引言

民办高校作为我国高等教育体系的重要组成部分，在长时间的发展中虽取得进步，但其社会认可度依旧不高，由此其品牌建设与声誉传播在激烈的生源竞争中至关重要。校园媒体在塑造其良好社会形象与提升品牌影响力等方面具有独特作用，并且在融媒体时代的影响下，民办高校已经做了一些新的尝试。然而，实践表明，许多民办高校的融合进程陷入深层次困境：内容生产停留于对头部院校的模仿，导致宣传内容同质化和民办特色湮没；在组织层面因权责离散与协同机制缺失，导致了“有矩阵，无合力”的耗散状态；同时，资源支撑保障不足、有限的工作人员媒体素养欠缺并且在多重角色压力下疲于应对等多重制约，导致其在融媒体转型中难以突破传统体制机制的限制，从而难以激发从业人员生产和传播创新的活力。近年来，人工智能生成内容技术有了突破性发展，这为摆脱上述困境提供了新的范式可能。因为AIGC的应用不仅意味着内容生产工具的升级，更预示着传播范式从“人主导”向“人机协同”的转型。本文拟通过AIGC构建“生成”与“协同”双重机制，解决产能与创意瓶颈，优化资源配置与工作流程，从而系统构建一个适用于民办高校的“生成—协同”双轮驱动机制，以期为推动校园媒体从“各自为政”迈向“智能融合”的深层转型，提供兼具理论性与实践性参考。

一、民办高校校园媒体融合传播的现实困境

目前，民办高校在推进校园媒体融合传播的进程中，在内容生产、管理机制、人才资源等方面存在困境。

（一）内容生产之困：原创匮乏、同质堆积与叙事失灵

在推动校园媒体适应融合传播的过程中，许多民办高校陷入了一种模仿循环，也就是说，学校宣传内容的叙事框架，大多依赖头部公办院校或流行传播形式的机械对标和简单移植，仅仅在具体元素上做本土化替换。这种方式使得所产出的内容呈现出同质化的传播景观，由此大幅度稀释掉了学校本身独特的办学定位、发展路径以及地域文化特色。这与目前高校的宣传工作人员缺乏原创动能有很大关系，宣传人员大多忙于应对日常事务性工作，没有精力去开展深度的宣传内容特色挖掘与创意策划工作，造成内容生产的源头活水逐渐干涸。同时，由于宣传人员技术和工具技能的缺失，使得其产出的内容无法适配分众化、可视化的传播趋势，具体来说就是，传统的宣传报道以图文为主，而在面对由短视频、交互式H5、信息长图、动画视频等多元媒介形态构成的现代传播矩阵时，他们就会显得力不从心。此外，学校官方话语与大学生青年群体之间存在“叙事隔阂”，多数时候，即便官方传播的内容意图明确，却也很难引发目标受众的情感共鸣与价值认同，这可能与他们的宣传内容没能把“应用型”“地方性”等核心办学定位，有效转化为与大学生青年群体情感结构、审美趣味与价值追求相匹配的叙事内容有关。

（二）组织协同之困：权责离散、重复内耗与联动失效

当前民办高校的新媒体矩阵由校级官方各平台、各二级学院、职能部门及学生社团的各类新媒体账号组成，表面上形成了传播合力，但在实际运作过程中，却普遍呈现“有矩阵，无协同”的松散状态。这一困境是由于部门协同机制的缺失所导致的，党委宣传部作为主管机关，其职能往往仅限于泛化的业务指导以及最终的内容审核，在跨部门的资源统筹、任务分派与流程规范等方面，缺乏统一的指挥调度。这种权责配置的离散特性，直接导致各传播节点陷入“各自为政”的孤岛化运作。其典型特征就是资源的低效重复与严重内耗：针对同一项校园重大活动，宣传部、校团委、招生就业处、相关学院及学生记者团分别派员去采访、拍摄、撰稿，造成人力、物力的无意义消耗，丝毫没有体现出矩阵对深度融合的推动作用。学校各媒体间信息不互通，资源不共享，缺乏交流，“单兵作战”，不仅会削弱传播的累积效应，也可能因信息矛盾而损害学校品牌的统一性与公信力。

（三）人力资源之困：角色过载、专业缺位与创新乏力

民办高校宣传队伍普遍面临着“精干”编制与“全能”要求之间的尖锐矛盾。“一员多职”是常态，一人需要同时承担记者、编辑、摄影师、剪辑师、平面设计师、新媒体运营等多重角色，还可能兼任行政、教学任务。这种极度的“角色过载”让其长期处于应对即时、事务性工作的超负荷状态，持续的工作压力挤占了系统学习、跟踪新技术、反思工作方法、做深度调研创作所需要的时间，导致专业能力停滞甚至退化。同时，现有的宣传团队中兼具新闻传播规律、内容策划、数据分析、视觉设计、用户体验、人工智能生成工具应用能力的“π型人才”极为稀缺。总之，人员的疲态和复合型人才的缺位，使得该组织丧失了内容创新、流程优化、融合改革的内生动力与创造性活力。

二、AIGC与媒体融合传播的理论耦合逻辑

当下，媒体融合不再是简单的渠道叠加，而是要实现内容、技术、平台、组织架构、人才等的深度融合，构建“一次采集、多次生成、多元传播”的全媒体生产传播格局。就高校而言，融合传播首要的任务就是要打通各类校园媒体平台，实现资源共享、内容互通，构建一个统一的、高效敏捷的现代传播体系，实现传播效能最大化。而人工智能生成内容自身所具备的特质与前面所说的融合目标之间存在着关联，这种关联为破解民办高校融合实践中所面临的难题提供了新思路。

（一）AIGC技术内核及其对传播链条的解构与重塑

AIGC作为当前新兴的人工智能应用，最大的特点就是能够驱动机器智能创作内容，当然这要基于海量数据、精准的自然语言指令这两个前提。区别于传统的UGC和PGC，它的显著特征就是能够实现跨模态的内容生成和交互，如文生图、文生视频、图生视频等，这意味着内容生产的逻辑发生了根本性变化。在内容生产端，生成式人工智能促进传播权力下沉，极大降低了专业内容生产的门槛和人力规模的限制，使高质量、多形态、个性化内容的规模化产出成为可能，从而可以充分释放内容生产力。在内容分发端，结合智能推荐算法，AIGC能依据不同媒体平台的特点与受众的爱好，动态生成适配相应的内容版本，实现一对一的精准传播。在效果反馈端，AIGC可以实时监控传播数据以反映传播效果，从而利用这些数据优化传播策略，最终形成一条可闭环的智能传播回路。

（二）AIGC与民办高校媒体融合目标的逻辑契合

民办高校一般由企业、社会团体或个人投资创办，自负盈亏，社会认可度整体较低，因此它有着比公办院校更为迫切的品牌形象塑造需求与生存发展的竞争压力。新闻宣传本身就是民办高校提升品牌形象、扩大办学影响力的重要手段，但是由于其在媒体融合过程中面临许多现实困境，由此迫切需要探寻一种契合其困境的“低成本、高效率、轻量化”的内容生产模式，也就是建立一个可以统一指挥调度、鼓励多元主体发声、实现资源集约利用、形成较大传播合力，并且能对内外环境变化作出灵敏反应的现代化全媒体采编体系。

民办高校媒体融合实践的困境与AIGC的技术特性在理论和逻辑上都有契合点。AIGC强大的“生成”能力，使它能快速生成涵盖新闻稿、推文文案、视觉设计乃至视频脚本等多种多样的内容，把人从重复的基础劳动中解放出来，可以去聚焦更有价值的创意策划等工作，解决原创匮乏与产能不足的问题。AIGC有“协同”潜力。它能搭建云端共享创作与调度平台，通过内容生产流程标准化、宣传素材的集中管理、创作任务的透明流转与内容版本的统一管控，连接起离散的部门，从而使协同工作从临时性走向常态化。AIGC“数据智能”的属性使它能分析跨平台传播数据，给协同融合效能提供依据，推动媒体融合从形式上的整合走向实质上的效能融合。

三、AIGC驱动下的内容创新与生产流程再造

为解决民办高校在内容创新与生产流程方面的难题，引入人工智能生成内容技术不能仅停留在工具替代上，而是要打造出一套以数据与算法为内核、以人机协同为模式的智能“生成机制”。

（一）从素材到智库：构建校本特色的宣传资料数据库

数据是人工智能的“燃料”，人工智能进行内容创作的前提是要有足够丰富的数据进行投喂，尤其在面对用户的创意创新的需求下，它对数据的体量、丰富程度就要求更高。而当前民办高校的宣传素材常常是分散、无序和非结构化的状态，如同一座座“数据孤岛”。AIGC赋能下的首要变革，就是要将这些分散的素材变成有序的数据，从而为智能创作提供算据支撑。具体而言，就是要构建起具有学校特色的“本体”——比如“专业”“师资”“课程”“科研成果”“校友”“合作企业”“校园文化符号”等这些核心实体的宣传素材数据库，并且厘清这些核心实体彼此间的关系，比如“隶属于”“毕业于”“主持”“合作于”“源于”这类关系，从而不断形成一个丰富全面、动态增长的宣传素材数据库。智能创作时，它不仅能给出创作所需的“原料”，而且还可以借助这些素材之间的语义关联，提供独特的叙事视角，使生产出来的内容完全体现校本特色，从而从源头上遏制对校外宣传叙事模板的模仿和依赖。

（二）从人工到人机：建构“策展—生成—校准”智能创作流水线

宣传资料数据库提供了创作的“生产资料”，但将其高效转化为高质量、多形态的“内容产品”，还是需要变革传统的生产流程，建构一个新型的人机协同创作模式。该模式并不是人与机器的简单分工，而是在深度融合中厘清各自的优势，形成一条智能流水线。

在策展阶段，高校宣传人员结合对素材及各平台受众用户画像的分析，将创意想法转化为自然语言提示词，同时提示内容的叙事框架、情感基调与传播目标，比如，在指令中明确阐明生成文本的结构、体裁、风格、字数以及所适配的平台等等。在这个阶段，人主要对各渠道平台的特性、传播策略与思想价值等方面进行把控。

在生成阶段，AIGC模型扮演着“超级执行者”与“创意生成器”两种角色。依据语义指令，人工智能生成工具能在极短时间内完成思考，生成出多个备选的文本初稿、配图、视频分镜头脚本甚至视频片段。它的价值不仅仅在于能指数级提升生产效率，更在于它能突破人类固有思维定势，提供灵感启发以及意想不到的辅助参考，为创作者提供丰富的“创意半成品”以供选择和融合，进而可以实现人与人工智能的协同创作。

最终的校准阶段，是对人机协同内容生产中的主体性守护。我们可以相信，在智能媒体时代，机器会成为远超人的重要生产者与传播者，但是内容的专业水准和社会职责仍需要人来守护。那么，民办高校的宣传人员则需要对人工智能生成内容进行全方面校验，核对所有数据、引述以及细节的真实性，优化论述结构，确保观点清晰、论证严谨，确保内容的政治方向、价值导向与学校品牌形象的一致性。由此，高校宣传人员就能从繁琐的“文字匠”以及“美工”工作中解脱出来，进而成为统揽全局的“叙事架构师”与“质量终审官”，从而实现在创作活动中从事创造性、策略性劳动代替重复性、执行性劳动。

（三）从单点到矩阵：实现多平台自适应内容生成与智能分发

AIGC赋能的内容生产流程使得内容从“单一成品”到“矩阵化、自适应传播包”进行智能化转型，以此达到传播效果的最大化。我们知道，不同平台（如微信公众号、视频号、抖音、B站、微博、小红书）有不同的用户画像、内容偏好、交互方式与算法推荐逻辑，人工智能系统需根据不同平台的特点转化成与之相对应的生成规则与适配模板，然后基于数据库素材自动完成“一次采集、多种生成、多元传播”的内容生产流程，比如把一篇学校重大会议报道，衍生出适合微信推文的新闻内容、适合视频号发布的60秒短视频（含自动生成字幕与节奏点）以及适合微博的话题图文。

在分发环节，系统能为特定受众群体——潜在生源家长、行业合作伙伴、在校师生等——智能匹配他们可能会关切的内容，并且自动对表述的侧重点进行微调。例如，面向潜在生源家长及学生时，会聚焦于该专业的就业前景、行业竞争力或者优美的校园环境等，以此来吸引生源；面向企业合作伙伴时，内容则侧重于学校定制化的人才培养方案、师生学术与技能竞赛所取得的突破成果、跨学科项目进展等相关案例，以期与更多优质企业建立产教融合合作关系。此外，系统还能实时监测到各版本内容的传播效果，并且基于这些数据反馈对后续的内容生成与分发策略进行调整，从而形成一个“创作—分发—反馈—优化”的内容创作闭环。

四、AIGC赋能下的传播组织与流程优化

“生成机制”旨在从技术维度解决内容生产力的问题，而对“生产关系”——即传播组织架构与协同流程进行优化，需要构建一个以智能平台为中枢、以数据为纽带、以新型角色分工为基础的“协同机制”，使分散的各部门能够在新的生产模式下形成高效、有序的合作。

（一）打造基于云协作的“中央厨房式”内容生产与调度中心

民办高校的组织协同失效，其根本原因在于物理空间与数字空间这两座“孤岛”，因此构建一个轻量级、利用率高的校级“媒体融合云平台”，以数字化形式打造一个“中央厨房”，实现宣传素材与创作能力的集中化管理，就可以破解协同困境。

该平台有海量的云端存储空间，可以建立上述的宣传素材数据库，它支持图片、视频、音频、文案等素材的高效、稳定上传与集中存储，并且支持多端用户同时登录实时共享素材。当宣传人员需要“产教融合”的相关素材时，他们只需要输入关键提示词，系统便可根据分类标签从全校数据库中检索出所有相关的制作素材，彻底解决“素材分散、重复拍摄”的弊病。目前，市场上已经产生了服务教育行业的网盘产品，如亿方云、Worktile等，它们提供了精细化的权限管理、多人在线协作等功能，可作为此类资产库的初步技术选型参考。

同时，该平台除了是“火山引擎veImageX”这类一体化解决问题的技术服务平台——帮助实现素材管理和人工智能内容生成的双重功能以外，还具有“SeaArt”平台似的社区理念，实现工作流内部共享，例如，宣传部工作人员可以将一则“优秀教师人物专访报道”生成一套标准化的生产流程——包括采访提纲模板、AI辅助润稿提示词、海报设计风格参数等——打包成一个“工作流”并发布到共享平台，各二级学院的通讯员只需调出此工作流，替换关键人物信息，即可高效生成质量稳定、风格统一的初稿，极大降低了专业内容生产的难度，可以实现核心创意能力的下沉与复用。

该平台还扮演着智能化的生产调度与协同中心的角色。宣传部借助平台可以发布一个总览全局的重大宣传选题，各二级单位、职能部门可根据自身专长在线认领或申报子项目，任务状态、负责人、截止日期一目了然，如此便可从源头上防止工作重叠。这种模式将物理层面分散的各部门、各团队，整合进了一个虚拟但高度有序的协作空间，实现了从“各自为政”到“一盘棋调度”的根本转变。

（二）明确各宣传节点在智能生产流程中的新角色与新职能

技术平台的重构必然会使各组织角色发生变化，在AIGC赋能的生产—协同机制下，传统宣传体系中模糊的、重叠的职责边界需要被重新定义，形成一个全新的清晰的分工体系。学校党委宣传部应从以往大包大揽的“全流程生产者”转型升级为“融合传播体系的架构师与总编辑”，其主要负责制定全校品牌传播战略与叙事主题、设定平台使用的规范标准与审核流程、统筹重大选题的策划与跨部门资源调度以及负责对AIGC生成内容的政治方向、价值导向与品牌调性进行把关。各二级学院及职能部门则变成“内容生产者”，他们的核心职责就是将教学、科研和学生活动等一手宣传素材，通过该融合平台不断丰富学校宣传素材数据库，将本学院（本部门）零散的宣传素材转化为结构化的内容素材、半成品或符合规范的初稿，使之成为丰富多样的“食材”，供党委宣传部的工作人员进一步进行素材调取、指令生成以及内容产出。学生团队、社团及广大师生可被视为“创新的探索者与社群化传播的节点”。通常情况下，他们更加熟悉当下流行的表达方式，能敏锐捕捉当下的热点，我们可以给他们授权平台中的AIGC工具与素材资源，鼓励他们围绕素材库资源进行二次创作。这种多元主体参与内容生产的方式往往能生产出一些意想不到的、接地气的、更具网感的内容。更重要的是，能将师生从被动的接受者转变为积极的参与者、生产者与传播者，从而极大地拓展了传播的深度与广度。这样一来，便能形成一个权责清晰、各展所长、协同共进的立体化传播网络。

（三）以传播效果数据驱动部门间的工作反馈与策略协同

AIGC赋能的协同平台有一个统一的传播效果数据中台，集中它能展示各媒体平台上的浏览量、点赞量、评论量、转发量等传播数据，还能深入分析不同平台生产的内容在互动率、完播率、分享率以及其带来的官网访问、招生咨询等转化层面的表现，可以说，这些数据对指导内容创作和组织协同调整有极大的参考价值。比如说，当数据明确显示某系列报道，获得了极大的社会关注度时，这就给了党委宣传部一个强大的信号，他们可迅速在协同平台上将该案例作为“最佳报道”进行分享，并围绕该主题发起跨学院的联合内容策划项目，邀请其他学院参考该模式，从而形成成功经验的可复制、可推广模板。同时，客观、量化的数据也为评价各部门、各团队的宣传贡献提供了依据，成为绩效激励的参考，从而对各部门形成主动参与协同、追求传播实效的正向激励。

五、机制创新的实施框架与风险规避

智能融合传播机制的构建会涉及技术、组织与伦理等多方面的考量，其成功落地依赖于清晰明确的实施路径与前瞻的风险治理。

（一）培养“AI素养”与“融合思维”兼备的宣传队伍

AIGC驱动下的融合传播，需要重新塑造高校宣传工作者的“AI素养”，将其角色从传统内容生产者转向智能传播策展者或人机协作架构师。这意味着，宣传人员不仅要能熟练使用AIGC工具，还要培养自身对技术逻辑的理解、对生成内容的批判性评估以及对数据流和工作流进行设计的能力。此外，还应培育其深层次的“融合思维”，除了能够以精准的语义指令将创作意图转化为机器可高效执行的任务以外，还能对产出的内容进行调整和优化。更为关键的是，他们需要适应协同传播网络中对自身的新定位，明确自身在“中央厨房”模式下的新职能。

（二）规划“试点突破、流程优化、生态构建”的三阶段路线图

为了避免激进改革的风险，渐进式的演化路线是必要的。在初始阶段，先进行“概念验证”，从小范围着手去组建团队，开展从策划到分发的全流程AIGC协同试点，这样就能在真实的场景当中积累经验，快速判定流程瓶颈，并改革完善一套可感知的成功范例，为改革提供实证基础。取得初步验证之后，工作重心应转向“流程固化与平台赋能”，也就是说，根据试点经验把前期跑通的协同流程、角色分工与质量标准进行标准化提炼，并依托轻量化的技术平台固定下来，从而使最佳实践以数字化、模块化的方式被便捷复用。随着该智能传播机制的实践范围不断扩大与深化，最终将实现与学校的品牌建设、招生就业、校园文化建设等方面的数据互通，进而演变成一个能够自我学习、持续优化的智慧传播生态体系。

（三）确立AIGC应用的内容真实性、数据安全性与算法公正性边界

高校融合传播的实践在拥抱技术赋能的同时，也要为它搭建起负责任的治理框架，不仅要确保所有AIGC生成内容的真实性，坚决防范虚假信息损害学校公信力，还要建立数据安全与隐私保护体系，对数据库中涉及师生个人信息和学校内部数据的敏感信息进行必要的技术处理，并且确保合作的技术服务商具备过硬的安全资质与防护能力。更重要的是，相关工作人员需始终保持对技术应用的批判性态度，凭借人的理性判断确保传播内容始终践行社会主义核心价值观，推动校园文化和谐发展。

六、结语

在智能传播时代，民办高校校园媒体融合的深入实践依托于智能技术的持续创新与应用，为了创新生产内容、提高组织协同、塑造校园品牌特色，本文系统构建了AIGC技术驱动的“生成—协同”双轮创新机制，旨在通过构建具有校本特色的宣传素材数据库和智能创作流程，将传统的“手工作坊”内容生产模式升级为基于人工智能创作的“系统化运作”模式；同时借助云协作的“中央厨房”与数据反馈路线，将原本分散的传播节点重组为一个高效联动的内容生产与调度中心。这一机制模型不仅为民办高校构建现代化传播体系提供了实践路径，也拓展了智能传播理论在特定场域中的应用实践。

参考文献：

1. [1] 倪松涛,杨涛.高校融媒体中心建设的现状、困境和发展方向[J].传媒,2022(23):30-33.
2. [2] 董菁琳.融媒体时代民办高校新闻宣传工作优化策略[J].西部广播电视,2025,46(07):63-66.
3. [3] 戴春梅,苏宇.高校新媒体矩阵建设的作用、问题和路径探析[J].新闻论坛,2025,39(02):118-120.
4. [4] 李白杨,白云,詹希旎,等.人工智能生成内容（AIGC）的技术特征与形态演进[J].图书情报知识,2023,40(01):68-69.
5. [5] 喻国明,苏健威.生成式人工智能浪潮下的传播革命与媒介生态——从ChatGPT到全面智能化时代的未来[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2023,44(05):81-90.
6. [6] 秦小燕,王珏,任娇菡,等.人工智能对科技期刊传播的影响机制与对策建议[J].中国科技期刊研究,2025,36(04):428-438.
7. [7] 孙效华,张义文,秦觉晓,等.人机智能协同研究综述[J].包装工程,2020,41(18):1-11.
8. [8] 彭兰.界限的漂移与主体性的守护:智能化内容生产潮流下人的主体性问题反思[J].苏州大学学报(哲学社会科学版),2024,45(05):159-170.
9. [9] 杨飞.从聚合到融合：高校媒体深度融合的背景、困境与展望[J].教育传媒研究,2025(02):77-81.