何雨

摘要：在数字化浪潮席卷全球的当下，图书馆正从传统的文献资源收藏与借阅中心，逐步向数智化方向转型，AI技术作为数智化时代的核心驱动力，为图书馆的高质量发展注入了新的活力。现探讨AI技术在图书馆数智化建设中的应用现状、面临的挑战以及未来发展趋势，提出切实可行的发展策略。

AI与图书馆数智化建设概述

AI技术的发展与应用

在20世纪50年代，AI（人工智能）概念被正式提出，早期受限于计算能力和算法，发展较为缓慢。进入21世纪，随着大数据的爆发和深度学习算法的突破，AI在语音识别、图像识别、自然语言处理等技术领域取得显著进展，并在各行业得到广泛应用。AI对图书馆的发展影响深远。在资源管理方面，AI能依据海量借阅数据和资源利用情况，优化馆藏资源配置，避免资源浪费。在服务方面，聊天机器人可实时解答读者疑问，提供24小时不间断服务；智能推荐系统能根据读者的阅读偏好推荐相关书籍，提升其阅读体验。

图书馆数智化建设

图书馆数智化建设是通过数字化、智能化技术，对图书馆的资源、管理和服务进行全方位变革，其目标在于通过各种数字化技术提高图书馆的服务能力与效率。它不仅仅是将纸质资源转化为数字资源，更是利用现代信息技术构建一个智能化、个性化、高效化的图书馆服务体系。资源数字化是对图书馆的各类文献资源进行数字化处理，使其便于存储、检索和传播，突破读者获取资源的时空限制。管理智能化是借助大数据分析、机器学习等技术，实现图书馆业务流程自动化，如智能采编、智能排架、智能盘点等，提高管理效率和精准度。服务智慧化是通过大数据分析读者的行为数据和兴趣偏好，为读者提供定制化服务，如个性化推荐、专属阅读空间等，满足读者多样化需求。

AI赋能图书馆数智化建设的理论基础

人工智能技术为图书馆数智化建设提供核心支持。自然语言处理技术使图书馆的智能问答系统能够理解读者的自然语言提问，并给出准确回答；机器学习算法可对读者的借阅行为数据进行分析，挖掘其潜在需求，实现精准推荐。大数据技术为图书馆数智化建设提供数据基础。通过收集和分析海量的读者数据、资源数据和业务数据，图书馆能够深入了解读者行为模式、资源利用情况，为决策提供依据。通过分析读者的借阅时间、借阅频率等数据，可以更合理地安排开放时间和资源采购计划。云计算技术为图书馆数智化建设提供强大的计算和存储能力。图书馆无需大量服务器硬件投入，通过租用云服务器即可实现资源的快速部署、弹性扩展和智能备份，降低运营成本，提高服务稳定性。多种技术相互融合，共同为AI赋能图书馆数智化建设奠定坚实的理论基础[1]。

AI赋能图书馆数智化建设的应用场景

智能资源管理

在传统图书馆资源采购模式中，采购决策往往依赖采购人员的经验以及有限的市场调研。AI技术的引入，使资源采购与推荐实现了质的飞跃。通过对海量读者借阅数据的深度挖掘，AI系统能够精准分析读者的阅读偏好、借阅频率、借阅时间等多维度信息。由南京图书馆建设的智能资源管理系统，集成了AI技术，在资源采购环节，通过对近几年的借阅数据、读者反馈以及市场出版动态的综合分析，资源管理系统可为采购人员提供采购建议，避免盲目采购，提升采购效率。

智能咨询与导览

现场咨询是图书馆的传统服务。近年来，各地图书馆通过微信公众号、官方网站、微博等网络平台开展咨询服务，但大多依赖人工回复，在面对大量读者和随时可能出现的咨询时，图书馆容易出现响应不及时、解答不全面等问题。基于AI大模型开发的智能咨询与导览系统有效解决了这些痛点。智能咨询系统基于自然语言处理技术，能够理解读者的各种问题，并迅速从庞大的知识库中提取准确答案。无论是关于书籍位置、借阅规则，还是特定主题的知识查询，智能咨询系统都能快速给出回应。智能导览系统利用室内定位技术和AI算法，为读者提供精准的导航服务。当读者在图书馆内寻找某本书籍时，只需在手机端输入书籍名称，智能导览系统便能规划出最佳路线，引导读者快速找到书籍所在位置，节省读者的时间和精力。连云港市图书馆的“图小孙”数字人服务是继人形机器人之后AI在图书馆读者服务领域的又一创新，为读者提供实时导览服务。新一代的数字人更擅长自然语言交流，具备高度拟真的交互能力，与读者交流时语言更自然。读者可以向其询问书籍位置、图书馆功能区分布等问题。数字人服务能有效提升图书馆的服务质量和形象[2]。

资源个性化推荐

AI算法会根据每位读者的借阅历史和阅览偏好，为其量身定制推荐书单。当读者登录图书馆线上平台时，系统会自动推送新书、热门书籍以及相关主题的系列作品，从而大幅提高读者发现感兴趣书籍的概率，提升其阅读体验。上海图书馆作为国内顶尖的图书馆之一，率先引入智能资源管理系统。在资源利用率方面，该系统借助个性化推荐功能，显著增加了读者对馆藏资源的访问量。

AI赋能图书馆数智化建设的关键因素

技术应用与创新

在图书馆数智化建设中，AI技术起着重要的驱动作用。通过自然语言处理技术，图书馆智能咨询系统能够理解读者复杂的语言表述，实现人机之间高效的信息交互。机器学习算法助力资源管理与推荐，通过不断学习读者行为数据，持续优化推荐模型，提供更为精准的服务。基于深度学习的图像识别技术，可用于图书封面识别、文档数字化处理等工作，提高图书馆资源数字化的效率和质量。

大数据技术为图书馆提供了对海量数据的存储、处理与分析能力。通过对读者借阅记录、搜索行为、阅读偏好等数据的深度挖掘，图书馆能够洞察读者需求，为采购决策、服务优化提供有力依据。通过大数据分析，图书馆可以发现不同年龄段、不同职业读者的阅读偏好差异，并有针对性地开展特色阅读推广活动。

物联网技术将图书馆内的各类设备、书籍等物理实体连接起来，实现智能化管理。智能书架、图书定位系统等利用物联网传感器实时监测书籍位置，确保图书归位准确，方便读者查找；自助借还系统、无感借阅系统等借助物联网技术与图书馆管理系统实现无缝对接，简化借阅流程，提升读者借阅体验。

人才队伍建设

图书馆数智化建设需要兼具图书馆学知识和信息技术知识的复合型人才。图书馆馆员需具备专业的图书馆业务能力，如此才能将图书馆的服务理念与技术应用相结合，确保技术为图书馆业务服务，进而提升图书馆服务质量。复合型人才要求图书馆馆员既具备图书馆学知识，又掌握其他领域的知识。然而，对于专业性较强的信息技术知识，多数馆员难以做到深入学习与精通。对此，图书馆可以与软件外包机构合作，这些机构拥有掌握先进信息技术的专业人才，如AI工程师、数据分析师、物联网技术工程师等，可以让外包机构负责技术系统的开发、维护与优化，为图书馆数智化建设提供技术支撑。同时，公共图书馆可以与高校、科研机构合作开展联合培养项目，开设相关课程与培训，培养复合型人才；鼓励馆内员工参加行业培训、学术交流活动，从而拓宽知识面，提升专业技能。此外，图书馆还可以引入竞争机制，激励员工自我提升，打造一支契合数智化建设需求的人才队伍[3]。

数据治理与安全

在图书馆数智化建设中，数据治理十分重要却常被忽略。有效的数据治理能够确保数据的准确性、完整性与一致性，提高数据质量。通过建立数据标准，图书馆可以规范数据采集、存储和使用流程，避免数据混乱，进而基于高质量数据作出科学决策。例如，统一读者信息录入标准，可避免因数据格式不一致导致的分析误差。在图书馆数智化建设中，保障数据安全是必须坚守的底线。在技术层面，采用加密技术对敏感数据进行加密处理，防止数据在传输与存储过程中被窃取或篡改；部署防火墙、入侵检测系统等安全防护设备，抵御外部网络攻击。在管理层面，建立完善的数据访问权限制度，严格限定不同人员对数据的访问级别，确保数据访问的合规性；定期进行数据备份，防止数据丢失。同时，加强对馆员的数据安全意识培训，提高全员数据安全防护能力[4]。

AI赋能图书馆数智化建设面临的挑战与应对策略

面临的挑战

1.技术难题

虽然AI技术在图书馆数智化建设中已取得一定成果，但仍存在诸多技术瓶颈。在自然语言处理方面，尽管当前技术能够理解大部分常见问题，但对于一些语义模糊、隐喻性强的表述，智能咨询系统仍难以准确理解和回应。例如，读者使用文学性、暗示性的语言询问某类书籍时，系统可能无法精准匹配需求。AI大模型中缺少公共图书馆个性化问题解答的数据喂养。图像识别技术在复杂环境下的稳定性有待提升。图书馆中的图书封面常常存在污损、褶皱等情况，同时有些图书位置光照条件不佳，这些因素都会影响图像识别的准确率，导致图书盘点、自助借还等功能出现错误。此外，不同类型、年代的书籍在图像特征方面存在较大差异，增加了图像识别技术的处理难度。

2.数据安全与隐私保护

随着图书馆数智化程度的不断加深，数据量呈爆发式增长，数据安全与隐私保护问题日益严峻。在数据存储环节，一旦存储系统遭受攻击，大量读者信息、借阅数据等敏感资料可能泄露，给读者带来潜在风险。例如，黑客入侵图书馆数据库，获取读者的个人身份信息和阅读偏好，可能导致读者隐私受到侵犯，甚至引发诈骗等违法犯罪行为。在数据使用过程中，如何在合理利用数据为读者提供优质服务的同时，确保数据使用的合规性和隐私保护，也是图书馆发展面临的一大挑战。数据分析过程中可能需要对读者数据进行关联分析，但这可能涉及隐私边界问题，稍有不慎便容易引发数据滥用风险。

3.用户接受度与使用方法学习

部分用户对AI服务存在一定的抵触情绪或接受障碍。一些老年读者习惯传统的图书馆服务模式，对智能设备、AI咨询系统等新技术存在畏难心理，不愿意尝试使用。年轻读者虽然对新技术接受度较高，但对AI服务的质量和个性化程度有更高期望，如果AI服务无法满足其需求，则容易导致用户流失。此外，部分读者不了解如何使用AI服务、如何进行提问，工作人员与读者一对一的传统讲解方式难以满足群体化服务需求，而开展培训也无法满足不同用户群体的多样化需求。若讲解内容和形式缺乏针对性与趣味性，则用户参与度不高，难以达到提高用户使用技能和体验的目的[5]。

应对策略

1.加强技术研发与合作

为有效应对挑战，公共图书馆需要与企业、高校、科研机构加强合作，共同开展研发，对自然语言处理、图像识别等关键技术难题开展联合攻关。公共图书馆可以与一些高校的人工智能实验室合作，利用高校的科研优势，研发更先进的自然语言处理模型，为模型提供更多公共图书馆的数据，提高智能咨询系统的理解能力。公共图书馆还可以与企业合作，结合图书馆实际，优化识别算法，提升其自然语言的识别准确率。通过加强合作与交流，不断将前沿技术引入图书馆数智化建设，可以提升图书馆的技术水平和服务能力。

2.完善数据安全管理体系

图书馆在数据使用过程中，需要制定严格的数据安全管理制度，确保数据在采集、存储、使用、传输等各环节的安全，避免数据过分采集与滥用。图书馆还应建立数据安全审计机制，定期对数据操作进行审计，确保数据使用合规。在存储过程中，图书馆应采用加密算法对数据进行加密，确保数据在存储和传输过程中的安全性。利用区块链技术的不可篡改和可追溯特性，保障数据的完整性和真实性，防止数据被恶意篡改。此外，对于硬件防护设备应持续更新，如防火墙、入侵检测系统等，以此提高系统的安全防护能力。

3.加强用户培训与沟通

针对不同用户群体的特点，制订个性化培训方案。对于老年读者，开展线下一对一辅导、小组培训等活动，以简单易懂的方式介绍AI服务的功能和使用方法，同时提供现场操作指导。对于年轻读者，制作线上短视频教程、互动式培训课件等，通过社交媒体、图书馆官方网站等渠道进行推送，方便他们随时随地学习。同时，加强与读者的沟通，可以通过论坛、微信公众号等宣传渠道设置意见反馈专区，收集读者对AI服务的意见和建议。根据读者反馈，不断优化AI服务，提高服务质量和用户满意度。此外，通过图书馆宣传活动，向读者普及AI技术在图书馆服务中的优势和作用，增强读者对AI服务的信任和认可。

AI赋能图书馆数智化建设的发展趋势与展望

发展趋势

随着AI技术的迅猛发展，其在图书馆数智化建设中的应用前景极为广阔。在自然语言处理方面，未来图书馆智能咨询将更加智能化。通过各图书馆的数据支撑，系统能够精准理解读者的复杂提问，提供更人性化、更高效的解答。图像识别技术也将不断升级，不仅能更准确地识别古籍等珍贵资料的文字和图像，还能实现对书籍损坏情况的自动检测。图像识别技术的提升还将提高图书定位与盘点准确率，辅助图书馆进行馆藏管理。此外，机器学习算法将更深度地融入图书馆资源推荐系统，依据读者的借阅历史、浏览偏好等多维度数据，实现个性化、精准化的资源推送，提高读者发现所需资料的效率。

对图书馆行业的影响

图书馆数智化建设在AI赋能背景下迎来了深刻变革。在服务方式方面，由传统的被动服务转变为主动服务，提升了读者满意度。例如，当读者不清楚自己的阅读需求时，系统可以主动推送相关资源供读者参考。在资源管理方面，AI助力图书馆实现资源的高效整合与管理，降低人力成本，提高工作效率。例如，利用AI图像识别技术进行图书盘点，相较于人工盘点准确率更高、速度更快。在资源建设方面，AI技术可以帮助图书馆挖掘更多潜在的数字资源，丰富馆藏内容，拓展服务边界[6]。

未来研究方向

未来，AI在图书馆中的应用将更加多元，在业务、服务、资源等方面都将实现深度融合。例如，利用AI优化智能推荐算法，使其更好地适应图书馆复杂的资源体系和读者需求；借助AI确保数据的安全存储与使用，避免过度利用、算法偏见等问题。此外，开展跨界合作是图书馆发展的大势所趋，如何整合图书馆学、计算机科学、信息科学等多学科知识，共同推动图书馆数智化建设迈向新高度，值得深入探索。总之，图书馆需要在AI的助力下，抓住机遇、迎接挑战，实现高质量发展。

（作者单位：连云港市图书馆）

参考文献：

[1]陈炎.数智时代内源驱动的基层图书馆智慧化建设策略研究[J].图书馆,2024(06):53-58.

[2]左静远,顾晓宁,李刚.人工智能在图书馆智慧化服务中应用的现状与对策研究[J].图书馆学刊,2024,46(10):52-56.

[3]孙尚锋,沈宁,刘琳,等.生成式AI时代图书馆智慧阅读推广模式研究[J].图书馆理论与实践,2024(04):83-88.

[4]苗运卫.生成式AI赋能图书馆中的读者信息分类保护[J].图书馆论坛,2024,44(08):34-43.

[5]黎意慧.我国图书情报学领域ChatGPT研究热点主题与演化路径[J].图书馆学刊,2024,46(10):106-112.

[6]刘岚芬.ChatGPT对图书馆企业竞争情报服务的启示与思考[J].新世纪图书馆,2023(10):60-65.