学科交叉视角下广告高等教育的智能化转型路径

内容摘要：随着人工智能技术的突飞猛进，传媒行业正在进入深度变革期。旧有格局被快速打破，新的传媒格局正快速演变。传媒业态的结构性调整，从理论体系、学科边界、培养模式等方面对传媒高等教育带来全方位的强烈冲击。中国传媒大学高度重视人工智能对传媒高等教育的影响，推出人工智能行动计划。广告学院正以计算广告专业建设为契机，探索以学科交叉推进传媒高等教育智能化转型的新路径，在理论重构、专业再造、培养体系升级3方面展开探索，推动教学、科研、实践3层创新。传媒院校作为传媒产业的引领者，应积极拥抱变化，推动智能化转型，探索未来传媒高等教育的方向。

关键词：学科交叉；人工智能；传媒高等教育；计算广告

课题：北京市高等教育本科教学改革创新项目·重点项目“人工智能时代广告学专业人才培养体系的创新与实践”

DOI：10.3969/j.issn.2095-0330.2024.07.004

2018年11月，习近平总书记在亚太经合组织工商领导人峰会的主旨演讲中指出，新科技革命和产业变革的时代浪潮奔腾而至，如果我们不应变、不求变，将错失发展机遇，甚至错过整个时代。新科技革命和产业变革是一次全方位变革，将对人类生产模式、生活方式、价值理念产生深刻影响。\"2021年4月19日，习近平总书记在清华大学考察时强调：“要用好学科交叉融合的‘催化剂’，加强基础学科培养能力，打破学科专业壁垒，对现有学科专业体系进行调整升级，瞄准科技前沿和关键领域，推进新工科、新医科、新农科、新文科建设，加快培养紧缺人才。”

当前，人工智能技术快速发展，不断重构传媒生态，冲击学科范式。在整个传媒领域，广告受新技术影响更为直接和快速。在此背景下，推动传媒高等教育尤其是广告高等教育的智能化转型，正是依循学科交叉、新文科建设的方向进行的创新探索，将为学科交叉融合的发展提供有益参考。

一、技术及产业发展推动传媒高等教育重构

在数字化、智能化传播浪潮的冲击下，传媒业发生了一系列深刻变革，使传媒高等教育的知识老化、教学内容陈旧等问题越发凸显，对专业教育提出了一系列挑战。产业结构的转型升级、新旧增长动能的转换以及新兴产业形态的出现，促使人文社会学科与新科技革命交叉融合的动力不断增强。随之而来的对人才的需求是全方位的，例如直播带货、文漫影游、在线教育等新兴产业需要复合型新文科人才，而传统的囿于新闻传播学科内部的文科培养模式显然无法满足需求。因此，高校新闻传播类专业要主动应变，进行结构性改革和系统性重构，培养当前和未来行业急需的新文科人才，从而积极应对行业的变化与发展。

（一）智能技术快速演进：多重技术叠加共演，颠覆传媒理论体系

从学科视角看，包括新闻传播学在内的现代社会科学的诞生与发展，与统计学及相关研究工具的发展、成熟密不可分。依托抽样统计等“小数据”方法，现代社会科学不断前行，传播学研究中对信源、渠道、受众、效果等各方面的拓展均有赖于此。而数字技术从20世纪70年代开始逐渐渗透到传播渠道（互联网）和传播终端（个人计算机），开启了“个人对个人”的“新媒体传播”时代。个人数据、内容数据、广告数据等被互联网平台不断吸纳和积累，数据密集发现型的“第四科学范式”随之出现，对传统、经典的传播理论、广告范式带来挑战。从这一角度看，数字技术的发展意味着学科范式革命，是传媒学术研究和理论升级必然要面对的现实。新闻传播学与数据科学、计算科学、微观经济学、博弈论、复杂网络科学等学科的交叉正是基于此，并在交叉中催生新的跨学科领域。

值得注意的是，技术挑战传媒范式的同时，其自身的含义亦在不断深化，概念日趋膨胀，已经形成了多种技术叠加共演，并以不同形式和力量影响传播的复杂网络。人机结合的新传播态势在研究对象、理论基础、方法工具等多方面都形成了学科升级的新命题。

本文试对当下的传媒技术进行拆分，将其分解为环境技术、算力技术、要素技术、数据处理流程技术、业务运作流程技术5个维度（见图1）。正是这5个维度的技术概念相互交叉，与产品、业态、组织结构等相互作用，形成了传媒技术近乎“黑箱”的复杂局面，导致其成为一个复杂的概念。

自2022年以来，人工智能技术的发展突然加速，进入生成式人工智能阶段。AIGC（人工智能生成内容）作为关键变量，在推进底层技术更新、变革内容生态的过程中，快速融入传媒业的数字化进程，在影视、游戏、电商、音乐等场景的应用已趋成熟，有望成为传媒运营的技术基础。% 我们有必要作出充分的回应，以开放的姿态吸纳各个学科的知识来研究这一问题。传媒自身的范式、研究方法、学科边界发生了变化，传媒高等教育也要回应理论的需求。

（二）媒介产业格局变革：媒介深度和多层融合，拓展传媒专业边界

从产业视角看，与新闻传播学科相对应的传媒产业正在技术推进下发生形态、功能等维度的融合、重构，并不断与社会大系统加深融通。传媒产业已经不限于“新闻传播”，而成为“信息社会”的关键枢纽。媒介逻辑以平台化生产组织方式嵌入生产力之中，成为推动新质生产力发展的重要基础性配置。

在形态融合方面，媒介产业体现为形态叠加与形态升级。形态叠加的特点是突破媒介介质边界、重组要素，媒介形态从“相加”走向“相融”并由此创造出一批新的媒介形态，实现“1+1=1”的形态创新与“1+1gt;2”的价值创新。形态升级则是通过技术再赋能融合创新，深化体验，以数字化技术为中介，催化媒介本身完成融合迭代，通过形态的自我升级推进媒介产品的深度融合。

在功能融合方面，媒介则从单一的传播场域升级为融合了传播、服务、转化等功能的复合场域。其信息容纳了公共性、服务性和商业性，贯穿线上与线下，覆盖娱乐、就业、零售、金融、房产、教育等领域。同时，媒介平台凭借其开放性，吸纳了新的变现可能，通过电商、广告等形式发掘信息的商业空间，为媒介生态的良性建构输入力量。基于技术、产品、运营等多方面的创新，“媒介+服务+商业”的融合打破了媒介的边界，改变了媒介与社会系统的关系，从过去的“新闻”传播到当下的“信息”经济，传媒正在成为社会结构的操作系统和原动力，以及塑造社会结构的决定性因素。

这就意味着，“新闻传播”的专业边界事实上已经扩大为“大传播”，这持续丰富着“传播”的内涵，扩张着“传播”的范畴。在这一过程中，AIGC成为新的推力与变量。以AIGC等为表现的技术体系正在不断提升对“信息”（或“内容”）的理解力、生成力、分发力，是颠覆传统传播模式的关键性要素，也是构建全新传播格局的基础性力量。立足AIGC这一能够深度理解和把握“信息”的技术变量，“传播”概念的再度深化与扩张，将会成为专业发展的契机。在此背景下，如何回应传媒产业的实际变化、把握学科边界的扩张，成为高校新闻传播类专业发展的必答题。

（三）传媒运作体系重构：数字化、智能化、平台化运作，重塑人才培养模式

从人才培养的视角看，我们认为新闻传播类专业始终面对3个需要持续回应的问题。第一，它能不能与产业实践紧密相连？第二，它能不能置身产业发展的前沿？第三，它能不能回应产业对理论的需求？也就是说，专业需要时刻将产业运作的机制、方式、工具、变化等纳入人才培养体系中，既将其作为培养体系建设的来源，也将其作为培养体系建设的目标。

当下传媒产业的运作体系正在快速被颠覆、不断被重构。过去相对稳定的产业结构、相对单纯的运作模式均已不复存在，人才培养模式调整的速度、深度、广度均难以与之相匹配。这正是新闻传播类专业人才培养体系受到挑战的核心原因。当前，数字媒体、平台媒体、智能媒体已经成为媒体运作的基石和核心，媒体的运作方式与此前有着显著不同，数据驱动、技术赋能、工具嵌入、效果导向等基于大数据、人工智能的决策系统不断进入媒体运作体系。） 在这一态势下，一方面，既有的传媒人才培养目标、知识结构、课程体系，在相当程度上滞后于业界现实，人才培养的结果也就难言理想；另一方面，传媒产业依然在蓬勃发展，催生出大量的新型岗位和人才需求，包括策略产品设计师、广告优化师、传媒数据分析师等，这就构成了人才培养与人才需求的错配。这种错配意味着一定范围和一定程度的专业落后、课程陈旧、就业困难，带来了部分高校新闻传播类相关专业的发展危机。

因此，人才培养的能力目标、人才培养模式的调整和转型势在必行。我们必须从传媒业的新型岗位需求和人才需求出发，倒推新闻传播类专业人才培养的能力目标，进而明确培养方案的课程设置、师资配置、实验室建设等具体内容。而AIGC的快速发展，要求培养模式快速转型升级，在结构再造的深度、课程覆盖的广度、内容调整的速度、能力培养的跨度等方面都能够与业界需求适配，进而激发专业活力，在传媒产业不断升级和前进的情势下，建构新的专业增长点。

二、中国传媒大学广告学院的智能化转型实践

2018年，中国传媒大学提出建设计算广告或数字广告专业的目标。2019年，中国传媒大学广告学院在全国率先开设了广告学（数字营销方向），推进多学科交叉融合体制、产学协同育人体系的建构，持续推进广告学新专业方向的交叉融合。2021年，在中国传媒大学领导支持下及相关部门的统筹协调下，广告学院、数据科学与智能媒体学院（以下简称“数智学院”）联合，在原有的学科体系和资源基础之上打造的“计算广告学双学士学位复合型人才培养项目”获教育部批准并正式启动招生。3年来，我们依托计算广告项目进行了多方面的创新尝试，并初步取得较好效果，在全国广告高等教育领域产生一定影响。本文梳理广告学院计算广告等专业在理论重构、专业再造、培养体系升级3方面的思路，旨在为传媒专业探索高等教育的智能化转型提供借鉴。

（一）依托专业定位，重新定义计算广告

确立专业定位是专业建设的起点，这一定位既要折射传媒发展的现实情况，又要适配专业建设的资源、禀赋，且作为本科4年持续推进的文工交叉双学位项目，该定位需要具备相当的深度和一定的弹性，以支撑未来人才的发展。因此，在创办之初，广告学院团队梳理了学界、业界对“计算广告”的界定，持续思考这些界定是否能够支撑文工交叉建设“计算广告”的完整建制专业，并在已有概念基础之上进行了重新界定。

“计算广告”的定义目前大多以雅虎研究院资深研究员安德雷·布罗德（Andrei Broder）在2008年提出的定义为蓝本展开，强调在特定语境下特定用户和相应的广告之间找到“最佳匹配”。*广告学院团队通过综合考察和大量业界访谈发现，如果把上述定义应用到计算广告专业建设中，可能存在如下5点误区。

第一，将“计算”等同于“算法”，夸大算法能力，忽视“数据”以及更为广泛的“数字环境”。第二，将“广告”的计算局限于媒介投放，忽视了整个广告流程中各个业务环节的“泛计算化”。第三，过于强调广告的自动化，忽略了“运营”的能动性。第四，过于迷信广告智能匹配消费者的技术，矮化了“消费者”，忽视了其复杂性和动态性。第五，将“计算广告”与“互联网”画等号，忽视了其他媒体的数字化进程和数字化价值。

结合当下“计算”和“广告”这两个核心要素的基本情况，考虑到业界对计算广告认知存在的部分误区（或由于语境不同而带来的理解偏差），以及“计算”与“广告”的融合形态的不断发展，广告学院团队对计算广告进行了重新界定：计算广告是在数字化环境中，品牌主等传播主体依托大数据、人工智能、云计算等各类数字技术，以实现用户链接、互动为目标的信息传播活动。

计算广告是数字技术与广告运作相结合的概念，而数字技术本身是快速变化的，广告也在社会、经济的方方面面的变动之中不断更新，计算广告同样有较强的动态性。计算广告的核心内涵体现在如下几方面。

第一，计算广告本质上是特定的信息传播活动，计算广告仍然是品牌的信息传播活动。第二，计算广告由数字技术推进。在数字化终端、网络环境和媒体数字化发展支持下，计算广告由大数据、算法、云服务等多种数字技术推进，而不是仅由人工智能、算法等狭义的数据处理技术推进。第三，计算广告既有由固定出资人发起的广而告之的行为，又有在各种传播触点上存在的用户参与的互动和主动扩散行为。第四，计算广告提升传播效率。一方面，计算广告涵盖广告洞察、广告策略、投放与优化等各个业务环节，提升了广告洞察、广告策略、广告投放、广告优化等整个广告运作流程的效率；另一方面，计算广告提升了流量资源、社交资源、营销内容资源、数据资源等各类广告资源交易效率。

广告学院团队对计算广告的重新界定，有如下几个方面的特点。一是将“计算”从“算法”扩展到“数字技术”。二是将“广告”从偏重于“媒介传播”扩展到“以实现用户链接、互动为目标的品牌传播活动”。三是将“计算广告”从“程序化投放”扩展到“广告业务各环节”。四是关注整体“数字化环境”以及多种“数据技术”在计算广告运作中的作用和影响。

通过上述梳理，专业建设团队明确了“计算广告”的定义，以及“计算”与“广告”两个核心概念的关系，厘清了专业建设所涉两个学科的关系、定位，奠定了专业培养体系建设的坚实基础，确保在推进文工交叉过程中以实质融合为导向，避免“两层皮”和“各自为战”等表面融合现象。

（二）依托培养目标，构建文工交叉格局

人才培养的根本目的是满足社会需求。对于专业建设而言，文工交叉是手段，实质落点是“人才培养”。因此，切实推进学科交叉的抓手就是明确人才培养的目标。

在培养目标方面，结合当下技术发展趋势、广告行业变迁，并考虑未来广告模式的调整升级对人才能力的需求，广告学院团队提出了计算广告专业人才培养的3大能力目标：会用、会做、会算。

第一，“会用”就是会用数字化营销传播策略。随着广告的内涵和外延发生变化，品牌传播的任务、功能、手段亦随之调整，学生需要充分理解新形势下的广告概念、广告运作、广告模式较过去发生的深刻变革，+ 并具备结合企业/品牌所处的行业特征、发展阶段、战略目标，综合使用各类工具、手段，推动营销传播方案设计及落地（包括用户画像、创意生产及优化、媒介评估及组合等）的能力，也即成为数字化时代熟练运用营销传播策略的人才。

第二，“会做”就是会做数字化广告产品设计。在当下的营销传播中，面临动态、复杂的消费者个体/群体，海量、碎片的媒介及内容资源，要完成资源调度、提升传播效率，数字化工具成为不可或缺的工具，无论媒体、品牌还是专业服务机构，营销传播活动的展开、资源的变现都依赖于专业工具和产品，， 亦提出了对专业广告产品设计者的新需求。因此，计算广告专业应致力于培养广告产品设计人才，使其能够结合具体的商业信息传播场景和需求，设计广告系统、广告工具。

第三，“会算”就是学会数据分析与算法。算法、数据在营销传播中扮演底层角色，悄无声息地影响内容、创意的流动以及传播权力的分配，理解算法、分析算法、设计算法，成为传媒人才迫切需要具备的能力，计算广告专业亦将其设定为人才培养目标之一。学生要能够使用编程工具和算法解决计算广告领域的专业问题，如设计用户画像、行为预测、个性化推荐、创意生成等各领域的算法。

在上述目标指引下，广告学院连同数智学院经过一年多的探索，对课程体系、跨院协同机制等进行了体系化梳理，打破了文工的分隔，实现了传播学与数据科学的学科融合。

（三）团队、资源、机制共同发力，推进教学、科研、实践创新

在学科交叉理念指导之下，计算广告专业建设团队经过数年的探索，在培养模式方面进行了多层级创新。总体而言，跨学科专业建设需要更新专业划分标准、重构知识框架，- 具体实现则需在团队、资源、机制3个层面发力。第一，要形成稳定协同、学科互补的教学科研团队。第二，要吸纳学界与业界的多方资源。第三，要在人才培养的各个环节进行机制创新，尝试对现行单学科培养方式进行调整。需要调度的资源涵盖校内（跨院的核心师资团队、与相关部门的高效协同）、校际（教学及科研方面的共建共享）、产业（与媒体、品牌、数据机构等的合作）及政府（数字化时代计算广告的规划、治理）。任务则涵盖教学体系、科研体系、实践体系3个维度。最终要实现跨领域培养人才、推动学科发展的综合目标。

1. 教学体系：文工交叉，创新设计双学位培养方案

人才培养涉及多个领域和环节，而课程是基础和关键所在，不同课程的有机组合本质上体现新文科教育的理念和办学水平。

针对计算广告专业的培养目标，在整合广告学院、数智学院两院传统专业课程知识体系的基础上，计算广告专业建立了文工融合、跨学科的复合课程群，增大课程容量的同时强调课程的融合性。在课程体系设计理念方面，我们注重对学生基础理论知识与新技术操作技能的双重培养。在新技术操作技能方面，我们要求学生既能够较为熟练地运用数据分析、统计软件，也能够适应新技术需求进行内容生产及实时优化。

具体而言，课程可以从不同维度进行分解，既可以按照文、工、融合三个类型进行较为线性的切分，又可以按照基础、核心课进行划分，相互之间进行交叉。课程为人才培养的3大能力目标服务，每一能力目标分别涵盖广告学、数据科学与双方融合的课程。

已有培养方案面临深入实施的问题。在具体课程的开设上，广告学院、数智学院将进一步加强合作与协同，形成组织协同、教学协同、科研协同、资源共享机制，以确保顺畅推进跨学科融合、全要素创新的课堂革命。

2. 科研体系：立足前沿，回应产业核心命题

在科研方面，计算广告专业坚持关注产业实践、回应产业实践的研究传统，从本体研究、史论研究、治理研究、国际化研究几个方面展开布局，并积极将相关科研成果导入课堂教学。

在本体研究方面，我们重点关注计算广告内涵与外延、计算广告产业与生态等，已经持续推出了4部《新营销白皮书》，并从计算广告的创意、投放、用户等角度分别进行系列考察。

在史论研究方面，我们重点关注技术与广告的互构，尤其关注近百年来数字技术发展与广告产业、学术的演变及关联，以回顾历史的方式把握广告与技术的交界，并为深入理解现实情况提供历史镜鉴。

在治理研究方面，我们重点关注计算广告时代的数据流通、隐私保护、算法治理等问题，把握计算广告产业发展与合规治理之间的平衡，并推出“数据攻防”系列研究，通过对平台、政府、品牌、技术机构、法律专家等的访谈，洞察当下围绕数据的激烈博弈及由此形成的力量格局。

在国际化研究方面，一方面，我们延续团队在海外传媒集团、海外广告产业方面的研究资源和优势，继续研究国际传媒集团、媒体平台的计算广告布局；另一方面，围绕品牌国际传播、内容出海等领域，相继推出多项研究成果。

3. 实践体系：技术赋能，立足培养底层能力

面向跨学科、交叉融合的拔尖创新人才培养，计算广告专业的目标是培养懂算法、懂广告的复合型人才。我们要求学生能够掌握、理解和设计广告系统及广告算法，看到、理解数据的真实情况、问题，包括采集、分析等的流程以及在产业中的流动过程，掌握智能媒体、计算广告中主流“算法”的范畴、内涵，以及实际运行情况和调试过程，并能够熟练掌握主流的互联网广告产品的使用方法。因此，我们在课程中设置了大量的实训环节。要针对教学需求建设专门的实验室环境，实验室应能够提供适配教学需求的专门系统，包括真实流动的大数据以及真实运行、可编程、可调试的智能算法系统。

目前广告院系面向专业培养的实验室多数为机房形式，以提供专业课程教学和研究中所需的终端资源为主；同时，许多实验室采买和配置了SPSS等工具。这种偏重于现成工具的采买，不足以穿透广告算法底层，与具体的计算广告相关课程的捆绑度较低。

从学科建设角度来看，新文科建设需要持续融入工科的“实验”“实践”特色，而这对文科建设提出了较大挑战。新闻传播学科面临的挑战尤为巨大。过去的新闻传播实验较多关注内容生产、受众认知等，并围绕这些课题开展实验室建设。而在数字化环境下，新闻传播实验应更多关注内容分发算法、媒体平台底层数据的运行机制等。

为实现实验资源与专业教学、科研的对接，广告学院团队在专业实验室建设方面经过多轮研究和考察，总结出了两条核心路径。

一是引入行业的真实资源、流量、工具，为学生提供操作层面的训练。这种训练在完全真实环境下进行，能够提供基于特定工具的体验，让学生认识实操的复杂度。缺点在于其难以持续和推广，体系性不足，无法穿透底层逻辑，且受限于行业与高校在各方面节奏的不一致等问题，适合以项目、工作坊的形式运行。

二是搭建仿真系统，基于数据将行业内的案例、内容、媒介、角色、过程等元素及其特征进行模块化、抽象化处理，结合具体课程进行适配和应用。这种方式在特定工具使用（如具体的投流等）上的体验有待提升，但具有较好的综合性和理论性，且能够实现资源的开放、共建、共享，并能够支持对底层逻辑的打开和解析。

在中国传媒大学的支持下，广告学院携手数智学院、政府与公共事务学院等兄弟单位建成了信息计算实验室，以支撑计算广告专业建设的实践需求。我们在上述两条路径上均进行布局，既引入行业资源、工具，也积极搭建面向专业学科的仿真系统，已经实现了全域营销仿真、媒介流量资源交易仿真等系统功能，并持续推动开放和迭代。依托计算广告专业建成的仿真系统已经在全国数十家高校得到应用，助力这些高校开设计算广告相关课程或专业。

三、学科交叉视角下未来传媒高等教育展望

（一）科学梳理，特色发展，推动学科交叉

人工智能发展给传媒高等教育带来巨大影响。这种影响既包括巨大冲击，也包括巨大机遇。中国传媒大学广告学院的上述探索，就是积极化冲击为机遇，努力唱响“人工智能机遇论”。

推动学科交叉是传媒高等教育未来发展的必然选择。面对智能技术的突破发展，推进学科交叉，促进学生人文素养、科技能力的综合提升，实现学科卓越集群式发展，是传媒高等教育的明确未来。同时，这一变化也带来明确的空间和潜能，我们要通过革新学科之间的跨界理念，实现从单一的新闻传播学学科到开放包容的大传播学学科群的飞跃，通过学科整合、学科交叉、学科重组、发展新兴学科来扩大新闻传播学的内涵与外延，主动引领未来发展。

学科交叉应注重特色发展。我们必须看到，学科交叉既是顶层设计，是自上而下推动的过程，又必然会受到资源禀赋、学科理念、组织机制的影响，需要自下而上回应和完成建设，不存在一条必然相同的路径。因此，在积极拥抱新技术的同时，要科学梳理自身特色，找准各个维度的差异及交叉点，探索学科交叉的可能方式和机制。

（二）共享共建，凝聚共识，推动产学协同

传媒教育与产业的协同联动是学科定位的天然要求，在交叉融合的情势下，智能传媒教育要建立开放协同的培养体系，从产教融合、科教结合、校企合作和中外交流等多个层面打造具有整体观的学科育人模式。

广告等新闻传播类专业有很强的实践属性，在人工智能时代更应努力导入业界资源。应鼓励优秀业界力量参与到学生入学后的专业选拔、导师双选、学生培养、实验室建设、毕业设计和毕业去向等全流程中，解决知识老化、课程老化、专业老化问题，推动高校专业建设与业界同频共振、同步发展。企业为学生提供专业的实践作品评价、业界导师、实践指导以及一线数据案例，真正打通人才培养的招生、培养、实习、就业全流程。

（三）跨院合作，跨校协同，打造专业建设共同体

人工智能带来的机遇和挑战，需要大家携手应对。应依托校内特色资源，推动不同学科专业的特色化学科交叉；应推动本学科专业的跨校合作，通过人工智能等线上新技术手段和线下方式，积极开展教学和实验室资源共享，打造专业建设共同体（见图2）。

专业建设共同体同时是凝聚共识、汇聚力量的平台。计算广告等交叉专业的诞生与发展，是技术、行业、学科整体性变革驱动的结果，这种变革是全国传媒高等院校面临的共同环境和挑战。因此，专业建设过程必然是与全国高校、业界协同，共建、共享的过程。通过高校协同、产业资源导入反哺专业共同体的良性发展，是中国传媒大学广告学院的经验，具有一定的代表性。

（四）深层内嵌，数据驱动，探索传媒教育智能化新范式

人工智能的发展在重构传媒产业及学科，进而倒逼传媒教育升级的同时，也在深刻影响着高等教育本身的要素、形式与系统。因此，思考传媒教育智能化的问题，不能仅停留在升级知识、课程及科研的层面，还需要站在整个高等教育变革的高度，探索传媒教育的新命题、新模式、新路径。

在这一思考过程中，既应积极发挥传媒教育的文科专业基础能力，还应结合传媒教育智能化中的典型案例，发挥传媒教育贴近数据、信息的学科优势，对“智能教育”的内涵、范畴展开探索，以传媒高等教育智能化的实践，探索人工智能驱动教育智能化的创新路径，推动更加广泛的学科交叉融合。

四、结语

当前，传媒学界与业界共同面临数字化、智能化的整体发展趋势。人工智能对专业的替代性竞争已经全面展开，数据化、平台化、智能化、程序化、工具化等趋势对传统传媒类专业的各个核心板块都带来了严峻挑战。中国传媒大学广告学院开展的探索，正是对此进行的系统性升级和针对性创新。广告学院力争探索出可复制、可推广的专业转型升级的机制和经验。

走向大交叉、实现大融合是人工智能时代学科建设的必由之路。传媒高等教育的智能化转型需要打造共同体，搭建产学协同的开放平台，联结历史资源和当下实践，推动产学协同育人机制建设，以更好地服务国家和社会需要。

（作者赵新利系中国传媒大学广告学院院长、教授、博士生导师；吴殿义系中国传媒大学广告学院融合创新中心负责人，网络与新媒体系副主任、副教授）