21世纪进入第三个十年，生成式人工智能推动出版业进入新一轮深刻变革期。在此背景下，传统出版和新兴出版必须融合已然成为有关主体高度共识，但许多原初设计时寄希望于推进出版融合带来的积极成效实际上并未达到预期，如“把传统出版的影响力向网络空间延伸”“实现出版内容、技术应用、平台终端、人才队伍的共享融通”^[1]和“切实把出版内容优势转化为融合发展优势”^[2]等。这些现象表明，作为一种共识的出版融合依然停留于初步讨论，距离其在产业领域真正变现还有很长一段路程。究其原因，与出版产学两界没有实现深层协同有很大关系。有鉴于此，本文试图基于产学协同视角对智媒时代出版融合的主要挑战做作一系统考察，并对解决这些挑战的基本方向作出初步展望，以期引发有关新时代出版融合高质量发展的更多讨论。

基于智媒时代有关出版融合学术研究的简单梳理，我们可以看到，相关学术探索大致可以分为三个阶段，其考察目标呈现出技术偏向、主题游移、广域弱焦等突出问题。每一阶段的讨论里，研究者们对于出版融合的认识水平虽然相较前一阶段都有所深入，但总体上并未对出版融合必要性、重要性、意义和典型模式等基础性问题作出具有强大说服力的阐释论证，因而未能充分发挥理论对产业的有效引导作用。

第一阶段从2005年到2015年，可称为技术偏向阶段。这一阶段以学者蔡雯2005年将“媒介融合”概念引至国内为起点^[3]，至国家出版管理部门正式提出“出版融合”为终点，属于“出版融合”的前期准备阶段。此一期间比较典型的事件是2014年某核心期刊组织的一个名为“融合：中国出版产业的未来”的专题讨论，其中出现了《基于数字化技术和互联网思维的“融合出版”》等代表性成果^[4]，集中关注了出版融合中技术应用及其价值问题。整体上看，这一时期出版学界对于出版融合的关注以避免“探索”过于频繁的重复涉及新兴技术作用机制及其突出效果、传统出版流程和体制适应新兴出版发展的具体路径等方面，学术趣味明显偏向新兴技术一端，传统出版如何发挥主体性和优势等聚焦传统出版一端的底层问题基本没有得到深入讨论，而这些问题事关出版融合的正确方向，非常重要。

第二阶段从2015年到2022年，可称为主题游移阶段。这一阶段以《关于推动传统出版和新兴出版融合发展的指导意见》为起点，以《关于推动出版深度融合发展的实施意见》为终点。如宋嘉庚、郝振省提出“出版融合”要义是传统出版与新兴出版共享技术平台以及出版内容，目标是实现出版内容、技术应用、平台终端、人才队伍的共享融通^[5]；李文提出出版融合的本质是出版内容资源、业务流程和产业三个方面的融合^[6]；其他研究者则从技术应用、平台终端、人才队伍、业务流程和产业发展规律等方面作了较为深入的研究。总体上看，这一阶段传统出版内容比较优势受重视程度有所提高，但研究者的主题聚焦意识非常薄弱，关注重点经常转换且利润分配如何进行、人才培养如何转型等这一阶段刚刚出现的问题没有得到应有讨论，而这些问题既关系到传统出版面对新兴出版冲击如何生存，也关系到出版融合发展的根本方向，对于产业存续意义重大。

第三阶段从2022年4月至今，可称为广域弱焦阶段。在此期间，学术思考更加多元，学术关注重点更加丰富。如刘锦宏、张子妍、王一雪探讨了智媒时代出版融合发展的特点，从关系融合、内容融合和产业融合三个层面明确未来出版融合发展的可能路径^[7]；张新新、张璐颖从全媒体传播体系和出版深度融合发展的辩证关系分析入手，借助质性研究方法，构建了涉及理念融合、调节融合、治理融合这3项一级指标，21项二级指标和53项三级指标的出版深度融合发展指标体系^[8]。总体上看，这一阶段学术研究虽然在深度发展这个主题上取得一定的进展，但是在先进技术、内容生产、人才培养、融合路径等多个重点议题上都不够深入，有价值因而可以发挥重大指导性的成果相对缺失。不仅如此，第二阶段积累下来的产业问题如利润分配机制、人才培养转型等，还有这一阶段新近出现的问题，如数据资源积累、生态治理等，在这一阶段学术讨论中都涉及不多，有见地且可用于实践的成果更加少见，说明学术研究落后于产业诉求的差距有逐步加大的趋势。

从深层逻辑来说，学术研究一定会受到产业发展的深刻影响。理想的产学关系应该是学术研究集中关注产业发展的突出问题，对其进行深度解剖，从而得出扎实结论或提出有价值的解决方案。上述梳理说明，智媒时代有关出版融合的学术探索都存在一定的逻辑盲区，出版融合难以取得理想效果很大程度上受此影响。

当前，产学两界关于出版融合的合理机制已基本形成共识，即以“技术赋能创新、制度保障公平、价值引领内容”^[9]。基于这一共识对出版融合产业维度进行考察，可以看出，其所面临的主要挑战受制于出版主体性、数字资源和技术能力、版权保护以及出版人才培养观念等关键因素，具体表现为四个方面。

第一，主体地位式微，内容根基亟待巩固。出版融合的使命，简而言之，是要建立“以内容建设为根本、先进技术为支撑、创新管理为保障的新型出版传播体系”^[10]。如果把出版融合视为一项系统工程，那么负责内容生产的出版机构及出版工作者的主体性是显而易见的，因为出版产品内容品质是出版之所以为出版的根本，不仅传统出版时代图书取信于读者需要依赖精品内容，而且智媒时代各种新兴技术传播离开精品内容也是寸步难行。但是，随着生成式人工智能技术的不断进步，出版机构和出版工作者在出版融合场景中主体地位有不断弱化的趋势。例如，在抖音、快手、B站等平台上，大量读书博主、知识网红将相当数量图书的核心观点、精彩片段、人物故事提取出来，利用炫目技术手段将其加工成短视频或条漫，平台用户因此更加关注博主及其传播的知识碎片，而非编辑精心设计的系统知识。这种现象说明，智媒时代的出版融合出现了“技术引领内容”而不是“价值引领内容”的趋势。

第二，数据标准不一，技术应用基础薄弱。传统出版长期以来建立了结构完整、主题丰富的优质产品体系，其总体质量远远超过大多数生成式人工智能产出。但是，现有出版单位在数据结构化和标准化方面的先天不足大大阻碍了出版单位及其从业者在智媒时代的优势转化。基于产业成果的统计分析显示，传统出版的内容产品按载体形态总体上分为两种，一种是没有电子文档的内容资源，另一种是有电子文档的内容资源，这两种资源都必须得到必要的数字化处理才能符合人工智能环境下的标准化和结构化要求。但是，前一种内容资源数字化存在着成本高、周期长、校核任务重等困难，而后一种内容资源则存在着不同操作系统、不同制作软件、不同码系产生的不同格式电子文本的结构差异问题^[11]。另外，传统出版从业人员在先进技术工具利用主动性和关键能力上相比新兴媒体行业也存在很大差距。这些劣势都从根本上妨碍着智媒时代出版融合深入推进。这一现实表明，产业领域的技术赋能创新在操作层面还面临出版主体意识上的诸多制约，而这些制约的存在，与产学协同不够到位、有价值学术理念未能及时在产业实践发挥必要的影响力有很大关系。

第三，版权规则失序，产业权益保障缺失。版权是出版企业核心资产。传统上，编辑可以通过为出版产品提升内容质量、设计合理结构和独特呈现等方式获得隐性版权，从而彰显出版劳动的专业价值，这在一定程度上可以强化专有出版权，实现著作权的合理分享。但是智媒技术深度渗透知识生产活动以后，版权归属和侵权责任判定变得不再清晰。在人工智能环境下，用户通常根据特定内容需求向生成式人工智能工具发出指令，人工智能大模型基于算法从海量数据中提取有用信息以生成用户需要的答案。在这种模式中，出版资源通常作为一种训练语料被人工智能工具使用，而由于人工智能工具对于训练语料的利用模式尚存在很多模糊地带，因此人工智能环境下的知识生产一定程度上已脱离出版产业的掌控。同时，人工智能技术也导致知识传播过程中出现更为复杂的侵权责任场景。例如，在爱奇艺公司与字节公司侵害作品信息网络传播权这起全国首例算法推荐案中，爱奇艺享有热播影视作品《延禧攻略》全球独占信息网络传播权，今日头条用户未经许可上传了大量影视剧片段，双方围绕字节跳动所属今日头条与侵权用户之间是否存在分工合作或者是否为用户侵权行为提供帮助从而应当承担相应侵权责任存在非常明显的争议^[12]。由此可见，智媒时代版权边界以及相关侵权责任认定面临大量干扰，出版单位主张版权保护面临更加困难的局面。职此之故，出版单位基于降低维权成本或者打击对手等保守心态，倾向于对出版融合采取消极态度，这对出版融合健康发展必然产生不利影响。产业领域的这种困境迫切需要学术力量加持，以便出版产业的版权主张在运行机制、伦理法规和投入产出关系等方面具备更为扎实的理论基础。

第四，人才结构断层，融合发展动能不足。传统出版生态下，出版项目从编辑提出创意开始，经过层层审批进入编辑出版流程，其基本走向线性化、管理体制垂直化和部门化特征非常明显。然而，智能时代知识生产遵循的是“数据反馈—内容迭代—多平台分发”逻辑，用户行为分析、个性化内容生产极端依赖大数据，因此出版机构必须建立专门数据治理团队，这就要求出版企业深刻变革其传统人才培养范式，以便其人才资源和数字化工具科学匹配，从而实现对业务流程的重构。这种变革和重构需要学术力量深入产业现场，对涉及人才培养的关键因素作出系统考察和安排。从能力结构上说，出版人才要兼顾内容价值、出版逻辑、数据分析和跨媒体运营等多个方面，绩效考核上要兼顾用户活跃度、技术适配性等多元指标，价值理念上要平衡技术团队追求效率和内容团队强调文化属性的不同立场。

解决智媒时代出版融合的突出挑战，出版产业要充分利用出版学术力量和成果解决痛点问题，出版学术力量要深入研究学术痛点提升其成果产业价值，产学两界要形成合力，保证出版融合在以优质内容为主导、优质内容和新兴技术互为助力的正确轨道上健康运行。

近些年来，出版管理部门大力推动政产学研用共建出版学科，为解决智媒时代出版融合的主要挑战营造了极为有利的外部环境。面对智媒时代新形势，产学两界可从以下四个方向推动出版融合获得实质性突破。

一是筑牢价值根基，重塑出版主体。“出版的本质是文化传播与价值建构，其根本属性在于文化性。无论技术如何迭代，出版始终承担着知识传承、思想启蒙与社会引导的功能。”^[13]出版学界要注重发挥其“有系统的、较专门的学问”^[14]能够长期、持续、深刻地影响受众的优势，引导出版产业以编辑为核心的人才群体在融合发展过程中高扬价值理性，避免走上工具理性歧途。

出版学界必须承担起铸魂重任，不仅要在出版融合研究中牢记价值导向，以出版初心和使命引导出版研究的正确方向，而且要将出版情怀和核心价值教育贯穿于学校教育的本硕博全阶段，并利用继续教育等形式适当向业界延伸。多位观察人士指出，出版融合实践过程中盲目追求流量指标使得内容导向让位于算法偏好，依赖AI生成内容也容易导致编辑“把关人”角色和文化工匠精神被弱化；对于技术重要性的过度强调容易导致出版融合的技术偏向固化，使得出版从业者迷失方向，进而放弃内容主导者地位而沦为技术附庸。出版学界应结合出版学科建设，在出版伦理学、出版思想史、经典案例分析等课程中系统阐释出版文化使命与社会责任，引导培养对象深植敬畏经典的文化情怀等“七大情怀”^[15]。出版教育必须密切结合出版学术进展，系统内化出版价值理念，培养出合文化定力、价值判断力、职业自信力于一体的新一代出版人，真正重塑出版主体性，并发挥出版主体对于出版融合生态的主导力。

二是统一数据标准，强化数据素养。智媒时代，数据是新质生产力的重要载体，标准化是数据能够产生规模效应的前提。出版学术应充分利用产学协同机制做好产业数据收集、清洗和分类整理等基础性工作，重点建设具有系统性且可动态更新的典型策划案例数据库、典型编校案例数据库和有效目标受众数据库等专业数据库和综合性数据库，为出版产业推进融合发展提供坚实数据支撑。出版学科可以依托高校科研平台，整合计算机科学、数据科学等相关学科资源，在出版专用元数据标准、知识图谱构建规范和语义标注工具等方面丰富技术积累，以发挥有组织出版科研攻克数据标准化方面共性技术难题的显著优势，由此生成的重要成果可通过产学协同机制转化为行业标准或应用指南，大大降低出版产业进入深度智能化阶段的门槛。

出版学科应将产业数据素养培养作为重点工作，为出版数据标准化工程提供关键人才支撑。一方面，通过在出版专业硕士（MP）等应用型学位教育中开设《出版数据治理》《智能出版数据标准与实践》等课程，帮助在职人员更新其知识体系，提升行业数据利用水平；另一方面将数据标准意识、结构化思维和工具应用能力融入编辑出版学核心课程，通过本科和学术型研究生教育培育新一代标准制定者和应用者，为出版融合输送复合型后备力量；还可以通过高校和行业共建机制，将高校优秀师资派往行业共建单位，为行业共建单位开展不定期专题培训，同时吸收行业关键岗位人员到高校进行专题学习，多种形式提升行业全员数据素养。高校出版学科可积极建设出版数据资源中心和标准应用实验室，打造集标准验证、数据标注、人才培训等功能于一体的系统化服务平台；还可以通过行业白皮书、最佳实践案例库和决策咨询等形式主动向行业输出研究成果，促进学术资源尽快转化为行业发展急需的出版融合数据基础设施。

三是创新治理规则，应对版权新局。近年来，生成式人工智能技术大规模应用于知识生产传播，使得出版融合场景中的版权归属和侵权责任判定愈发困难，出版产业因为版权主张困难而不断遭受核心利益损失。出版管理部门和行业组织应发挥组织协调功能，积极利用产学协同机制推动出版学科和产业形成合力，以提出更具系统性和实用性的应对方案。

出版学科应致力于为新环境下的版权治理提供法理依据。传统版权法使用的“知情—同意—许可”框架在嫁接AIGC“阅读—学习—生成”模式时明显捉襟见肘，爱奇艺公司和字节公司算法推荐责任案即明证。出版学科可有效整合法学、伦理学、计算机科学等领域力量，为出版机构降低维权成本提供学术支持。出版教育要时刻关注智媒版权治理领域的前沿成果，组织高水平师资编写特色教材，系统性培养一批既懂出版业务又能熟练运用数字版权规则和先进技术的版权合规官和版权法务专家，并面向出版专业硕士等高层次人才开设《人工智能与出版法务》等专题课程，为出版单位打造能够应对版权治理新局的专业化队伍提供人才培养后盾。

利用出版产学协同机制服务出版融合发展应高度重视出版智库的作用。“智库文化将影响力作为价值追求，这种影响力需要通过成果转化来实现。”^[16]出版智库可主动承接骨干出版企业和权威管理部门委托，为制定《AI数据处理与版权合规指南》等行业通用指导性文件进行专题调研并提供专题报告，还可针对洗稿、算法黑箱等新型侵权行为开发侵权监测技术，或提供取证固证解决方案，或通过举办高端论坛、发布行业蓝皮书等形式推动各方形成共识，凝心聚力构建新型行业规范和治理范式，推动出版融合健康发展。

为使新的版权治理规则具备更为长久和深入的可接受性，出版学科应基于产学协同理念对出版业在AIGC价值链中的独特贡献作出有价值的阐述，以彰显出版产业有关权益主张的合理性和合法性。一要聚焦关于高质量语料数据价值的理论阐述，讲清楚传统出版基于成熟运作机制、大量典型案例和正向读者反馈的产品生产流程需要巨大的人力物力投入，其经过严格“选择—优化”程序积累的内容是核心稀缺资源^[17]，对训练可靠、高质量大模型作用巨大。二要聚焦关于出版品牌信任价值的理论阐述，讲清楚大量权威出版机构打造了家喻户晓的出版品牌，整体上造就了出版业的权威性和公信力，为用户验证AIGC内容可靠性降低了时间和经济成本，技术平台的信用价值很大程度上得到了出版品牌的可靠背书。三要聚焦关于垂直领域系统知识独特价值的理论阐述，讲清楚出版业对特定领域知识进行了长时间的深度挖掘和体系化组织，其工作成果为构建专业垂直大模型提供了核心资源。出版学科利用扎实研究将出版业的这些隐性价值显性化，有利于为出版产业主张议价权提供充足的版权证据和道义支持。

四是重构培养范式，锻造复合人才。出版融合所遭遇的诸多挑战，从表面上看是先进智能技术凸显了传统出版生产方式的落后，但归根结底是因为优秀人才严重缺乏。出版学科和产业必须在人才培养重要性上达成高度共识，切实推动出版人才从知识结构单一型向有深刻产业理解能力的战略型“出版+”人才深刻转变。

新的出版人才培养理念应以出版价值为内核，以数据能力、技术理解力、产品运营能力为支柱。数据挖掘能力可以帮助出版人才精准解读用户行为数据以增强策划能力，技术通识能力能够帮助出版人才理解AI与算法逻辑以便与技术工程师展开有效对话，产品运营能力能够帮助出版人才将内容转化为知识服务多元资源以满足客户广域需求。总之，新的人才培养理念要有利于促进出版人才形成跨界能力，在出版融合场景中当好神经中枢。

新的出版人才培养范式应显著增加实践场景比重，实现学院培养和产业环境的深度对接。传统学院培养的封闭型知识传授模式难以适应智媒时代知识更新大大加速的趋势，出版学科必须切实增加出版融合实验室等新型场景，使学生通过真实环境熟悉“数据洞察—内容策划—技术开发—多平台分发—流量运营—商业变现”全流程实务。比如，新的人才培养项目可召集计算机、设计、商学院学生共同申报课题，或开发AI辅助选题评估系统，以产业运作引领专业学习，彻底打破理论和实践之间、学科与学科之间壁垒，让出版人才真正获得解决复杂问题的综合能力。

新的出版人才培养范式变革应注重和新型评价体系建设相配套，而评价体系建设则要实现从注重产量考核到注重创新激励的转变。传统出版生态下，编辑作为核心力量推进出版流程通常主要依靠个体自身力量，相应地对其考核就呈现明显原子化特征；而智媒时代环境日趋复杂，出版融合必须注重团队协作，因此企业对其考核更加注重指标多元化，应用创新度、用户活跃度、知识产品收益率以及跨部门协作效率等维度自然被纳入评价标准体系。如此逻辑转变应该得到出版学科应有的关注。另外，出版学科还应联合出版产业建立“深度融合项目孵化基金”等机制，鼓励出版人才进行前沿探索，推动人才发展和产业进化同频共振。

综上所述，出版融合在智媒时代不断遭遇主体意识淡化、公众认可度走低、版权保护本领恐慌等严峻挑战。妥善应对这些挑战，亟需产业和学科加强协同，构建“技术赋能+价值重构”良性互动机制，以“出版学+”交叉学科建设为底层逻辑，在培养具备高度技术敏感和深厚人文底蕴的复合型人才方面作出切实努力。

面向未来，出版产业和出版学科应更加强化合作，在智能出版伦理体系构建、技术创新和文化传承平衡、差异化发展路径探索等重要议题上深入思考，积极谱写理论建构和实践探索良性互动状态下出版融合发展的新篇章。