新质生产力视域下情报服务水平提升路径研究

摘要：新质生产力理论为情报服务工作提供了方向指引。新质生产力和情报服务存在共生互融和相互赋能的关系，新质生产力发展催生情报服务新的更高需求，推动情报服务的数智技术运用，能进一步提升情报服务的整体水平。在新质生产力发展和数智化的背景下，情报服务应主动对接市场需求，在数据要素构建、数实结合、图情技术创新和场景应用上提升情报服务水平，推动新质生产力高质量发展。

关键词：新质生产力"情报服务"数据要素"数智技术"场景应用

Research"on"the"Path"of"Improving"Intelligence"Service"Level"from"the"Perspective"of"New"Quality"Productivity

ZHANG"Rui

Library"of"Hubei"University"of"Police，"Wuhan，"Hubei"Province，"430034"China

Abstract："New"Quality"Productivity"Theory"has"provided"directional"guidance"for"intelligence"service"work."There"is"a"symbiotic"and"mutually"empowering"relationship"between"new"quality"productivity"and"intelligence"service."The"development"of"new"quality"productivity""generates"higher"demands"for"intelligence"services"and"promotes"the"application"of"digital"intelligent"technologies"to"further"enhance"the"overall"level"of"intelligence"service."In"the"context"of"the"development"of"new"quality"productivity"and"digital"intelligence，"intelligence"services"should"proactively"align"with"market"demands，"improve"the"level"of"intelligence"service"in"data"element"construction，"the"integration"of"digital"and"physical"resources，"innovation"in"library"and"information"technologies，"and"scenario"application，"ultimately"promoting"the"high-quality"development"of"new"quality"productivity.

Key"Words："New"quality"productivity;"Intelligence"service;"Data"elements;"Digital"intelligence"technology;"Scenario"application

“新质生产力”这一概念，是习近平总书记在2023年下半年考察地方工作期间提出的[1]，新质生产力一经提出，迅速得到社会各界的热烈关注。本文重点讨论新质生产力背景下情报服务基本内涵，分析情报服务与新质生产力的互生共融相互赋能内在逻辑，并探寻情报服务为新质生产力发展提升服务水平的可行性路径。

1"从新质生产力视角阐释情报服务的新内涵

新质生产力作为生产力新的跃进形式，这种质态锚定在革命性技术突破、创新性生产要素配置以及产业深度转型升级。其生产要素主要是劳动者、劳动资料、劳动对象、知识、技术、管理、数据等要素，这些要素间的优化组合皆会发生质的跃升，实现新技术到新经济衔接，先进技术到新经济形态的转变，应用技术到高端产业的转化，由此带来生产率和效益显著提高[1]。新质生产力以新技术、新经济、新业态为主要内容，加快发展新质生产力是新时代解放和发展生产力的客观要求，也是情报服务今后的重要工作内容。同时，以AI4S范式为主体的AI等技术的发展赋予了情报服务新的工具，迫切要求当下的情报服务工作，必须承担起为新质生产力发展服务的新使命。

1.1"新质生产力理论的发轫

党的十八大以来，习近平总书记高度重视高科技、卡脖子技术、新兴产业和未来产业的发展，就此作出一系列重要指示，提出发展是第一要务，人才是第一资源，创新是第一动力，奠定新质生产力的理论发展基础。2023年，习近平总书记在多地考察工作时多次提到“新质生产力”这一概念[1]。2024年1月，习近平总书记在中央政治局第十一次集体学习时，对“新质生产力”定义做出系统性阐述，“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力”[2]。习近平总书记关于新质生产力的重要论述深刻阐释了新质生产力的基本特征、重要内涵和核心标志。发展新质生产力必须以科技创新推动产业创新，科技创新是发展新质生产力的核心要素。新质生产力以劳动者、劳动资料和劳动对象三要素及其优化组合的迭代和跃升为基本内涵，“高素质”的劳动者、“新质料”的劳动资料和“新形态”的“劳动对象”是新质生产力的典型表现。

以习近平同志为核心的党中央，立足国际国内科技发展和数智化发展背景，着眼新一轮技术革命和产业革命的趋势，提出新质生产力理论。这是习近平经济思想最新成果，创新了马克思主义生产力理论，对世界经济学理论，作出了重大原创性贡献。情报服务是科技创新的一个重要环节，新质生产力理论为情报服务工作提供了方向指引。

1.2"新质生产力背景下情报服务的升级

当今时代是新质生产力蓬勃发展的新时代，数字科技引领新质生产力发展。为了适应新质生产力的需求，情报服务以客户知识和信息需求为动力，服务内容从原来的文献服务到智能知识服务，正面临着转型升级的巨大挑战。由此带来的，以数据要素为代表的新质生产力发展赋予了情报服务的服务新需求和新内涵，同时，以AI为代表的新质生产力高速发展也拓展和丰富了情报服务的工具，服务的方式和服务路径有了新的革命性变化。在这一过程中，情报服务努力实现从传统的信息提供者向知识创新伙伴的转变，正逐渐成为推动新质生产力发展的重要力量。

1.2.1服务需求发生转变

传统的情报服务是指为用户提供有价值信息的工作，包括‌文献检索、‌翻译、调研、资料整理、‌咨询服务和‌研究分析等。在新质生产力背景下，随着大数据、云计算、AI等数智技术为代表的新质生产力的发展，情报服务拓展为更加专业的学科研究、技术发展服务、市场研究、咨询服务和智能性知识管理服务[3]。这些服务用户需求可能更加高端，有的需要用爬虫等技术手段搜索和整合不同渠道、不同类型的知识，或依靠大语言模型、AI等分析工具开展比较性分析研究，整合和分析生成形成新的知识点[4]。总而言之，新时代的用户的需求是在新质生产力的大背景下产生的，用户需求建立在从海量大数据中搜索、挖掘、迁移出专业化、个性化的情报需求，这一需求推动了情报服务的创新。

1.2.2发展路径发生变化

情报服务的发展路径正在转向以AI为技术主体的规模创新。情报服务需求是在新质生产力背景下产生的，发展路径自然离不开新质生产力理论和高质量发展理论的指导，同时离不开当今AI等新技术手段服务支持和创新应用。同时，新的情报服务必须走专业化服务道路。依托和积极开发AI等数智技术，积累海量专业数据资源，为有关新质生产力的产业和技术的发展提供专业化情报服务，是今后大学图书馆和专业研究所、图情中心生存发展的必然道路。

1.2.3服务内容有了新的内涵

在新质生产力背景下，图情机构需要充分利用自身的专业优势，构建全面且高效的专业数据库，并建立完善的信息管理体系和数据保护机制；依托最新的AI技术提升其数据资源的储备和应用能力，提供涵盖市场需求和竞争情报的高质量服务。积极开发和挖掘本行业的大规模数据资源，推出系列专业价值分析报告，如年度市场报告和行业数据等文本数据产品，建立可信赖的商业文本数据语料库；专业图书馆和情报所可以建立开放的数据共享平台，方便社会公众共享数据资源[5]。开发数智化竞争情报服务平台和智能化的情报服务体系，为客户提供专业行业数据挖掘和情报分析资料，依托AI应用场景开发智能问答、全文检索、专利查新和生成报告摘要、市场和产品分析等产品。

1.3"新质生产力视角下情报服务的阐释

综前所述，随着新质生产力发展，情报服务的内涵和定义正在不断被拓展和深化。传统的情报服务是通过对报刊文献等查阅、借助调研访谈等收集信息资料，进行信息采集、整理、保存、传递、检索和分析研究等多项功能活动。新质生产力视角下的情报服务，是一种知识的创新活动，既包括对有关信息的采集、整理和保存，还包括借助人工智能、数据挖掘、自然语言处理等先进的技术手段，实现对海量信息的快速处理与智能分析，并提供专业分析情报的内容和产品。情报服务机构正在向专业研究和智库方向发展，追求满足用户体验，满足客户精准、高效、专业的知识服务，为用户提供更为全面的知识解决方案。比如，在商业领域，为企业了解市场需求、竞争对手动态、行业趋势，确定市场定位，提供竞争策略。在学科领域，帮助教师了解学科发展动态。在科研领域，帮助研究人员追踪前沿科技，发现新的研究方向和合作机会。

2"情报服务与新质生产力共生互融的内在机制

本文在探讨情报服务的定义和内涵时，已经明确情报服务与新质生产力之间存在共生互融的关系，下面重点分析一下二者之间的这种关系，以及情报服务如何催生新质生产力，新质生产力如何破解情报服务的技术瓶颈并提升情报服务能力和水平。

2.1"情报服务与新质生产力的内在关联

情报服务与新质生产力之间存在着一种相互依存、相互促进的双向赋能关系。这种关系在当今信息爆炸的时代尤为重要，它不仅推动了情报服务的现代化和智能化，也促进了新质生产力的快速发展。新质生产力提升情报服务的水平，化解了知识服务的难题，并为情报服务赋能，而情报服务的提升也反向提升了新质生产力的发展。

2.1.1情报服务和新质生产力共同依赖共同发展

情报服务的技术基础以AI为主多重工具。在新质生产力阶段，物联网技术、人工智能以及深度学习、神经网络、大语言模型ChatGPT、生成式人工智能等AI技术与AI工具形成成为情报服务主要技术驱动力量，其强大的理解和生成能力、广泛的知识覆盖能力、更强的交互能力为情报服务奠定了广泛的技术基础[6]。借助数字化、智能化设备和人工智能技术的进步，知识服务突破有形的实体的装备与工具的限制，向虚实交织、数实融合的方向发展，“大数据+大算力+大算法”融合驱动成为典型特征。

2.1.2情报服务运用新质生产力提升服务能力

情报服务依托的是具有数据要素典型的新质生产力，例如：专业化数据、跨模态图像文本检索及细粒度语义对齐技术，将知识对象转化为多源、海量、跨模态、细粒度语义化组织的知识[7]。这样，情报服务作为海量信息资源的聚集地，通过知识对象及语义关系识别与抽取、跨学科本体识别与构建等方法与手段，拥有专业的知识资源和专业的分析处理能力。

2.1.3新质生产力为情报服务带来新的机遇

新质生产力强调创新驱动、智能化发展，而情报服务则为其提供了源源不断的知识养分和创新灵感。情报服务能够高效地整合、分析和利用这些信息资源，为科研创新、产业升级、政策制定等提供有力的信息支持和决策参考。这种高效的信息处理能力，正是新质生产力所亟需的。新质生产力的智能化特点也为情报服务的智能化发展提供了有力支持。通过运用智能技术，如自然语言处理、机器学习等，情报服务能够实现更加精准的信息推送和个性化的服务体验，提高服务效率和用户满意度。

2.2"新质生产力提升情报服务水平要素分析

推动新质生产力发展是以劳动三要素及其优化组合的跃升为基本内涵，这三点是要素重组、科技创新和服务优质[8]。情报服务正是从要素重组、科技创新和服务优质所谓的生产力的三要素出发，借数智化发展转型升级和迭代发展。情报服务与新质生产力双向赋能的基础是生产要素优化重组，赋能过程是依托科技创新持续发力，赋能目标是不断提升优质服务满足新质生产力发展需要。

2.2.1新质生产力要素的优化重组是关键

新一代数智技术的发展对情报服务的劳动者、劳动资源和劳动对象产生了重要的影响。从劳动者方面讲，现在的情报服务要求专业人员必须拥有信息技术专业素养和使用数据引擎、AI工具模型的能力和客户知识管理服务意识。同时，还必须加强服务流程的再造与优化。服务流程是情报服务机构实现服务目标的重要载体。通过梳理现有服务流程，识别其中的瓶颈和不足，并进行有针对性的优化和改进，可以显著提升服务效率和用户满意度；从劳动资源和劳动对象方面分析，情报服务机构拥有海量的信息资源，这些资源的质量、种类和分布直接影响着服务效果。“新材质”“新介质”“高素质”的生产要素不断涌现，数字化、智能化、虚实交织融合成为主要发展趋势。劳动三要素作为生产力的基本要素其数智化趋势与组合优化，为情报服务的创新发展奠定了重要的基础。

2.2.2科技创新是拓展情报服务方式的重要举措

创新是新质生产力发展最显著的特点。由于创新，产生了以数据化生产要素为新特征的情报服务新模式。情报服务借助对新一代数智技术、大语言模型等工具创新应用，开发了智能问答、文本相似技术的耦合、阅读摘要、生成式综述等服务模式产品，实现了情报服务的自身转型升级和迭代。

2.2.3服务优质是情报服务的重要目标

情报服务有了文本挖掘、语义理解、知识增强等技术，可以为有特定需求用户的提供强大支持决策和解决方案，对客户需求感知的精准性、服务与需求匹配对接度不断提高，提供知识产品类型日益丰富[9]。例如：开展战略情报综合研究和技术预判，定期发送数据包及专利简报，开展项目专利导航服务，撰写相关前沿、热点和关键技术报道及研究报告等等。发展新质生产力和情报服务二者之间相辅相成，需要以生产要素的优化组合与创新双重驱动来实现，这是二者双向赋能的关键关联。

2.3.4高素质人才培养是情报服务发展的重要手段

新质生产力还通过改善人才质与量欠佳的困境，为情报服务的发展注入了新的活力。它以高层次创新型人才为基础，推动人才培养目标的更新，培育出具备多种知识和技能的复合型、创新型、智能型和生态型的数智人才。这些高素质人才作为行业工作者和主体用户，不仅提升了情报服务从业者的整体水平，还增强了用户对情报服务的理解和利用能力，从而促进了情报服务的良性发展。

2.3.5技术与场景融合深化了情报服务内涵

新质生产力凭借其在技术和场景支持方面的优势，助力资源对象、服务需求、服务场景的挖掘与描述，从而缓解了资源潜力发挥受限的困境，深化了情报服务的内涵。这些努力对解决知识服务的模型算法依赖、推动知识组织技术的智能升级具有重要意义。

综上所述，新质生产力通过驱动情报服务的发展，进一步提升了情报服务的整体水平。作为新要素、新技术、新产业催生的新质生产力，不仅是提升全要素生产率、加速技术和产业革命的新动能，还通过技术突破性变革、社会要素配置效率的提高和产业深度转型升级的持续协同发力，为情报服务带来了新的增长点和竞争优势。

2.3"情报服务推动新质生产力发展的重要表现

情报服务在推动新质生产力发展中扮演着至关重要的角色，其重要表现体现在多个方面。

2.3.1推动新质生产力的数字化

情报服务通过深度融合信息化技术，大幅推进了包括大学图书馆在内的信息机构的数字化建设进程。教师、学生和研究人员能够更加便捷地通过网络获取所需的情报服务信息，借助信息技术的支持，实现了信息的快速、全面获取[10]。这种信息获取的高效性和便利性，有力地促进了学术研究和创新活动的发展，为新质生产力的形成提供了重要的支持基础。

2.3.2提升新质生产力的发展效率

情报服务在推动技术革新方面发挥了重要作用。面对海量的信息资源，传统的人工或半人工处理方式已无法满足现代需求。通过引入先进技术、新的服务模式以及创新的方法，情报服务实现了信息处理和管理的智能化，大大降低了服务人员的工作强度，提高了信息处理的准确性和效率。这种技术革新不仅提升了情报服务的质量和水平，也为新质生产力的形成和发展提供了坚实的技术支撑。

2.3.3助力企业创新与产业升级

情报服务在推动企业和产业发展中具有不可或缺的作用。通过全面、深入地收集和分析各类信息，为企业决策者提供了宝贵的洞察力和战略指导；为科技人员提供了丰富的技术信息和研发资源，助力企业在关键技术领域取得突破。通过收集和分析全球范围内的科研成果、技术专利、人才流动等信息，激发了企业的创新活力，推动了新技术、新产品的不断涌现，为科技创新发展注入了强大的动力。

2.3.4引领跨行业融合发展

情报服务还通过构建数据驱动的新范式，推动了情报服务与多行业的深度融合发展[11]。在新时代，数据已成为推动高质量发展的最重要资源之一。情报服务可以通过深入挖掘和利用数据资源，形成分析产品，探索数据出版等新模式。这既拓展了情报服务的产品形式，也为新质生产力发展注入了新的动力。

综上所述，信息化技术的融入、技术革新的推动以及数据驱动的新范式构建，为情报服务并推动新质生产力发展提供了强有力的支持和保障。

3"新质生产力视域下提升情报服务水平路径

习近平总书记提出的发展新质生产力理论为提升情报服务的服务保障能力提供了根本遵循。高质量的情报服务是发展新质生产力的重要保障，情报服务应该围绕新质生产力发展产生的新技术，利用好情报服务与新质生产力共生互融的发展机制，发挥数据要素新价值、数智技术新动能、智能服务新范式的效用，全面提升情报服务水平，在发展新质生产力中展现更大作为。

3.1"聚焦数据资源核心，以夯实数据基座为目标

数据是新质生产力基础性生产要素，资源是情报服务的基石。专业的海量数据资源是做好情报服务的基石，也是情报服务融合新质生产力发展的突破口和切入点。因此，应以数据资源为核心，通过收集和整理情报服务相关的海量数据，包括专业文献、目录、用户查询记录等，挖掘数据价值，构建一个丰富的语料库，构建驱动情报服务及其新质生产力实现创新与高质量发展的数据基座。首先，进一步加快现有纸质文献的数字化进程，通过高效扫描仪和OCR软件，将大量已有的纸质文献资源转换为可搜索的数字格式，建立数字文献库。其次，加强学术数据、社会经济数据、各类人文历史资料等数据资源的收集与整合，从开放数据库、学术期刊、政府网站等渠道获取数据，确保数据的广泛性和多样性。再次，通过数据清洗、标准化对多源数据进行整合，使用数据清洗工具处理数据中的缺失值、重复值和异常值，对收集的数据进行清洗和标准化处理，确保数据的准确性和一致性，并制定统一的标准化流程。最后，积极与其他图书馆、数据库和信息中心合作，建立数据共享协议，创建数据共享平台，确保数据的互联互通和高效利用，进一步丰富数据资源。

3.2"聚焦智能服务新范式，以用户需求为导向

瞄准情报服务用户智能化需求新趋势，以创新和品质的服务回应用户需求。随着信息技术的进步和用户需求的变化，情报服务逐渐从传统的文献检索和借阅服务转向更为智能化的综合知识服务。情报服务需求的变化要求检索系统和推荐系统必须更加智能。首先，完善智能检索系统，通过不断创新自然语言处理技术、大数据分析与算法、语义理解等技术，提高用户检索准确性和效率，提供更加贴合用户信息需求的服务。其次，提供个性化推荐服务，分析用户的历史搜索和行为数据，利用机器学习算法为用户推荐相关文献和信息资源。再次，利用知识图谱技术，整合不同领域的数据，建立知识关联模型，促进跨学科研究和知识发现。最后，使用数据可视化软件，为用户提供图表、仪表盘等可视化工具，帮助用户理解复杂数据，进行趋势分析和决策支持。图情机构应通过创新提供更质优的情报服务与产品，以满足不断升级的市场需求。

3.3"聚焦数智技术新动能，以技术创新为关键

技术创新是推动情报服务功能与服务创新、实现高质量发展的关键。从Web1.0到Web2.0，再到Web3.0，内容生产从PGC模式逐渐发展到UGC模式，再到最新的人工智能生成技术（Artificial"Intelligence"Generated"Content，AIGC），情报服务从内容、手段和模式都已经发生了重要改变。

3.3.1通过AIGC技术赋能转型升级，推进技术创新

情报服务以技术创新为关键发展新质生产力，应基于最新的人工智能技术积极创新情报服务关键技术，利用收集和整理情报服务相关的海量数据，训练一个用于情报服务领域的定制化大语言模型。通过多轮迭代训练和优化，使其能理解和生成与情报服务相关的内容，如文献摘要、研究综述、情报分析报告等。同时，引入领域专家的反馈，对生成内容进行审核和修正，逐步完善模型的输出质量。集成自然语言处理（Natural"Language"Processing，NLP）技术，提升模型对用户查询的理解和响应能力，实现智能问答、自动推荐等功能。通过人工智能生成内容优化技术情报服务实现从浅层服务向深层服务、通用服务向精确服务数字化服务向智能化服务的转变。

3.3.2加强数字基础设施建设，确保硬件支持

AIGC技术需要更为高效稳定的网络，也对计算和处理能力提出了更高的要求。要升级网络设备，加快工业互联网等新型网络基础设施等规模化部署，构建工业基础算力资源和应用能力融合体系，运用云存储、云计算、云边端等技术扩展数据存储以及计算能力，建设智算中心，为支持大规模数据处理和人工智能应用提供必要的基础设施保障。

3.3.3提升服务人员信息素养，推动人才培养

一方面，针对关键技术和前沿领域的科技人才，开展定向的专业知识服务，将知识服务嵌入科研工作中。另一方面，定期举办信息素养培训，特别是针对大语言模型和生成式人工智能等新兴技术，使情报服务人员掌握最新的AI技术，提高他们的技术应用能力。

3.4"聚焦数实结合，以应用场景为抓手

新一代人工智能技术，如以大语言模型技术为代表的ChatGPT和以知识推理技术为核心的知识发现技术，正引领情报服务领域进入全新的应用场景。其中，深度学习技术的应用尤为显著，不仅推动了文本创作、问答等生成式内容服务功能的实现，还进一步提升了情报服务的智能化水平。要以应用场景为抓手，做好数实结合，通过深度挖掘与分析，为客户提供精准的数据支撑与决策情报参考。情报服务需要综合考虑用户需求、流程优化、沟通互动以及多元化和个性化发展等多个方面，不断优化和提升情报服务的质量和效率。

首先，确定深入分析用户需求，利用数据分析工具，分析用户的搜索行为和反馈，调整服务策略。其次，优化情报服务流程，通过大语言模型、语义知识图谱、机器学习、领域知识挖掘等技术，赋能情报服务传统的检索、问答、阅读等应用场景，提高其服务质量，提高情报服务的效率和准确性[12]。拓展情报服务更多应用场景，建立完善的情报服务流程和标准，确保情报服务的规范化和标准化，减少人为因素对情报质量的影响。最后，推动多元化和个性化服务，满足不同用户的需求。目前，AIGC已经被赋予部分人脑思维能力，学习能力强大，支持多模态和跨模态内容生成，在一定程度上，可以进行多源异构和数据处理工作，满足客户实时情报监测和个性化服务需求，提供知识产权服务、统计分析、科技查询、咨询评估、出版物服务等产品。

4""结语

面对新质生产力发展的挑战与机遇，情报服务水平的提升显得尤为关键。本文探讨了情报服务如何通过信息化技术、智能化服务模式和数据驱动创新，为新质生产力的发展提供强有力的支持。尽管如此，情报服务机构还需进一步加快技术融合步伐，强化数据资源的深度挖掘和利用，以更好地适应快速变化的需求环境。通过推动企业创新、促进产业升级、实现跨行业融合，情报服务已经展现了其在新质生产力提升中的关键作用。然而，未来仍有许多挑战需要应对。情报服务机构必须坚持创新驱动，深入研究和应用新兴技术，持续优化服务流程。同时，服务从业者也需不断提升自身的专业素养，以应对新质生产力视域下的复杂需求。

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