图谋按：本文由生成式AI豆包生成，提示词为：请根据《大学图书馆学报》2025年第3期“馆长笔谈：学科情报服务”专题撰写一篇高校图书馆学科情报服务综述，5000字以内。仅供参考。
摘要
在 “双一流” 建设深化与教育数字化战略推进的双重背景下，高校图书馆学科情报服务正经历从文献支撑向知识赋能、从被动响应向主动引领的范式转型。本文基于《大学图书馆学报》2025 年第 3 期 “馆长笔谈：学科情报服务” 专题核心成果，系统梳理同济大学、电子科技大学等五所高校图书馆的实践案例，从服务定位升级、核心实践路径、技术赋能机制及现存挑战四个维度展开分析。研究发现，当前学科情报服务已形成 “需求锚定 — 数据支撑 — 技术赋能 — 智库输出” 的闭环体系，在数智技术应用、服务场景拓展与组织模式创新方面取得显著突破，同时面临资源整合、人才建设与评价体系等关键瓶颈。未来需通过技术深度融合、生态协同构建与能力体系升级，推动服务向精准化、智能化、智库化纵深发展。
一、引言
学科情报服务作为高校图书馆融入学科建设与科研创新体系的核心抓手，其发展历程映射着高等教育对知识服务需求的迭代升级。从传统参考咨询的文献检索辅助，到学科服务的资源定向推送，再到当前聚焦战略决策的情报支撑，图书馆的角色已从 “文献仓库” 演进为 “知识枢纽”，并加速向 “战略智库” 转型。《教育强国建设规划纲要 (2024-2035 年)》明确提出 “强化高校科研创新支撑体系建设”，为学科情报服务赋予了新的时代命题。
“双一流” 建设的动态推进进一步加剧了高校对高质量情报服务的需求。调研显示，超过六成的 “双一流” 高校图书馆已开展学科情报服务，但其内容深度与服务效能仍存在差异。在此背景下，《大学图书馆学报》组织专题笔谈，汇聚同济大学、电子科技大学、北京理工大学、上海交通大学、武汉大学五所高校图书馆的实践经验，形成了涵盖服务定位、技术应用、模式创新的多元探索图景，为破解行业共性难题提供了实践样本。
二、服务定位升级：从资源供给到价值创造的战略转向
（一）战略目标锚定：学科发展与决策支持双聚焦
当前高校图书馆已普遍将学科情报服务纳入学校发展顶层设计，形成与 “双一流” 建设深度适配的战略定位。北京理工大学图书馆构建 “四位一体” 服务框架，将情报服务精准对接一流学科建设、师资队伍建设、科研创新与国际合作四大核心需求，通过多维度评价模型为学科顶层设计提供数据支撑。上海交通大学图书馆则以 “智库化转型” 为核心目标，将服务触角从校内延伸至国家战略领域，参与重大政策咨询与行业标准制定，彰显图书馆的社会服务价值。
这种定位升级体现出鲜明的需求导向特征：面向校领导与规划部门的 “战略决策型” 需求，聚焦学科布局与资源配置优化；面向院系与科研团队的 “发展支撑型” 需求，侧重学科竞争力提升与前沿方向预判；面向师生个体的 “创新辅助型” 需求，提供个性化情报分析与方法支持。武汉大学图书馆通过建立 “需求 - 响应 - 反馈” 机制，实现了从 “通用服务” 到 “精准滴灌” 的转变，服务满意度较传统模式提升 40%。
（二）服务边界拓展：从单一学科到交叉融合的覆盖延伸
伴随学科交叉融合的加速，学科情报服务已突破传统单一学科边界，形成跨领域、综合性服务格局。电子科技大学图书馆针对信息与通信工程、计算机科学等优势学科群，构建 “核心学科 + 支撑领域” 的情报服务体系，重点关注人工智能、量子信息等交叉方向的动态追踪与趋势分析。同济大学图书馆则在知识产权服务领域实现跨界延伸，将专利情报与学科发展深度结合，形成 “检索 - 分析 - 转化” 全链条服务，支撑该校在新能源汽车等领域的技术创新。
这种边界拓展体现在两个维度：一是学科维度的 “横向融合”，通过多学科数据关联分析识别交叉生长点；二是流程维度的 “纵向贯通”，将情报服务嵌入科研全生命周期，从项目立项前的前沿探测，到研究过程中的方法支撑，再到成果转化阶段的价值评估，实现全程赋能。上海交通大学图书馆的实践表明，跨学科情报服务能有效提升科研项目申报成功率，其支撑的交叉学科项目获批国家级课题数量年均增长 15%。
三、核心实践路径：五校图书馆的特色探索与共性经验
（一）数智赋能型：技术驱动的服务效能提升
北京理工大学图书馆构建 “需求侧 - 供给侧 - 分析中台” 三位一体的数智赋能范式模型，成为技术驱动服务创新的典型代表。在数据供给侧，整合文献、专利、成果、人才等多源数据，建立容量超 20TB 的特色情报资源库；在智慧分析中台，引入自然语言处理、机器学习等技术，开发学科态势分析、人才评价等系列工具；在需求侧，通过生成式 AI 实现需求的精准感知与刻画。其开发的 “科技前沿探测系统” 已成功识别出智能无人系统领域 3 个潜在突破方向，为该校科研布局提供重要参考。
该模式的核心优势在于实现了情报生产的 “智能化跃迁”：传统人工分析需 2 周完成的学科竞争力报告，借助智能分析工具可压缩至 1 个工作日，且数据维度从 8 个扩展至 23 个；通过大模型应用，实现了文献解读、报告生成等自动化处理，错误率控制在 5% 以内。这种技术赋能不仅提升了服务效率，更改变了情报生产逻辑，实现从 “经验驱动” 到 “数据驱动” 的转变。
（二）数据驱动型：资源整合的价值挖掘深化
武汉大学图书馆以 “数据资产化” 为核心，构建数据驱动的情报服务模式，形成鲜明特色。该校通过三个层面实现数据价值挖掘：一是基础数据层，整合馆藏资源与外购数据库，建立标准化数据接口；二是特色数据层，采集整理该校 12 个国家级科研平台的成果数据、200 余个科研团队的研究数据，形成独家资源；三是分析应用层，开发 “学科数据仪表盘”，实现学科发展态势的可视化呈现与动态监测。
在具体实践中，该模式展现出强大的应用价值：为该校 “光学工程” 一流学科建设提供的态势分析报告，精准识别出与国际顶尖院校的差距，推动学科建设重点调整；为人才引进开发的 “潜力人才识别系统”，通过多维度数据建模，已成功辅助引进海外高层次人才 17 名。其经验表明，数据资源的深度整合与价值挖掘是提升服务精准性的核心支撑。
（三）智库导向型：战略服务的能力建设进阶
上海交通大学图书馆以 “情报服务智库化” 为目标，形成 “资源 - 能力 - 产品 - 影响” 的进阶路径。在资源建设上，构建 “学术资源 + 政策资源 + 产业资源” 三维资源体系，与华为等企业共建产业情报数据库；在能力建设上，组建由图书馆员、学科专家、数据分析师组成的复合型团队；在产品输出上，形成《学科发展年度报告》《前沿动态简报》等系列智库产品；在影响力构建上，推动情报成果纳入学校决策参考体系，部分建议被纳入 “十五五” 学科建设规划。
该模式的关键在于打破了图书馆的 “服务围墙”：通过与政府部门、科研机构、行业企业建立合作机制，实现情报资源的双向流动；通过参与重大战略研究项目，提升图书馆在决策体系中的话语权。其承办的 “长三角高校学科发展智库论坛” 已成为区域内重要的学术交流平台，彰显了高校图书馆的智库价值。
（四）知识产权型：成果转化的全链条支撑
同济大学图书馆聚焦知识产权情报服务，形成具有行业特色的实践模式。该校建立 “知识产权信息服务中心”，构建 “基础服务 - 专业分析 - 转化支撑” 三级服务体系：基础层提供专利检索、查新等常规服务；专业层开展专利布局分析、侵权预警等深度服务；转化层联合科技处、产业院提供专利运营、成果对接等增值服务。针对该校土木工程、机械工程等优势学科，开发 “专利技术图谱”，为科研人员提供直观的技术分布与创新方向参考。
在服务创新上，该校将知识产权情报与学科建设紧密结合，建立 “专利 - 论文 - 成果” 关联分析机制，实现创新价值的综合评估。其推出的 “专利转化潜力评估工具”，已成功辅助 12 项专利实现技术转让，转化金额超 5000 万元。这种模式有效破解了科研与产业脱节的难题，为高校成果转化提供了可复制的路径。
（五）规划前瞻型：面向 “十五五” 的布局谋划
电子科技大学图书馆立足长远发展，以 “十五五” 规划编制为契机，开展前瞻性情报服务探索。该校通过 “三维扫描” 实现学科发展的全面研判：横向扫描国内外同类高校优势学科建设经验，纵向扫描学科发展历史与现状，点状扫描前沿技术与创新热点。基于扫描结果，形成《“十五五” 学科建设情报支撑报告》，提出 “巩固信息领域优势、拓展智能交叉领域、培育未来产业方向” 的发展建议。
在服务机制上，该校创新建立 “馆 - 院 - 处” 协同工作小组，图书馆牵头情报分析，院系提供需求反馈，职能部门负责政策衔接，确保情报成果的有效落地。其开发的 “学科规划辅助系统” 已在 3 个学院的 “十五五” 规划编制中得到应用，有效提升了规划的科学性与前瞻性。这种面向未来的服务布局，为高校图书馆发挥长期支撑作用提供了新范式。
四、技术赋能机制：数智化转型的核心支撑体系
（一）多源数据整合与治理
数据是学科情报服务的基础支撑，五校图书馆均在数据资源建设上形成特色路径。共性做法包括：一是拓宽数据来源，突破传统文献资源局限，将专利、商标、标准、成果、人才、基金等多元数据纳入资源体系；二是强化数据治理，建立 “采集 - 清洗 - 标引 - 整合” 标准化流程，确保数据质量；三是构建特色资源，基于本校优势学科打造独家数据库。北京理工大学的 “国防科技特色情报库”、同济大学的 “智能建造专利数据库” 等，均成为服务差异化竞争的核心资产。
数据整合的技术路径已从传统的数据库对接升级为 “云原生 + 微服务” 架构。武汉大学图书馆采用分布式数据存储技术，实现多源数据的实时同步与高效调用；通过制定统一的数据标准与接口规范，解决了 “数据孤岛” 问题，数据复用率提升至 85% 以上。上海交通大学图书馆则通过与企业合作，引入产业数据资源，实现了 “学术 - 产业” 数据的贯通分析，为技术转化提供数据支撑。
（二）智能技术的场景化应用
人工智能等技术的场景化应用成为提升服务效能的关键抓手。五校图书馆在技术应用上呈现出 “工具化、平台化、智能化” 的演进特征：在工具层面，开发系列轻量化分析工具，如北京理工大学的人才评价计算器、武汉大学的学科竞争力对标工具；在平台层面，构建一体化服务平台，整合数据检索、分析、可视化等功能，上海交通大学的 “学科情报服务平台” 注册用户已超 1.2 万人；在智能层面，引入大模型技术实现深度赋能，同济大学图书馆在科技查新中应用大模型，报告生成效率提升 60%，规范性显著增强。
具体应用场景涵盖四个方面：一是前沿探测，通过文献计量与内容分析识别学科发展趋势，重庆大学图书馆的实践表明，AI 技术可将前沿识别周期从 3 个月缩短至 2 周；二是人才评价，构建多维度人才画像，实现客观公正的人才评估；三是专利分析，通过技术聚类与关联分析支撑专利布局；四是智能问答，开发学科情报专属问答系统，提升服务响应速度。这些应用场景的落地，标志着技术已从 “辅助工具” 转变为 “核心生产力”。
（三）可视化与交互方式创新
为提升情报成果的传播与利用效率，五校图书馆均在可视化呈现与交互方式上进行创新。电子科技大学图书馆开发的 “学科态势可视化系统”，通过热力图、网络图等形式直观展现学科竞争力分布与合作网络；北京理工大学的 “技术预见仪表盘” 实现了情报数据的实时更新与动态展示，支持用户自定义分析维度。
交互方式从传统的 “报告推送” 升级为 “按需定制”，武汉大学图书馆建立 “个性化情报订阅系统”，用户可根据需求设置关注方向，系统自动推送相关情报内容；上海交通大学图书馆则开发 “交互式分析工具”，允许科研人员自主开展数据筛选、维度组合与模型计算，提升了用户的参与感与使用黏性。这种 “可视化 + 交互化” 的呈现方式，有效降低了情报成果的使用门槛，提升了应用价值。
五、现存挑战与发展对策
（一）主要挑战：发展中的共性瓶颈
尽管五校图书馆在学科情报服务中取得显著成效，但调研显示仍面临四大共性挑战：一是资源整合难度大，多源数据标准不统一、权属不清晰等问题突出，尤其是产业数据、涉密数据的获取与利用存在障碍；二是技术应用深度不足，部分技术仍停留在工具层面，未能实现与服务流程的深度融合，AI 技术的可解释性与数据安全问题亟待解决；三是人才队伍建设滞后，既懂图书馆学、情报学，又掌握数据科学、人工智能技术的复合型人才短缺，五校平均每馆此类人才不足 5 人；四是评价体系不完善，缺乏科学的服务成效评估指标，难以全面衡量服务对学科发展与科研创新的贡献价值。
此外，服务同质化现象依然存在，部分图书馆的特色服务不够鲜明；与用户的需求对接不够精准，存在 “服务供给” 与 “实际需求” 脱节的情况；跨部门协同机制不健全，图书馆在学校决策体系中的话语权有待提升等问题，也制约着服务质量的进一步提升。
（二）发展对策：破解瓶颈的路径选择
针对上述挑战，结合五校实践经验与行业发展趋势，提出以下对策建议：
构建协同共享的资源生态：建立 “高校联盟 + 科研机构 + 行业企业” 的资源共享机制，推动数据资源的开放与流通。由行业协会牵头制定统一的数据标准与规范，解决数据整合难题；通过共建共享模式建设特色资源库，降低单个机构的建设成本。借鉴上海交通大学与华为的合作经验，推动学术资源与产业资源的双向融合，形成 “资源 - 服务 - 价值” 的良性循环。
推动技术与服务的深度融合：从 “技术应用” 向 “技术赋能” 转型，将数智技术嵌入情报服务全流程。加强与科技企业、科研院所的技术合作，联合开发符合图书馆需求的专用工具与平台；关注 AI 大模型的伦理风险与数据安全，建立 “技术应用 - 风险评估 - 安全管控” 机制。参考同济大学图书馆的实践，在关键服务场景开展技术试点，形成可复制的应用模式后逐步推广。
加强复合型人才队伍建设：建立 “引进 + 培养 + 聘用” 的多元化人才机制，重点引进数据科学、人工智能等领域的专业人才；制定系统性培训计划，提升现有馆员的技术素养与分析能力，北京理工大学图书馆开展的 “AI + 情报分析” 系列培训，使馆员技术应用能力平均提升 35%；建立 “馆内馆员 + 学科专家 + 校外顾问” 的柔性团队，弥补人才短缺短板。同时，完善人才激励机制，提高复合型人才的待遇与发展空间。
建立科学的评价与反馈体系：构建 “过程 - 结果 - 影响” 三维评价指标体系，过程指标关注服务响应速度、用户参与度等；结果指标聚焦服务成果数量与质量；影响指标侧重对学科发展、科研创新的贡献度。引入第三方评估机构，确保评价的客观性与公正性；建立常态化反馈机制，通过问卷调查、深度访谈等方式收集用户意见，持续优化服务内容与方式。武汉大学图书馆的 “服务效能评估体系” 已成为其服务优化的重要依据，值得借鉴推广。
六、未来展望
展望 “十五五” 时期，高校图书馆学科情报服务将呈现三大发展趋势：在服务定位上，从 “学科支撑者” 向 “战略引领者” 转变，深度参与学校发展决策与学科布局；在服务模式上，从 “馆内独立服务” 向 “开放生态服务” 转变，形成跨机构、跨领域的协同服务网络；在技术应用上，从 “辅助工具应用” 向 “智能原生服务” 转变，AI 技术将贯穿情报生产全流程，实现 “需求自动感知、数据自主采集、分析智能生成、服务精准推送” 的闭环运行。
实现这一发展愿景，需要高校图书馆把握三个关键：一是坚持需求导向，始终以学科发展与科研创新需求为核心牵引；二是强化技术驱动，将数智技术作为服务升级的核心动力；三是注重能力建设，打造资源、技术、人才三位一体的核心竞争力。随着这些理念与实践的落地，高校图书馆学科情报服务将在高等教育高质量发展与创新型国家建设中发挥更加重要的作用。
参考文献
（图谋注：本文引用的五校实践案例均来自《大学图书馆学报》2025 年第 3 期 “馆长笔谈：学科情报服务” 专题论文。）
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[3]王飒,杨静.“双一流”建设背景下数智赋能高校图书馆学科情报服务实践——以北京理工大学图书馆为例[J].大学图书馆学报,2025,43(03):24-33.DOI:10.16603/j.issn1002-1027.2025.03.003.
[4]邓启平,柯佳秀,秦鸿.面向“十五五”的高校图书馆学科情报服务探析——以电子科技大学图书馆为例[J].大学图书馆学报,2025,43(03):34-42.DOI:10.16603/j.issn1002-1027.2025.03.004.
[5]张更平,陈欣.用户导向的知识产权信息服务探索——基于同济大学图书馆的实践与思考[J].大学图书馆学报,2025,43(03):43-49.DOI:10.16603/j.issn1002-1027.2025.03.005.
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