【精選】電視終端智能體的技術體系與應用研究

本文是《廣播與電視技術》2026年3期《電視終端智能體的技術體系與應用研究》精華版，請訪問廣電獵酷微信小程序閱讀下載全文。

論文闡述了電視終端智能體“感知-決策-執行”能力體系，分析了其能力構建的關鍵技術路徑，并結合華數影音智能體與長虹“滄海智能體”兩類典型案例，剖析了廣電運營商與終端廠商的差異化落地模式。論文還進一步研究了智能體驅動下的用戶體驗重構、業務價值提升及行業生態演進，并從標準制定、評測認證、數據互通等方面提出廣電智能化發展對策。

本文作者：

李繼龍

國家廣播電視總局廣播電視科學研究院

第一作者簡介：

李繼龍（1976—），男，國家廣播電視總局廣播電視科學研究院正高級工程師，博士。主要從事大模型監管技術人工智能評測技術、5G應用技術方面的研究。曾參與多項國家、部委重要項目的研究開發工作，取得多項研究成果，多次獲得部委獎項。作為主要研究人員曾參與有線無線衛星融合網、衛星直播標準和數字音頻廣播標準的研究與制定。

[本文獻信息]

李繼龍. 電視終端智能體的技術體系與應用研究[J]. 廣播與電視技術, 2026, VoL.53(3).

電視終端智能體的

技術體系與應用研究

01

電視機終端智能體核心能力

AI智能體是一個具備自主感知環境、進行分析決策并執行動作以達成特定目標的智能化系統，其核心是具備自主性、主動性和情境感知能力。電視終端智能體將這種高級智能形態與電視終端相結合，其定義可以概括為：一個深度集成于電視終端硬件與操作系統，能夠持續感知家庭環境、理解用戶意圖、自主規劃任務、并協同操控內容、應用及其他智能設備的個性化人工智能管家。

電視終端智能體的核心工作模式是一個完整的“感知-決策-執行”閉環，將用戶從繁瑣的電視操作中解放出來，提供無縫、主動和個性化的服務體驗。電視終端智能體相應要具備感知、決策、執行能力。

1.1 電視智能終端感知能力

感知能力是智能體與環境交互、獲取信息的基礎。對于電視終端而言，其感知的“環境”既包括屏幕內顯示內容，也延伸至屏幕外的家庭物理環境。

1.1.1 感知能力的維度

電視終端智能體的感知能力主要體現在以下兩個維度：

屏幕內容理解：智能體須能夠解析屏幕上顯示的信息。識別屏幕上UI組件，并

理解它們的類型和可交互狀態；理解播放的視頻內容，從屏幕圖像中提取并理解關鍵信息。

環境狀態感知：通過電視配備的攝像頭、麥克風陣列等傳感器，智能體可以識別用戶的身份、位置、姿態、手勢，甚至情緒。

1.1.2 支撐感知能力的VLM和LLM技術

電視終端智能體通過視覺語言模型（VLM）與大型語言模型（LLM）相結合，打通像素信息與語言語義之間的鴻溝，實現理解復雜的場景和抽象的視覺概念。多模態融合技術實現感知能力從“單一”走向“整合”，獲得比單一模態更準確、更魯棒的環境理解。

1.2 電視智能終端決策能力

決策能力負責整合所有智能體感知到的信息，理解用戶的意圖，進行邏輯推理和規劃，制定出實現用戶目標的行動方案。

1.2.1 LLM/SLM混合能力架構

大型語言模型（LLM）憑借其在海量數據預訓練，具備的自然語言理解、生成、常識推理和復雜任務規劃能力。在智能體中，LLM部署在云端，承擔信息決策的計算密集型工作。小型語言模型（SLM）是低參數量的輕量化模型，其優勢在于其低廉的計算成本和極低的推理延遲，使其非常適合在設備資源受限的電視機或機頂盒等終端設備上本地運行，可承擔低延遲的決策工作。

電視終端智能體在應用中推薦的實現架構是云端大模型+本地化小模型相結合的混合能力架構，該架構不僅能夠充分利用小模型在效率與成本上的優勢，也能發揮大模型在復雜問題研判上的獨特能力，最終實現研判精度與算力資源的最佳平衡。

1.2.2 決策過程的實現機制

電視終端智能體的決策過程涉及意圖理解、任務拆解、工具選擇和動態調整的復雜循環。首先需要準確理解用戶的多重意圖，LLM/SLM會解析用戶發出一個語言指令，更好地理解用戶正確意圖；對于復雜任務，決策過程將目標分解為一系列可執行的子任務，這個過程可以借助多種先進的提示工程、思維鏈技術來實現 ；電視終端智能體通過調用外部軟件API、設備功能接口等“工具”來擴展其能力邊界。

1.3 電視智能終端執行能力

執行是智能體將其決策轉化為實際行動的環節。執行能力主要依賴兩大核心技術：任務規劃的落地與UI自動化。

在決策階段，LLM生成面向目標的任務計劃。執行模塊的首要職責是完成任務規劃的落地，將抽象任務計劃進一步細化和翻譯成一系列具體的操作指令。

在理想情況下，所有電視功能和應用內容都通過標準化的API暴露給智能體，執行將變得簡單高效。在智能體無法獲得所有應用的API訪問權限情況下，智能體須具備UI自動化能力，通過操作圖形用戶界面（GUI）來完成任務的能力。

02

電視終端智能體典型應用分析

2.1 廣電運營商智能體：華數影音智能體

華數傳媒構建了華數影音智能體。該智能體接入DeepSeek等大模型、打造自有的“靈鴻”大模型應用平臺和AIGC內容創作平臺，以此賦能其核心的影音娛樂服務，其應用實現對內增效和對外服務的雙重屬性。

2.1.1 能力分析

感知能力：華數影音智能體的感知能力不僅感知用戶，更要深度感知和理解內容本身。一是用戶意圖感知：通過語音和遙控器操作，感知用戶基本意圖，分析用戶的觀看行為數據，感知用戶的潛在興趣偏好。二是多模態內容感知：智能體可以對海量的視頻內容進行深度分析，提取關鍵信息和數據，實現內容的結構化理解。

決策能力：華數智能體在內容理解之上構建了智能推薦和內容營銷的決策能力。一是智能推薦決策：基于對用戶畫像和內容標簽的深度理解，進行“人-內容”匹配，向用戶推薦最可能感興趣的視頻內容。二是場景化服務決策：聚焦智慧家庭中的影音娛樂場景，提供如“智能家庭影院”等場景化解決方案。

執行能力：緊密圍繞“視聽”展開，并延伸到內容創作。一是視聽執行：提供高質量的視頻點播、直播、回看等基礎執行能力。二是AIGC內容生成：根據用戶的選擇生成音視頻故事內容，也提供AI創作的工具和體驗。

2.1.2 架構與部署

華數影音智能體采用“云-端”協同的媒體處理與分發架構，如圖1所示。

云端是其業務的核心，所有內容的存儲、處理、分析、轉碼都在云端完成。其多模態內容感知、AIGC模型訓練與推理、大規模推薦系統等計算密集型任務均部署于云端的算力基座之上。

用戶的機頂盒或智能電視是服務的最終呈現端。具備交互與播放功能，負責解碼和播放視頻流，并作為用戶交互的界面。具備輕量級計算能力，在本地運行簡單的推薦邏輯或UI渲染。

2.2 長虹“滄海智能體”AI TV

長虹在2024年推出搭載“滄海智能體”的AI電視，代表了傳統電視廠商向AI化轉型的積極探索。

2.2.1 能力分析

感知能力：滄海智能體能夠進行自然語言交互，理解用戶的多輪、跨場景指令。在內容感知上，它能對播放內容進行分析，為用戶提供個性化的內容推薦。

決策能力：其決策核心是長虹自研的“智匯家AI大模型”，構建了“記憶體”和“知識庫”，其決策系統采用了長期記憶和RAG架構，通過知識積累實現自我學習和進化，提供個性化服務。

執行能力：滄海智能體能夠根據感知和決策結果，對電視的畫質和音質進行實時優化。在外部執行上，它能夠作為智能家居的控制中心，聯動其他長虹系或生態內的智能設備，還提供“情感陪伴”等服務。

2.2.2 架構與部署方式

滄海智能體采用了端云協同的混合部署模式，如圖2所示。

云端部署：“智匯家AI大模型”作為核心大腦，部署在云端，處理需要海量計算和知識的復雜決策任務，端還承載著海量的“知識庫”和用戶“記憶體”的存儲與管理。

端側部署：電視終端本地部署了輕量級的AI模型和算法，包括：用于快速喚醒和簡單指令識別的語音模型、用于實時人臉/手勢識別的視覺模型，以及一個小型化的決策模型或規則引擎，用于處理無需聯網的本地控制任務，保證在斷網或網絡不佳時仍有基本可用的智能體驗。

03

電視終端智能體時代的

廣電生態體系

3.1 電視終端智能體下電視業務重構

電視終端智能體的部署，從根本上改變電視業務的價值鏈條，尤其在用戶體驗、內容分發、增值服務方面產生了深遠影響。

3.1.1 創新用戶體驗

智能體的出現，徹底顛覆了傳統的人機交互模式，不管是從“人找內容”，還是“內容/服務找人”，都帶來了用戶體驗的質變。

1. 自然語言交互的深化：通過支持多輪對話、上下文理解和模糊意圖識別的自然語言交互，電視終端智能體會理解用戶觀看意圖，提供流暢的交互體驗。

2. 超級個性化內容推薦：智能體能夠融合多模態數據，并結合長期記憶中的用戶偏好，構建出極其精準和動態的用戶畫像。通過深度學習和偏好建模，其在基于電視推薦系統的實測中，用戶觀看時長得到顯著提升。

3. 主動式服務與場景智能：智能體能夠基于對時間、環境和用戶狀態的感知，主動觸發服務。

3.1.2 個性化廣告業務模式

智能體的引入，推動電視廣告從粗放投放轉向精準、互動與實效的新模式?；谏疃扔脩衾斫?，智能體實現“千人千面”的精準觸達與實時優化?；訌V告的效果可量化也推動計費模式向按點擊（CPC）、按轉化（CPA）等效果付費演進。

3.1.3 提升電視業務價值

智能體憑借精準推薦增強用戶粘性，直接助推視頻點播、會員服務等核心業務增長，從而提升每用戶平均收入并降低流失率。同時，作為家庭智能中樞，智能體還催生了“邊看邊買”大屏電商、在線教育、健康管理等新型增值服務。

3.2 與行業發展結合

3.2.1 一體化電視發展

“電視機機頂盒一體化”是治理電視操作復雜的一項基本工作，一體化電視的核心在于實現電視直播和其它視聽內容的統一設備承載。一體化電視在硬件層面要求高度集成化，電視解碼器、接收器等功能整合至智能電視終端設備，智能電視的處理器需同時支撐操作系統、應用程序、用戶界面及傳統電視功能的并行運行。

電視終端智能體與一體化電視在技術架構上可實現相互依托。長遠來看，基于智能電視機的智能體是電視終端智能體的必然選擇。一體化電視可為電視終端智能體提供的高性能處理器、電視操作系統與API接口；電視終端智能體可以為一體化電視中的視頻播放功能和其它功能提供智能化交互入口，并可實現更多功能的拓展。

3.2.2 終端智能化的發展

各大主流電視制造商、網絡視聽平臺、電視運營商，均已將AI大模型和智能體技術作為其產品戰略的核心，推動電視行業從單純的“智能電視”邁向“智能體電視”時代。

全國音頻、視頻及多媒體系統與設備標準化技術委員會也已提交了《人工智能 終端智能化分級 第5部分：電視》（國標征求意見稿）。在此過程中，電視內容運營商要積極參加電視終端智能化或相關標準的制定，提出電視運營商上對電視終端設備的技術要求。

3.3 技術演進趨勢

3.3.1 模型輕量化加速

在有限算力下實現模型性能與效率的平衡，即輕量級模型，是一個重要的發展趨勢，其關鍵是采用模型壓縮技術，使其更易于在終端側進行，這樣的技術發展可以為電視智能體提供更強大的本地化推理能力。

3.3.2 多智能體協作

單一智能體向多智能體系統（MAS，Multi-Agent Systems）演進。家庭場景中，電視智能體與基于電視終端的其它智能體實現協同，通過任務分解完成復雜需求。

3.3.3 無縫的跨設備協同

電視終端智能體可升級為家庭環境中的智能中樞，從而與其它智能設備建立深度互聯，從而為用戶構建智能的生活體驗。

04

推動廣電終端智能體發展的

對策建議

4.1 行業推進

1. 制定電視終端智能體技術規范：需要由廣電總局和電視機制造主管部門工信部牽頭，制定電視終端，尤其是智能電視機終端的軟硬件標準，從而明確智能體在軟硬件能力基礎平臺，并進一步制定電視端智能體的性能指標及互聯互通等方面的要求，引導技術發展規范化和標準化。

2. 建立廣電智能體評測認證體系：參照現有行業認證框架，建立統一的智能體評測認證體系，應對智能體的意圖識別準確率、內容安全合規性及能效比等核心指標進行第三方權威測評，并依據綜合性能劃分等級。通過標準化認證標識，為消費者提供明確的產品性能參考，形成有效的市場引導與質量監督機制。

3. 推動數據互通標準：構建統一的數據互通標準體系，推動終端廠商與廣電企業分別開放匿名化用戶行為數據與內容元數據的標準化接口，實現數據的協同計算，有效打破數據孤島。

4.2 產業應對

面對電視終端智能體技術的發展，廣電運營商應依托其一體化電視服務的推廣，制定智能化發展戰略，通過系統性整合內容、技術與數據資源，實現從傳統的“渠道運營商”向“智能服務聚合商”演進。

1. 內容資產的AI化重構：對歷史內容資源進行AI驅動的深度結構化標注與知識圖譜構建，將其轉化為可智能檢索與動態重組的“數字資產庫”，提升節目內容的再利用價值與生產效能。

2. 構建戰略入口與生態合作：為實現廣電智能服務的規?；娨曔\營商應在一體化電視的基礎上，或提前布局構建自主的電視智能體，積極與與電視制造商深度合作，將廣電電視終端智能體盡早植入主流電視硬件，有效擴大其用戶觸達范圍、夯實流量基礎。

05

結束語

電視終端智能體已快步進入規模化落地階段，通過構建“感知-決策-執行”的智能體工作閉環，可有效提升電視業務的形態與價值，在自然語言交互、內容推薦和個性化場景 化服務等方面展現出優勢。廣電行業應緊跟模型輕量化技術、跨智能體協作和跨設備協同等智能體技術發展，借力電視終端智能化能力的規范化，推廣基于廣電的電視終端智能體應用，進一步推動電視機機頂盒一體化演進，夯實治理電視操作復雜任務的基礎。

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end

參考文獻

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[5] 終端智能體安全2025[R]. 上海人工智能實驗室、中國信息通信研究院、螞蟻集團、IIFAA互聯網可信認證聯盟. [2025-07], https://blog.csdn.net/2401_84204207/article/details/152663002.

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