廣播向移動互聯網融合的進路與未來趨勢

賴黎捷

【摘要】自20世紀90年代以來，傳統廣播不斷向新媒體轉型，大致經歷了從網絡化、移動化到社交化發(fā)展三個階段。面對網絡音頻行業(yè)的迅猛發(fā)展，傳統廣播在當下實踐中呈現以MCN為紐帶鍛造新消費閉環(huán)的產業(yè)化趨勢和以視聽交互技術為支撐的流媒體化趨勢，從大數據到用戶匹配的數據化驅動、從交互到情感認同的智慧化賦能、從即時消費到規(guī)模效應的流媒體運維或將成為傳統廣播向移動互聯網融合的未來趨勢。

【關鍵詞】廣播 ? 移動互聯網 ?融合

【中圖分類號】G222 ? ? ?【文獻標識碼】A

近年來，傳統媒體遭受新媒體的劇烈沖擊，訂閱量和營收數呈斷崖式下滑。雖然2017年廣播的營收曾一度達到10%的增長，然而在廣播市場內部，傳統廣播仍面臨音頻客戶端、流媒體廣播等新興媒體的劇烈挑戰(zhàn)。2019年，中國網絡音頻行業(yè)市場規(guī)模為175.8億元，同比增長55.1%。2018～2020年“蜻蜓FM”“喜馬拉雅FM”“懶人聽書”“荔枝FM”分別獲得60億元、34億美元、20億元、5.2億美元的融資估值。特別是2019年中國網絡音頻用戶迎來新一輪增長，規(guī)模達4.9億。①上海廣播電視臺推出移動音頻客戶端“阿基米德FM”，其他如南京廣播電視臺等也陸續(xù)在音頻客戶端市場布局，加快新媒體轉型步伐。面對音頻客戶端、流媒體廣播等的挑戰(zhàn)，廣播必須加快向移動互聯網融合發(fā)展的步伐，找準著力點，方能與網絡音頻優(yōu)勢互補，形成良性生態(tài)圈。

一、廣播新媒體轉型的三個階段

20世紀90年代以來，面對新媒體技術的挑戰(zhàn)，廣播從未停止過向新媒體轉型的步伐。數字技術的普及，使廣播從模擬時代邁入數字時代。與廣播電臺調頻、調幅廣播不同，數字時代的廣播將音頻信號數字化，借助互聯網，以獨立的IP地址向電腦、手機或車載終端傳送廣播節(jié)目，打破了廣播受制于覆蓋區(qū)域、傳輸線路的局限。廣播數字化催生了第三代廣播（數字信號廣播） DAB、多媒體廣播 DMB、數字中短波 DRM、數字衛(wèi)星廣播 DSB、網絡廣播、播客、網絡電臺等諸多新興廣播形態(tài)。

廣播向新媒體的發(fā)展大致經歷了網絡化、移動化、社交化三個發(fā)展階段。

1.網絡化：廣播電臺+網絡電臺

第一個階段大致始于20世紀90年代初，是廣播電臺的網絡化發(fā)展階段，以電臺節(jié)目的網絡發(fā)布為主，各級廣播電臺開辦自有網絡電臺，形成“廣播電臺+網絡電臺”模式。

最早的網絡電臺欄目被認為是1993年由卡爾·馬拉默德（Carl Malamud）推出的脫口秀節(jié)目——Internet Talk Radio。1995年，加拿大中學生薩斯·伯頓開辦了全球第一家網絡電臺。同年，美國西雅圖進步網絡（Progressive Networks）在其網頁上設置了Real Audio System的使用版本軟件，提供音頻點播服務。隨后，世界各國廣播電臺紛紛向網絡化轉型。

我國傳統廣播網絡化以1996年珠江經濟臺開通網上實時廣播為標志。隨后，各地廣播電臺陸續(xù)開始向網絡化轉型，開辦網絡電臺。2010年，“豆瓣 FM”上線，以音樂為主打，開啟商業(yè)網絡電臺模式。其他商業(yè)網絡電臺也陸續(xù)成立，并迅速崛起。

2.移動化：廣播電臺+移動客戶端

第二個階段大致始于2010年，是廣播電臺的移動化發(fā)展階段，以電臺向移動互聯網拓展為主，經歷了從單一型移動客戶端到聚合型移動客戶端再到改良型移動客戶端等發(fā)展歷程②，形成了“廣播電臺+移動客戶端”模式。

單一型移動客戶端是廣播電臺自辦移動客戶端，將電臺節(jié)目同步發(fā)布到客戶端，進行節(jié)目直播，與上一階段的電臺網絡化發(fā)布有相通之處，均將新興媒體視作自制節(jié)目新的發(fā)布渠道。聚合型移動客戶端則是廣播電臺將自辦節(jié)目發(fā)布到新興移動音頻客戶端，以擴大流量，拓展用戶。這一時期，以“喜馬拉雅FM”“蜻蜓FM”“荔枝FM”三大移動音頻客戶端為代表的商業(yè)平臺將廣播電臺的各類節(jié)目和用戶自制節(jié)目匯聚起來，形成了龐大的移動音頻市場。聚合型移動客戶端猶如節(jié)目超市，利用音頻產品的規(guī)?；@取利益。三大聚合型移動客戶端中，“蜻蜓FM”與廣播電臺關系最為緊密。2013年前，國內3000多家廣播電臺和1000多個高校電臺入駐“蜻蜓FM”。改良型移動客戶端則是在視頻客戶端的基礎上，植入廣播功能，實現音視頻融合。

移動化階段也是廣播電臺向移動互聯網融合的高峰。不少廣播電臺都致力于打造自有品牌的移動客戶端，除了“阿基米德FM”，較有代表性的還有原中央人民廣播電臺的“中國廣播”客戶端、北京廣播電視臺的“聽聽FM”、河北廣播電視臺的“即通”、吉林廣播電視臺的“沐耳FM”、浙江廣電集團的“喜歡聽”等。移動互聯網的移動化特質還催生了大量致力于垂直細分領域的音頻運用，如“懶人聽書”、網易云音樂、“聽聞”“蝸牛睡眠”等。在這些客戶端的推動下，音頻產品的種類類型化、細分化趨勢明顯。除了傳統的音樂、資訊、情感陪伴、心理健康等類型外，最為突出的則是有聲閱讀產品。

廣播電臺的移動化發(fā)展階段，一方面呈現以融入音頻超市為標志的規(guī)模化趨勢，另一方面則與商業(yè)平臺全面崛起的以個性化、精準化、類型化為標志的細分化態(tài)勢形成鮮明對照。規(guī)模化產品除了傳統廣播電臺的各類自制節(jié)目外，還有海量的用戶自制節(jié)目，涵蓋了綜藝、娛樂、教育、資訊、有聲讀物等各類產品。細分化產品則極大發(fā)揮了廣播媒介的伴隨性、私密性等優(yōu)勢，各類個性化服務得到滿足，如幫助人們睡眠的“蝸牛睡眠”、為人們提供心靈雞湯的“為你讀詩”、提供心理輔導和情感陪伴的“綿羊熱線”等。這些產品深度融入人們的日常生活，使廣播成為一種生活方式。

3.社交化：廣播電臺+微信+微博

第三個階段大致始于2011年，是廣播電臺的社交化發(fā)展階段，以廣播向社交媒體拓展為主，形成了“廣播電臺+微信+微博+……”模式。這一階段廣播融入微信、微博等社交媒體中，以依附于其他應用的音頻服務為特征，在用戶的社交服務中呈現為社交資訊為主、音頻消費為輔的伴隨式消費。

這一發(fā)展階段最具代表性的是新浪微電臺。該電臺于2011年上線，匯聚了全國多家廣播電臺。較早的中國之聲新浪微電臺上線第一天在線收聽人數為3899人， 發(fā)微博人數452人， 互動1383條次， 榮登當天微電臺收聽排行榜榜首。 ③新浪微電臺屬于廣播電臺+微博的模式，其收聽特征為邊瀏覽信息邊收聽節(jié)目。微信電臺也于2011年上線，是由騰訊公司開發(fā)的即時通信服務應用軟件，其收聽特征為邊娛樂社交、邊聽廣播節(jié)目。

二、廣播向移動互聯網融合的實踐

廣播在內容生產、主持人品牌影響力上具有明顯優(yōu)勢，移動互聯網音頻平臺在節(jié)目IP化、主播經濟、粉絲經濟以及用戶數據挖掘上具有明顯優(yōu)勢，兩者在專業(yè)內容生產、用戶資源共享及變現上有共同需求，廣播向移動互聯網融合特別是借力商業(yè)平臺融資能力、技術迭代、運行機制方面可以實現真正的移動化和產業(yè)增值，即通過節(jié)目IP化、主持人KOL化以及渠道的商業(yè)化實現價值變現。

1.產業(yè)化：以MCN為紐帶鍛造新消費閉環(huán)

當下我國廣播的常見模式是“電臺+移動客戶端+多渠道”的媒體矩陣一體化分發(fā)。音視頻融合與音頻垂直化細分并行，規(guī)模定制與互動IP下的差異化競爭并行。音頻內容生產與發(fā)布已經由傳統的多平臺一鍵分發(fā)模式轉向了用戶驅動的產業(yè)鏈鍛造模式，生產者與消費者合一，由用戶偏好與需求驅動，用戶為主導，媒體作為推手，用戶與媒體共謀的產品消費鏈正在逐步形成閉環(huán)，形成自我消費景觀。根據用戶需求，媒體通過工作室或項目制孵化、研發(fā)適合客戶端、微信、微博等終端的差異化產品，再借助MCN跨項目事業(yè)群實現產業(yè)集群化效應。

MCN（Multi-Channel Network，多渠道網絡服務）作為黏合劑鍛造了新的消費產業(yè)鏈：用戶互動為基礎的項目制孵化——渠道差異化生產——以項目事業(yè)部制為支持的MCN多邊價值變現。在此過程中，通過差異化生產實現了內容制作渠道化，借助MCN實現了渠道商業(yè)化，進而將主播經濟、粉絲經濟發(fā)揮到極致。

2019年，MCN的數量呈現井噴之勢。根據克勞銳白皮書， MCN機構數量突破了2萬家，相較2018年增加了400%以上，總量超過2015～2018年三年之和。在所有機構中，近六成營收規(guī)模達到千萬級，三成營收規(guī)模破億。有88%MCN機構營收上升，74%機構利潤率上升。④MCN的理念是借助意見領袖（KOL）式的主播，實現跨界消費品鏈接，深度滲入粉絲的日常生活，進而實現產業(yè)集群化。這種產業(yè)集群化形成了從內容生產方到內容分發(fā)渠道、數據及技術包裝等服務方，最后到企業(yè)、用戶等內容需求方的產業(yè)閉環(huán)。

受MCN產業(yè)閉環(huán)模式啟迪，廣播電臺也紛紛主動打造產業(yè)鏈。部分廣播電臺著力打造主持人KOL，如江蘇廣播電視集團將杭州交通廣播主持人于虎打造成線上KOL，借助其品牌欄目《虎哥說車》吸引數千萬粉絲，成為“抖音”平臺網紅。部分廣播電臺已經開始通過布局MCN向產業(yè)化轉型，如廣東佛山電臺于2020年與MCN機構合作，吸納了當地數十家影視制作機構、自媒體機構、廣告公司等，發(fā)揮電臺、企業(yè)和網信辦等政府機構優(yōu)勢，力圖實現集群化效應。

2.流媒體化：以視聽交互技術為支撐的新廣播

流媒體視聽技術在電影、電視領域的影響已經勢不可擋。從2014年網飛（Netflix）向全球推出HDR新技術起，到2017年視聽技術全面升級，推出杜比全景聲（Dolby Atmos）和杜比視界（Dolby Vision）的HDR流媒體體驗，再到近年來不斷在交互技術、倍速觀看模式等方面升級迭代，流媒體電影正在逐步壓倒院線電影。流媒體技術在愛奇藝等視頻平臺上的應用也日益普及，正在顛覆受眾視頻觀看模式。

2018 年，全球流媒體視頻訂閱量首次超過有線電視用戶。2019 年，美國人工智能視頻分析大數據公司康維瓦（Conviva）發(fā)布的最新報告顯示，全球流媒體平臺使用時間大幅增加了58%。2020 年是流媒體行業(yè)大發(fā)展的一年，且未來十年將迎來巨大轉變。⑤視聽平臺的流媒體化背后是新的消費邏輯：以用戶體驗為主，通過大數據分析用戶喜好，研發(fā)符合用戶閱聽習慣的技術，最終形成一種類似信息繭房的傳播閉環(huán)，即一種以年輕化的、網生代用戶的、個性化、技術化的即時需求滿足為特征的符合自身需求和想象的自我欲望消費。

流媒體平臺的信息傳輸原理主要是運用互聯網OTT技術面向用戶直接傳入內容。流媒體的即時即地性，使其產品隨時隨地輸入到每個用戶的設備成為可能。流媒體利用視聽交互技術和大數據技術將用戶體驗做到極致。

我國廣播電視臺已經開啟了向流媒體轉型的步伐。2020年9月，上海廣播電視臺、上海文化廣播影視集團有限公司（SMG）和旗下上市公司東方明珠新媒體股份有限公司（東方明珠）宣布啟動流媒體戰(zhàn)略。⑥

在廣播領域，中央廣播電視總臺央廣已經搭建了“中國廣播云平臺”，匯聚了全國400多家廣播電臺的優(yōu)質音頻節(jié)目，打造國家級音頻資料庫，用戶可以在線收聽海量專業(yè)音頻節(jié)目。湖南廣播電視臺傳媒中心于2017年12月18日同科大訊飛股份有限公司聯合開發(fā)以“人工智能+廣播新媒體技術”為依托的全國首家人工智能實驗室。⑦2020年3月，中央廣播電視總臺基于5G+4K/8K+AI等新技術，推出高品質聲音聚合分發(fā)平臺“云聽”，打造中國國家級5G聲音新媒體平臺。

以大數據、視聽交互技術等為支撐的技術升級改造為廣播的流媒體化創(chuàng)造了條件。這種新型廣播圍繞用戶需求和體驗將充分發(fā)揮廣播伴隨性、遍在性等特質，借助智能音響家居、語音助手設備、“移動的廣播站”收聽模式深度浸入用戶生活的碎片化時段和各種場景，使用戶掌握主動權，提升閱聽消費體驗。

廣播還將打破傳統電臺的節(jié)目播放模式，向伴隨性應用方向擴展，如借助聊天機器人在社交媒體應用平臺上幫助用戶實現交互式點播、信息查詢、節(jié)目訂閱以及伴隨式收聽。國外已經有不少類似應用，如《華盛頓郵報》通過聊天機器人以Facebook Messenger的新聞查詢服務、“辯論短消息服務”“Feels”互動服務等形式拓展廣播新聞的伴隨性人工智能應用。

三、廣播向移動互聯網融合的未來趨勢

盡管廣播融合發(fā)展面臨嚴峻挑戰(zhàn)，但音頻在年輕網絡用戶群體中的受歡迎度仍在持續(xù)增長。有數據顯示，在英國35歲以下的年輕人中有36%的人每個月都會點播音頻，15%的人聽與新聞和政治有關的廣播節(jié)目。從歐美國家來看，點播音頻的人群也在擴大，2017年到2019年，英國從 2%上升到14%，美國從4%上升到12%，德國從2%上升到7%。⑧

在我國，廣播向移動互聯網融合已經度過了最初的渠道轉型期，正在步入當下的產業(yè)化轉型期。廣播要實現與移動互聯網的深度融合，必須真正實現從數字化向數據化的轉變，實現從智能化向智慧化的轉變，進而實現從媒體生產邏輯向用戶訂閱邏輯的轉變。數據化驅動、智慧化賦能、流媒體運維或可成為廣播電臺向移動互聯網深度融合的未來進路。

1.數據化驅動：從大數據到用戶匹配

大數據時代，除了專業(yè)音視頻生產外，大量用戶生產內容帶來海量資源匯聚。如何從海量的資源中找到與用戶需求匹配的節(jié)目？如何有效利用用戶信息生成的大數據？對后臺數據進行挖掘與分析，找到符合電臺定位的用戶群體，為用戶畫像，為用戶的個性化消費精準定制，將節(jié)目資源、主持人資源與用戶需求匹配，進而合力配置資源，是廣播適應移動互聯網碎片化、隨意性、即時性特質的必經之路。

廣播電臺應從早期的為媒體內容生產服務的媒體資源系統向為用戶需求服務的數據庫和大數據應用轉變。2017年，“阿基米德FM”在技術上取得了巨大的突破，所上線的“千人千面”個性化推介系統可通過大數據運算，將受眾偏好的內容精準投遞給受眾，滿足受眾的信息獲取需求。⑨

2.智慧化賦能：從交互到情感認同

在移動互聯網上收聽廣播節(jié)目，用戶所處的聽覺空間兼具廣播和賽博空間（Cyberspace，是哲學和計算機領域中的一個抽象概念，指在計算機以及計算機網絡里的虛擬現實），兩種特質，既是在線的、同步的，又是沉浸式的。后者與視聽交互技術、智能穿戴設備非常吻合。在這一空間中，聲音對人的控制性增強，同時，人對聲音的控制性也大大增強，這有助于用戶獲得被陪伴、自由選擇、全身心卷入等的滿足感。聲音產品也較易在傳輸過程中產生聯動效應，在用戶腦海中形成豐富的想象和聯想，直抵心靈和情感。

智慧化是人工智能設備在廣播中運用的必然趨勢。借助5G技術、物聯網、大數據、人工智能等技術，機器洞察人類心理的能力會日益增強，機器與人共生共長、共同進化。未來的廣播媒體不僅能在情感上陪伴用戶，還能在認知、判斷等理性層面上與用戶日益趨向一致。智慧化賦能或將成為廣播向移動互聯網融合的另一趨勢。

如果說傳統“聲音匣子”是一種“聲音流”的收聽，建立在人工智能基礎之上的“智能音箱”則是一種“意識流”“情緒流”收聽，人們可以根據所在的場景、當時的情緒，用自然語言與“智能音箱”進行交談。根據用戶的需求，智能音箱能夠迅速地在數據庫中為你找到適合當時情境的一首歌、一段話，或是面對你天馬行空的提問及時給出解答。⑩

3.流媒體運維：從即時消費到規(guī)模效應

5G時代已經到來，廣播應該怎樣做，是否依然以移動客戶端為主陣地？ 客戶端時代是否已經過時，流媒體時代是否即將到來？

西方發(fā)達國家廣播已經開啟了向音頻流媒體轉化的發(fā)展歷程，較有代表性的如美國新動傳媒集團。音頻流媒體化使聽覺消費無處不在、無時不在。流媒體化趨勢下，媒體和用戶在數字資本主義技術理性驅動下形成了獨特的ATAWAD 模式的碎片化消費模式，即用戶可以在任何時間（Any Time）、任何地點（Any Where），用任何設備（Any Device）收聽節(jié)目。?這種消費模式的技術基礎是視聽交互技術、算法分析技術，使媒體通過對用戶即時、隨機的消費數據的分析直達用戶消費需求，借助符合用戶需求的節(jié)目資源匹配實現用戶流量聚集，從而進行批量生產，實現規(guī)模效應。

上海廣播自2014年就已經開始嘗試流媒體廣播，并將流媒體技術用于“阿基米德FM”的研發(fā)和推廣中。目前“阿基米德FM”已經能為用戶提供近8000個廣播節(jié)目。廣播電臺在節(jié)目資源上具有明顯優(yōu)勢，利用流媒體可以建立龐大的資源庫，還可以通過對用戶體驗的優(yōu)化與改善擴大粉絲規(guī)模，進而發(fā)揮主流媒體強大的媒體資源優(yōu)勢。

充分挖掘用戶資源、節(jié)目資源，利用大數據、人工智能、流媒體等技術形成多元產業(yè)鏈，或將成為廣播突破融合困局、實現持續(xù)逆勢生長的可行路徑。流媒體在整個過程中起到了強大的運維作用，將主播經濟、粉絲經濟、節(jié)目IP等關鍵要素進行對接，其深層是滿足用戶需求的閱聽邏輯和滿足媒體商業(yè)變現的市場邏輯的合謀。不容忽視的是，這種方式帶有后現代消費主義特征，也有信息繭房的隱憂。它可能導致粉絲盲目跟風、內容同質化、情節(jié)低俗化等后果，對社會進步和文化進化可能產生較為長期的、深遠的、潛在的負面影響，這有待于進一步跟蹤研究。

注釋

艾瑞咨詢：《2020年中國網絡音頻行業(yè)研究報告》，艾瑞網，http：//report.iresearch.cn/report/202005/3576.shtml.

孫喜增：《廣播電臺媒體融合的實踐探索》，《新媒體研究》，2015年第2期。

③《中國之聲新浪“微電臺”正式上線， 開啟網絡視聽新紀元》， 央廣網，http：//china.cnr.cn/qqhygbw/201108/t20110811_508355653_1.shtml.

④顰楚：《2020 MCN機構排行榜》，《互聯網周刊》，2020年第21期。

⑤?陳亦水：《來自賽博空間的挑戰(zhàn)：當代流媒體平臺的全球發(fā)展與現狀》，《當代電影》，2020年第5期。

⑥林沛：《SMG：啟動“流媒體化”轉型，BesTV+在3年內進入同行業(yè)第一陣營》，《中國廣播影視》，2020年第9期。

⑦宮承波、陳曦：《移動智能音頻設備新勢力——智媒時代音頻傳播觀察之三》，《新聞論壇》，2018年第10期。

⑧汪旻：《英國媒體轉型發(fā)展中對音頻產品的探索》，《傳媒評論》，2020年第2期。

⑨牛沛媛：《傳統廣播向移動音頻客戶端的轉化——以阿基米德FM和iHeartRadio為例》，《傳媒》，2018年第10期。

⑩欒軼玫、周萬安：《傳統廣播轉型新方向：移動付費“音頻生態(tài)圈”》，《新聞與寫作》，2018年第10期。

（作者系重慶師范大學新聞與傳媒學院副院長、教授）

（本文編輯：聶巧）