科技创新驱动的新质生产力，正重塑我们的舆论生态，如何驾驭这场变革成为时代课题。传统舆情治理存在明显短板：偏重事后应对，缺乏前瞻性预防措施；处理方式呈现非黑即白的二元论，忽视舆情数据质量；难以在民众诉求与治理效率间取得平衡。概念解读差异成为新风险源。企业在结合新质生产力进行宣传时，公众可能对其“是否属于新质生产力范畴”产生质疑，从而误解宣传行为是“蹭热点”。如白酒企业宣称发展新质生产力就曾引发群嘲，被指为营销噱头。数据安全与隐私保护问题日益突出。新兴产业、未来产业、数字经济离不开海量数据的支撑，公众及消费者的信息被数据量化呈现，同时也加大了隐私泄露风险。劳动者权益问题也成为舆情焦点。新质生产力的普及引发劳动市场的结构性变革，企业在产业转型过程中，不适当地使用自动化、智能化技术取代人工，可能引发员工不满和舆论关注。

新质生产力企业正成为舆论战的前沿阵地。一条“拉链自证”的视频让小鹏机器人逆转舆论，一场“黑水军”攻击让影石公司深陷技术公信力危机——在新质生产力崛起的时代，舆情管理正从简单的信息应对演变为技术与信任的攻防战。面对质疑，小鹏汽车董事长何小鹏发布了一镜到底的视频，工作人员拉开机器人外壳拉链，露出晶格状仿生肌肉与精密控制器，将一场“舆情危机”巧妙转化为“技术科普”。而在2025年末，全景影像领军企业影石Insta360则陷入了一场围绕新产品影翎A1全景无人机的网络攻击，短短两周内超过2500条虚假负面信息在多个平台涌现，形成了针对其技术可靠性的“饱和式”舆论轰炸。舆情管理面临的全新挑战。

新质生产力重塑舆情生态。随着新质生产力的崛起，传统工业时代相对稳定的舆论生态正在经历解构与重构。新质生产力以其颠覆性和原创性，打破了原有的生产格局与产业认知。一方面，科技创新企业成为舆论场中的“新物种”，它们的商业模式、技术路径和发展战略往往超前于公众认知，容易出现认知鸿沟。小鹏机器人被质疑“里面藏了真人”，正是这种认知节奏与技术进步不匹配的典型案例。另一方面，网络舆情治理正面临前所未有的挑战。研究表明，当前网络舆情治理存在几个关键问题：偏重事后应对，缺乏前瞻性预防措施；处理方式呈现非黑即白的二元论，忽视舆情数据质量；难以在民众诉求与治理效率间取得平衡。

技术创新的双刃剑效应。以人工智能为代表的新质生产力正在改变舆论场的运作机制。生成式人工智能可以极低成本生成海量内容，文本、图像、视频的仿真程度足以以假乱真，这极大地影响了公众的辨别能力。美国机器人公司Figure AI为回应公众对其分拣机器人能力的质疑，直接发布了60分钟无剪辑的视频，展示了其机器人在物流工厂分拣包裹的场景。这种“自证清白”的方式在新技术产品面临信任危机时变得越来越常见。技术伦理与数据安全问题逐渐凸显。生成式人工智能在算法训练过程中需要依赖大规模数据采集与标注，而这些数据中往往涉及个人隐私、敏感信息。同时，新质生产力概念本身的“双刃剑”特性也不容忽视。在追求新质生产力的过程中，各行各业可能会因为对概念的误解或过度炒作而引发公众的质疑和不满，甚至可能对自身形象和市场秩序造成负面影响。

新质生产力企业面临的舆情挑战。新质生产力企业面临着与传统产业迥然不同的舆情风险格局。这些挑战既有技术层面的，也有市场竞争环境的。认知差异与技术误解风险：新质生产力企业与公众之间存在显著的技术认知鸿沟。例如，在小鹏IRON机器人的案例中，其技术亮点（高度拟人的动作）反而成为被怀疑的“原罪”。黑水军与不正当竞争风险：新兴科技企业易成为有组织舆论攻击的目标。影石公司遭遇的“黑水军”攻击，是在其新品发布的关键窗口期，短时间内涌现大量虚假负面信息。供应链排他性风险：竞争手段从市场端延伸至产业链上游。影石公司面临光学镜头模组、结构件、芯片等核心供应商被要求“二选一”的局面。概念滥用与营销过度风险：新质生产力概念可能被滥用为营销噱头。Figure AI曾被曝夸大与宝马的合作，其机器人并非宣传得那般先进。

技术赋能：从模糊治理到清晰治理。面对新质生产力带来的复杂舆情环境，技术赋能成为推动网络舆情治理智慧化转型的关键力量。大数据、人工智能等技术的应用，使舆情治理能够从“模糊治理”转向“清晰治理”，从“关口后置”转向“关口前移”。人民日报社传播内容认知全国重点实验室在此方面进行了有益探索。该实验室研发了国内首款人工智能涉政审校产品“人民审校”，建立涉政知识图谱，实现对涉政信息表述规范性的识别。

更重要的是，人民网在人民日报编委会指导下启动了主流价值语料库的建设工作，已完成3200万余篇基础语料、32万对问答语料、200多万对图文语料库建设，为生成式人工智能的应用落地提供安全保障。这种技术赋能不仅体现在内容审核上，还扩展到公共服务领域。人民网推出的“民意通”平台，通过智能筛重、智能导办、智能流转等功能，为基层群众意见建议与急难愁盼问题提供智能化、集约化解决方案。

面向未来的舆情管理新范式。新质生产力下的舆情管理需要构建全新的治理范式。这种范式应从传统的反应式管理转变为更加主动性、预防性、多元性和平衡性的治理模式。首先，必须建立技术透明机制，主动化解公众疑虑。小鹏机器人的“拉链自证”就是一次成功实践。企业应主动建立产品信息公开机制，通过技术开放日、白皮书发布、第三方验证等方式增强技术公信力。其次，构建协同治理体系势在必行。人民网推出的语料社区，打造语料厨房和语料超市，通过搭建一个共创的全模态语料制作平台和一个共享的语料生态服务平台，实现语料的共创共享、开源协作、安全流转，促进高质量语料跨行业、跨领域、跨地域融合。

再次，急需完善法律与制度保障。当前，针对“黑水军”攻击、供应链“二选一”等新型竞争手段，法律认定与执行仍存在困难。在影石公司的案例中，公安机关已正式立案，并查实包括某自媒体账号在内的主体存在发布虚假信息、误导公众的行为，这显示了法律介入的可能性。最后，提升公众科技素养是不可忽视的基础工程。通过科普教育、公众参与技术评估、建立多方对话机制等方式，缩小技术发展与公众认知之间的鸿沟，从根本上减少因误解引发的舆情风险。

创新舆情管理的多维策略。面对新挑战，舆情管理需构建全方位、多层次的创新策略体系。技术赋能是基础支撑。中国电信运用AI技术研发舆情事件和敏感词的监测、预警与辅助处理等相关功能，上线“热点预测”功能，对舆情进行话题跟踪和热点识别，基于AI大模型自动预测行业苗头性、倾向性的舆情风险。流程重构是关键环节。新华社“中央厨房”全媒体报道平台，拥有智能写作、舆情分析、大数据抓取、智能分发等功能，能24小时不间断高效作业，大大增强了主流思想舆论内容生产成效。这种智能化的内容生产流程，实现了舆情管理的全程可控。

法治保障是长效之道。当前法律条文尚未完善到可以妥善解决新质生产力引发的纠纷或矛盾。需加强政策法规研究，推动合规运用，如执行《互联网信息服务深度合成管理规定》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》相关要求。人才建设是核心支撑。必须建立一支政治觉悟高、媒介素养强、技术能力好的人才队伍，完善人才考核激励机制，提升媒介素养能力，培养一批“懂5G、用5G、管5G”的“行家里手”。

新质生产力确实正深刻重塑着舆情的传播路径和演化规律。下面这个表格概括了这些变化的核心方面把握要点：

舆情管理的新思路。面对这些根本性变化，舆情管理也需升级换代：技术赋能，转向预测与预警：必须利用大数据和AI模型，从事后应对转向事前预测和事中预警。例如，中国电信研发的“热点预测”功能，就是通过AI对苗头性、倾向性舆情风险进行自动预测。构建“大舆情”治理体系：需要建立跨部门、跨平台的协同治理机制，将舆情管理嵌入经济治理、社会治理的全流程。针对重大决策，可引入包含“舆评”（舆情风险评估）在内的“一事五评”综合体系，从源头上规避风险。提升公众的新质媒介素养：在信息爆炸的时代，提升公众的信息鉴别能力和批判性思维至关重要。主流媒体需要革新话语方式，用更接地气、更富网感的话语进行传播，让权威信息能够“键入”网络大小屏、飞入寻常百姓家。

科技赋能传播，核心在于利用人工智能、大数据、5G等前沿技术，深刻改变内容的生产、分发、呈现乃至反馈的全流程，从而实现更高效、更精准、更富感染力的传播效果。下面这个表格梳理了四大关键赋能方向及其核心应用。

关键技术与实践案例。科技赋能传播并非空泛的概念，它通过一系列具体的技术和应用场景落地生根。以下是一些关键技术和来自业界的前沿实践，可以帮助你更直观地理解。AI与大模型重塑内容生产：AI已从辅助工具升级为内容生产的核心引擎。例如，中国日报与腾讯合作打造了国际传播智能体平台，基于专业语料训练专属大模型，能够自动生成、翻译和审校新闻稿件，显著提升了国际传播的效率和准确性。北京广播电视台则构建了“选题智能体编辑部”，过去需要半天的短视频制作流程，现在依靠AI抓取热点、生成文案和匹配素材，10分钟即可完成。

数字人与元宇宙创新文化表达：为了跨越语言和文化隔阂，数字人和元宇宙提供了全新的叙事方式。中国日报推出的虚拟人“元曦”曾与ChatGPT对话，以“AI+AI”的方式探索文化交流的新路径。其推出的中华文明元宇宙传播计划，通过沉浸式体验向全球展示中华文化魅力。央视网的微短剧用AI重现天安门首位旗手的历史场景，赋予了正能量故事更强的感染力。算法推荐与治理实现精准传播：算法推荐是实现“千人千面”个性化传播的技术基础。但科技赋能也强调对算法的引导和治理，追求“价值优先”。例如，快手、腾讯等平台通过提供“个性化推荐管理面板”、“一键关闭”推荐等功能，将选择权交还给用户，努力让算法更加透明、向上向善。

把握赋能的核心原则。在利用科技赋能传播时，关键在于把握好以下几对关系：技术与内容的平衡：再先进的技术也是为内容服务的。核心永远是传播有价值、有温度的信息，技术的作用在于让这些内容更具吸引力和穿透力。效率与真实性的统一：AI在提升生产效率的同时，必须建立严格的审核与纠错机制，守护信息的真实性和公信力，这是传播的生命线。人文与科技的融合：科技的最终目标是“成就人”。理想的模式是“机器跑数据+人挖情感”，让记者和创作者从繁琐事务中解放，更专注于深度的思考、人性的洞察和创意的迸发。

在新质生产力快速发展的大背景下，AI技术通过重塑舆情的感知、分析与响应流程，正深度赋能舆情管理。下面的表格梳理了主要的AI赋能方向、核心工具及其应用场景。

实际应用案例。为了让这些技术工具更加直观，以下是一些实际的应用场景，展示了AI如何解决具体的舆情管理难题：精准感知民生痛点：政府部门可以借助AI监测平台，构建针对“老旧小区改造”、“学区划分”等特定民生场景的监测网络。通过多模态解析技术，系统能有效识别出短视频、音频中蕴含的民生诉求，从而在事件发酵前主动发现并响应问题。

科学研判规避误判：在复杂的网络环境中，AI的情感计算模型能够精准识别Z世代网民“愤怒—戏谑”混合的复杂情感表达，避免将反讽或玩梗的言论误判为真实激烈的负面舆情，从而帮助管理者更准确地把握真实的公众情绪。协同处置提升效率：当重大舆情事件发生时，AI系统可自动启动三色预警机制。例如，红色预警（70-100分）会触发最高级别响应，系统自动生成处置工单并派发给相关责任部门，要求其在24小时内回应，这显著提升了跨部门协同处置的效率。

演进趋势与挑战。AI赋能舆情管理正朝着全要素、深融合、强协同的方向演进。例如，中科天玑发布的全要素AI舆情管理系统，旨在构建横跨文本、视频、图像及跨平台社交数据的全方位分析能力。同时，也需关注技术应用带来的挑战，如“算法黑箱决策”以及数据安全与隐私保护等问题。未来的发展将更注重技术与制度的协同，例如通过引入“算法介入审查”机制和价值观知识图谱，确保技术应用在增效的同时符合伦理规范。

未来展望与发展方向。新质生产力下的舆情管理将向主动性、预防性、多元性和平衡性的模式转变。这种转变要求政府从传统的反应式管理转变为更加前瞻性的治理模式，依托舆情数据要素，通过顶层设计改革实现网络舆情治理的高质量发展。构建“一事五评”综合体系将成为重要方向。针对重大决策、重点项目的“一事五评”（舆评、稳评、环评、安评、法评）为决策者提供了全方位的舆情评估方法，有助于规避拍胸脯保证、拍脑袋决策等问题。

风险防范底线思维不可或缺。要正视AI技术目前尚未攻克的关键问题，包括但不限于新闻线索和素材失真失准、版权及权责归属等，密切跟踪前沿动态，加强政策法规研究，通过优化流程加强企业治理。媒体深度融合是必然趋势。主流媒体要积极运用信息科技革命成果，推动媒体融合转型向纵深发展，不断提高新闻舆论传播力、引导力、影响力、公信力，不断巩固主流价值、主流舆论、主流文化在网络空间的主导地位。

在数字化转型的浪潮中，央企的实践已经指明了方向。中国电信、中国建筑等企业通过AIGC技术制作系列视频和海报，全平台阅读量超48万，描绘了科技赋能下各领域的崭新变化和蓝图，深受网友喜爱。舆情管理没有终点，只有不断的创新与适应。随着新质生产力的持续发展，我们需要不断更新认知框架，掌握新技术，构建新体系，使舆情管理成为推动社会进步的正向力量。未来的舆情管理，将更加依赖数据驱动和智能分析，但“人”始终是核心。只有将技术优势与人文关怀相结合，才能在新质生产力时代实现舆情管理的现代化转型，构建和谐稳定的舆论环境。