“人工智能时代的来临，对出版业的各个方面、各种业态都将产生深刻影响”^[1]。人工智能的跨越式发展，归因于海量数据的产生、算法模型的突破性进步，同时，“传统的摩尔定律^①正在向着黄氏定律^②转化”^[2]，算力革命成为提升人类文明的新动能。

2025年8月，国务院正式发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》^[3]（以下简称《意见》），旨在推动人工智能与国民经济社会各行业各领域广泛深度融合，重塑生产生活范式，加快培育发展新质生产力，促进生产力革命性跃迁，推动生产关系深层次变革，加快形成智能经济、文化、社会等新形态，使人们共享人工智能发展成果，为全体人民打造更有品质的美好生活。

《意见》明确指出，“推动人工智能在繁荣文化生产、增强文化传播、促进文化交流中展现更大作为，利用人工智能辅助创作更多具有中华文化元素和标识的文化内容，壮大文化产业。”出版业作为文化产业的核心组成部分，承担着文化生产、传播和交流的重任，人工智能生成内容（AIGC）正在深刻变革内容生产范式，同时将引发著作权、伦理和文化安全等底层逻辑议题的探讨。关于这一点，方卿教授在新闻传播学领域研究AIGC时间最早、传播范围最广、影响力最大的种子文献——《人工智能生成内容（AIGC）的三个出版学议题》一文中明确指出“作为一个以知识内容选择、传播、传承为内在追求的内容产业，出版也将直面AIGC带来的机遇与风险”，著作权、伦理以及文化安全问题是亟待解决的三个关键议题，唯有“不断追问、揭示AIGC对出版带来的负向价值及其风险消解路径，才能最大程度地焕发AIGC赋能出版创新发展的生机与活力”。^[4]

作为出版学研究的重大实践问题、学术议题，“人工智能+”出版的研究迫切需要进一步强化、深化和拓展。多年以来，出版学界和业界对“人工智能+”出版的持续性研究，形成了智能出版的一系列概念、范畴和判断。对智能出版的研究，不应一味地追求概念创新，而应关注出版发展的底层逻辑，聚焦内容、技术、运营的基本产业链逻辑，围绕意识形态、文化（内容）、经济和技术四个方面的治理逻辑，最终归结到出版的“人民性”这一马克思主义出版观的价值论和目的论层面，如《意见》强调的“人工智能+”民生福祉，切实发挥“人工智能+”出版在创造智能化的工作方式、供给富有成效的学习方式以及打造更有品质的美好生活方面的作用和价值；“人工智能+”出版所创造的智能化生产、生活和学习方式，究其根本是通过人工智能推动形成出版业的新定位、新价值、重点突破任务以及支撑体系所完成，而这也是本文探讨的重点。

对出版底层逻辑的系统、深入研究，并提出针对性、实用性、指导性的解决方案，是智能出版理论服务实践、提升实践的关键所在。因为底层逻辑类似于协同论的序参量，是规制着出版业前进方向、决定着出版业能否长远发展的重要因素。

“人工智能+”出版，应定位于出版融合发展，定位于培育发展出版新质生产力，其最终的价值是出版新质生产力跃迁和新型生产关系变革。其本质是内容和技术的融合，是出版深度融合发展的新业态，是新质劳动资料所催生的出版业新质生产力，同时将引起人机协同、人机融合等新型生产关系的变化。

《意见》强调要推动人工智能和国民经济社会各行各业、各领域的广泛深度融合。出版业作为内容生产和传播的行业，和人工智能尤其是生成式人工智能的广泛融合是“人工智能+”行动的题中应有之义。

第一，推动人工智能和出版业各环节融合。“人工智能+”出版各环节的融合，是指推动人工智能与选题策划、编辑加工、印制发行等出版业各环节的广泛性相加、相乘，实现预期的加法效应或乘法效应，最终推动出版单位“拥有一套先进、完善的数字化、融合化、智能化的生产管理流程”^[5]。在选题策划环节，AIGC及其衍生的人工智能辅助专业生产内容（AIPGC）、人工智能辅助用户生成内容（AIUGC），无疑会催生内容生产的新格局；基于内部数据集的建设来推动选题策划效率提升和质量提高也会成为基于数据决策的选题策划新常态。在编辑加工环节，专业语料库的建设及其与智能编校排系统的渗透反应，形成具有专业或领域语料、专业纠错、专业提醒功能的“专业语料库嵌入型智能编校排系统”^[6]，将会极大提升出版业编校效率，提高人工智能赋能内容编校的可信度。在印制环节，智能印刷、智能印厂建设已经成为一种潮流，“一键式”印刷裁切装订将变为现实，基于生成式人工智能的按需智能印刷、个性化智能印刷新业态或将推动每个人、每个家庭出书成为可能。在发行与传播环节，文本大模型、视频大模型等LLM技术有助于“创建原创性的营销文档”，“建立和完善客户关系管理系统”^[7]，形成高质量的出版内部营销数据集，以推动个性化、精准化、定制化营销新模式的涌现。

第二，推动人工智能和出版业各方面融合。“出版业不同于国民经济的第一、第二产业，其特殊性在于同时包含文化、经济和技术三个子系统，同时具备文化属性、经济属性和技术属性”。^[8]人工智能和出版业的广泛融合，体现在和出版业的文化子系统、经济子系统以及技术子系统的有效结合。在文化子系统方面，一则，意识形态是文化的核心。网络空间已经成为意识形态斗争的主战场和最前沿，“掌握网络意识形态主导权，就是守护国家主权和政权”^[9]。而人工智能技术和出版的结合，首要的是要守住网络意识形态阵地，确保意识形态安全，确保网络出版、数字出版等网络意识形态阵地的守好筑牢、可管可控。二则，出版业要充分运用人工智能尤其是大模型，探索出成熟、可靠、保真的AIGC、AIPGC、AIUGC等新的内容生产形式，并推动这些文生文、文生图、文生视频内容生产形式服务于中华文化标识性概念、范畴和议题的生产，“积极推动中华优秀传统文化符号的现代性转译和创新性表达”^[10]，从而真正发挥人工智能繁荣文化生产、传播和交流的价值。在经济子系统方面，要实现传统的要素驱动、投资驱动转换为创新驱动，出版业要吸收先进科技要素，切实把人工智能等先进技术作为出版业的内生要素和子系统，培育发展“人工智能+”出版的出版业新质生产力，形成创新为根本动力、先进技术为重要支撑的高质量经济增长模式，走出版业高质量发展道路。在技术子系统方面，一是推动出版业“路径转换式技术创新”^[11]，用好人工智能尤其是大模型等认知智能的突破性技术资源，出版业应研发和应用专属型人工智能技术，分别服务于出版流程智能再造和出版产品服务智能化升级，推动形成出版业新质生产力的人工智能重要引擎。二是促进出版业实现路径依赖式技术创新，以人工智能改造提升出版业既有的业态和模式，持续赋能AR出版、VR出版、知识服务、出版数据库和知识库建设等，“提升出版产业的技术装备和高技术应用水平，实现数字化改造传统业态、高技术赋能传统出版产业升级的预期目标”。^[12]

第三，推动人工智能和出版业各领域融合。人工智能和出版业的广泛融合，还体现在和教育出版、专业出版、大众出版等出版业细分业态的融合，推动“人工智能+”出版的新业态、新模式、新消费不断呈现。在教育出版领域，出版业在人工智能教育大模型建设方面具有天然优势，可依赖十余年来推动出版业数字化转型升级所积累的教育教学知识资源，不断“完善教育领域多模态语料库，构建高质量自主可控数据集”^[13]，并基于深度学习算法和算力布局，重点突破具体学科的大模型建设。高等教育出版社联合中央财经大学和有关科技公司，已于2025年3月正式上线了“Econ-MGT”经管学科教育大模型，具备强化语言理解生成、指示标识推理以及迁移学习等核心能力，实现了“人工智能+”经管学科教育的里程碑突破。在专业出版领域，以垂直领域的知识体系为引领，以专业性的内容数据、用户数据和交互数据资源建设为主题，以垂直行业或系统为潜在用户群，专业出版社在推动“人工智能+”国民经济社会各行业方面有着独到的数据和渠道优势。法信法律基座大模型走出了一条“高质量专业数据为基础、模型训练和行业匹配为核心、大模型标准规范为保障”^[14]的出版垂类大模型成功建设道路，提供了专业出版单位开展出版大模型建设的示范性案例。在大众出版领域，“基于规则的AIGC与基于大模型的AIGC”^[15]在文学、诗歌和小说创作领域已大范围应用，AIPGC的内容生产已经成为一种引领型范式，甚至完全由AI创作的《阳光失了玻璃窗》、《花是绿水的沉默》、The Road等诗歌集、绘画集、小说作品已经出版发行并获不俗的市场反应。

人工智能和出版业的融合不仅体现在广度上，更要体现在深度上，切实做到智能思维融入出版理念、制度和实践，使出版业体现智能化色彩，适应智能化发展。对人工智能和出版业深度融合中“深度”的测度，或许可将指标和指数作为研究“深度”学术议题的一类方法论，做到定性研究和定量研究相结合。人工智能和出版业深度融合，本质上是技术和内容的融合，是出版深度融合发展的组成部分，因此，“深度”也可以从“理念融合深度、调节融合深度以及治理融合深度”三个维度加以评测 ^[16]。

“人工智能+”出版的理念深度融合，体现为出版机构普遍从图书提供商转向知识服务提供商以后，如何进一步确立和完善“智能知识服务提供商”的定位。其中，“智能”体现在“围绕知识体系进行逻辑建构、围绕智能创设应用场景以及由检索推送知识服务模式向生成解答知识服务模式转变”。^[17]除出版深度融合发展理念适用于“人工智能+”出版以外，还要坚持“负责任创新”理念。“负责任创新”作为近20年来科技创新与治理领域的关键词，要求人工智能等创新技术在增加效益、提升效率、推动技术进步、促进行业发展的同时，还要符合伦理道德、肩负社会责任，目前已经形成了包括“预测性、自省性、包容性以及响应性四维框架”。^[18]人工智能与出版业的深度融合，应坚持在出版领域发展负责任人工智能，开展“人工智能+”出版负责任研究，推动“人工智能+”出版负责任创新。

“人工智能+”出版的调节深度融合，能够解决人工智能与出版调节领域的结合、渗透所带来的市场侧赋能问题。人工智能作用于出版市场侧，意味着人工智能作为出版业的技术工具、要素和子系统，要求出版的内容建设、产品研发、市场运维、人才培养以及新主体、新业态、新消费都要充分发挥人工智能的积极作用，推动未来出版业内部和外部的智能化。就出版业内部而言，一整套涵盖人工智能生成内容、支持选题策划的智能工具集、智能编校排系统、智能印厂和基于大数据的智能营销体系的建立，是“人工智能+”出版深度融合的标志。就出版业外部而言，生成式智能出版物、出版数据集、出版垂类大模型、智能知识服务、智能数字教材、智能阅读机器人以及元宇宙出版新业态或将成为未来智能出版的新业态、新模式，象征着“人工智能+”出版深度融合生态格局的形成。

“人工智能+”出版的治理深度融合，要求出版业治理体系和治理能力均要符合人工智能发展的要求，及时制订和修订反映人工智能发展的出版业制度、标准和规范，持续提升智能出版新业态的治理能力，包括制度制定、执行、反馈、调适和创新的能力。“人工智能+”出版的治理范式变革，最重要的是引入敏捷治理范式。2018年世界经济论坛发布《敏捷治理：重新设想第四次工业革命中的政策制定》白皮书，把敏捷治理定义为“一种适应性强、以人为本、包容且可持续的决策过程”。^[19]敏捷治理是面向新技术、新产业而兴起的一种新的管理范式，是以敏捷感知、敏捷响应和敏捷调适为核心标志的协同管理服务活动。敏捷治理对管理者提出了更高要求，推动其迅速感知和适应环境的创新和变化，综合调用各种政策工具和举措，来实现迅捷化、灵敏性的管理和服务，以推动“人工智能+”出版新技术、新业态的高质量、可持续发展。

此外，人工智能和出版业深度融合的“深度”，须因时制宜、因势制宜、因社制宜。出版集团、龙头企业和中小型出版社的策略方法不尽一致，领跑者可以成为“人工智能+”出版的排头兵、示范性单位，并跑者能够适应和跟上智能出版发展的步伐，跟跑者可以在高质量的出版数据集、AIGC智能出版物、智能出版流程改进等方面作出重点突破，但无论如何都要确立深度融合的理念，采取有力的、实质性的改革举措，以适应已经到来并将日新月异的“人工智能+”出版新业态。

从出版生产力和生产关系视角来看，“人工智能+”出版的长远意义有以下两方面。

一方面，推动出版生产力革命性跃迁，加速培育、发展出版新质生产力。出版业新质生产力的革命性跃迁在于培育自身的新质生产力，推动新质生产力“在内容建设维度供给出版数据要素，在先进技术维度提供多维数智技术，在创新管理维度引入敏捷治理”^[20]，最终建立健全全媒体出版传播体系。“人工智能+”出版对出版新质生产力的革命性跃迁作用如下：其一，强化出版业劳动者的数智素养和技能，打造适应智能化时代的出版业高水平劳动者队伍。《意见》强调要创造更为智能的工作方式，大力支持开展人工智能技能培训，着力提升全员人工智能素养和技能，促进各行业形成更多可复用型的专家知识。智能化的素养和技能，是新时代出版业新质劳动者的必备素质，也在主体维度决定着出版业整体上能否满足“人工智能+”行动的需要。其二，供给人工智能技术要素、工具和系统，为出版业输送新质劳动者资料。出版业新型生产工具经历着“新型生产工具数字化、高效化、智能化、绿色化”四阶段的演进机理 ^[21]；智能编校排系统、数据中台、融合出版ERP、出版垂类大模型等新质劳动工具，使得出版业能够运用智能化生产工具开展文化建构、选择和传播活动。与此同时，基于群体智能的理念和工具，出版业可进一步推动出版流程的智能协同化再造，“改变之前单一个体智慧启动出版流程的方式，调动责编、作者、外编外校的积极性和主动性，构建支持协同策划、协同撰稿、协同审校、协同发行的协同化生产管理流程”^[22]。其三，提供新质劳动对象，推动出版数据要素建设，发展数据出版新业态。第三次人工浪潮的三要素是数据、算法和算力，数据起着关键性和主体性的作用，数据是“算法得以验证和优化的标尺”。^[23]“人工智能+”出版行动当下的重点是“生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GAI）+”出版，而GAI的通用大模型本身富含着海量的数据集，在接入和服务出版业时能够供给海量的通用数据，推动出版数据体系建设；同时，通用大模型在挂接出版业知识库以后，又能够进一步发挥出版数据要素的乘数效应，推动出版数据体系“在来源拓展、流通机制和处理能力等方面实现结构重构”^[24]，激活出版业潜在的数据要素价值，实现出版业纸质图书价值、数字化价值、数据化价值三位一体价值体系重塑。

另一方面，促进出版生产关系深层次变革，塑造出版业新型生产关系。生产关系，往往“是随着物质生产资料、生产力的变化和改变而变化和改变的”。^[25]“人工智能+”出版行动在推动出版新质生产力变革的同时，也相应驱动着出版新型生产关系的重塑。从整体考察的视角来看，“出版业正在形成‘人—机—人’的新型生产关系，具体表现为‘人主机从’‘人从机主’‘人机协作’三种形式”。^[26]而这种人机关系的实质，在智能化的出版流程再造中则体现为智能内容生成中的“人机协作关系”、智能编校排中的“人主机从”关系、智能仓储和印刷中的“人从机主”关系以及智能出版传播中的“人机协作”关系。从具体考察的视角来看，人工智能深层次变革着出版的生产、分配、交换和消费关系。在生产端，具备智能素养技能的编辑出版劳动者之间的关系，出版新质劳动者运用垂类模型、数据中台等新质生产工具所形成的关系，以及事实上已经形成的出版数据产权制度、数据治理机制等，构成了生产环节的新型生产关系。在交换端，出版营销工作的智能化演进，使得劳动者和数字资本之间的关系、传统劳动者和数字化劳动者之间的关系都产生了新的质变。在分配端，按要素分配机制将不断构建和完善，体现为数据、知识、人工智能技术等新要素价值的激励机制将会成为出版业的重要制度，由此将进一步演化为按劳分配为主体、按劳分配和按要素分配相结合的分配制度。在消费端，数字阅读和智能阅读的场景将不断拓新和多元化，传统消费和数字消费的关系需要平衡处理，同时，个性化消费、共享性消费、体验式消费等智能消费新模式将不断涌现。

“人工智能+”出版的重点突破，宜围绕出版垂类模型、出版智能体、出版开源生态、出版人机协同科研模式、敏捷治理以及智能出版领军人才体系等方面展开。

近年来，文本大模型、图片大模型、视频大模型等生成式人工智能技术的迅猛发展，“直接推动智能出版演进至生成式智能出版的新阶段”。^[27]出版垂类大模型建设是各出版单位如火如荼推进的“人工智能+”出版的重要方向和任务。目前已经正式推出的出版垂类大模型包括：接入DeepSeek-R1模型并完成本地化部署的凤凰智灵V2.2版本（凤凰出版传媒集团），基于通用和开源架构并融入出版业专业知识和私有数据的方正星空大模型，以及前述法信法律基座大模型，等等。可以想见，未来几年，出版垂类大模型建设或将成为“人工智能+”出版的最重要突破方向之一。出版业开展垂类大模型研发应用，须在高质量数据集、深度学习算法以及算力资源准备三方面着力。

首先，坚持以高质量数据集作为出版垂类大模型建设的主攻方向。在大模型建设三要素中，出版单位最擅长的是数据要素，因其拥有大规模、高质量的各行业、各领域、各学科知识资源。激活这些高质量的内容数据资源，是出版单位开展垂类模型建设，推进“人工智能+”出版的当务之急和首要任务。宜分类化出版垂类模型，包括建立出版教育垂类模型、出版专业垂类模型以及主题出版垂类模型；所建立的垂类模型以学科、专业、领域为级别，应跨越单位的界限，单一出版社的数据资源往往难以支撑庞大的出版垂类模型建设。高质量数据集建设过程中，要充分用好在出版业数字化转型升级、融合发展的阶段所积累的专业知识资源，基于教育、法律、农业、金融、交通、医药健康、自然资源等既存的数据资源优势来开展数据集建设。

其次，出版单位要注重算法资源的有效积累和自主研发，这是运营出版垂类模型、形成出版科技创新能力的关键所在。出版单位亟待积累或研发的算法资源包括文本大模型的自注意力机制、基于人类反馈的强化学习算法、“动态优化的混合专家模型、多头潜在注意力机制、多token预测训练目标和知识蒸馏技术”^[28]等算法，以及视频大模型的“基于生成式对抗网络和变分自编码器、基于Diffusion扩散模型、Diffusion Transformer多维度采样扩散转换器模型”^[29]等。

最后，算力资源开发和积累，是出版社亟待补上的一堂课。出版单位以往更为重视本地机房及服务器的购置和运营，数字出版运营业务较大的出版社则会在云端部署相关的产品服务，而对适应出版垂类大模型发展的一整套算力解决方案，则往往是零基础的状态。对GPU芯片的大量需求，“建立弹性算力网络，优化算力使用效率，构建‘云+边+端’的混合算力架构体系”^[30]，将会是出版垂类大模型建设和运营亟待解决的关键问题。前述法信平台在模型训练阶段，用到了80~100片GPU芯片，成本为数百万元；其所封装于一体的用于法院系统销售的模型产品也将用到大量GPU芯片，而其成本也将不菲。切实自主研发出版垂类模型，提供模型即服务的出版单位也都将遇到类似问题。

大模型的下半场是智能体，构建智能体是“人工智能的一个主要目标”。^[31] 2025年被称为“智能体元年”^[32]，即AI新物种力促数字生产力的元年。《意见》明确2027年新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，2030年超90%，届时智能经济将成为经济发展的重要增长极。智能体（Agent），是指能够对环境进行感知并自主决策产生行为以完成特定目标的系统或实体。专家系统是智能体的早期应用，主要是模拟人类专家在特定领域进行决策并行动。“深蓝”战胜卡斯帕罗夫、AlphaGo战胜李世石，都是在特定领域智能体战胜人类的案例。

2023年4月，斯坦福大学的人机交互研究小组基于大模型创造了一个包含25个智能体的AI小镇，“通过将大模型与计算交互式智能体融合，实现了对人类行为的可信模拟”^[33]。智能体自然地进行工作、聊天、社交甚至产生爱情，这些行为都是自然产生而非预先设定，关键是他们居住在数字世界中而没有意识到自己实际生活在模拟状态。其中有一个社会行为涌现的案例：一个名为“伊莎贝拉”的Agent计划举办一场情人节派对，并向外发布该信息，在获得该信息的智能体中，7个智能体犹豫不决，3个智能体表示有其他计划，4个智能体没有袒露想法，这和人类社会的表现基本一致。这个实验表明：一群AI可以演绎整个文明的演化进程（英伟达高级科学家Jim Fan）。2025年斯坦福大学发布了“虚拟小镇2.0”实验，构建了50个智能体的数字社会模型，较之前版本，其社会复杂关系跃升（交互关系从325种上升到1225种），认知架构升级并构建了价值观量化体系。该版本实验中出现了智能体行为偏离人类价值观、与人类价值观不对齐的情形，如为了快速完成任务而伪造检测报告、为降低能耗而关闭养老院温控系统等，这些行为倾向于注重效率和短期利益，却与公平和长期利益原则相违背。

出版大模型的发展，为出版智能体提供了“大脑”，出版垂类大模型将实现出版专业智能体的关键性跃迁。出版大模型代表着未来出版业平台的演进方向，由检索匹配型的知识服务提供商走向提问解答式的智能知识服务商。而出版智能体，则可能为读者、用户提供一键式、全自动、全域覆盖的出版服务，不仅仅局限于解答知识问题、提供答案的知识服务范畴。

可以想见，在不久的将来，出版智能体将会不断涌现。一则，出版智能体可能会存在实体和虚拟体两种形态，前期虚拟体提供出版服务的可能性较大，后期有可能结合智能机器人的形态，形成实体化的出版智能体。二则，智能体将会走向多智能体系统，智能体相互之间交流和沟通，如，同是政法类的出版智能体之间的专业性交流。三则，依照智能体涌现的规律，出版智能体有可能率先在教育、法律、医药、交通、软件信息等出版领域取得突破。

《意见》在重点行动的第一部分就明确强调了智能驱动的科研范式、科学大模型、技术研发创新以及哲学社会科学研究方法创新等内容。有组织的科研形式、数智化科研范式、人机协同模式是出版科研亟待强化的方向。“人工智能+”出版科研，为出版学研究提供了新的范式、方法和视野。2025年8月底，武汉大学出版研究院在科学大模型方面做了有益探索，发布了出版学科大模型，涵盖了学术问答、数字教材、知识图谱、出版词条以及学科应用5项功能。

未来的出版科研，应尽可能在经验主义基础上进行理性提升，切实提升出版科研的科技含量和理性成分，重点发力在科研范式、人机协同模式、有组织的科研方法方面。在科研范式方面，随着“人工智能+”出版实践的不断深化，出版的数智化科研范式将会不断强化，基于数据统计的量化研究将会日益凸显其重要性和必要性；在协同模式方面，专家学者和出版智能体、垂类模型协同开展科研的模式将会形成并不断健全，以往的基于有限时间和精力的抽样式研究将会尽可能在大数据、人工智能的协作下，转向全样本的出版科学研究；在有组织的科研方面，跨学科、跨文理、智能化的有组织的出版科研团队，将会重点发力，作为新文科代表的数智出版，将成为代表出版科研的新质生产力，产生高水平的学术成果。前述武大出版研究院研发的出版学科大模型即是一次重要尝试。

《意见》提出要“强化政府引导、行业自律，坚持包容审慎、分类分级，加快形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局”。敏捷治理作为新的治理范式，注重全局性、适应性和灵活性，能有效应对全媒体出版传播体系下快速迭代的人工智能技术和多维复杂业态革新的挑战。“人工智能+”出版的敏捷治理框架可包括以下层面。①目标层：以智能出版传播体系协同管理、高效服务为目标，不但要注重管理，更要强化服务意识、突出服务价值，这是出版的人民性的必然要求和题中应有之义。②制度层：包括人工智能赋能、反映和渗透的内容一体化生产传播、产业链上下游融合、融合反馈与改进、内容安全风控机制等。③主体层：坚持党的全面领导，政府主管部门、出版行业协会、企事业单位等协同共治，积极探索和推动人机协同治理。④内容层：意识形态治理、规划治理、法律治理、标准治理等常规治理，以及安全治理、应急治理、智库治理、数智治理等创新治理。⑤客体层：智能出版的出版物、出版技术、出版政策、出版行为等。⑥能力层：应对智能出版新现象新业态的快速感知能力、灵活响应能力、持续协调能力，尤其是制度建构力、实施力、反馈力、调适力、创新力。⑦价值层：思想引领、舆论引导、文化传承、服务人民，以核心价值引领算法程序，促进出版智能科技创新，重塑出版治理格局。

此外，“人工智能+”出版也将对出版业内部生产流程进行再造，形成一体化、协同化、智能化的智能选题策划、AIGC创作、智能编校排系统、智能印制以及智能传播系统，这也是未来智能出版重点突破的方向之一，鉴于相关文献已经研究颇多，不再赘述。

要实现上述重点突破的方向和任务，需在“人工智能+”出版的基础支撑层面着力推进。

鼓励、引导形成鼓励创新的发展环境，能够为有效推动“人工智能+”出版发展提供整体性支撑。可从以下几方面着手，一是适时开展“人工智能+”出版试点示范工作，构建出版垂类模型行业共性平台；二是明确出版智能服务定位，鼓励头部出版企业发展“出版模型即服务”“出版智能体即服务”，打造“人工智能+”出版服务链；三是构建智能出版制度体系，尤其是建立和完善容错纠错机制，完善“人工智能+”出版的政策保障；四是围绕出版数据要素、数据资产、数据安全、出版数据集、出版垂类模型等展开标准规范制定，强化行标、团标和企标研制和宣贯，发挥标准规范的示范引领作用。

较之于ChatGPT、DeepSeek等通用大模型，出版企业所研发的大模型属垂类模型或专业大模型。要实现“人工智能+”出版，首先需积累出版垂类模型的理论、能力和方法，形成出版业特有的解决方案。在理论方面，出版单位要储备关于通用大模型、垂类大模型、文本大模型、视频大模型以及多模态大模型的理论和知识，这是开展出版垂类模型建设的前提和基础。在出版垂类模型方法方面，全架构建设出版垂类大模型，优点是针对性强、全程自主可控，缺点是技术难度太大、投入成本较高；基于通用大模型的出版垂直领域增强的方法，是出版单位宜选的大模型方法论，尤其是“即插即用的垂直领域增强”^[34]方法，无需改变大模型的参数，调用所积累的数据资源进行出版垂直领域增强即可实现；迁移学习主导的垂类大模型改造，是更为便捷的方法，对后发型出版单位而言，可以对法律、医疗等和与自身领域相近的大模型进行低算力迁移，包括对模态编码器、主干运算器以及模态编码器进行迁移；也可以基于出版业已有的出版垂类模型，采用迁移学习的方法，由其他出版垂类模型迁移到本单位的出版垂类模型，从而实现出版垂类大模型的改造和建设。在能力方面，出版社须具备数据集建设能力、大模型技术采纳或部分开发能力以及算力储备能力，确保“人工智能+”出版的数据、算法和算力三个维度的工作能够正常开展和顺利运行。

此外，基于出版领域高质量的数据资源特点，如何研究出一套更加高效的模型训练方法和推理方法，持续完善出版垂类模型的能力评估机制，以及构建出版垂类模型的有效迭代机制，都是开展出版大模型建设的基础性支撑任务。

《意见》累计提到9次“开源”，一是强调深化人工智能的高水平开放，推动人工智能技术开源可及，强化算力、数据和人才等领域的国际合作，帮助南方国家加强人工智能能力建设以弥合全球智能鸿沟。二是专门规定了“促进开源生态繁荣”，涉及开源社区、开源项目、开源贡献的评价和激励机制、开源应用模式、开源技术体系以及开源项目和开发工具等。回顾以往的出版业数字化转型升级，之所以很多预期的目标没有实现，技术的闭源、数据汇聚整合的欠缺是重要原因。

DeepSeek开源的出现，被誉为“开源的胜利”。“人工智能+”出版的深入推进，离不开出版业开源生态的建立。闭源而非开源的心态，恰恰是过去出版业数字化转型不彻底、难以做大做强的重要因素之一。为更好推动“人工智能+”出版行动，出版开源生态建立须从以下几点着手。一是软件工具和程序接口的开源，这是解决出版社和技术公司之间未能构建一体化、协同化、同步化的融合出版生产管理流程的关键卡点。二是内容数据资源和数据集的汇聚共享，这是解决高质量出版数据集建设难题、海量出版数据语料库构建的关键所在，也是克服我们的出版知识库资源“小散弱”进而缺乏国际竞争力的肯綮所在，如政法类出版社、自然资源类出版社、各人民社之间的数据集合作共建共享，是做大做强出版垂类模型的重要资源支撑。三是开源模型和技术的共商共享，某一领域的出版垂类模型一旦建成，完全可以通过共享合作机制来实现大模型的迁移性部署，从而降低出版垂类模型的建设难度。

“人工智能+”出版的全面实现，离不开锐意创新、结构合理的高水平出版人才队伍建设。《意见》强调要加大“人工智能+”高层次人才培养力度，超常规构建“人工智能+”领军人才培养新模式，推进人才培养的跨学科合作、产教融合以及国际合作。

超常规构建“人工智能+”出版人才体系包含以下几层意涵。其一，加大高层次智能出版人才培养力度，打造高水平、复合型智能出版人才队伍。智能出版领军人才，是具备高水平智能素养技能的出版人才，是“智能素质+政治素质+出版专业技能”的三合一型出版人才，是立足高水平智能素养的基础上且拥有较强把关能力和出版专业技能的人才。其二，跨学科、产教融合以及国际合作三管齐下，超常规构建智能出版领军人才培养模式。跨学科是指智能出版领军人才除了要接受出版学科教育之外，还要拓展大数据、人工智能、深度学习等智能科学的视野、知识和理论。产教融合，是指智能出版领军人才要具备理论和实践双重素质，“出将入相，能文能武”，是智能出版理论型人才和实践型人才的结合体。其三，支持和引导智能出版青年人才成长，给予青年出版人才更大施展空间，鼓励探索“人工智能+”出版的“无人区”。最后，健全出版职业岗位体系，遵循智能出版发展规律，围绕数据和智能化需要设立新岗位，重点培育首席数据官和首席人工智能官。出版首席数据官“是数据出版编辑的统领者，是统筹、组织、管理出版数据资产，系统推进出版内外部数据开发利用、价值挖掘的首要负责人”^[35]；其职责是从战略层面负责出版单位数据资源分类分级、高质量数据集构建等，为出版垂类模型、出版智能体等智能出版业务供给数据资源和数据产品。出版首席人工智能官，主要是负责“人工智能+”出版战略规划，领导出版业智能科技创新，统筹智能出版产品服务体系，制定智能出版人才队伍建设规划等。出版首席数据官和首席人工智能官，分别从数据和技术两个维度为“人工智能+”出版提供人才保障和专业保证。

“人工智能+”出版的有效推进，需要强化财政、金融和项目的支持力度。一则，需充分发挥文化产业项目政策支持，争取重大文化产业项目带动战略的支持。切实推出一批“人工智能+”的出版垂类大模型、出版智能体、生成式人工智能出版产品服务，并争取中央和地方的文化产业发展专项资金、国有资本经营预算等资金的支持。二则，出版企业需基于长期主义原则，奉行长期主义理念，切实把“人工智能+”出版作为中长期发展战略规划，切实推动出版知识服务提供商向智能知识服务提供商转型。三则，需要引入耐心资本与战略资本，对“人工智能+”出版产品服务进行“投早投小”，以跨过出版科技创新的“死亡之谷”，实现出版业的路径转换式创新发展。党的二十届三中全会《决定》指出，为健全因地制宜发展新质生产力体制机制，要“鼓励和规范发展天使投资、风险投资、私募股权投资，更好发挥政府投资基金作用，发展耐心资本”^[36]。耐心资本“作为科技创新和产业发展不可或缺的支撑力量”^[37]，对培育发展出版新质生产力、实施“人工智能+”出版、促进出版高质量发展具有重要意义和价值。出版业发展“人工智能+”出版，引入耐心资本，可以从政府资金、社会资金以及企业资金等方面争取，以切实做到对发展出版人工智能的长期性、耐久性投入。

此外，推动“人工智能+”出版，尚需在高质量的出版数据供给机制、出版企业算力统筹机制、智能出版安全与发展统筹机制等方面着力，以真正形成符合实际、行之有效的智能出版发展的基础性和全面性支撑。

“人工智能+”出版是科技与出版有效结合的又一次思想解放、实践创新与价值重塑。以智能向善为理念，推动数据向善、算法向善以及模型向善，促进人工智能和出版业的广泛深度融合，是马克思主义出版观和马克思主义科学技术观深度融合的必然要求。人民性，是出版业发展的价值论，促进人的全面发展是任何科技创新和发展的最终目的；而人工智能和出版业的广泛深度融合，推动出版新质生产力跃迁和生产关系变革，最终目的在于更好地提升出版业服务人民的质量和效率，在于提高出版业满足人民学习和阅读需要的能力和水平，在于推动出版业更好地满足人民的美好精神文化需要。

囿于篇幅限制，本文主要聚焦“人工智能+”出版的底层逻辑展开论证，论述了“人工智能+”出版的定位价值、突破方向和基础支撑，围绕认知智能展开论述，而对情感智能、行为智能等和出版业的融合赋能问题，未能展开论述，期待出版学界、业界进行深入广泛的探讨和研究。