忘录中提到，在当前环境下媒体机构要想取得成功必须完成的一件事是，全面改造自身，优化数据新闻操作。从新闻形态的角度来看，优化数据新闻操作实际上就是强化新闻的可视化。

　　通过大数据生成图像，这件事百度做的比较多，比如百度迁徙，就非常好的反映了春节期间用户出行情况，着实赚走了许多人的眼球。对于新闻行业来说，新闻可视化是能够比文字更为直接反映出直观信息，而用户也更为喜欢图片的呈现方式，这种方式更为吸引用户也更容易传播。而数据新闻的图表制作则是一门非常复杂与精细的工作，在美国有一个Data Journalism Awards的数据新闻奖，专门用来奖励每年那些杰出的数据新闻可视化作品。

　　所以从数据到图像制作，从算法来讲相当简单，而如何呈现如何突出重点才是最关键的，在一篇数据报道中能找到各种各样好玩的东西，而选择怎样的角度才能够更加直观的展现出新闻的主要观点，这才是要解决的。

　　比如“五一”或者“十一”这样的长假，一定会有很多有价值的数据，此时人工智能则可以根据用户感兴趣的话题诸如堵车、各城市游客流量，各地门票价格、往年历史数据等等方面出发，通过挖掘大数据，找到用户所关心的领域，然后进行各种数据对比，自动生成对应用户想要看的图片，这将会带来巨大的传播空间。

　　也许说不定未来的Data Journalism Awards数据新闻奖会是人工智能。

　　第三层：技术实现交互

　　无论是现在还是未来，智能交互都应该是最核心的趋势，因为无论是用户体验还是想象空间它都是具有巨大价值的。目前，类似百度新闻和今日头条的个性化推荐就是智能交互的初级阶段。

　　无论何时，价值至上一定是新闻的主旋律，这里面的价值体现是用户是否能够精准快速的获得自己想要的信息。就比如百度，由于积累了庞大的大数据资源以及机器深度学习的前沿技术，百度新闻在个性化推荐上所展现的不仅仅是“你喜欢什么我就推给你什么”，而是“我推给你这些，是因为我知道什么是对你有价值的。”这是百度新闻与今日头条的不同之处。

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