（1）概念
无障碍传播是将“无障碍”（Accessibility）理念引入传播学范畴而形成的研究概念，由我国学者李东晓、潘祥辉于2011年在《无障碍传播：历史、现状与理论框架》一文中系统提出。它指在信息传播活动中，信息能够畅通无阻地到达传播对象，并被传播对象准确无误地接收和理解的一种传播状态。狭义的无障碍传播指克服感官功能缺失、面向特殊受众（尤其是视听障碍者）实现有效传播的过程与结果；广义的无障碍传播则指包括老人、儿童、残疾人在内的所有人都能实现“人人到达、到达人人”的信息传受过程。该概念属于传播学与残障研究（Disability Studies）、媒介研究的交叉领域。
（2）理论渊源
无障碍传播的概念源头可追溯到20世纪50年代。丹麦学者卞-麦克逊（N.E. Bank-Mikkelsen）提出“正常化原则”（Normalization Principle），倡导身心障碍者尽可能与所属文化中的普通人一起生活、接受教育，这被公认为无障碍理念及“通用设计”（Universal Design）概念的源起。“无障碍”最初用于建筑与物理环境设计，旨在为残障者提供安全、平等的生活环境；随着信息技术发展，延伸出“信息无障碍”（Information Accessibility）概念，用以表述残障者因电脑和互联网使用障碍而与健全人之间形成的“数字鸿沟”。
无障碍传播经历了“物理环境无障碍—信息无障碍—传播无障碍—媒介可及性研究（Media Accessibility Studies）—可及性研究（Accessibility Studies）”的脉络。意大利学者吉安·玛丽亚·格雷科（Gian Maria Greco）指出，可及性议题经历了三重转向：从特殊主义（particularist，仅关注残障群体）到普遍主义（universalist，关涉所有无法充分享用媒介内容的人），从生产者中心到用户中心，从反应式到前瞻式。
（3）内涵和实现路径
其内涵可从三个维度把握：
其一，内容接近的无障碍，即信息内容应为所有受众提供可获取的多种方式，而非被甄选、被限制的可及，如视听内容应普遍配备字幕、手语或口述影像，而非仅在固定时段提供；
其二，信息理解的无障碍，即依据霍尔编码—解码理论，扫除编码与解码环节中的噪音与障碍，使障碍者能充分、准确地接收意义；
其三，意义共通的无障碍，即超越信息传递层面，满足障碍者的审美与文化参与需求。
在实现路径上，李东晓提出六要素模型：明确目标受众及其特点是基础，技术方法（字幕、手语、口述影像、读屏软件等）是支撑，参与者协同是关键，合理预算与持续资金是保障，有效运营模式是制度框架；此外还需健全的激励监管机制和包容平等的社会环境作为外部条件。当前，人工智能为无障碍传播提供了新可能，但须警惕技术方案中的刻板印象与“保护性歧视”，推动无障碍从“赋能”走向“赋权”。
（4）智能媒体时代无障碍传播面临的机遇与挑战
从机遇看，首先，AI大幅降低了视听符号转换的成本，拓展了内容接近的无障碍。传统无障碍服务依赖人工制作，供给有限；而AI语音识别使平台级实时字幕成为可能，AI手语主播应用于2022年北京冬奥会转播，AI口述影像使“光明影院”类项目的产能倍增，字节跳动等平台推出无障碍影院专区，海量内容得以覆盖视听障碍群体。
其次，AI推动无障碍传播从“特殊化适配”走向“个性化适配”。通过用户画像与人机交互感知，技术可以动态响应障碍者的个体差异，克服“一套方案适配所有人”的传统局限。
再次，AI扩展了障碍者参与传播的主体空间，视障者借助读屏与语音交互在社交媒体发声，从被动的信息接收者转变为内容生产者，呼应了无障碍传播对“自主性”的追求。
然而，挑战同样严峻。第一，技术方案存在纯实用主义倾向。多数AI无障碍应用聚焦于“解决问题”，却未切实赋予障碍者信息权利——服务由平台单方面预设，障碍者缺乏参与设计和表达需求的渠道，主体性被技术话语淹没。
第二，算法可能固化偏见，形成“保护性歧视”。如默认“老人都看不清字”“盲人只需声音”等刻板印象被写入产品逻辑，无障碍服务甚至可能被异化为占有资源获利的手段，加剧结构性不平等。
第三，新的数字鸿沟在生成。AI无障碍功能依赖智能设备与网络接入，而我国仍有约1.4亿老年人不会使用移动网络，可供盲人使用的网络出版物仅占1%～7%，技术先进性与群体可及性之间存在落差。
第四，意义理解的深层障碍仍未破解，AI字幕的错误率、手语语序的失真表明，“到达”不等于“理解”，更不等于审美层面的意义共通。
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