出版业的未来竞争，本质上是“人机协同能力”的竞争

文/肖风华 南方出版传媒股份有限公司党委委员、副总经理，广东人民出版社有限公司党委书记、社长

本文约3800字，预计7.6分钟阅读完毕

商务君按：电子书、在线阅读、短视频/直播，以及如今大热的AI，出版业似乎从未停下追赶新技术的脚步，但我们对待这些新技术的态度，似乎尚停留在浅层的工具化阶段，如何将AI作为生态重构的引擎，构建一个充满活力的智能出版生态？

在近日举办的2025文化强国建设高峰论坛出版深度融合发展论坛上，南方出版传媒股份有限公司党委委员、副总经理，广东人民出版社有限公司（简称“广东人民社”）党委书记、社长肖风华发表题为《科技重构出版生态 “新人”推动行业未来》的主旨演讲，围绕人工智能背景下出版业的转型挑战与机遇，从趋势、行业痛点、实践探索、人才支撑四个方面，系统阐述了技术驱动下的出版业生态重构战略。

肖风华

优质数据仓：高质量内容与技术共生

从去年开始，人工智能大模型层出不穷，但基础数据进入互联网海量“淘金”模式后，应用体验反而越来越差。今年5月2日，红衫资本AI ASCENT闭门会透露，下一个人工智能领域投资方向将聚焦流程闭环的结果型AI，同时提出智能体经济（AGENT ECONOMY）和一人独角兽公司两个概念。发力这些方向需要大量专业、有效、精准的优质数据养料作为支撑，出版业拥有人工智能时代最需要的优质内容和养料，若能把握这一机遇，将可能摆脱疲于追赶技术、依赖技术工具属性的路径，使高质量内容成为技术本身。这对于行业生态来说，具有革命性的意义。

但出版企业想要达到这一目标，必须依赖完善的政策法规、有效精准的垂类内容数据化、合理合法的数据确权以及数据资产入表等，解决这些问题是一项浩大的工程。在当下混沌模糊的状态下，有实力的出版企业可提前布局有效精准的垂类内容数据化，这是出版企业转型的前提。

内生性桎梏：生产模式与结构性机制的市场疏离

当下出版业正面临行业规模小、渠道分化、恶性低价竞争、市场萎缩、内容低水平“内卷”、平台绑架等困境。

深究其里，出版业的真正痛点在于内生性桎梏，图书作为低频低价产品不能通过内容的高附加值转换为次高频高价产品，融合出版不能通过多形式的知识服务扩大延伸应用场景，深层原因是行业生产模式与配套机制体制的先天不足和转身缓慢。

大多数出版企业工业化生产体系远未建立，仍按照“选题-编辑-印刷-发行”的线性流程运转，生产方式仍停留于“手工作坊”模式。将数字化转型视为“线上卖书”或“电子书平台搭建”，而未触及全流程系统性再造与生态重构，难以突破“增量不增效”的怪圈。

这种滞后性不仅体现在技术应用层面，更暴露于体制机制结构性的缺陷，导致选题策划、内容生产、渠道市场等各个生产环节，都与自由竞争市场有差距。如选题策划依赖编辑个人经验，而缺乏数据驱动的决策支持；内容生产与市场需求脱节，用户需求反馈机制形同虚设；渠道流通过度集中于实体书店与电商平台，对短视频、私域流量等新触点的开发始终浮于表面。

出版企业“表面数字化”存在三大症结，一是工业化流程缺失，仍依赖“单兵作战”模式，缺乏全流程协同机制；二是组织架构固化，多沿用“编辑发行”的层制架构，部门间数据孤岛严重；三是用户响应迟滞，数据沉淀于电商平台或第三方机构，缺乏自主分析能力及动态调优体系主动性。这些因素导致高附加值的知识服务产品（如垂直领域专业数据库）鲜有突破。

从互联网初期的电子书，到移动互联网时代的在线阅读，再到如今的短视频平台直播销售，近20年，出版业从未停下追赶新技术的脚步。但出版业始终将新技术视为“改良工具”，而非“生态重构引擎”，导致电子书因版权保护薄弱沦为盗版重灾区，在线阅读陷入“免费内容换流量”的恶性循环，而短直渠道则将图书异化为“9.9元包邮”的快消品。

当前出版业对AI的应用，仍停留在浅层工具化阶段，AI真正的颠覆性在于其重构知识生产逻辑的能力，这些变革将催生“数据驱动创作、算法推进传播”的新生态。出版业只有突破生产体系、数据主权、出版生态等方面的桎梏，才能真正实现高质量发展。

优化和重构：单点突破和系统部署的实践探索

技术革命的价值，不仅在于单点效率的优化，更在于全流程重构引发的“化学反应”。广东人民社的“出版AI生态示范项目”，以“技术驱动-组织变革-生态重构”为演进框架，在单点环节验证技术可行性，通过全流程应用配置探索出版业的转型路径。

在单点突破上，我们对现有各个工序或环节上的人工智能工具进行系统整合，效率大幅度提升。

广东人民社“AI生态示范项目”提质增效情况（部分环节举例）

注：带*数据为平均估算值，具体视项目复杂度浮动。

基于单点工序应用的显著效果，我们同步启动全流程应用系统化配置。一方面，全面集成整合现有较为成熟的生产环节的AI应用产品；另一方面，对尚未实现人工智能技术覆盖或人工智能技术不足以支撑的环节，进行全面的AI全流程试用、跑通；同时通过建设“智能数据仓”，打通选题策划、编辑生产、营销发行的全生命周期数据链，对本社历史上的同类出版产品与现阶段市场同类产品信息进行全维度信息采集和深度挖掘，构建起决策辅助智能支持能力。不仅显著提升了一般项目的决策精度与执行效率，对于特定场景的出版物产品，更可实现核心工作环节的智能化闭环运作。在这一过程中，数据不再是静态资源，而是驱动决策的“生产要素”。

下面是整个系统的功能架构图。

为确保人工智能技术应用的深度适配，我们采用算力本地化部署方案。基于出版社历史内容资源和业务资源，以及工作流程数据来训练各节点应用的人工智能体，形成完全依赖和适应本单位个性化特点的人工智能专业模型。这种植根于出版机构全面个性化数据专属语料训练集的人工智能体系，不仅保障了智能应用的精准度，更形成了独特的数据资产壁垒，即便技术框架被复制，其核心资源和决策模型仍具有不可复用的排他性，这从根本上解决了技术上的确权和自我保护能力。

当前，整个项目的单点优化与系统重构正同步推进：一方面，计划20%~30%的常规性工作由AI完成，促使岗位设置从“固定职能”转向“人机协作”；另一方面，通过“稳态部门+动态任务”的双轨制架构，既守住内容审核的文化底线，又释放灵活创新的组织活力。遵循“生产力决定生产关系”的客观规律，当AI将选题策划耗时进一步缩短、营销成本进一步降低时，传统的层制管理、线性生产的机制必然面临重构，实践表明，在局部场景中积累认知、在全局层面重构逻辑，出版业或许能打破“人工+经验”的困局，走向智能化时代的生态。

适配和成长：“新人”推动行业未来

在这场变革中有一种声音，“现在AI技术太不成熟了，我们可以用一些软件，等技术成熟了再换一套系统就可以了，何必从现在开始浪费人力物力资金去做无谓的投资呢？”

我的回答是否定的，不具备AI思维，没有和AI一起成长，没有自己熟悉的智能体和管理经验，就用不了或者用不好这个系统。

AI环境下的工作场景需要深度协同AI系统、定义内容价值、设计人机协作规则，这就要求出版从业者具备内容策划能力、数据洞察能力、逻辑思维能力、数字员工管理能力以及跨界协同能力。相应的，对出版从业者的考核指标将从传统的“工作量”转向“人机协作效能”，岗位设置也将从“固定职能”变为“动态任务组”，组织架构需要兼容“中心化决策”与“分布式创新”。

AI环境下出版人能力图谱

出版业的未来竞争，本质上是“人机协同能力”的竞争。技术可以采购、算力可以部署，但唯有“人”的认知进化与能力迭代，才能决定AI与出版融合的深度与广度。

人才培养的本质是“能力进化”，而非“知识灌输”。若等待技术成熟后再启动培训，员工只能被动适应既定工具，其思维将局限于“操作执行”层面。让团队在技术探索中“边学边用”“边用边学”，就是让从业人员直面AI与人工经验的冲突、算法逻辑解析、统筹人机协作规则等问题。通过实践倒逼团队将业务需求转化为技术方案，将AI反馈优化为迭代流程，这是一场“从使用工具到定义工具”的能力提高。

深度参与是构建“人机共生”关系的最佳路径，员工成为技术落地的“共建者”，而非机械执行工作的“替代者”。“早期实践者”将重塑组织基因。

出版机构能否从被动应对技术冲击转向主动构建协同生态，取决于组织和人员的进化速度能否与技术创新节奏形成协调同步。我们的探索虽未形成完整的方法论，但展现的进化轨迹已揭示出关键启示：在智能时代，真正的竞争优势可能源自人才认知与技术迭代的螺旋式共进关系。

人工智能将重塑内容生产逻辑、重构商业价值链条，并重新定义“出版人”的职业内涵。行业的未来，取决于当下能否以系统性思维培育“原生出版业务AI人才”，能否以开放的姿态重构数据驱动的生产体系，能否以文化使命感守护内容价值的底线。

当古登堡的铅字、王选的激光照排成为历史坐标，AI技术终将书写出版业的新篇章，一个可信、可持续且充满活力的智能出版生态，正在技术与文化的深度融合中拉开帷幕。新的出版业态将使出版的边界更加广阔、产品形式更加丰富，将促使出版业跃升至一个全新的形态层级——一个充满活力和无限发展可能的人与机构和技术的全新融合形态。

*本文图片由广东人民社提供

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