数智化转型是出版行业适应人工智能时代发展的战略升级，它将数字化与智能化深度结合，通过技术赋能实现出版内容、出版流程和商业模式的全面创新。[3]在学术出版过程中，数智技术主要通过人机协同与融合、智能设计与编校、智能营销与服务等助推学术出版转型。比如全球四大学术出版机构——荷兰的爱思唯尔、德国的施普林格、美国的威利、英国的泰勒·弗朗西斯，都通过高度数字化、智能化的知识服务平台，实现了从传统“学术供应商”到“知识与平台服务商”的转型。我国的高等教育出版社坚持致力于数智化资源开发与应用，取得了较好的数智化发展成就；知识产权出版社推出国内首个智能编校排系统“中知编校”，实现了图书出版的全流程无纸化、电子化和智能化。[4]
然而，在数智化转型过程中，学术出版机构面临着多方面的人才困境，制约着学术出版的数智化发展。我国《出版业“十四五”时期发展规划》明确将创新型、应用型、复合型出版人才培养列为重点任务 [5]，强调通过中国特色社会主义出版学科建设，构建新时代人才矩阵，推动出版业数智化转型，这为学术出版数智化转型和数智化人才建设指明了方向。本文聚焦学术出版机构数智化转型及其人才建设问题，剖析困境、探寻路径，以助力学术出版高质量发展。
1 数智化转型需要全面复合型学术出版人才
学术数智出版是文化、学术和科技深度融合的出版形态，学术出版机构的数智化转型，需要复合型的数智化人才，即兼具专业领域知识与数字化技术能力的复合型人才。
1.1 学术出版人才需掌握引领数智出版的复合型知识
根据学术出版数智化要求，学术出版人需要学习和掌握多方面的复合型知识，主要包括四个方面。一是专业知识和学术背景。学术出版人需扎实掌握所从事学科的专业知识，具有较为深厚的学术背景，以具备与本学科优秀学者平等对话的能力。二是数智出版知识。要明晰人工智能算法训练、大语言模型架构等原理，熟悉出版流程中内容生产、编校、传播等环节的技术嵌入机制等。三是跨领域知识和前沿知识。学术出版人应是本学科的学者、专家，也应是知识“杂家”，应掌握计算机科学、编辑出版学、法学等多学科知识；同时要紧跟学术前沿，持续追踪人工智能与出版融合的最新趋势，保持知识体系的时效性与前沿性，以引领学术出版的创新性。四是伦理知识。学术出版人需掌握相关伦理知识，严守科技伦理、技术理性与学术规范，具备识别和规避算法偏见、数据偏向等伦理风险的能力；严禁利用数智技术制造虚假学术成果、传播不良信息，维护学术出版的公信力与权威性。[6]
1.2 学术出版人才需具备开展数智出版的复合型能力
人工智能时代，学术出版人数智能力的培养和提升是推动学术出版数智化转型的重要保障。一是持续学习能力。面对新技术在出版领域的迭代应用，学术出版人需持续追踪前沿学术成果、学习先进技术知识，确保对学术创新的敏锐洞察，自身素养与数智出版技术相匹配。二是智能技术应用能力。学术出版人应能够熟练使用AI图像生成、大语言模型等主流多模态生成式人工智能工具；能够混合运用多种智能应用，创造性完成学术出版业务场景需要的内容生成任务。三是数据分析与应用能力。学术出版人应具有较为全面的数据分析技能，能独立完成基础性数据的分析任务，为科学决策提供数据支撑。[7]四是资源整合与项目运营能力。在学术出版过程中，学术出版人要按照出版项目进度要求，协调技术工具与人财物投入，保障内容生产、编校、传播等环节按时完成，高效推进出版项目。比如，学术图书出版具有品种多，单品种销量少、利润低等特点，但是，每一种学术图书出版就是一个微观的出版项目，要求学术出版人科学统筹相关出版资源，高质量、高效率推进图书出版任务。
2 学术出版机构数智化转型的人才建设困境
学术出版机构肩负着知识传承、学术创新与传播的重要使命，但基于当前编辑出版学科人才素质能力培养不足、学术出版的行业特点以及数智人才市场特征等，人才队伍建设存在多重矛盾和问题，制约着学术出版机构的数智化发展。
2.1 出版机构复合型人才需求与高校人才培养存在矛盾
我国编辑出版学科教育供给的“单一化、理论化”人才与学术出版机构对“跨学科、复合型”数智出版人才需求存在错位，导致人才“入口端”即出现供需失衡，成为数智出版人才建设困境的源头。
一方面，学术出版人需求具有跨学科复合型特征。当前，技术已成为学术出版转型升级的重要驱动力，要求学术出版人才具备“跨学科”“超学科”能力，既掌握出版学、传播学的基础理论，又精通人工智能、数据分析、数字技术等知识和技能，能够在“出版流程+技术应用+学术传播”的交叉场景中解决问题，如智能知识服务平台的运营人员，需具有学术资源整合、用户需求分析、平台算法优化、数据可视化呈现等多种能力，是典型的跨学科复合型人才。
另一方面，我国编辑出版学科人才供给往往重理论、轻实践。长期以来，我国编辑出版学科一般在新闻传播学学科或图书情报与档案管理学科下设置，人才培养一直存在“专业壁垒”“与实践脱节”等问题。一是学科课程设置单一化。编辑出版专业教育多聚焦“出版流程管理”“编辑实务”等传统内容，对人工智能、大数据、数字技术等跨学科知识融入不足。二是教师队伍理论强应用弱。高校对教师的考核重科研轻教学，教师重学术成果产出、轻数智知识和技术能力的更新。三是实践教学薄弱。对学生培养重理论传授，与学术出版行业数智化转型的实践需求脱节。学生在校期间参与的数智出版案例有限，缺乏“技术+出版”协同实践的系统训练，进入出版行业即出现“眼高手低”的不适问题，难以完成数智出版的复杂任务。[8]
2.2 数智化发展的紧迫性与出版机构重视不够存在矛盾
当前，出版业正经历人工智能等新质生产力的深度渗透，学术出版机构面临的外部环境剧变与内部重视不足的矛盾，构成数智人才建设的重要困境。
一方面，数智技术对学术出版的影响已进入实质阶段。在内容生产端，AI技术已成为学术内容生产的重要辅助工具，GPT-5、DeepSeek-V5等生成式人工智能在学术出版领域的应用显著提高了产出效率，并为学术创作提供更多可能，但容易引起版权争议和内容同质化问题，这对学术出版人的学术判断力，以及技术使用乃至版权保护之间的平衡能力提出了更高要求 [9]；在出版服务环节，智能印制、数字知识服务等新技术和服务不断涌现，要求学术出版机构必须构建适配技术变革的人才体系。在出版传播环节，算法推荐、智能分发重塑学术成果触达读者的路径，特别是在“全民读屏”、纸质出版物市场持续萎缩的时代背景下，更需学术出版人从“渠道依赖”向“生态经营”转变，以实现学术出版社会效益和经济效益的双丰收。
另一方面，学术出版机构对数智化转型重视度不够。尽管外部压力陡增，但很大一部分学术出版机构对学术反应“敏感”，而对技术发展反应“迟钝”，特别是高校学报、高校出版社等学术出版机构，虽大部分做到了“采购智能编校工具”“搭建数字出版平台”等数字化转型，但相当比例的出版机构缺乏对数智人才队伍建设的系统性规划。这种对数智出版欠缺前瞻性、对人才培养缺乏敏锐性的观念和认识，导致在数智人才培养和储备上缺位，很可能陷入“想转型也无人才可用”的被动局面。
2.3 数智人才对薪酬的较高预期与行业薪酬相对较低存在矛盾
数智出版人才的市场特征与学术出版行业的收入结构、组织稳定性需求错位，成为制约数智人才引育的核心矛盾。
一方面，数智出版人才的市场价值高，具备鲜明的市场优势。一是专业应用性强。他们既懂技术，又熟悉出版流程，能在智能内容生产、人机协同编校、数据驱动营销等场景中精准发力。二是工作强度与不可替代性高。数智出版人才需具备多模态技术融合、跨领域知识协同能力，并能够持续处理复杂任务，且其掌握的“技术+出版”复合能力难以被传统学术出版人快速替代。因此，数智出版人才在市场上会有较高的收入预期，期望匹配与其专业价值和工作投入相应的较高报酬。
另一方面，学术出版业的收入局限性强。学术出版以服务学术共同体、传播知识为核心使命，除了部分头部出版机构（比如中信出版社）外，大多数盈利率不高，比如高校学术期刊出版单位大多依赖学校资金支持，高校图书出版单位收入较为平均，并与其他行业差异不大。同时，大多数学术出版机构属于国有单位，缺乏民营互联网企业、科技公司的股权激励、高额绩效奖金等。这种“行业收入天花板”与数智人才“高收入预期”的冲突，使得学术出版机构在数智人才市场缺乏吸引力，优秀数智人才往往流向薪酬更具竞争力的百度、阿里、腾讯、字节、华为等科技企业。[10]需要特别强调的是，学术出版机构追求“人才稳定性”，以保障出版质量与品牌的传承，而数智人才因市场稀缺性，成为高薪酬行业竞相争夺的对象，流动性较强。这种“出版机构求稳”与“数智人才求变”的博弈，进一步加剧矛盾，即出版机构为培养数智化人才大量投入资源，却面临人才流失的风险。
2.4 需培养全员数智思维与传统出版观念约束存在矛盾
学术出版机构数智化转型不仅需要“技术型”数智人才，更需构建全员数智思维体系。但传统出版观念的路径依赖，使这一目标很难实现，成为人才建设的深层困境。
一方面，全员数智思维是行业需求。在数智时代，学术出版机构之间的竞争主要体现在“思维模式与组织能力”的竞争。全员数智思维要求，编辑需理解AI辅助内容生产的逻辑，营销人员要理解和掌握数据驱动的推广策略，管理人员需理解和规划数智出版的发展路径。只有构建“从技术应用到战略决策”的全链条数智思维，学术出版机构才能打破部门壁垒，协同推进数智化转型。
另一方面，传统观念制约数智思维培养。当前，很多学术出版机构对数智化转型还未形成共识，传统观念成为数智思维培养的障碍。一是竞争与创新意识淡薄。部分学术出版人依赖“学术资源垄断”“政策扶持”维持现状，对市场竞争、技术驱动创新的紧迫感不足，认为数智化转型投入大，缺乏主动变革的动力。二是对数智出版的认知存在偏差。部分学术出版人将“数智化”等同于“机器替代人工”，产生恐惧和排斥心理，未能深刻认识数智技术对出版流程、业务模式的“重构”价值，导致在工作中被动应对智能工具，而非主动探索应用场景。三是路径依赖存在惯性。传统出版“内容为王+经验主导”的工作思维根深蒂固，编辑习惯人工编校的“细致把控”，营销人员依赖线下学术会议推广，管理人员熟稔传统决策流程，难以接受“数据决策”“智能分发”等新思维，束缚了数智思维的普及与深化。
3 学术出版机构人才建设困境的纾解对策
针对学术出版机构数智人才建设的矛盾和问题，需从教育供给侧改革、学术出版机构战略转型、人才激励机制优化及全员数智素养提升等多方面协同发力。
3.1 高校出版学科要重视跨学科实践型人才培养
当前，我国的出版学科已形成本科，学硕、专硕，学博、专博，博士后贯通的完整人才培养体系。在数智时代，出版学科的内涵和外延正在被重新定义，因此，在人才培养上，要针对本科生、研究生不同培养层次，采取强实践、跨学科的针对性培养方案，以适应数智化出版的发展需求。
第一，强化本科人才培养的数智化理论与实践结合。编辑出版本科教育需打破传统课程体系的局限，将数智出版知识与技能融入核心课程。在课程设计上，一是增设人工智能、数据挖掘与分析、智能内容生产、用户体验与设计等课程，帮助学生掌握大语言模型、AI图像生成软件等主流智能工具的操作方法。二是重构传统出版课程内容，将智能技术应用案例融入选题策划、编辑实务、出版营销等课程。三是建立实践教学激励机制，充分调动教师积极性。通过激励与约束机制的设计，引导教师加速数智化知识储备与教学转型，并鼓励教师进行课程体系动态调整，形成“需求牵引—教育响应—技术迭代”的动态闭环，实现出版人才知识能力培养与行业技术发展相契合。四是通过校企合作开发实训课程，让学生参与真实出版项目，实现“学用结合”，提升学生的技术应用能力和实践操作能力。[11]
第二，推进出版学科硕士和博士人才培养的跨学科融合。中宣部、教育部联合印发的《关于推进出版学科专业共建工作的实施意见》为数智出版人才的培养提供了根本遵循。[12]编辑出版硕士与博士培养应突破单一学科壁垒，以跨学科理念优化招生与培养模式。一是在招生环节放宽专业限制，更多招录计算机科学、统计学、传播学等多学科背景的学生，形成多元知识结构的生源基础。二是在培养过程中构建跨学科课程体系，组织跨学科导师团队（出版科研人员、技术专家、出版专家等）联合指导，实现数智出版高层次人才培养的生态化重构。三是鼓励研究生探索人工智能在学术出版领域内的前沿课题和应用场景，培养兼具学术深度与技术应用能力的高层次人才。[13]
3.2 学术出版机构要高度重视数智出版转型
当前，随着数智技术的快速发展、迭代更新，以及出版应用场景的拓展创新，学术出版机构需要思考的不是要不要进行数智化转型的问题，而是如何实现高质量转型的问题，因此，学术出版机构必须明确战略转型定位，加速推进转型。
第一，明确数智化发展的战略定位。学术出版机构要深刻认识到数智出版是学术出版的必然趋势，数智化转型是应对行业变革、提升核心竞争力的必然选择；应将数智化发展纳入单位中长期发展战略规划，制定具体实施路线图，明确在内容生产、编校、营销、知识服务等环节的数智化发展目标。同时，管理层需主动学习和应用数智出版前沿知识及理论，提升战略决策能力，避免因认知误区错失发展机遇。
第二，加速技术与业务的深度融合。学术出版机构应积极探索数智技术在出版全流程的应用场景，以技术赋能业务升级。在内容生产环节，利用生成式人工智能辅助学术选题策划；在编校环节，将智能编校系统与人工审核相结合，提升编校效率与质量；在营销环节，运用大数据分析读者画像，实现学术图书的精准推荐与营销；在知识服务环节，搭建基于人工智能的学术资源平台，提供智能问答、知识图谱导航等服务。通过业务流程的数智化改造，增强学术出版机构的市场竞争力。
第三，做好数智出版人才的系统规划。数智出版人才队伍建设不可能一蹴而就，而要根据出版单位发展需要作好系统谋划和长期规划。实施数智人才建设规划，要明确培养数量、素质、能力等目标和要求，分期、分批开展系统培训，并将人才安排在相应的技术岗位上实践锻炼。同时，要做好合作规划，加强跨界合作培养，推进政产学研用充分融合，构建多维度、跨领域的合作平台，扎实培养满足本单位数智化可持续发展的批量优秀人才，其中一部分应成为既掌握先进数智出版技术、又充分了解出版产业运行规律的出版领军人才。
3.3 学术出版机构要创新机制引育复合人才
在人才建设问题上，以人才的科学评价和激励为核心，打造“以人才为本”的企业文化，真正做到“引得来、育得好、留得住、干得顺”，实现人才队伍建设的良性循环。
第一，打造多元平等的文化机制。优秀的企业文化是凝聚人才、提升人才归属感和幸福感、降低流动率的关键。学术出版机构应着力打造符合行业、专业、区域特点，并充分尊重青年人个性化发展的文化机制；要关注员工职业发展需求，制定个性化的成长路径规划，帮助其实现自我价值；要打破传统以“名校毕业”等为主的评价标准，建立平等的、“以贡献论英雄”的人才评价机制；要建立符合数智出版特点的多元评价体系，为薪酬激励、晋升发展提供依据。通过文化机制建设，使优秀人才脱颖而出，并获得较强的情感认同与事业成就感。
第二，完善数智人才引进与培养机制。在人才引进方面，应设定标准，规范程序，大力引进“出版+技术”的复合型人才；要创新招聘模式，与高校、科研机构联合开展“定制化”人才培养项目，提前锁定优秀毕业生。在人才培养方面，建立分层、分类培训体系：对新入职者开展数智技术基础培训，帮助其快速适应岗位；对骨干人才鼓励和引导他们积极参加行业数智出版峰会、参与技术研发项目等提升创新能力。[16]同时，鼓励员工在职攻读出版硕士、博士学位，支持跨学科知识学习。通过“引育并举”，为学术出版机构数智化转型提供持续的人才支撑。
第三，构建充分体现激励的薪酬分配机制。针对数智人才对薪酬的较高预期与行业薪酬相对较低的矛盾，需打破传统分配观念，通过“揭榜挂帅”的激励措施，改革薪酬体系，真正做到“待遇留人”。一要提高基础薪资标准，确保数智出版人才收入与市场水平接轨。二要建立绩效奖金、项目分红等多元激励机制，对在出版项目中表现突出的人才给予额外奖励。通过薪酬优化，增强人才的获得感与忠诚度，减少人才流失率。
3.4 学术出版机构要强化全员数智素养提升
学术出版机构的全面数智化转型，需要全体员工的共同参与，这就要求全员具备数智素养，以数智化思维和技能推进学术成果的高质量出版。
第一，开展数智技能全员培训。针对不同岗位员工的需求，要设计有针对性的差异化培训方案。对编校岗位，重点培训数智编校系统操作、学术数据挖掘方法；对营销岗位，强化大数据分析与智能营销工具使用能力培训；对出版管理岗位，侧重数智出版战略规划与风险管理培训。培训可采用线上线下相结合的方式，要确保培训的有效性。同时，建立培训效果评估机制，通过考核和实践项目，检验学习成果，切实提升全员的数智化素养。
第二，推动数智技术全员应用。要通过业务流程再造，将数智化贯穿出版全流程，为全员创造应用数智技术的场景。如将传统的纸质稿件处理流程升级为线上智能协同流程，要求编辑、校对、排版等岗位人员均使用智能工具完成工作；在营销环节，推行数据驱动的智能推荐系统，使营销人员通过系统分析读者数据、制定推广策略。通过流程再造，强制嵌入数智技术，使员工从“被动接受”转向“主动应用”，逐步培养全员数智出版意识与操作能力。
第三，加强数智伦理法规教育。随着数智技术在学术出版领域的广泛应用，其伦理与法律风险凸显。应将数智出版伦理法规教育纳入全员培训体系，定期组织专题学习。邀请行业专家解读数智出版中的版权纠纷、数据安全、内容合规等典型案例，提升员工的风险防范意识。同时，制定内部数智出版伦理规范，明确员工在使用数智技术时的行为准则，通过制度约束与教育引导相结合，对技术应用做到全过程导向审核、全链条版权保护、全流程风险防控，确保数智技术在合法合规、符合伦理的框架内应用，确保学术出版成果的创新性与权威性。
4 结语
当前，数智化浪潮正以前所未有的速度重塑学术出版生态。面对数智技术带来的机遇与挑战，学术出版人要清醒认识到数智化转型的重要性和必然性。针对数智转型中的人才建设问题，需从多维度协同发力，高校编辑出版学科需通过数智化课程改革与跨学科人才培养，夯实人才培养根基；学术出版机构需以战略重视、技术融合、文化培育与待遇提升，构建人才发展的良好生态，培养和打造出更多“技术素养为基、生态思维为翼、价值理性为魂”的复合型人才。学术出版人要以开放的心态，积极拥抱包括生成式人工智能在内的各类数智技术 [17]，从而实现学术出版从传统模式向数智化、高质量发展转型，为学术中国建设作出学术出版人应有的贡献。
参考文献
