新质生产力推动出版深度融合发展的三维分析

【摘 要】作为基于科技创新和战略性新兴产业发展的新型生产力形式，新质生产力对出版业的转型升级具有前瞻性意义。通过系统分析新质生产力如何扩大优质出版内容供给、融合出版技术应用和优化出版治理体系，可以揭示出版业在新质生产力的引领下实现高效能、高质量的深度融合发展路径，为增强产业竞争力、推动社会主义文化繁荣提供参考。

【关 键 词】新质生产力；出版深度融合；出版技术；出版治理

【作者单位】蒋雪颖，中共浙江省委党校浙江省“八八战略”创新发展研究院，中国人民大学马克思主义学院；刘欣，北京外国语大学国际新闻与传播学院；许静，北京大学新闻与传播学院。

【基金项目】国家社会科学基金重点项目“突发公共事件舆论引导的机制、路径与方法研究”（23AXW008）。

【中图分类号】G230.7 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2024.15.006

习近平总书记把握时代科技革命大潮、把脉中国经济发展形势、掌握中国式现代化发展的战略主动与历史主动，创造性地提出了新质生产力的概念。2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察期间立足国内外经济发展的阶段性特征，在统筹世界百年变局和民族复兴战略全局的基础上，提出“新质生产力”的理论和实践命题［1］。2024年1月31日，习近平总书记

在中共中央政治局第十一次集体学习时强调，发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点［2］。新质生产力即新质态的生产力，是指在科技创新资源的转化、整合下，由战略性新兴产业和未来产业催生的具有高效能、高质量的利用自然、改造自然的能力［3］。

新质生产力具有促进产业升级转型、赋能新产业的前瞻性，它的提出和发展为出版深度融合发展提供了方向指引。当前，学界对出版深度融合发展的研究主要集中在现状分析和趋势探讨等方面，但从新质生产力的视角探讨如何应用这一重要概念的相关研究较为有限。鉴于此，本文从新质生产力的角度系统探讨出版深度融合发展的科学内涵，重点围绕内容供给、技术驱动与治理优化这3个维度进行分析，通过剖析扩大优质出版内容供给、出版技术应用的深度融合以及出版现代化治理体系的治理实践，揭示出版业在新质生产力的引领下如何实现深度融合发展。

一、 新质生产力扩大优质出版内容供给

1．精品出版融合内容

在数字化和智能化迅速发展的背景下，新质生产力成为推动出版业转型升级的重要驱动力，尤其在优质出版内容的供给和融合出版体系建设方面发挥了不可替代的作用。第一，新质生产力通过技术创新和资源优化，不仅扩大了内容供给的规模，还提升了内容的质量和传播的精准性。这不仅是出版业应对新媒体环境下的挑战的有效策略，也是深化社会主义文化建设、传播核心价值观的重要路径。新质生产力通过技术手段扩大了优质内容的生成能力。在传统出版模式下，内容生产主要依赖于作者、编辑、出版商等少数主体，且周期较长，内容供给相对有限。然而，在新质生产力的推动下，生成式AI、云计算和大数据等技术的应用大幅提升了内容生产的效率与质量。通过这些技术，出版机构能够更加精确地分析用户需求，快速生成符合受众兴趣的优质内容［4］。

第二，新质生产力促进了出版内容的深度融合，推动了多元内容形态的共生发展。在传统出版体系中，内容多以纸质出版物的形式存在，传播渠道单一，受众覆盖面相对有限。在新质生产力的赋能下，出版内容可以通过多种媒介形态进行传播，打破了传统媒介的局限。依托人工智能技术，出版机构可以将书籍内容转化为有声书、短视频、图文结合的数字内容等，实现内容的多维度开发与再利用。这种融合出版形式不仅拓展了内容的传播渠道，还丰富了用户体验，增强了内容的互动性和传播力。在此过程中，新质生产力通过优化内容生产和传播的技术流程，进一步提高内容供给的效率和质量，使得优质出版内容能够更好地顺应用户的碎片化阅读习惯和去中心化的传播环境。

第三，新质生产力为出版内容供给的规范性和安全性提供了技术保障。在当前复杂多变的数字出版环境中，内容的安全性、版权保护和数据安全成为出版业必须面对的重大挑战。新质生产力通过区块链、加密技术和内容审查算法的应用，确保了出版内容在生成、传播和使用过程中的合法性与安全性。区块链技术可以追溯内容的生成和传播路径，确保知识产权的不可篡改性；人工智能审查系统可以自动检测出版内容中的潜在风险，确保内容符合出版业的规范和法律要求。这种技术手段不仅提升了内容供给的规范化水平，还为出版业在数字化时代的发展保驾护航。

2．人机协同知识共享

出版深度融合是基于出版知识生产和知识服务的融合，其本质是创新性的知识生产和服务模式，具体表现为以知识共创推动知识共享，在知识共享中实现知识共创，生成“共创—共享—共创”的出版知识生产循环链路，推动人类社会文化的全面进步［5］。新质生产力通过人机协同机制为出版知识生产的共享和共创提供了强大的推动力。通过新质生产力的推动，人机协同不仅优化了出版内容的生产和管理流程，还提升了内容资源的开发效率，为知识生产和服务的深度融合提供了全新路径。

第一，新质生产力在推动出版业人机协同机制中展现了强大的生产力和生产效率。在出版内容的生成过程中，人工智能通过强大的运算能力和神经网络的深度学习，不仅能够加快内容的生产速度，还能突破人类主观性对内容生成的限制，创造精准的个性化内容。通过生成式AI的参与，出版机构能够在数据分析、内容生成、内容优化等环节实现自动化和智能化处理。这种智能化技术的发展，不仅提升了知识生产效率，还促进了出版内容资源的深度挖掘和重新整合，从而有效解决优质内容匮乏的问题［6］。

第二，在新质生产力的推动下，人机协同为出版内容的共享与共创机制提供了新的框架。在传统出版模式中，知识生产往往集中于专业出版者和内容生产者，用户的参与度较低。然而，新质生产力通过人工智能技术的引入，使得出版内容的生产主体得以扩展到更广泛的范围。如今，内容生产不再仅限于出版机构和专业编辑，普通用户的生成内容与专业生成内容可以通过人工智能的协调与优化，共同构建出版知识生产的循环系统。这种多主体的互动机制不仅加强了知识生产的多样性，还加速了知识共创的过程，进一步推动了知识共享。

第三，新质生产力推动的人机协同机制，加速了出版业在知识服务领域的创新进程。随着出版机构从单一的内容生产商向综合性知识服务商转型，其不仅需要提供高质量的出版物，还需要围绕这些出版物提供增值服务。通过与人工智能公司的深度合作，出版机构可以利用AI技术生成新的知识形态，满足用户对知识服务的多样化需求。这种知识服务的创新，不仅提升了出版内容的增值效应，还为出版业创造了新的商业模式和市场机遇。

3．深度开发出版内容

出版深度融合以提升用户的知识获取效率和效果为核心目标，因此必须对内容进行深入挖掘和开发，以确保其权威性、真实性、全面性和客观性，进而引导读者理性思考，促进读者进行更深层次的理解和知识扩展。内容的深度可以分为两个方面：一是内容自身的深度，二是对读者认知要求的深度。前者涉及内容的抽象度和出版机构对内容的概括能力，后者指读者对某一概念或思想的关注度和强调程度。内容深度不仅依赖于用户的理解能力，还与其知识广度和水平密切相关［7］。

第一，新质生产力通过技术手段提升了出版内容的深度开发能力，为出版业的知识服务创新提供了新的路径。传统出版主要关注内容的生产和传播，而在知识服务时代，出版机构不仅需要为读者提供更加全面和深入的知识服务以满足读者的即时需求，还需要通过个性化服务满足其持续学习和发展的需求。通过对读者行为的细致分析，出版机构能够为不同层次的读者提供有针对性的知识服务。例如：对于初级读者，出版机构可以为其推荐基础性出版物；对于专业读者，出版机构可以为其提供更具深度的学术资料和研究报告。这种分层次的知识服务模式有效提升了读者的用户体验，进一步推动了出版内容的深度开发。基于大数据的预测分析在学术出版中被广泛应用于分析引文数据、订阅成本和使用报告，帮助出版机构更好地预测未来的内容需求。

第二，新质生产力推动了出版内容的智能化管理与优化。在内容生产的各个环节，人工智能和数据分析技术通过不断优化内容生命周期管理，实现出版内容的全程跟踪与反馈。出版内容的深度不仅体现在其学术价值和文化意义上，还依赖于其是否能够与读者需求保持动态一致。在这一过程中，AI通过实时数据分析与读者反馈，帮助出版机构精准调整内容生产和传播策略。例如，《纽约时报》利用预测建模确定哪些话题或领域将成为未来的热门内容，还通过数据分析深入理解读者的行为和偏好，制定有针对性的内容和营销策略，成功提升数字出版物的订阅量和读者忠诚度。这种基于数据的内容优化不仅提升了内容的市场竞争力，也加强了出版内容的权威性，提高了内容深度。

第三，新质生产力通过多维度的内容扩展，推动了出版业的创新发展。基于新质生产力的技术支持，出版内容的深度开发不再局限于纸质出版物或传统的文本形式，而是呈现多样化、场景化和层次化的发展趋势。出版机构可以通过人工智能和大数据技术，将原有的出版内容延展至新的领域，如增强现实（AR）和虚拟现实（VR）为读者提供沉浸式和互动性强的阅读体验，交互式学习平台能够提升学习过程的趣味性。此外，通过对内容进行横向扩展，出版机构可以在邻近领域开发新选题，并通过细化和深化内容，形成具有层次化表达的出版产品。哈珀柯林斯（HarperCollins）出版社利用基于人工智能的预测分析功能，判断市场趋势和特定类型内容的受欢迎程度，从而精准调整营销策略，优化资源使用模式，以实现最佳效果。通过AI技术，出版机构能够发现读者群体之间的关联性，识别潜在的兴趣交叉点。

二、新质生产力推动出版技术深度融合

1．提升出版流程效率

习近平总书记指出，新质生产力“由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志”［2］。这一重要论述为我们准确把握新质生产力的科学内涵提供了根本遵循。目前，人工智能技术已广泛应用于出版融合发展中，极大地提升了出版的效率和创新力。

首先，基于数据分析的建模流程，AI能够识别业务中的规律性和依赖性，并将其整合到模拟模型中，从而帮助出版机构制定战略性业务决策。这种技术不仅可以计算关键绩效指标，还能识别问题领域，确保流程优化和效率提升。其次，AI有利于优化数据挖掘流程，它能够在实时过程中检测偏差、异常操作和错误，帮助出版机构迅速识别和解决潜在问题。数据分析对出版深度融合发展起着至关重要的作用，它不仅改变了出版机构理解读者行为和市场需求的方式，还通过预测分析、个性化内容推荐、工作流程优化等推动整个行业的转型与创新。再次，流程自动化技术使得出版机构能够更有效地管理人力资源，如自动处理订单、图书预购和订单运输等，显著提高运营效率。AI不仅停留在基础流程管理上，还在复杂决策中发挥重要作用。通过处理大量数据，AI可以提供决策建议，支持出版机构在复杂的环境下作出平衡合理的决策。最后，AI的预测分析功能能够帮助出版机构灵活应对市场变化，优化定价策略、预测销售量以及管理库存，这些技术的应用显著提升了出版流程的生产率、客观性。AI在出版领域的应用还包括提高内容创作效率、改进编辑流程和优化个性化内容推荐，进一步提高出版效率。通过精准的市场调研和翻译本地化功能，AI帮助出版机构更深入地了解市场需求和读者偏好，增强出版物的可达性。

2．优化出版业务模式

当前，出版机构广泛应用人工智能技术以优化出版业务模式。人工智能在图书策划及其生命周期的各个阶段发挥了关键作用，尤其是在根据图书类型和主题识别并分析目标受众方面。一旦图书进入市场，AI就能辅助出版机构分析市场趋势、筛选潜在主题、评估创意的可行性、规划出版组合等，提升了出版机构决策的精准度。此外，出版机构可利用历史项目数据、销售报告、读者行为和需求预测进一步分析市场动态。这种数据驱动的方式不仅能够更好地识别市场发展趋势和问题领域，还能通过细分目标受众，满足不同群体的需求，从而显著提高运营效率。例如：企鹅兰登书屋在实施“灯塔”项目的过程中通过AI技术获取市场数据，制定最佳营销策略；德国庞杜斯（Pondus）出版社通过AI技术调整出版物发行量，提升市场预测的准确性并降低成本，确保出版业务的经济性与环境可持续性。

通过分析读者模式、引文数据和合作网络，出版机构可以识别新兴的科学领域和研究趋势，确保相关和有价值的研究得到有效传播。例如，施普林格·自然推出AI引导的服务“自然科研智讯”（Nature Research Intelligence），利用数据分析工具追踪学术研究的发展趋势，特别是与开放获取领域相关的研究进展。这种数据整合解决了信息孤岛问题，帮助出版机构更好地理解研究领域的发展趋势，从而优化其内容交付方式和服务模式。

3．激活出版生产动能

数据作为新型生产要素，能够有力推动生产力要素及其组合的跃升，是发展新质生产力的关键［8］。在技术层面上，出版深度融合依赖于对数据这一生产要素的深入挖掘与应用。数字化编码显著提升了信息的传输和复制效率，打破了时空限制，且具有持久存储和便捷提取的优势。正是由于数据具备这些特点，它得以与出版这一信息传播形式紧密结合。当前的出版深度融合正处于技术应用的初步发展阶段，随着出版业逐步围绕出版全流程建立起完善的数据体系，数据的潜力将得到充分释放［9］。

当前，数据已成为推动出版深度融合发展的核心动力。具体而言，数据可分为多个类型，包括内容数据、客户数据、性能数据、运行数据和环境数据。内容数据涵盖制作、分发和发现等过程中的信息，助力内容创作与传播；客户数据包括使用数据、读者与作者信息、人口统计数据等，帮助出版机构了解用户需求和行为；性能数据涉及总体使用情况、财务数据及潜在数据，提供出版活动的评估依据；运行数据关注流程、分配与生产效率等方面，确保出版系统的高效运作；环境数据包括宏观经济数据、学术元数据和外部数据源，不仅为出版机构提供背景信息和对比参考，还能识别行业趋势和发展方向。这些数据类型共同构成了数字出版的基础，推动了其在各个维度的深度融合与创新发展。

数字化转型是数据分析在出版业兴起的主要驱动力。从印刷内容转向在线内容的过程中，诸如COUNTER等标准化工具帮助出版机构统一出版数据指标，使其能够更好地比较和分析数据。开放获取（Open Access）的普及进一步增强了出版物的可见度，使得数据驱动的决策成为出版机构运转的重要模式，促进了出版机构与各方之间的合作。数据分析同样能够优化学术出版中的同行评审流程。爱思唯尔（Elsevier）等出版机构利用分析技术保证作者和审稿人的多样性，确保学术出版的公平性。

三、新质生产力赋能出版现代化治理

1．出版技术治理风险

在智媒时代，数字技术尤其是生成式AI的崛起为出版深度融合带来了变革与机遇，但同时也引发了新的治理风险。首先，生成式AI的内容真实性和质量问题使业界面临严峻的治理挑战。由于生成式AI能够快速生成大量的文本内容，部分内容可能未经过充分的事实核查或审查，容易产生虚假信息或误导性内容。在出版业，尤其是新闻、学术出版物等领域，内容的准确性和真实性至关重要。生成式AI可能在短时间内生成未经核实的报告、新闻或研究论文，导致虚假信息的传播，影响公众认知。其次，版权侵权问题是生成式AI技术应用中面临的重大法律风险之一。生成式AI在内容创作时，往往依赖于大量已存在的文本、图像、音频数据进行训练，而这些数据通常来自公开的互联网资源，未经授权便被用于商业目的。生成的作品可能包含部分未经授权的内容，容易导致隐性侵权行为。此外，生成式AI生成的内容如何划定版权归属也是一个复杂的问题。现行版权法并未对人工智能生成内容的归属作出明确规定，因此出版机构需要面临如何保护原创作者权益及如何处理AI生成内容的版权争议等法律问题。再次，生成式AI引发的伦理风险也是出版业亟须应对的治理问题。生成式AI不仅可以生成高质量的文本内容，还能模仿特定作者的风格，甚至合成虚拟的文学作品。这种能力可能引发公众对原创性和创造性的质疑，导致某些情况下人工智能作品冒用他人名义发布，损害作者的声誉和公信力。不仅如此，生成式AI还可能被滥用于生成恶意、暴力或色情内容，进一步挑战出版物的伦理底线。最后，算法偏见与歧视也是生成式AI技术应用所面临的重要治理风险之一。生成式AI的训练数据通常来自大量的互联网内容，可能包含偏见和歧视性信息，这些偏见在生成过程中可能被无意识地放大，导致生成内容出现性别、种族、宗教等方面的歧视。出版业尤其需要警惕生成式AI在内容创作和推荐中的算法偏见问题，避免因数据不公正导致的不良社会影响。

2．出版现代化治理

新质生产力作为技术创新与生产力变革的核心，在出版风险治理中展现巨大的赋能潜力，为出版风险治理提供了新的工具和思路，通过物的现代化、治理的现代化和技术的现代化，出版业在面对复杂多变的风险环境时能够更加高效、安全地运作。

第一，新质生产力通过物的现代化赋能出版风险治理的物质基础。在数字出版的过程中，大量数据资源的生成与存储为出版业带来了大量的商业机会，但也带来了信息泄露与数据安全的隐患。新质生产力通过人工智能、大数据、区块链等技术的应用，为出版物的数据安全提供了坚实的技术保障。例如：区块链技术可以确保版权信息的不可篡改性和透明性，帮助出版机构和作者更好地保护知识产权；人工智能技术可以通过自动化审查和监控，帮助出版机构识别潜在的内容风险，提升出版物的内容安全性。通过这些技术的引入，出版物的生产和传播方式从传统的物理载体转向数字载体，数据成为出版物的核心资源，数字化的物质基础为出版风险治理提供了新的可能。

第二，新质生产力通过治理的现代化推动出版风险治理模式的转变。在传统出版模式下，出版风险治理往往依赖于人为判断和经验的决策，效率较低，风险识别与处理速度滞后。在新质生产力的推动下，出版风险治理模式逐渐实现了数字化与智能化的转型。借助大数据、云计算等技术，出版业可以对大量出版数据进行精准处理与分析，从而更加高效地识别、预测和预防风险。例如：通过数据分析技术，出版机构可以提前发现市场需求的变化趋势，从而避免因内容不符合受众需求而带来的市场风险；通过云计算技术，出版机构可以在共享平台上实时监控出版物的传播动态，从而快速应对潜在的舆论风险。

第三，新质生产力通过技术的现代化提升出版风险治理的技术水平。在新质生产力的推动下，出版业逐步从物理出版转向数字出版，风险治理的技术手段也得到全面升级。人工智能技术在出版风险治理中的应用是一个典型案例。通过自然语言处理（NLP）、图像识别等技术，出版机构可以对出版物中的文字、图片、视频等内容进行全方位的智能审查，及时发现潜在的违规内容。此外，数据加密技术在保障出版物数据安全方面发挥了重要作用，尤其是在应对黑客攻击、数据泄露等网络安全问题时，通过加密技术对数据进行层层保护，可以有效降低信息泄露的风险。技术的不断进步为出版业的风险治理提供了强有力的支持，使出版机构能够以更加智能、高效的方式应对风险挑战。

新质生产力赋能出版风险治理的关键在于其综合性与系统性。新质生产力不仅通过技术手段直接赋能出版风险治理，还推动出版业整体生态的数字化转型，从根本上提升行业的风险抵御能力。出版风险治理不能仅仅依靠单一技术的引入，而是需要系统性地推动整个出版链条的数字化升级，从内容生产到版权保护、从市场预测到读者反馈，都应在新质生产力的赋能下实现风险治理的数字化、智能化转型。

3．敏捷治理灵活应对

在新质生产力的推动下，出版业的风险治理逐渐实现了数字化、智能化和系统化的转型。然而，随着技术的不断进步和市场环境的快速变化，出版业面临的风险与不确定性日益增加，传统的治理方式往往依赖于分层管理模式，注重事后的责任追究，难以应对AIGC技术的快速迭代和跨界融合。而且线性治理方式无法有效协调出版深度融合过程中多方主体之间的权责分配，导致治理滞后和责任不清的问题，难以满足行业对高效、安全和灵活响应的需求［10］。因此，在新质生产力赋能出版风险治理的基础上进一步引入敏捷治理成为必要之举。敏捷治理强调在动态变化的环境中，通过多元主体的协作与参与，基于预测性的弹性管理方法，有效应对复杂的治理对象，并通过可灵活调整的治理工具，实现对多层次技术的精准监管。

第一，在治理主体上，推动出版多元主体协作参与。政府应强化政策引领，发挥主导作用，推动出版业在规范的市场竞争中实现有序发展。出版机构应从商品主导逻辑转向服务主导逻辑，深入挖掘用户的知识需求，打造核心竞争力，同时要强化“在场”服务理念，积极应对出版周期缩短和媒介场景虚拟化的趋势，简化业务流程，提升多业务协调处理能力。与此同时，出版业要加强产业链各环节的联动，发挥行业协会等组织的桥梁作用，促进各主体间的高效协同。出版机构应坚持价值共创的理念，通过更加开放的姿态整合和调动各方资源，发挥产业链的共创价值，推动出版治理模式向多元主体协作参与的方向不断优化［11］。

第二，在治理理念上，采用基于预测性的弹性管理方式。敏捷治理的适应性特性要求出版机构在快速技术迭代的背景下，构建具有前瞻性的预防性治理框架，实时监测和应对潜在风险。在技术方面，主管部门应明确各方的权责分工，确保技术开发商、供应商和应用商共同承担技术责任，特别是在算法问责方面加强监管，确保技术的有效应用和责任分配。在确保技术创新的同时，政府可建立灵活的政策和规制机制，避免因过度依赖事后处理而放大潜在危机。

第三，在治理对象上，建立多层次的技术监管体系。出版深度融合需要从底层数据、算法到内容分发等维度进行全方位治理。敏捷治理的包容性要求出版机构构建分层次的治理架构，即不仅重视不同出版技术的多样性，还要考虑个体的个性化需求，尤其是对读者和作者的数据保护以及内容审核的智能化处理。此外，我国亟须推进技术融通型法治，构建发展与规制并行的监管框架，通过法律和技术手段协调多方利益，确保出版平台、技术开发者与内容消费者在风险防控中的利益保持平衡。

第四，在治理工具上，实施动态调整的治理工具。面对出版领域快速变化的技术环境和风险，敏捷治理的灵活性特性强调采用软硬结合的工具策略。在宏观层面，政府应制定灵活的法律框架和监管政策；在中观层面，主管部门应推出行业自律标准和技术伦理规范；在微观层面，出版机构和技术开发者应通过自律机制来应对技术风险。这种灵活调整的工具组合能够使出版机构有效应对技术带来的不确定性，确保治理措施既能适应变化的市场，又不会过度干预创新。

四、结语

新质生产力概念的提出为出版业的深度融合发展提供了新的视角和动力。通过新质生产力在技术创新、资源优化和管理效率方面的优势，出版业不仅实现了内容供给的扩大，还提升了内容的质量、传播效率和精准性。在这一框架下，出版机构通过人机协同的知识共创机制，推动了内容资源的高效开发和共享，为知识服务的创新提供了更广阔的空间。无论是从精品内容的生产来看，还是从出版流程的优化和效率提升来看，新质生产力都展现了巨大的推动作用。

此外，新质生产力在出版深度融合发展中起到了至关重要的作用，不仅提高了出版效率，还优化了业务模式，激发了出版生产的动能，使得出版业能够更好地适应数字化、智能化发展的需求。在现代化治理方面，新质生产力赋能出版业应对技术风险，帮助出版业在面对复杂的环境时实现高效运作。同时，敏捷治理理念的引入使出版业能够在多变的市场环境中通过协作与灵活调整，有效应对多层次的技术监管需求。总之，新质生产力为出版业的深度融合发展提供了前瞻性的理论基础和实践工具，通过推动内容供给、技术应用和治理创新，出版业将在未来实现更高效、更创新的可持续发展。

｜参考文献｜

［1］习近平在黑龙江考察时强调 牢牢把握在国家发展大局中的战略定位 奋力开创黑龙江高质量发展新局面［N］. 人民日报，2023-09-09.

［2］习近平在中共中央政治局第十一次集体学习时强调 加快发展新质生产力 扎实推进高质量发展［N］. 人民日报，2024-02-02.

［3］张林，蒲清平. 新质生产力的内涵特征、理论创新与价值意蕴［J］. 重庆大学学报（社会科学版），2023（6）：137-148.

［4］黄楚新，薄晓静. 论新的文化使命下打造融合出版体系的创新进路［J］. 中国编辑，2024（5）：10-15.

［5］王勇安，鲍柳康. 出版的本质功能与出版知识服务的范式重构［J］. 陕西师范大学学报（哲学社会科学版），2022（2）：112-120.

［6］王勇安，张艺瑜. 人机协同知识共享共创破解出版内容资源匮乏难题［J］. 科技与出版，2023（9）：12-19.

［7］赵宏源. 融合出版的平台化路径［J］. 编辑学刊，2024（1）：24-29.

［8］全国政协经济委员会新质生产力研究课题组. 新质生产力的理论贡献、内涵特征和发展路径（深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想）［N］. 人民日报， 2024-07-17.

［9］李重，张宇. 新质生产力赋能智慧出版生态探究［J］. 现代出版，2024（8）：30-41.

［10］郑煌杰. AIGC赋能新质生产力的数据风险及其敏捷治理［J］. 河海大学学报（哲学社会科学版），2024（4）：89-102.

［11］李丽萍. AIGC嵌入出版生态系统演化进程、机理变革及风险化解［J］. 中国出版，2024（4）：35-40.