“人机传播”研究突破人类中心主义的主流传播学框架，将媒介技术概化为传播者，探索人类与机器如何共同生产意义，及其给个人、组织和社会带来怎样的影响，经过十年积淀，已发展为一个颇具影响力的传播学研究子领域。文章首先逐一辨析“人机传播”（HMC）与“人机互动”（HMI）、“AI中介的传播”（AI-MC）和“智能传播”（IC）等相近概念的差异，彰显其独特的学术定位和创新意义。其次，在评介既有文献的基础上阐释人机传播研究重点关注的三大议题：行为-功能研究、社会-文化分析和哲学-伦理反思，试图横向勾画整体的知识图谱。最后，纵向地揭示“批判转向”和“方法论化”的发展趋向。从定位、议题和趋势三方面对人机传播研究十年历程的批判性审视，有助于推动国内AI与传播研究的深入。
得益于移动互联网的普及与直播平台的兴起，农村老年人逐渐成为直播行业的“生力军”。研究在“地方性嵌入”的理论基础上，从空间、关系、时间与主体四重维度出发，考察地方性如何作用于农村老年群体的直播实践。研究发现，农村老年人的生活与生产空间被嵌入直播实践，亲缘关系和交往关系是触发他们直播实践和互动的关键要素，劳动与直播呈现时间交织的同时，也弥补了他们社交时间的缺失。值得指出的是，农村老年群体的主体意识始终贯穿于直播过程，由此助力他们重建主体认同与实现自我价值。
以学术“情绪”为线索，研究提炼出2025年海外新闻传播研究八大核心议题：生成式人工智能与新闻业的边界重勘、智能传播背景下新闻实践的人机协同转型、多利益主体交织中的虚假信息与全球事实核查、社交媒体的情感算法与参与政治、平台的人工智能基础设施与数字不平等、性别化数字实践中的另类技术文化、冲突议题的参与式媒介叙事，以及中国议题的知识再定位。上述议题呈现出两种值得重点关注的特征与趋势：一是尝试展开经典议题与新近现象的跨时域对话，重点关注作为技术变量的生成式人工智能在重塑新闻生产与伦理规范、全球信息治理等领域所呈现的历史延续性与断裂性。二是在研究视野上兼顾“全球”与“地方”及其双向互动，全球性技术资本的地方着陆过程备受关注，“全球北方”与“全球南方”、“全球南方”内部在资本与技术等层面的多向互动被进一步识别。
伴随媒体融合步入以系统性变革为标志的深水区，北京市主流媒体的转型实践因其独特的首都属性成为极具研究价值的典型案例。研究基于对北京市多家市级与区级媒体的深度调研，系统考察了其系统性变革的实践路径与内在逻辑。研究发现，北京市主流媒体的变革呈现出一条具有首都治理特色的独特路径，既体现了全国媒体面临的共性问题，又展现出因首都功能定位而衍生的差异化特征。面对挑战，北京市主流媒体通过建立制度化的资源转换机制，将首都特有的政治、文化、技术与区域资源禀赋转化为可持续发展的融合动能，实现了从传统宣传机构向现代治理枢纽的战略转型。本研究凝练出以政治引领、文化深耕、政策驱动和战略协同为核心特征的“首都范式”。这一范式不仅揭示了超大城市主流媒体与城市治理体系的深度互构关系，也为推进中国特色媒体深度融合提供了重要的理论启示与实践参考。
<正>当下，人工智能正以前所未有的深度与广度嵌入人们的日常生活。以ChatGPT、DeepSeek、豆包为代表的大语言模型不仅是学习、工作中的得力帮手，能够迅速完成报告撰写、文献翻译等复杂任务，也逐渐成为人们生活中不可或缺的情感出口——许多人习惯向AI倾诉工作的压力、情感的困惑以及现实中难以启齿的问题。人工智能已从一种特定的工具演变为日常生活中无处不在的基础性存在。这一变化迫使我们思考一系列重要问题：当AI成为内容生产和传播的重要参与者，如何更好地实现人机协同？在与人工智能的频繁互动中，人与机器的情感联结变得更亲密还是更疏离？人类一方面借助AI突破认知和创造边界，另一方面又面临着权威动摇与主体性让渡，未来的人机关系隐藏着哪些困境和危机？当社交机器人在公共平台随意评论，人们是否感到冒犯，又会怎样应对？作为一个新兴领域，“人机传播”研究又应如何确立自身定位、回应技术变革？
回顾2025年度中国新闻传播学核心期刊的研究成果，可依据主体范围划分并提炼出八个热点话题。个体层面，老龄传播、乡村传播、数字情感领域涌现了丰富研究成果，共同展现出对人之境遇与能动性的深切关注，兼具现实意义与人文关怀。社会层面，深度媒介化时代重塑了认知框架与信息生态，平台和算法机制的影响日益深远，研究呼吁更新舆论引导范式，推进主流媒体系统性变革。国家层面，中华优秀传统文化的创造性转化与创新性发展，以及平台时代国际传播效能的提升成为学界讨论的热点所在。值得注意的是，人工智能作为嵌入社会发展的重要驱动力，成为串联起上述研究话题的隐藏线索，在拓宽各领域研究视野之余，也推动了新闻与传播学界对人类主体性及存在意义的强调与反思。
尽管人机协同研究已有60多年历史，但对新闻业而言，它是在近十多年间伴随其智能化变革才逐渐浮现的重要议题。智能时代的新闻生产仍然应该以人为核心，但信息采集、文本与多媒体内容生成等环节，需依据具体任务情境进行灵活的人机分工与协作。与此同时，新闻消费也深度依赖于人机协同。在算法推荐机制下，为防止信息茧房等效应，人与算法需相互提供必要的“负反馈”；而在大模型所支撑的交互环境中，人机协同程度进一步深化，人的主动性得以更充分发挥，但面临的挑战也更为严峻。无论是新闻生产还是消费，有效的人机协同都关涉到人对机器的适度信任，这受到多重因素影响；另一方面，机器也需对人类采取有限信任策略，其核心难题在于人类能否真正实现“价值对齐”。