黄援生

摘要：现深入探讨人工智能技术应用于图书馆数字化与个性化信息服务系统建设过程中面临的三大关键挑战，即数据质量与安全问题、技术人才短缺问题以及系统兼容性与集成问题，并提出切实可行的应对策略，包括强化数据管理与安全保障、培养和引进复合型人才、推进系统兼容与集成及开展用户需求调研与反馈优化。人工智能技术能够显著提升图书馆服务效率和用户满意度，但其成功应用需要图书馆在技术应用、数据安全和人才建设等方面进行系统性规划与投入。

随着数字化转型的深入推进，图书馆正从传统的文献存储中心向智慧知识枢纽转型。人工智能技术作为这一转型的核心驱动力，能够为图书馆带来前所未有的变革。然而，在实际应用过程中，图书馆面临着一系列技术挑战与管理难题。数据质量与安全是人工智能应用得以有效落地的关键支撑，直接影响服务效果与用户信任；技术人才短缺问题是制约图书馆智能化发展的关键瓶颈，需要系统性的人才培养与引进策略；系统兼容性与集成问题则关乎技术落地的可行性和效率，是图书馆信息化建设的重要考量因素。

人工智能技术应用于图书馆数字化与个性化信息服务系统建设的关键点

数据质量与安全问题

数据是人工智能技术应用的核心基础，而图书馆在数据收集、存储和整合过程中面临多重挑战[1]。一方面，图书元数据录入环节易受人为因素干扰，如ISBN号、作者姓名和出版年份等关键信息可能出现错填、漏填的情况，导致资源数据的准确性和完整性受损。另一方面，不同数据源之间的数据格式和标准不统一，使得数据整合困难重重。例如，从不同数据库获取的电子资源元数据，其字段定义和编码方式可能存在差异，难以直接进行融合和分析。

此外，图书馆数据安全与隐私保护问题日益凸显。图书馆收集的用户数据包含大量个人隐私信息，如姓名、联系方式、借阅偏好等，一旦数据泄露，将严重侵犯用户隐私权，给用户带来麻烦和损失。在数字化时代，图书馆不仅面临传统数据安全威胁，还需应对新型网络攻击和数据滥用风险。

技术人才短缺问题

人工智能技术的复杂性与专业性决定了其应用离不开具备跨学科知识与技能的人才。在图书馆领域，理想的复合型人才需同时掌握图书馆学、情报学、数据科学和人工智能技术等多方面知识。然而，当前图书馆技术人才存在明显的跨学科知识缺口。图书馆工作人员多数毕业于传统图书馆学或情报学专业，虽然在图书馆基本业务方面有着丰富的实践经验，但对人工智能技术的了解相对较少，即使经过培训或自学，也难以将这些技术灵活应用于图书馆的实际工作场景。

技术人才短缺问题不仅体现在数量上，更体现在质量上。图书馆需要既懂业务又懂技术的复合型人才，他们应具备图书馆学背景，同时熟悉机器学习、自然语言处理等技术，而这类人才相对稀缺。这种供需失衡导致图书馆在技术应用过程中面临人才瓶颈，限制了人工智能技术在图书馆的深度应用与创新。

系统兼容性与集成问题

图书馆经过多年信息化建设，已积累了各种基于不同技术架构和平台的信息系统，如编目系统、借阅系统、数字资源管理系统等。这些系统采用不同的数据格式和数据库，导致系统之间的集成性和兼容性相对较差。例如，部分传统图书馆系统采用Oracle数据库，而新兴的AI系统则可能基于MongoDB等NoSQL数据库，这种技术差异增加了系统集成的难度。

在应用人工智能技术的过程中，需要将图书馆现有的系统与AI技术进行有机结合，实现不同系统之间的数据共享和无缝对接。然而，由于系统之间存在显著的技术差异，系统集成过程中普遍面临诸多技术难题，如数据接口不统一、通信协议不兼容、系统响应延迟等。这些问题直接影响了AI技术在图书馆的应用效果，是图书馆建设数字化与个性化信息服务系统时面临的主要挑战。

应用人工智能推进图书馆数字化与个性化信息服务系统建设的有效措施

强化数据管理与安全保障

为应对数据质量与安全问题，图书馆需建立健全数据治理体系，严格规范数据收集流程。在数据管理方面，图书馆应构建“数据驱动、协同治理”的智慧化模式，通过跨机构合作统一数据标准，打破“数据孤岛”。

针对用户数据收集，图书馆需遵循“最小必要”原则，清晰明确地告知用户收集数据的目的、方式及使用范围，取得用户授权后方可进行数据收集。对于馆藏资源数据，图书馆应确保采集渠道合法合规，并对采集到的数据进行严格的审核与校验，保证数据的真实性和准确性。在数据存储方面，图书馆应根据数据的使用频率和重要性进行科学分类存储，提高存储效率与可靠性。

在数据安全防护方面，图书馆需采取多层次安全措施。首先，充分利用加密技术保护敏感数据，无论数据处于静态存储还是传输状态，都能有效抵御数据被篡改或窃取的风险[2]。其次，实施精细化的数据访问控制策略，根据不同用户的角色和权限，限制其对数据的访问范围和操作类型。最后，建立健全数据备份与恢复机制，定期对数据进行全面备份，并将备份数据存储于不同系统，以应对自然灾害或系统故障等意外情况，确保图书馆业务的连续性。

培养和引进复合型人才

针对技术人才短缺问题，图书馆应采取多元化的人才培养与引进策略。首先，图书馆应主动与高校、科研机构建立合作关系，共同开展有针对性的复合型人才培养项目。例如，可以设立联合培养基地，根据图书馆工作人员的实际需求，设计涵盖图书馆业务与人工智能技术的培训课程，并邀请行业专家授课指导，促进理论与实践的结合。其次，图书馆应建立完善的学习交流机制，定期组织人工智能技术分享会、案例研讨会等，营造良好的知识共享氛围，促进工作人员之间的相互学习与借鉴。最后，在人才引进方面，图书馆应制定具有吸引力的人才政策，积极面向社会招揽具有人工智能专业背景的高层次人才。通过构建开放、包容的人才环境，图书馆可以吸引并留住人工智能技术人才，促进图书馆服务的智能化转型。

推进系统兼容与集成

为解决系统兼容性与集成问题，图书馆应从技术架构和管理机制两方面入手[3]。首先，在技术架构层面，图书馆应选择具备开放性与标准化特质的技术平台，如基于“云―网―端”架构的系统设计，以降低系统间的集成难度。例如，可采用通用的编程语言（如Python、Java）和主流数据库系统（如MySQL、Oracle），遵循标准网络协议（如TCP/IP），确保系统间的兼容性。此外，还可采用模块化设计思维，将系统功能分解为独立的服务模块，通过标准化接口实现模块间的交互，提升系统的可扩展性和兼容性。其次，在系统集成过程中，图书馆应加强与技术供应商的深度协作，共同参与系统的设计与开发。明确要求供应商提供详尽的技术文档和接口规范，清晰界定系统间的数据交互方式和通信协议。在系统开发过程中，图书馆应开展全面的测试与验证工作，包括单元测试、集成测试和系统测试等，及时发现并解决兼容性问题。图书馆还应建立系统集成管理机制，对集成过程实施全方位监控与管理，实时跟踪系统集成进度、检查系统集成质量，保障各系统能够高效协同工作，实现数据的实时共享和业务的流畅流转。最后，图书馆应定期对现有系统进行评估与升级，根据技术发展趋势和业务需求变化，及时淘汰老旧系统，引入前沿技术和实用功能，保持系统的先进性和适应性。

开展用户需求调研与反馈优化

洞悉用户需求是提供个性化信息服务的核心，图书馆需借助人工智能技术开展全方位、深层次的用户需求调研工作。具体而言，图书馆应充分利用大数据分析技术，对用户借阅历史中的书籍类型、借阅频次、借阅时长等数据进行深度剖析，挖掘用户的阅读习惯和兴趣偏好。

在数据采集方面，图书馆可通过多种渠道收集用户行为数据，包括借阅记录、检索日志、点击行为等。同时，图书馆应结合自然语言处理技术，对用户咨询中的文本问题和反馈信息进行语义分析，准确把握用户需求。为确保数据采集合法合规，图书馆应明确告知用户数据的使用目的和范围，并取得用户授权。为持续优化服务，图书馆应建立多元化的用户反馈渠道，包括在线问卷调查、用户论坛和社交媒体互动等。图书馆应将用户需求调研与反馈分析的结果应用于服务优化，包括调整资源推荐算法、优化检索功能和改进用户界面设计等。

人工智能技术在图书馆数字化与个性化信息服务中的应用案例

上海图书馆的智能书架系统

上海图书馆的智能书架系统结合RFID技术和计算机视觉技术，实现了对图书位置的精准管理[4]。系统通过RFID标签识别图书位置，误差小于5厘米，读者可通过App扫码快速定位所需书籍。此外，系统还整合了读者借阅数据，为读者提供个性化推荐服务。

智能书架系统的创新之处在于虚实融合的服务模式和数据驱动的资源优化。借助数字孪生技术，系统在虚拟空间中构建了与实体图书馆一一对应的数字映射，实现了资源的动态调整和优化。例如，系统可根据用户的借阅行为和位置信息，自动调整热门书籍的摆放位置，提高资源获取效率。

北京师范大学图书馆的“AI+”创新实践

北京师范大学图书馆立足学校发展战略，积极开展一系列卓有成效的创新实践，逐步形成“基础设施支撑―核心业务赋能―用户服务升级―素养培训深化”的完整“AI+”图书馆应用体系，全面推动图书馆从传统服务向智慧服务转型，图书馆服务效能得到显著提升[5]。

人工智能技术在图书馆数字化与个性化信息服务中的应用趋势

从被动响应到主动服务的转变

人工智能技术正推动图书馆服务从被动响应向主动服务转变。传统的图书馆服务模式主要依赖用户主动提出需求，而借助AI技术，图书馆能够预测用户需求并主动提供服务。例如，通过分析用户的借阅历史和在线行为，AI系统能够预测用户可能感兴趣的资源，并在合适的时机主动推送给用户。这种转变不仅提高了服务效率，也增强了用户体验。

多模态融合与沉浸式体验

未来，图书馆服务将朝着多模态融合和沉浸式体验的方向发展。AI技术将实现文字、语音、图像、视频的智能协同，为用户提供更丰富的交互体验。例如，用户通过AR眼镜或手机App扫描馆内标识，AI系统可实时导航至目标区域，并叠加语音讲解和图像展示，提供立体化的服务体验。数字孪生技术将为图书馆带来沉浸式体验。通过构建图书馆的数字孪生体，用户可以突破物理空间限制，在虚拟空间中浏览馆内全景，查找资源并获取服务。

预测性服务与决策支持

人工智能技术能为图书馆提供预测性服务和决策支持。通过分析用户行为和外部环境数据，AI系统可预测未来用户需求和资源使用情况，为图书馆的决策提供支撑。

在资源管理方面，AI技术能够帮助图书馆优化采购决策和馆藏结构。AI系统能够识别热门主题和冷门领域，为采购部门提供决策依据。在用户服务方面，AI系统能够分析用户需求的变化趋势，提前准备相关资源，提高服务响应速度。

开放生态与跨机构协同

人工智能技术将推动图书馆构建开放生态并开展跨机构协同。通过与教育、科研系统深度对接，图书馆可以共享资源和服务，扩大服务范围和影响力。数字孪生技术将为图书馆开展跨机构协同提供支持。通过构建统一的数字孪生平台，不同图书馆可以共享虚拟空间模型，实现资源的协同管理和服务的创新融合。

结论与建议

研究结论

本研究通过分析人工智能技术在图书馆数字化与个性化信息服务系统建设中的应用现状和挑战，得出以下结论。

首先，数据质量与安全是人工智能应用的基础保障，需要借助完善的数据管理体系和安全防护机制确保数据的真实性与安全性。其次，技术人才短缺问题是制约图书馆智能化发展的关键瓶颈，需要采取多元化的人才培养与引进策略，组建复合型人才队伍。最后，系统兼容性与集成是技术落地的重要考量因素，需要选择开放标准的技术架构和平台，加强与供应商的合作，共同探索解决方案。

分析上海图书馆的智能书架系统以及北京师范大学图书馆的“AI+”创新实践发现，人工智能技术能够显著提升图书馆服务效率和用户满意度，但其成功应用需要图书馆在技术、人才和管理等方面进行系统性规划与投入。

实施建议

基于研究结论，提出以下实施建议。

一是构建数据驱动的智慧图书馆体系。图书馆应将数据作为核心资产，建立完善的数据治理体系，通过跨机构合作统一数据标准，打破“数据孤岛”；同时，采用先进的数据加密技术和访问控制策略，保护用户隐私和数据安全。

二是实施复合型人才培养计划。图书馆应主动与高校、科研机构合作，共同开展有针对性的复合型人才培养项目；同时，建立内部学习交流机制，促进工作人员之间的知识共享和技能提升。

三是推进系统兼容与集成。图书馆应选择开放标准的技术架构和平台，采用模块化设计思维，将系统功能分解为独立的服务模块，通过标准化接口实现模块间的交互；同时，加强与技术供应商的合作，共同参与系统的设计与开发，确保系统的兼容性和集成性。

四是建立用户需求驱动的服务优化机制。图书馆应充分利用大数据分析和自然语言处理技术，深入了解用户需求，提供个性化服务；同时，建立多元化的用户反馈渠道，将用户需求调研与反馈分析结果应用于服务优化，包括调整资源推荐算法、优化检索功能和改进用户界面设计等。

五是探索多模态融合与沉浸式体验。图书馆应探索文字、语音、图像、视频的智能协同，为用户提供更丰富的交互体验；同时，利用数字孪生技术构建图书馆的数字映射，实现虚实融合的服务模式。

六是构建开放生态与开展跨机构协同。图书馆应与教育、科研系统深度对接，构建开放生态，扩大服务范围。

（作者单位：厦门大学图书馆）

参考文献：

[1]殷小川,张岩,朱艳硕.人工智能技术在数字图书馆信息服务中的应用研究[J].产业与科技论坛,2022,21(04):64-65.

[2]刘菲.基于人工智能技术的数字图书馆个性化信息服务系统研究[J].图书馆学刊,2015,37(05):110-113.

[3]储节旺,杜秀秀,李佳轩.人工智能生成内容对智慧图书馆服务的冲击及应用展望[J].情报理论与实践,2023,46(05):6-13.

[4]任依晴,王飞翔.智能科技在图书馆服务创新中的实践：以上海图书馆为例[J].江苏科技信息,2025,42(14):63-67.

[5]北京师范大学新闻网.图书馆积极开展AI+创新实践 推动数字化智慧化转型[EB/OL].(2025-09-09)[2026-01-16].https://news.bnu.edu.cn/zx/zhxw/9ce935ad67184f7ba58ce2e7be7e1750.htm.