1）生产主体的机器化

在传统媒体时代，新闻内容的生产多由专业记者和编辑人员完成，从选题、采访、撰稿、编辑到发布的各个环节，专业的记者和编辑人员都扮演着决定性的作用。互联网特别是移动社交媒体的出现极大拓宽了公民表达个人意见的渠道，传统的“受众”概念已经被“用户”所取代，这也极大地影响了新闻的生产流程，特别是在生产主体方面，由于人人手中都有麦克风，因而“用户生产内容”（user generated content）已经成为新媒体时代的一大特征。人工智能、大数据等技术的发展极大地改变了新闻生产的基本流程，这首先体现为机器已经成为重要的新闻生产主体，“机器生产内容”（machine generated content）已经成为重要的新闻生产方式。例如，在2017年12月，新华社发布了媒体人工智能平台——媒体大脑，并且现场完成了首条机器生产的视频新闻，这也是人工智能技术与新闻业进行融合的最新案例。

2）用户分析的精准化

在新闻生产的各个环节中，新闻议题的设置占据着非常重要的位置，它决定着媒体生产什么新闻，用户收看、收听、阅读什么新闻。在传统媒体时代，新闻议题的来源主要是社会热点、宣传部门指示、媒体内部人员从业经验，等等，[4]但是人工智能和大数据技术使得这种现象发生了根本性的转变，算法推荐为内容的精准推送提供了条件，如何勾画出正确的“用户画像”、回应用户诉求已经成为众多媒体关注的焦点，差异化内容的生产依赖于用户分析的精准化，人工智能和大数据技术便为此提供了重要支撑，例如，目前很多互联网媒体可以提供“基于位置的服务”（location based service），即根据用户生活、工作所在地提供相对应的新闻资讯，这种精准推送的服务与相关技术的迅猛发展是密不可分的。(www.daowen.com)

3）运营的全产业链化

机器化新闻的生产有信息抓取、信息处理和信息输出三个环节，但事实上，人工智能和大数据技术的应用不仅仅存在于新闻生产这一阶段，在新闻选题、新闻分发乃至媒体经营的领域，人工智能和大数据技术都发挥着重要的作用。如今，媒体融合发展的一大趋势是平台型媒体的出现，例如，微信公众号、微博，等等，同时，聚合型媒体如今日头条也呈现出强劲的发展势头，无论是平台型媒体还是聚合型媒体，结合新兴技术开展全产业链的经营与管理都是其重要的发展方式。