一、多模态数据融合技术架构
广电智创抽卡系统基于“动静智创空间”底层框架，构建了多模态数据融合引擎。该引擎整合文本、图像、音频等异构数据，通过DeepSeek大模型的语义理解与强化学习能力，实现跨模态特征对齐与知识图谱动态更新。技术架构包含以下三层：
- 数据采集层：依托广电云平台实现5G+物联网终端实时接入
- 融合分析层：采用声纹训练模型与视觉识别算法进行多模态特征提取
- 智能决策层：通过动态分镜预演技术生成个性化抽卡策略
二、智能场景适配核心机制
系统通过“楚韵智能体”场景感知模块，结合用户行为路径数据库，实现三重智能适配：
- 时空维度适配：基于LBS定位动态调整虚拟数字人交互内容
- 内容偏好适配：运用机器学习算法解析多模态使用记录
- 终端性能适配：根据设备算力自动优化渲染精度与响应速度
该机制在文旅场景中已实现虚实光影联动，用户通过抽卡可获得AR版《光影丹青》沉浸式体验。
三、典型应用场景实践
在省级广电试点中，系统展现出三大创新价值：
| 场景 | 技术组合 | 用户参与度 |
|---|---|---|
| 文化传承 | 数字人+方言播报 | 提升42% |
| 互动营销 | AI生成式抽卡 | 转化率35% |
| 教育赋能 | 多模态知识图谱 | 留存率68% |
如吉林广电通过“整活儿”AI创作平台，实现抽卡内容与本地文化的深度绑定，日均产生UGC内容超10万条。
广电智创抽卡系统通过多模态融合与场景化适配，正在重构媒体交互范式。其技术路径不仅验证了AIGC在内容生产链路的可行性，更为构建“全国一网”智能化生态提供了可复用的方法论。
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