1.选题策划2.0：让人站在数据“肩膀”上
借助智能化数据分析技术，生产者可以预知话题热度、寻找热门话题的深化方向与新角度、发现旧报道的新延伸方向、挖掘冷门话题的价值等。
但有了数据，并不一定就有好的选题。面对令人眼花缭乱的数据，要提出有价值的选题，人的判断力、解读力、选择力与创新力仍是核心。
2. 信息采集2.0：人机协作、能力扩张
人工智能技术和物联网技术将带来未来的新亮点，包括：
基于物联网传感器的信息采集与应用、
语音数据的采集与文字化转化、
多语言数据采集与实时翻译、
社交机器人采访、
新闻现场要素的自动判断与识别、
信息自动筛选与审核。
3. 信息加工2.0：精准+效率+深度
未来智能化分析技术的进展,也有助于数据新闻的精准度的提升。
另一方面，智能化写作也正在显现它在新闻生产效率方面的优势。
面对机器写作的快速推进，人们最大的担忧是，机器写作会抢媒体人的饭碗吗？
机器写作，主要是在程式化或者结构化的写作领域，而这对媒体人来说，本来就是重复性生产，而非创造性生产。媒体人被从单调、重复的劳动中解放出来后，可以有更多精力去做更有挑战的工作。
未来，智能化技术与人的力量的结合，可以在某些方向上提高新闻的深度，也可以提高预测性新闻的准确度，还能对海量资讯中蕴藏的知识进行智能化提炼与累积。
人工智能技术在与图片处理领域的应用，也将为媒体带来新可能。
人工智能技术在音视频处理与识别中的应用也正在深化。
在内容编辑方面，智能化应用层次将由表层向深层不断深入
。
4. 反馈2.0：实时+个性+生理层面反馈
智能化生产在另一个层面的表现，是用户反馈机制的变革。基于传感器的生理
信息反馈，或将成为未来的一种新的反馈机制。这在一定程度上可以修正过去由用户主观回答方式进行的用户调查出现的偏差，且可以实时、全程监测用户在信息接
收过程中的情绪变化，将对内容生产的指导精确到每个细节。而这些反馈数据，本身也可能成为新闻内容的一部分。
基于传感器等进行的生理层面数据监测，也意味着用户反馈是精确到个体的，这也为个性化内容服务提供了新的参照。当然，这样的方式会带来很多隐私层面的困扰，它也可能使“老大哥”的监视进入更深层面，对这些新手段使用的伦理规范，需要未雨绸缪。
5.优化：一个新生产元素的诞生
智能化技术对内容生产的一个显著的影响，是对内容生产全流程的实时、多维监测与分析，这带来了内容生产中一个全新元素——优化。借助各种数据进行竞争对手分析、传播平台与路径分析、到达落点与流量分析、环境变化与走向分析、用户反馈分析、表现形式分析等，可以为内容生产随时提供优化依据，优化也不是事后的反馈与调整，而是可以伴随内容生产全过程。
(三) 内容生产2.0的机制：人机协同、相互校正
机器时代，人的某些“手艺”仍是不可替代的，并且会变得更为珍贵，对于内容生产来说，下面这些传统能力尤为重要：
新闻现场的观察与调查、
新闻价值的专业判断与新闻的专业解读、
人类思想与情感的传达、
社会现象与问题的思考、
超越常规的“异想天开”。
对智能化内容生产的另一种担忧，是它会降低内容生产的专业度，但智能技术的引入，并不是要把包括新闻在内的内容生产带向一个机械化的粗制滥造的时代，它的终极目标是通过人-机协同提升我们对复杂世界的认识能力。
(四) 新内容革命：重新认识内容
新内容革命，不只表现为智能化，它是移动化、社交化与智能化变革的交织，这三者共同的驱动，也对媒体原有的内容思维产生冲击。其中典型的变化在于：
内容类型边界淡化、
内容来源模糊、
内容在传播中的“变异”加剧、
内容表达需要“新语法”。
(五) 2.0的未来：智能化分布式生产+定制化生产
未来的分布式系统将有更多机器与智能化物体参与，而智能化技术则有助于对各种信息的真伪、信息的价值进行判断，也有助于协调各种主体间的资源。
另一方面，智能化技术可以帮助分析个体或机构的特定需求，也有助于连接个性化内容的需求方与生产方。定制化生产也会给内容生产者和内容平台带来新的营利模式。
