自人工智能技术飞速发展以来，海量历史资源与新闻数据正成为一座亟待开掘的数据富矿。在这股浪潮中，新华社通信技术局（以下简称技术局）依托规模巨大的新闻大数据资源体系，围绕多媒体智能生成与智能体应用，构建起一套覆盖数据、技术、内容与服务的完整人工智能研究与应用体系。围绕这一体系中的标准建设与行业协作，本刊对新华社通信技术局局长、全国中文新闻信息标准化技术委员会主任委员林波进行了专访，就标准体系的战略定位、设计思路、行业协作、安全保障及后续规划展开深入介绍。
立柱架梁：一套自主可控的新闻AI标准体系如何诞生
30余年新闻信息技术标准化积淀，50余项行业团体标准与国家标准，30余项人工智能新闻标准——这些数字背后，是一套全国首个、自主可控的人工智能新闻行业应用标准体系。从顶层设计到落地实操，它的独特定位与内在逻辑贯穿于体系建设的每一步。
《人工智能标准化》：此次6项新闻行业智能体标准成功立项为国家标准化指导性技术文件，与新闻行业大模型和高质量数据集系列等共30项标准共同构成全国首个人工智能新闻行业应用标准体系，可以说是SAC/TC 352在人工智能标准化工作进程中的关键节点。从标准化战略的角度来看，您怎样理解“全国首个”的里程碑意义？这套标准在国家人工智能标准体系中处于何种地位？
林波：人工智能新闻行业应用标准体系从团体标准上升为国家标准化指导性技术文件，标志着技术成熟、应用广泛、共识度高，也标志着我国新闻信息技术标准化进入“从团标到国标再到国际标准”梯次推进的新阶段。
首先，其里程碑意义在于填补了国内新闻领域应用的标准空白。2023年，随着大模型技术兴起，新华社迅速启动人工智能在新闻领域的应用探索与标准预研，历时三年搭建起包括《新闻行业 大规模预训练模型》《新闻行业 智能体》《新闻行业 高质量数据集》等30项标准，形成人工智能新闻行业应用标准体系。这是新闻行业落实媒体融合发展战略、深化系统性变革的具体抓手。截至目前，已有10项人工智能新闻标准在国家标准委正式立项。
其次，在国家人工智能标准体系中，新闻行业标准有其独特定位。目前全国各级媒体已广泛使用人工智能技术辅助写稿、舆情研判等日常工作，但缺少针对垂直行业的统一标尺。通用AI国家标准仅提出通用性要求，无法完全适配新闻行业对时政导向、权威信源管控等方面的特殊需求。新华社建成的国内首个人工智能新闻行业应用标准体系，从数据、模型、应用、安全、评测等多个维度出发，把AI内容生产纳入可管控、可评测的轨道，也为媒体智能化转型提供了权威依据和最优路径。
此外，从战略层面看，人工智能新闻行业应用标准体系以规范AI技术应用落地为核心，为新闻行业智能化转型发展确立了规范框架、明确了安全底线、提供了落地指引，对新闻行业高质量发展具有重大而深远的意义。一是统一行业认知与技术方向，推动行业从分散摸索向规范统一的高质量发展阶段转型；二是筑牢意识形态与内容安全底线，确保正确舆论导向；三是推动媒体融合向纵深发展，助力主流媒体系统性变革；四是提升我国新闻行业国际话语权，为全球新闻行业智能化发展提供中国方案。
《人工智能标准化》：6项智能体标准是人工智能新闻行业应用标准体系的重要组成部分，构建了一个“总体要求—功能规范—技术接口—评估评价—安全要求—应用指南”的完整结构。请重点讲一下智能体标准设计逻辑是什么？6项标准各自承担什么功能，相互之间是什么关系？
林波：总体要求是这套体系的总纲，规定了新闻行业智能体系列标准的构成，明确智能体在新闻业务全流程应用的总体要求，为构建智能化新闻生产传播体系提供标准应用框架。功能性要求规定新闻行业智能体的功能体系框架，明确其在差异化新闻场景下的功能要求，为构建智能化新闻生产传播体系提供应用依据。技术接口规范从技术层面解决“怎么连”的问题，规定应用于新闻行业智能体的组成要素、各组件接口要求，为智能体应用功能接口提供指导。评估评价体系从效果层面解决“怎么测”的问题，规定新闻行业智能体在新闻策划、采集、编辑、审核、分发、评估等各环节的评测指标、评测方法。应用指南从操作层面解决“怎么用”的问题，规定新闻机构在各类新闻场景中应用智能体的具体操作方法，提供接口应用指南。安全性要求划定全流程的安全底线，规定新闻行业应用智能体全流程的安全性要求。
6项标准之间形成“总纲—分述—落地”的递进关系。总体要求统领全局，功能性要求和技术接口规范分别从功能和接口两个维度做出规定，评估评价体系提供评测方法，用来检验是否达标，应用指南指导具体如何操作，安全性要求贯穿全流程，同时划定了底线。各项标准相互配合、互为支撑，形成一个从顶层设计到落地实操的完整闭环。这套体系的设计逻辑，归根结底就是以规范AI技术应用落地为核心，为新闻行业智能化转型确立规范框架、明确安全底线、提供实操指引。
《人工智能标准化》：评价指标的设计往往最能体现行业特性。新闻行业智能体涉及策划、采集、编辑、审核、分发、评估全链条，在制定评估指标时，如何平衡“可量化”的技术要求与新闻业务“可操作”的实践需求？人工智能新闻行业应用标准体系源于新华社哪些重大项目的实践？
林波：新闻行业智能体标准的“评估评价体系”梳理了4大类指标、16个一级指标、46个二级指标。我们始终坚持标准化评测体系让模型迭代有量化标尺，避免模型性能“凭主观感受判断”。依托标准化评测题库开展模型常态化质检，按照统一指标核查事实准确率、导向合规率、多模态适配能力。标准明确的多信源交叉核验、AI内容强制标识、幻觉风险防控机制，全部嵌入采编助手审核模块，从技术层面确保内容安全。
在可操作层面，人工智能新闻行业应用标准体系深度嵌入新华社核心业务平台。新闻行业大模型系列标准全面对标“采编助手”智能生产引擎的功能性与评测要求，覆盖选题策划、素材整理、稿件撰写、多模态生成、事实核验等采编全流程，模型迭代按照统一指标常态化质检。新闻行业智能体系列标准则作为新华社“新智”智能体平台的顶层设计依据，四层功能架构、人机协同、分级权限等核心要求全部落地，统一接口打通社内各业务系统，实现选题、翻译、短视频、舆情研判等多类智能体的协同调度。新闻行业高质量数据集系列标准筑牢AI时政资讯智能体“新华语典”的数据根基，从元数据规范、数据采集、数据标注到安全性要求，成套标准从源头保障了语料的权威性和可追溯性。
标准源于新华社重大项目的实践，又在实践中反哺项目规范建设，两者相互印证、相互促进。这是标准体系能够在全国范围内推得开、用得上的根本所在。
攻坚克难：标准共识如何凝聚，安全底线怎样守住
标准从来不是闭门造车的产物。50余家机构300多位技术专家协同编制，从团标到国标的AI新闻体系升级跨越，共识凝聚背后是强大的组织能力。而新闻行业AI标准最难的一环，在于意识形态安全底线如何与技术创新的弹性空间共存。这既是标准制定的难点，也是标准化治理智慧的体现。
《人工智能标准化》：人工智能新闻标准由新华社通信技术局牵头，联合了50多家机构和单位共同编制，并从团体标准升级为国标。SAC/TC 352在协调这些产学研机构、统一技术认知和利益诉求的过程中，建立了怎样的工作机制？从团标到国标的升级，行业反馈如何驱动了标准修订？
林波：从组织架构来看，新华社统筹两大标准化专业机构协同发力：一是主管全国中文新闻信息标准化技术委员会，统筹国家标准研制，同步对接国际新闻电信理事会（IPTC）；二是依托中国新闻技术工作者联合会新闻信息标准化分会，推进团体标准落地，实行“一套人马，两块牌子”高效运行机制。
在协调产学研机构的过程中，我们主要依托联合编制组机制，组建跨媒体机构、科技企业、高校的联合编制组，分阶段开展调研、文稿起草及专家多轮评审，并进行行业意见征集。系列标准参编单位从最初的30余家扩展到50余家。同时坚持“标准引领项目、项目印证标准”的双向闭环，新华社的“采编助手”“新智”智能体平台“新华语典”等核心业务平台都是标准的“试验场”。
从团标到国标的升级过程中，行业反馈起到了关键推动作用。标准草案形成后，我们在各地融媒体中心、广电监管平台和科技企业广泛征集建议和组织试用，收集了大量一线实操中的反馈意见，如智能剪辑时画面匹配精度够不够、元数据字段在操作中哪里容易卡壳等技术细节。正是这些来自一线的反馈，在推动条款优化的同时，也让这套标准具备了从团标走向国标的底气。最终，标准从行业内部规则上升为国家层面认可、全国范围通行的制度性基础设施。
《人工智能标准化》：与其他行业相比，新闻行业的AI标准在“意识形态安全”维度上面临哪些独特挑战？这套标准在设计上，又是如何在守住安全底线和留出创新空间之间找到平衡点的？
林波：“安全性要求”是该标准体系的重要组成部分，从内容安全、意识形态安全、技术与数据安全三个维度进行规范。
与其他行业相比，新闻行业在意识形态安全维度上面临独特的挑战。AI应用是媒体融合战场上的攻坚装备，而成套标准就是阵地上的红旗，守住意识形态安全底线、文化安全底线，确保技术向善、导向正确。通用AI标准更侧重技术通用性，不针对具体行业场景，无法适配新闻行业独特的导向管控、权威信源管理需求。标准明确内容可追溯、人工复核、多信源交叉验证等规则，为杜绝虚假信息生成与传播、守住主流舆论阵地提供技术规范。
在平衡安全底线与创新空间方面，我们的设计思路是由标准提供原则性框架和规范指引，而不去固化具体的技术路线。标准本身也建立了动态迭代机制，联合媒体机构、科技企业、高校组建联合工作组，实时吸纳新技术和新实践来优化规范。无论技术如何迭代，新闻的本质不会动摇——真实、准确、全面、客观，这八个字永远是新闻的生命。标准化工作要做的事情，就是要在这些不变的坐标系中，搭建一个能适应多变的柔性框架。
向新而行：从国内落地到走向国际交流的进阶之路
标准的生命力最终要靠落地来检验。为了解决“最后一公里”的问题，一套覆盖宣贯、培训、试点的系统方案正在铺开。而在国际层面，从学习借鉴国际新闻电信理事会（IPTC）国际新闻标准，到主动提交大模型国际提案，从“标准跟随者”到“规则贡献者”，中国人工智能新闻行业应用标准体系的世界图景正在国际交流中徐徐展开。
《人工智能标准化》：标准从立项到落地，通常面临“最后一公里”难题。SAC/TC 352在标准宣贯、培训、试点方面有哪些具体计划？是否考虑建立标准符合性评估或认证机制？
林波：在推动标准落地实施方面，我们的部署主要包含三个层面。
一是组织落地试用与反馈收集。通过全国媒体试点示范项目验证标准效能，形成“标准研制—落地应用—反馈优化”的良性循环。标准正式实施后，定期组织收集各地融媒体中心、广电监管平台、科技企业试点应用的一线实操反馈。
二是建立常态化宣贯与培训机制。定期邀请媒体采编、AI算法、视听监管专家集中研讨，对标现行AI相关国家标准，推行标准应用指南。同时同步积累落地案例，为各级媒体机构提供可借鉴的实践参照。
三是推动团体标准向国家标准转化。对于团体标准，待正式发布落地满两年，积累全国多地成熟应用案例、形成完整实测数据、获得行业广泛认可后，按照相关采信政策，向国家标准委申请转化为推荐性国家标准。
关于标准符合性评估或认证机制，目前我们正在研究论证。标准不仅仅是技术文档，更是具有约束力的行业规范。我们将在充分调研行业实际后审慎制定具体方案，建立符合性评估机制，有助于推动各级媒体机构规范应用标准。
《人工智能标准化》：从早期学习借鉴IPTC标准，到如今主动提交大模型国际标准提案、推动IPTC设立AI工作组，中国在新闻AI标准国际化中的角色经历了怎样的转变？下一步推动中国标准走向国际有何规划？
林波：全球数字规则、AI标准的制定，是一场发生在数字舆论场的全新国际竞争，事关国际传播主动权。过去数十年，全球新闻技术标准长期由西方媒体主导，早期规范制定全部依托欧美媒体业务场景，中文传播、时政报道、主流价值导向等行业特性缺乏国际表达，我国媒体在全球新闻技术治理中缺少发声渠道，新华社与北大王选计算所理论与实践强强联合，发挥各自优势，在人工智能新闻标准国际合作中主动破局。
2025年5月，我方代表在IPTC春季会议上以《PWI for LLM standards on journalism》为题发表主旨演讲，系统阐述了中国传媒行业如何运用人工智能大模型技术优化新闻生产流程与内容管理，提交大模型国际标准提案，明确提出设立“Media LLM工作组”的倡议，旨在联合全球力量共同构建新闻领域大模型国际标准体系。这一提案获得与会国际专家高度评价，IPTC执行董事布伦丹·奎因盛赞报告“非常有意义，考虑深远”。中方积极建言，推动IPTC突破原有工作机制，成立了其历史上首个常态化的AI/LLM标准讨论组。此外，IPTC还采纳了新华社主导研制的《中文新闻图片描述元数据规范》作为照片元数据的修订内容，为全球新闻图片的AI生成内容标注贡献了中国智慧，新华社还组织完成了Media Topics（媒体主题）国际标准的中文翻译任务，并一直承担维护工作，受到IPTC董事会的充分肯定。“媒体主题”是一个西方主流媒体广泛采用不断更新、拥有1200多个术语的分类系统，中文成为IPTC“媒体主题”这项国际标准的语言之一，意味着中文走上了新闻信息技术标准化的国际舞台。
从“跟随”到“贡献”，这一转变的意义在于——我们不再只是国际规则的接受者，开始成为议题的发起者和方案的提供者。下一步，我们在完成国内完整标准体系基础上，形成成熟实践案例，继续向IPTC提交中国提案，把数据治理、AI内容安全、媒体智能体中国方案转化为国际通用规范，以国内成熟标准化实践为抓手分享中国媒体AI治理范式，提升我国国际传播技术话语权。
30年前，新华社主导研制的两项国家标准破冰而出，打通了新闻信息流通的经脉。30年后，全国首个人工智能新闻行业应用标准体系立柱架梁，为人工智能与新闻业的深度融合划定航道。技术日新月异，但新闻人对真实的守护、对真相的追问从未改变。标准的意义，或许就在于用一套确定的框架，去承载那些尚不确定的未来——让技术向上而生，让新闻向善而行。
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技术局前身是1946年5月成立的电务处，源于新华社“起家”的“一部半电台”。而早在2020年，技术局就开始关注人工智能和大模型方向，推出全媒体智慧中台。2022年，又研发推出 Large 级媒体行业中文大模型，结合主流媒体积淀的行业知识数据，提升大模型对传媒领域的适配能力。
为了让沉睡的数据真正“活”起来，技术局启动了向量工程，实现多媒体数据的统一、知识拟合和样态整合，完成了“湖仓一体”的现代化数据治理体系升级。凭借数据干净、权威、全面、规模大的优势，于2025年入选国家首批高质量数据集建设先行先试单位，成为唯一入选的中央媒体。
如果说数据是燃料，那么采编助手就是技术局点燃的第一台发动机。2023年，新华社采编部门提出了一系列痛点：核查原文要翻书逐字核对，国际舆论热点难以快速掌握，内容安全的技防手段不足。技术局和各采编部门成立联合组，从研发到全社推广使用，整个过程只用了10个月。这种从业务痛点出发、技术与采编深度绑定的研发方法论，成为新华社采编助手区别于其他媒体AI工具的核心特征。采编助手在总社编辑部的普及率超过95%，被编辑部称为“离不开的采编神器”。
人工智能在新闻生产中的另一重价值，体现在安全把关上。技术局为解决复杂场景下内容安全治理难题，自主研发了内容安全智能引擎“新华较真”，多次获得行业权威大奖。在传播效果评估领域，新华社自主研发的新华国际传播指数平台，通过XH-RISE国际传播指数模型与媒体内容转引判定算法，实时洞察国际传播局势，为我国传播分析提供数据支撑，并构建起指数平台加智库报告的研究新模式。
如果说采编助手解决的是新华社内部的采编效率与安全问题，那么作为新华社深化主流媒体系统性变革的关键一招，新华语典要做的，就是把采编助手中沉淀的大模型能力与新华社对舆论宣传把控的专业能力结合，向外输出。它从诞生之初就划定了清晰赛道：不做大而全的万能AI，而是做聚焦时政的内容标杆。新华语典构造了4大模块和7大功能，涵盖学思想、找源头、推新闻、问新闻、辨真假、捋头绪和写文章等场景，构筑起“弹性算力底座、自研算法矩阵、数据安全可控”三大技术“护城河”。新华语典自2026年6月底正式上线以来，已与全国多家机关单位签约，在理论公文写作、政务办公、舆情应对等方面提供全链条智能服务。
在开展技术研发的同时，技术局积极推动人工智能应用经验的标准转化。新华社在新闻信息技术标准方面已有30多年持续积累，为全国首个人工智能新闻行业应用标准体系的建成打下坚实基础。技术局设有新华社标准化办公室，同时承担全国中文新闻信息标准化技术委员会秘书处工作，也是中国新闻技术工作者联合会新闻信息标准化分会秘书处单位。在组织层面，这些机构为人工智能标准化工作提供了长期稳定的支撑。在实践层面，技术局将人工智能应用经验转化为一系列标准，并推广到国际新闻电信理事会（IPTC）。当前，国际新闻电信理事会首次推动成立了一个大模型讨论组，先做讨论，再寻求共识。，由新华社牵头制定的6项新闻行业智能体标准正式立项为国家标准化指导性技术文件，至此，新闻行业大模型、高质量数据集等系列标准累计共30项，共同构成全国首个人工智能新闻行业应用标准体系。这也是全国首个人工智能新闻行业应用标准体系，标志着国内新闻行业在人工智能标准化领域首次形成国家级系列成果。
从数据治理到智能采编，从内容核查到传播评估，技术局人工智能研究构成一条贯穿数据、技术与内容的完整链条。它让主流媒体在智媒时代的系统性变革，有了一个值得借鉴的样本。
编辑：刘宪银 审核：张海明
