2026年4月12日，中山大学新闻传播学院与软件工程学院联合发布“寰舆智应大模型1.0”。这一系统的出现引起澳大利亚战略政策研究所（ASPI）等海外研究机构的关注。
作者：毕研韬 发布时间：2026年9月28日
与一般的AI内容生成工具不同，“寰舆智应”试图回答一个更具体的问题：面对不同国家、不同文化背景的受众，一条国际传播信息可能产生什么反应？传播者又应当如何据此调整信息？这正是该系统受到海外关注的主要原因。
一、不只是生成内容，而是模拟受众反应
中山大学新闻传播学院官网将“寰舆智应大模型”列为学院自主研发成果，并将其与“世界看中国”全球公众对华认知跨国调研工程并列介绍。
据2026年4月信息，“寰舆智应大模型1.0”主要用于国际传播场景中的舆情模拟与决策支持。
其基本思路与传统的AI写稿有所不同。传统生成式AI主要解决“说什么、怎么写”的问题，而“寰舆智应”进一步加入了“对方可能如何理解和反应”的模拟环节。
澳大利亚战略政策研究所9月18日发表文章指出，该系统据称构建了覆盖18个国家、超过1万名模拟用户的“虚拟人口”，用于模拟外国受众和媒体对事件及传播信息的可能反应。
换句话说，它尝试把“受众”也纳入AI模型。
二、海外为什么特别关注？
ASPI关注的是它所代表的国际传播技术路径。
据ASPI介绍，“寰舆智应”所使用的数据包括中山大学“世界看中国”跨国调查、世界价值观调查以及公开社交媒体数据。其公开调查第一阶段涉及澳大利亚、美国、英国、加拿大、印度、马来西亚、法国和南非等8个国家。
这些数据被用于构建具有不同社会属性、价值观和政治态度的模拟用户。系统随后模拟外国媒体报道及受众反应，再生成中方回应文本。
因此，它形成了一条与传统国际传播有所不同的技术链条：跨国调查→构建虚拟受众→模拟媒体报道→模拟公众反应→调整传播回应。
ASPI将其比作传播信息投入现实环境之前的“风洞实验”：先在模拟环境中测试，再根据结果进行调整。这个比喻准确地指出了其技术思路的一个重要变化——AI不只是传播内容的生产工具，也开始成为传播效果的预测和测试工具。
三、从受众分析走向受众建模
国际传播长期重视受众研究。过去，传播者主要通过跨国调查、焦点小组、舆情监测等方式了解外国受众，然后据此调整传播策略。
“寰舆智应”所探索的，是把这一过程进一步模型化、计算化。
如果传统国际传播研究是在问“法国公众怎么看中国”“澳大利亚年轻人关注什么”，那么“寰舆智应”进一步尝试问：“如果面对同一条信息，不同类型的法国人、澳大利亚人可能分别作何反应？”
这意味着国际传播中的“分众”可能进入新的阶段：从依据调查结果进行经验性的受众区分，走向利用数据和人工智能构建动态的“虚拟受众”。
这是“寰舆智应”最值得传播学界关注的地方。
四、“能够模拟”不等于“能够准确预测”
对于这一系统，需要保持必要的技术审慎。
ASPI指出，目前尚未看到有关“寰舆智应”的完整技术论文、系统性基准测试或者各国预测误差率；其开发者也将其定位为阶段性的研究成果。
因此，目前能够确认的是：一个以模拟外国媒体和公众反应、辅助国际传播决策为目标的AI系统已经出现，但它究竟能在多大程度上准确预测真实公众反应，尚缺乏公开的实证验证。
这一区别十分重要。AI能够生成一个“看起来像外国人”的回答，并不意味着它真正代表某个国家的公众。
真实受众受到现实利益、社会关系、政治事件、媒体环境和个人经历等多重因素影响，而这些因素并不能简单压缩成一组人口属性。
五、国际传播进入“模拟传播”阶段？
无论最终效果如何，“寰舆智应”都提出了一个值得国际传播研究者认真讨论的问题：当AI可以在信息真正发布之前，先建立虚拟受众、模拟媒体报道、测试公众反应，并据此调整传播内容时，国际传播的基本工作流程是否正在发生变化？
过去更多是“研究受众—制定内容—发布信息—观察效果”；未来可能进一步变成“数据建模—生成受众—模拟传播—预测反应—优化信息—现实传播”。
这意味着，人工智能正在进入国际传播更深的环节。
它改变的可能不只是“谁来写文章”，而是传播者如何认识受众、如何测试信息，以及如何在传播发生之前预判传播环境。
因此，“寰舆智应”真正值得关注的，不只是它能不能生成更好的国际传播文本，而是它是否正在推动国际传播从“内容生成”进一步走向“受众建模”和“传播模拟”。
由于其潜藏的深远影响，“地中海议会大会”（PAM）所属的《AI与新兴技术观察周报》于9月21日收录了ASPI关于“寰舆智应”的报道，表明这一探索已进入更广泛的国际技术与治理议题视野。
如果这一方向继续发展，未来国际传播竞争所比拼的，可能不仅是内容生产能力，也包括对不同社会信息环境的计算、模拟和适配能力。
毕研韬系海南大学国际传播与艺术学院教授，主要研究国际传播、国际冲突与和平。本文仅代表作者个人观点，不代表所在机构之立场。
