8月18日，在连续多天头版刊登悬念广告后，钱江晚报正式发布新闻资讯客户端“浙江24小时”的4.2版本，主要升级内容有千人千面、人机对话等以人工智能技术为驱动的功能。这是客户端自2月8日上线以来的首次重大升级，也标志着钱江晚报机器人记者小冰全面参与媒体融合。
很多人都在问最开头的那个问题。事实上，小冰作为一个人工智能程序，通过入驻新版客户端，参与内容聚合、内容生产、内容分发、用户互动，这几乎涵盖了新闻从无到有、从落地到传播的各个环节。
我们这样理解她的出现：机器人记者来了，我们更愿意定义为她“参与”新闻工作，拟人化的角色设定背后，是生产力工具的升级，就像当年Word来了，人们从纸笔转向电脑写作一样。
参与内容生产
融入算法的预测新闻，与常规内容形成互补
机器人写稿，在业内已不算什么新鲜事。
年，腾讯开发出新闻写作机器人。比DreamWriter更早的，是美联社从年夏天就启用了写稿机器人WordSmith。钱江晚报所属的浙江日报报业集团，也在其融媒体智能传播平台——“媒立方”上开发了写稿机器人模块。这类机器人写稿，选题主要集中在财经、气象、体育等可以通过模板和数据替换生成稿件的题材，这种技术从某种程度上解放了记者，使他们能够集中精力撰写更有深度、更有趣的报道。
钱江晚报的机器人记者，其技术来自微软（亚洲）互联网工程院的人工智能产品小冰。钱江晚报也是小冰作为机器人记者的全国独家合作伙伴。她参与的内容生产与上述机器人写稿略有不同，小冰的工作主要有两种：一种是选题收集，另一种是直接生成新闻稿件。
选题收集，同时也是小冰写稿的初级形式——新闻卡片。小冰基于微软必应搜索引擎，从全网大数据中挑选出当天热点事件，并通过公开的社交平台数据，抓取网友对于该条新闻最主要的两种观点。每一张简单的新闻卡片上，小冰都配置了一张图片、一个标题、一段梗概、两个观点。
也就是说，小冰作为机器人记者，她的日常工作之一便是从全网收集选题。客户端4.2版本发布后，读者可以直接在“浙江24小时”官方网站的小冰专区里，看到全天候不断刷新的新闻卡片。
而小冰直接生成的数百篇新闻成品稿件中，又以“预测新闻”为主要亮点。以年奥斯卡颁奖礼报道为例，在颁奖礼开始前，小冰就预测出几乎所有小金人的归属，并写成新闻稿件《机器人记者小冰预测：爱乐之城获8座小金人》。
小冰最终成功预言17座小金人。系列稿件除了在新媒体发布外，还和奥斯卡颁奖礼预热报道一起，刊发在报纸版面上，与记者采写的常规内容形成互补，让报道更具话题性。
背后的原理，是小冰将微软研发的机器学习模型用于全网可用数据，挖掘专家和大众的喜好，并通过不断优化算法得出预测结果。这种在一般数据新闻中融入预测算法模型的新闻稿件，可以与记者采写的常规内容形成互补。
截至目前，小冰已成功预测格莱美奖、奥斯卡奖、NBA总决赛等，接下来的预测新闻范围还将拓展至网球、电竞等赛事中。预测新闻配合常规报道，也成为钱江晚报机器人记者的特色产品，她并不取代人类同事，而是通过共同合作创新内容。
参与内容分发
藏在首页背后的算法，来自无处不在的“观察”
“浙江24小时”4.2版客户端在对外宣传时，用过机器人记者“无处不在”这个说法。之所以这么说，是因为除了自动写稿外，小冰还作为客户端的算法推荐引擎，藏在首页信息流的背后。
来自腾讯企鹅智酷的调查显示：利用人工智能技术对新闻内容进行个性化推荐，已被越来越多用户所认可，认为个性化推荐能完全满足获取资讯的用户占比为15.2%，另有70.3%的用户认为满足程度为一般。而在以个性化推荐为特色的“天天快报”这款腾讯兴趣阅读产品上，年三季度短视频访问用户数与同年一季度相比，增长了%。
而放眼目前海内外头部新闻客户端，不论是今日头条，还是Quartz，个性化推荐已经成为标配。
在这样的背景下，“浙江24小时”也在4.2版本中加入了个性化推荐功能，而承担这一任务的，也是机器人记者小冰。
当然，巧妇难为无米之炊。算法只是工具，“浙江24小时”能与微软在这一环节达成合作，还得依赖浙报集团在用户行为数据、内容数据上打下的基础。
前文提到的媒立方项目，是浙报集团经过两年时间打磨的“中央数据库”，来自集团多个新媒体产品的用户数据、内容数据在这一平台上实现打通。同样基于这一平台开发的“浙江24小时”，也在第一个版本中就埋下了数百个用户行为的数据记录点，为用户阅读偏好判断和产品体验优化提供参考。
通过收集这些用户行为数据，客户端能够告诉小冰用户常规的偏好选择、停留时长、阅读文章比例，以及是否收藏转发，是否在阅读过程中有过评论、收藏、点赞的意愿。而小冰自己也会观察，用户是否更偏爱读某一位记者的稿件，或者在不同稿件的评论中写了什么。
基于以上这些，机器人记者小冰完成了文章特征标记和用户画像勾勒，然后去匹配内容和用户。
除此之外，4.2版本的“浙江24小时”首页上，还有一个本地新闻的入口。不同于其他客户端的“本地频道”，这个板块实现了无人值守，完全由小冰通过全文自然语义识别，来判定是否与用户当前地理位置匹配。
从这个功能来讲，小冰所做的是辅助工作，通过技术帮助人类同事扩散稿件传播。
参与用户互动
评论加对话，打造“熟人”关系二次推荐
上述机器算法推荐技术，在互联网内容分发领域，其实也不算什么新鲜事。但是，这件事交给机器人记者小冰来做，则是在理性的算法中加入了一点“人情味”。
微软小冰一直强调自己是IQ与EQ并重的人工智能，并将情商的打造作为她区别于其他同类人工智能产品的特色。她的开发团队认为，有情商的人工智能更像人。因此，如果说小冰藏在首页信息流背后的推荐算一次推荐的话，她打造的基于熟人关系的二次推荐，才是“浙江24小时”个性化推荐的特色所在。
这个逻辑，有点像和