2006年3月，跨国商业数据供应商汤姆森金融公司（ThomsonFinancial)使用计算机程序对大量财经数据进行快速加工、处理与整合，生成完整的经济和金融类新闻报道，这成了全球最早的自动化新闻实践。2010年5月，美国科技创新公司叙事科学(Narrative Science)研发出了一款名为“鹅毛笔”(Quill)的自动化新闻撰写工具(又称“写稿机器人”)。之后，《洛杉矶时报》最早将这一技术引入实际的新闻生产中，成为自动化新闻发展历史上的一座里程碑。随着自动化新闻实践的日常化与普遍化，涌现出了一大批与自动化新闻生产密切相关且实用性很强的应用系统，如美国《纽约时报》的Blossomblot新闻筛选与推送系统、《洛杉矶时报》的Quakebot地震新闻生成系统、《华盛顿邮报》的Heliograf 实时体育赛事新闻生成系统、英国路透社的 Lynx Insights数据挖掘与分析系统、英国新闻联合社(Press Association)的Radar社区新闻生成系统、俄罗斯Yandex公司研发的Meteum气象预测系统，等等。截至2018年初，欧美几乎所有主流新闻机构都已经搭建起一定程度的自动化新闻生产平台，自动化新闻报道的数量呈现遍地开花式增长的态势。②
中国自动化新闻的研发与使用起步较晚，但从2015年9月中国首篇由写稿机器人创作的新闻稿件《8月CPI同比上涨2.0%创12个月新高》发布以来，自动化新闻发展迅猛，尤其是在财经、体育、自然灾害、健康、气象等领域。其中颇具代表性的写稿机器人有：腾讯的“梦幻写手”(2015年9月上线)、新华社的“快笔小新”(2015年11月上线)、光明网的“光明机器人”(2016年4月上线)、阿里巴巴集团与第一财经合作研发的“DT稿王”(2016年5月上线)、今日头条的“张小明”(2016年8月上线)、百度的“写作机器人”(2016年12月上线)、《南方都市报》的“小南”(2017年1月上线)、封面新闻的“小封”(2017年11月上线)，等等。①不少学者认为，与欧美国家大型新闻机构中使用较为成熟的写稿机器人相比，自动化新闻在中国的发展还处在相对初级阶段，但同时，技术的快速更迭与应用场景的多元化为本土自动化新闻的发展提供了十分广阔的成长空间，使其接近世界前沿的发展速度越来越快。②
第七章自动化新闻、数字劳动与技能变迁
①这里需要厘清精确新闻、数据(驱动)新闻与自动化新闻三个概念之间的异同。沈浩和元方认为，这三种新闻类型都是以数据为导向的新闻生产模式的重要组成部分，但是精确新闻强调科学的方法与客观性；数据(驱动)新闻强调用数字的结构化或非结构化的原始资料来调查与解释事实，因此处理数据成为新闻生产中最核心的部分；自动化新闻则是算法、大据与知识的结合，强调通过使用计算方法来创造新闻价值，并体现在信息收集与组织、新闻传播与展现，以及公众反馈等各个环节。参见沈浩、元方：《“大数据时代”的自动化新闻写作的历史、实践与未来》，《新闻爱好者》2017年第4期。
② Ghuman, Ramandeep and Ripmi Kumari. Narrative Science: A Review, International Journal of Science and Research, 2013(9); 205– 207.
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