作者简介：徐路，男，南京图书馆硕士，高级工程师，研究方向：图书馆战略规划，E-mail:[email protected]。南京 210018

内容提要：对2014年、2015年、2017年三份《新媒体联盟地平线报告图书馆版》中的重要技术和特点对比分析，介绍了2017版图书馆报告中涉及的消费者技术、数字化策略、使能技术、互联网技术、学习技术、社交媒体技术、可视化技术七大类技术，并深入解读大数据、数字学术技术、图书馆服务平台、在线身份、人工智能、物联网六项重要的新兴技术。文章结合国内外图书馆技术应用方面的新进展，提出开展数字学术技术理论和实践研究、开发具备自主知识产权的图书馆服务平台、加快推广ORCID等在线身份技术、探索智能机器人等人工智能技术的建议。

关 键 词：地平线报告(2017图书馆版) 新技术应用 图书馆变革 数字学术 图书馆服务平台 在线身份 人工智能

标题注释：本文系安徽省高校人文社会科学研究重点项目“中美全科医学人文素质教育比较研究”(SK2016A059)，江苏高校哲学社会科学基金项目“互联网+背景下图书馆云图扩展工程服务模式探究”(2017SJB0082)和江苏省文化科研课题“图书馆数字学术中心构建研究”(17YB09)的研究成果之一。

[中图分类号]G250 [文献标识码]A [文章编号]1003-2797(2017)05-0040-09

1 概述

快速发展的信息技术和迅速兴起的移动技术，改变着我们的生活，也改变着我们的方方面面。各类新技术正逐渐渗透到图书馆各个领域，并对图书馆产生重要影响。未来五年图书馆新技术发展趋势有哪些?最新发布的《新媒体联盟地平线报告：2017图书馆版》(NMC Horizon Report：2017 Library Edition)(以下简称《报告》)对以上关注的问题进行了分析解答[1]。新媒体联盟(New Media Consortium，NMC)，是以探索全球范围内信息技术在各个领域的应用及发展趋势为主旨，由全球近300家领先学习机构组成的非营利性研究机构。NMC自2002年运行至今，已连续15年发布《新媒体联盟地平线报告》。

图书馆版《报告》于2017年3月23日发布，由NMC与瑞士库尔应用科技大学、德国技术信息图书馆以及瑞士苏黎世联邦理工学院图书馆合作撰写，北京开放大学、南京图书馆等单位以众包形式负责《报告》中文版翻译和引进工作。《报告》系统地回答未来五年图书馆将面临的挑战和如何制定有效的解决方案等焦点问题。本文对历年报告涉及的重要技术深入对比分析，并聚焦2017版报告中的六个新技术，重点关注未来图书馆新技术应用和发展，为深刻了解信息时代图书馆技术发展趋势提供有益借鉴，有助于促进图书馆更好地应对新技术的机遇与挑战[2]。根据CNKI数据分析，截止到2017年6月30日，国内已有30余篇论文对历年《新媒体联盟地平线报告》的“高等教育版”、“基础教育版”和“技术展望”等系列报告开展深入研究，张铁道[3]等对2014图书馆版《报告》对高校图书馆事业发展的潜在影响做了分析，李镇伟[4]则对2014年版和2015年版《报告》做了比较研究，朱志伟[5]对2017图书馆版《报告》的预览版作了简要介绍，但并未对重要技术深入分析。希望通过本文对《报告》重要技术的分析和解读，引起学界关注，并对我国未来图书馆新技术应用和发展展开讨论。

2 历年报告重要技术对比分析

笔者对2014—2017年期间NMC发布的三份地平线报告(图书馆版)进行了对比分析，在纵深层面对2014年以来的图书馆重要技术进行了追踪分析。为方便进行对比，笔者将三份报告以表格形式呈现，并着重对2017版报告进行分析。

从表1列内容对比可见，新媒体联盟(NMC)发布的三份报告(图书馆版)所列图书馆重要技术中，技术的发展每年都会进行调整，呈现不断融合发展的态势，具体有以下几个特点：

(1)新兴技术不断涌现，技术发展日新月异。随着图书馆重要技术的不断发展成熟，旧的技术逐渐从报告中剔除，新的技术被关注。除了语义网和关联数据被2014版和2015版报告持续关注，物联网技术时隔三年在2017版报告重新获得关注和发展以外，其他14项重要技术均是涌现的新技术。2014版报告中移动应用、开放获取等技术发展成熟后，2015版报告转为关注智能定位、创客空间等数字策略技术，信息可视化技术、机器学习、在线学习技术；2017版报告中人工智能、大数据、数字学术技术、图书馆服务平台、网络身份五项技术也均为新增内容。

(2)重要技术发展具有传承性。分析图书馆技术的重要发展历程，可以发现，每年报告涉及的技术看似迥异，实则是随着技术的不断演化发展而来，具有很大的传承性。2015版报告提及的机器学习技术是人工智能技术的一个子集，随着图书馆服务的深化，机器学习已不能满足读者服务需求，更为高端前沿的人工智能技术则在2017版报告中替代成为新的重要技术。2015版报告提及的信息可视化技术隶属数字学术技术集合，2017年报告把这一外延拓宽，直接用数字学术技术替代信息可视化技术，更加符合高校数据密集型科学新范式的技术需求。

(3)图书馆重要技术涉及领域有所差异。报告(图书馆版)持续关注的技术有七大类，其中，2014版报告六大重要技术发展集中在网络技术、消费者技术、学习技术三个领域；2015版报告六大重要技术集中在可视化技术、数字策略、使能技术、学习技术、网络技术五大领域；2017版报告六大重要技术发展集中在使能技术、网络技术、社交媒体技术三大领域。按三份报告所有重要技术发展涉及的领域划分，网络技术以五项居首，使能技术三项居次位，数字策略、学习技术、消费者技术各两项，可视化技术和社交媒体技术各一项。

(4)图书馆重要技术随环境变化、服务深化而不断发展。随着图书馆环境的变化，技术也在不断发展革新。从2014版报告开放共享资源关注的电子出版和开放获取等技术的应用普及，图书馆资源中数字内容比重不断增大，读者愈发注重服务体验，基于20世纪印刷纸质资源技术而开发的传统图书馆管理系统已经不足以应对知识时代的挑战，在图书馆自动化技术和服务发展的局限下，图书馆服务平台技术应运而生。图书馆新兴服务的出现也促使新技术的产生。由于数据挖掘技术的快速发展以及移动设备和社交媒体等数据源的激增，图书馆服务中数据驱动的学术服务需求日益增加，2017版报告将大数据和数字学术技术列为高校图书馆的关注焦点。

3 《报告》重要技术分析

按照技术的主要来源和应用，项目组对专家组拟定的最初始技术列表进行了分类，目前新媒体联盟持续关注的技术有消费者技术、数字化策略、使能技术、互联网技术、学习技术、社交媒体技术、可视化技术七大类。每一大类概念界定如下：①消费者技术是指那些用于休闲和专业用途的工具，它们可以作为学习的辅助手段，也可能适用于图书馆。②数字化策略通常本身并不是具体的技术，而是使用工具和软件的方法，在图书馆内外来充实教学、学习、研究和信息管理。③使能技术是能够改变我们对设备与工具期望的技术。这类技术与学习的联系并没有那么容易建立，但是它能够催生大量的技术创新。使能技术扩展了我们所用工具的适用范围，让它们的功能更加强大，用途更加宽广，也更容易使用。④互联网技术包括互联网使用技巧以及关键性的基础设施，让我们同网络的交互更加透明、有序和便捷；⑤学习技术包括专门为教育部门开发的工具与资源，也包括经过修改后可用于学习的其他工具；⑥媒体技术可以看做是消费者技术这个类别的子类别，但是它们已经非常普及，广泛应用于社会的各个方面，因此升格为一个独立的类别。⑦可视化技术包括从信息图形化到复杂的视觉数据分析等各种技术(见表2)。

而2017版《报告》中涉及的六项重要新兴技术，则是项目专家组以所列七大类技术为基础，采用德尔菲法经过数轮研究、讨论和投票挑选出来。专家组认为这些技术将在未来5年内影响技术的规划和决策。他们按照技术进入主流应用所需要的时间将其分为三类，每类包含两项技术，即：预计会在未来1年内广泛采用的近期技术、在2～3年内采用的中期技术、在4～5年内才能进入图书馆主流应用的远期技术。本文第3部分针对这六项技术展开详细论述。

3.1 在未来1年以内可能采用的技术：大数据和数字学术技术

3.1.1 大数据(Big Data)

大数据，即反映不同群体行为和活动的大量数据。随着数据挖掘技术的快速发展以及移动设备、社交媒体等数据源的激增，大数据已成为高校图书馆的关注焦点。许多高校图书馆建立了研究数据服务部门，提供一系列咨询服务，包括数据管理、开发数据管理工作流程、数据存储库、归档和发布项目工具等。如德州农工大学开发了支持数据驱动研究工具，实现综合管理数据集的结构化工具，使用本体和元数据将复杂数据流组成大数据或帮助汇总小数据，从而实现数据复用[6]。

对于高校和研究型图书馆来说，大数据对其在研究过程中充当促进者与支持者角色具有重要意义。虽然以数据为中心的研究的重点是在自然科学和社会科学，但研究人员和图书馆员开始注意到大数据应用于数字人文科学研究的可能性。该领域包含文本或可视数据等大量数字对象，如谷歌地球(Google Earth)、社交媒体上分享的照片和微信息以及不断增长的学术成果文献语料库。通过文本挖掘和主题建模技术，这些数据存储库能以前所未有的方式创建新知识并扩展人类理解[7]。

此外，图书馆希望招聘更多的研究数据图书馆员、数据策略专家或数据可视化专家，与此同时图书馆和信息科学项目也在开发课程以满足这一需求，尤其是满足未来图书馆专业人员需求。在美国，美国伊利诺伊大学的信息科学学院提供数据监管专业作为其MS/LIS项目的一部分，美国图书馆和信息资源委员会的数据发展基金近期还为博士们提供数据策展方面的专业发展、教育和培训机会。在英国，其数字监管中心(Digital Curation Centre，DCC)就研究数据管理(RDM)提供了一系列服务、产品和培训。作为其机构参与项目的一部分，DCC与英国开放大学合作，通过对收集需求、培训和开发指导材料提供支持来制定制度性RDM框架。

3.1.2 数字学术技术(Digital Scholarship Technologies)

数字学术的概念起源于上世纪90年代末的英国。最初数字学术被称为电子科研，在数字学术术语未形成之前，学术圈使用其他名字如信息基础架构和电子学术，体现应用新技术和数据分析工具的想法。数字学术由一系列信息技术构成，包括高性能计算、可视化技术、数据库技术和高性能网络技术，数字学术开启了数据密集型科学的新范式。为了促进学术探究，很多图书馆通过协作方式开发了共享虚拟和实体的平台。早期范例包括美国里士满大学(the University of Richmond)的美国历史地理图集门户、英国威廉玛丽学院(College of William and Mary)和美国弗吉尼亚联邦大学(Virginia Commonwealth University)的保护生物学项目中心门户网站[8]。

随着用于学术探究的新技术应用，许多图书馆正在校园内开设数字学术中心。网络信息联盟(CNI)指出将这些空间设立在高校图书馆而非教师管理学院内，本质上它们专注于数字人文学以及跨学科。这种新型环境的一个实例是最近在荷兰大学图书馆开放的荷兰莱顿大学数字学术中心。中心重点是支持和促进该机构与其他研究机构、国家和国际支持组织合作开展研究项目。该中心探索有关数字馆藏的创建和管理、长期保存和元数据等主题[9]。

数字人文学者也越来越多地利用新的工具来帮助他们的工作。在澳大利亚，研究人员使用图书馆的应用程序编程接口(APIs)来构建自己的可定制接口来分类和汇集管理。例如，QueryPic实现了查看、搜索和理解澳大利亚和新西兰的数字化报纸。学者可以随时间推移跟随变化、描绘趋势和探索模式。随着社交媒体等新通讯方式的普及，文本分析软件(如Umigon)正在帮助研究者评估舆情。如一位美国莱斯大学(Rice University)的研究人员利用该工具研究了他们图书馆馆藏中《逃跑奴隶》(runaway slave)广告的整个语料库，并在GitHub上分享了研究成果。

3.2 在未来2～3年以内可能采用的技术：图书馆服务平台和在线身份

3.2.1 图书馆服务平台(Library Services Platforms，简称LSP)

图书馆服务平台最早由Marshall Breeding在2011年提出，LSP与传统的ILS有诸多不同。一方面，LSP以软件即服务(SaaS)的理念为基础，需要通过互联网提供软件应用程序，并负责管理、访问、更新、安全性及性能维护。而ILS需要在内部进行管理，并安装在各个独立的工作站，其维护必须在运行该软件的每台计算机上进行；另一方面，ILS采用模块化方法将软件分立为各种核心功能，如编目、采集、流通和公共界面，在传统ILS核心中组件中没有链接解析器、电子资源管理系统和数字资产管理系统等辅助功能，LSP就能将资源管理和操作任务整合到统一的系统中，并通过基于网络的平台和内置知识库实现工作流程简化部署，LSP应用不需要在员工计算机上进行多个软件的安装和维护[10]。

由于LSP提供了传统系统不具备的多种优势，很多高校图书馆开始给尝试信息管理系统向LSP转型。如威尼斯大学圣三一学院图书馆系统转到Ex Libris的Alma与Primo平台后，统一的图书馆管理系统和发现服务，使得学生和员工能够在所有校园内使用各种设备进行更高效的访问。在国内，北京师范大学(BNU)从Ex Libris的Aleph ILS转换到Alma，实现了其印刷型、电子型和数字型资源的统一工作流程。图书馆投资LSP节省了时间和资金，提高了运营效率，虽然LSP仍然是一个新生技术，含有很多功能需要完善，但具有巨大的发展潜力，如美国休斯敦地区图书馆自动化网络(HALAN)从2016年初采用BLUEcloud Visibility以来，网络访问量就呈指数级增长，获得了用户好评和广泛关注[11]。

此外，LSP产品具有数据收集和分析的高级功能，数据分析和度量将是它另外发展的领域。在英国，利兹大学(University of Leeds)使用创新接口Sierra LSP，学校创建用户和其他数据自定义查询进而提供阅读推荐、加速检索结果的排序、识别黑客威胁等可疑活动。在荷兰，奈梅亨大学已实施OCLC WMS，学校通过图书馆服务平台与全球其他图书馆共享图书馆数据，这有助于开发最佳实践、识别创新、改善图书馆整体服务体验。另外，图书馆数据可以与机构大数据相结合，让图书馆在帮助学校机构提供学术服务方面发挥更大作用。

3.2.2 在线身份(Online Identity)

互联网的蓬勃发展及其丰富的社交网络促使数字足迹概念的产生。从人们访问网站到参与讨论再到购买行为，事实上每个动作都可追踪，这有助于形成个人身份。随着时间的推移，我们可以通过检验模式和互动来阐明人们的行为、观点、关系和兴趣。在崇尚个人品牌的时代，个人在线分享的信息有助于明确他们是谁。网络身份概念在学术界有着举足轻重的地位，因为教师、学生和研究人员网络传播其成果都归功于他们的专业角色。因此，网络身份是数字素养不断扩展的一个重要方面。同越来越多的机构一样，英国爱丁堡大学和美国伊利诺伊大学信息科学学院将数字足迹的管理纳入其编程和资源中[12]。

图书馆帮助学生了解如何创建和管理其网络身份。大学与研究图书馆协会(College and Research Library，ACRL)的“高等教育信息素养框架”将“在充分意识到隐私和个人信息商品化相关问题的情况下，就其在线行为做出明智选择”的能力列入其中。在澳大利亚，昆士兰科技大学的图书馆尤为关注社交媒体的有效利用及其在身份识别中所发挥的作用，学校网站包括一个社交媒体技能门户，学生通过他人视角来查看自身数字形象，然后学习如何与同龄人对比。学校的目标是帮助学生在就业竞争中更有优势，使他们了解社交媒体的权利和责任[13]。

此外，教师也需要校园图书馆的帮助，帮助他们创建和维护学术数字存在。在美国，德州A&M大学图书馆出版了“管理您的品牌”指南，帮助教师和研究人员建立可信的网络身份，并在Google学术搜索中创建引用资料，使其学术成果能够更加准确地网络关联和追踪。在线自助出版和研究共享平台正在兴起，包括ResearchGate、Academia.edu、Mendeley和SSRN等工具通常链接到图书馆知识库，允许教师和研究人员传播他们的研究发现并与同行联系。如北佛罗里达大学(University of North Florida)的托马斯·G.卡彭特图书馆通过提供了不同系统的对比，指导教师就选择哪个在线平台用于出版和同行评审做出明智的决定。

3.3 在未来4～5年可能采用的技术：人工智能和物联网

3.3.1 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)

2016年3月发布的《国家十三五规划纲要》和2017年《政府工作报告》均涉及AI，吴建中先生将2017年称为人工智能年。AI的飞速发展进一步模糊了人造智能与人类智能之间的界限，有朝一日，人工智能机器和应用程序也可以像人类一样学习。AI与图书馆密切相关，如机器的智能导致图书馆的数据库更加复杂，再如机器可以定制内容，以便即时满足学习者的需求，不需要图书馆员在数以百计的资料中为读者进行筛选须查找的内容。在高校研究领域，由于新一代AI增强了用户体验功能，可以协助学者发现大型数据集之间的联系，从而使跨学科研究成为可能。

高校图书馆也在努力了解AI，以便有效地将其纳入图书馆系统。如2016年推出的学术搜索引擎Semantic Scholar(语义学术)利用数据挖掘和自然语言处理器来比较数以千计的文章，并判断哪些研究能与研究者的需求相符，该智能搜索引擎具备复杂的能力，并智能分析每篇文章中的方法、引用和相关数据的结论，协助研究者发现需要的信息。此外，AI的相关技术也应用于图书馆的实践中，如通过AI优化搜索引擎结果以提高学生检索成功率，通过AI代理减轻图书馆员回答技术问题的负担等应用已付诸实践[14]。

随着更多数据在线生成，未来学家们和技术公司开始寻找能够利用数据信息来推动人工智能发展的方法。例如，雅虎公司即将发布号称最大的在线数据库(13.5 TB数据)，希望在学术研究中推动创新。雅虎公司已获得美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校等学术合作伙伴支持，试图改进包括机器学习和人工智能在内当前新兴技术的研究项目。在发布能够将研究论文翻译成任何语言的Google神经网路机器翻译之后，Google翻译也在学术研究之中引起轰动，因为研究人员现在能够阅读曾经因为语言障碍而无法阅读的国际论文，或者因为缺乏额外资源(如没有时间和金钱)进行翻译，极大地提高翻译效率和准确度。

3.3.2 物联网(The Internet of Things，简称ToT)

物联网由具有计算能力的物件组成，通过处理器或内置传感器在网络中传递信息。高德纳公司预测，到2020年约有近210亿个连接设备将通过物联网被使用。物联网提供商也可能开始寻求图书馆合作，以促进物联网使用对象与可应用资源连接起来。此外，关联数据可能会嵌入到一些物联网传感器中，通过将它们的资源连接到web服务和基于云的应用程序，以新的方式扩大图书馆服务的覆盖范围。如很多图书馆开始采用射频识别(RFID)技术乃至超高频技术，为书籍和其他对象提供唯一标识符，以便更高效地借阅、盘点和防盗[15]。目前国内新馆建设中一般都采用了此类技术(如正在建设的陕西省图书馆新馆)。

物联网允许图书馆将个性化建议、信息和服务直接推送给用户设备，以提高学生和教师对图书馆可用资源的认知。如慕尼黑技术大学与巴伐利亚州立图书馆合作开发了一个图书馆应用程序，通过启用智能设备来获取更多用户感兴趣的数据，图书馆可以更好地了解用户，并满足不断变化的访客需求。此外，图书馆还可以通过跟踪访问者流量模式来查看访问者在各个部分花费的时间，利用智能设备可提醒工作人员更换设备(如图书馆可以利用类似的设置来保持书库区域温度和湿度的稳定性，或维护创客空间和其他的图书馆设备)，这些技术很多尚在实验阶段，有的已取得良好效果，有望在未来3～5年推广使用[16]。

高校图书馆也正在与行业合作，向用户阐明物联网技术的发展潜力，使其有物联网应用经验来解决现实世界的问题。在美国，宾夕法尼亚州立大学(Pennsylvania State University)与总部位于纽约的littlebits公司合作，此外，帕蒂(Pattee)图书馆的宾州州立大学知识共享空间开设一个发明工作室，学生利用物联网收集和交换数据进行原型发明。再如，D.H.Hill创客空间近期举行了一场物联网主题互动式研讨会，作为美国北卡罗来纳州立大学(North Carolina State University)图书馆创造空间倡议的一部分。在研讨会上，学生设计了一个物联网产品来辅助蔬菜栽培过程，包括当地分销和运输，该产品也受到与会者好评。

4 《报告》对于图书馆新技术应用的启示

近年国内很多图书馆积极寻求转型和发展，制定了适合本馆发展的战略发展规划，有的图书馆联盟机构还制定了本组织的3～5年发展规划，并取得了一定成绩，但到目前为止，国内尚未制定过全国性的图书馆技术性预测报告或规划，《报告》的新鲜出炉，既是新媒体联盟对未来5年的全球图书馆发展的一种展望预测，也为国内图书馆界制定中国版技术发展战略规划提供借鉴和启示。

4.1 开展数字学术技术理论和实践研究

数字学术开启了数据密集型科学的新范式，《大学与研究图书馆新闻》在2016年就将数字学术列入重要趋势，很多数字人文学者也越来越多地利用新的工具来帮助他们的工作。在国外，牛津大学数字学术中心与校园内包括波德林图书馆、医学科学院、社会科学院和人文科学院等合作，结合数字图书馆资源合作共享；2011年国内第一个数字人文中心于在武汉大学成立，随后北京大学与哈佛大学和台湾“中央研究院”就中国传记数据库项目进行合作[17]。

高校图书馆构建数字学术中心顺应了数字时代的要求，数字学术中心下一步研究可从以下三个方面入手：①争取资金支持，如美国博物馆和图书馆服务协会(IMLS)争取到了美国国家人文基金会(NEH)的数字人文启动资助方案，为对数字工具和服务产生重大影响的项目提供了资金，国内图书馆也可以借鉴相关经验，争取立项，争取资金支持。②加强高校图书馆数字学术中心的构建方式、资源配置、运作模式、服务组织与协调等方面的理论研究，如美国辛辛那提大学2014年正式组建数字学术中心，为学院教师和学生提供探索数字人文科学/学术人文(DH/DS)、社会科学等科学领域的空间，有利地促进了学校的跨学科教学与研究，其完备的管理规范、运作模式等值得国内图书馆借鉴。③合作共赢。数字人文作为数字学术的重要研究领域，正在越来越多地进入图书馆领域。如武汉大学王晓光的“面向数字人文的文化遗产图像深度语义组织研究”、上海图书馆以数字人文技术为基础的数字家谱建设展示了国内数字人文研究和应用的较高水平，期待图书馆作为数字学术的综合服务平台，在交叉性学科数字化研究中发挥更大作用。

4.2 开发具备自主知识产权的图书馆服务平台

2016年5月2日，美国图书馆杂志网站上发布了《2016年图书馆系统报告—权力游戏》，总结了以北美市场为主的全球图书馆自动化系统市场近一年来的发展和变化，其中最受关注的事件是ProQuest收购Exlibris公司，它们的合并对未来学术图书馆界的自动化系统布局带来深远的变革。作为ProQuest一直以来的竞争对手EBSCO一方面继续深化其服务，收购了YBP、PlumX和LearningExpress等公司，加强资源、学术评价以及学生学术技能；另一方面，EBSCO扩大与开源图书馆系统间的合作，增强其发现工具接口的方便性，如EBSCO资助开源开发者和图书馆员正在合作创建一个全新的开源图书馆服务平台(Library Services Platform，LSP)，该系统预计2018年初上线。

在国内，清华大学图书馆在下一代图书馆系统建设中重视对信息系统的分层建设，希望实现图书馆书目系统对流程和全媒体的有效管理；重庆大学图书馆则在下一代系统开发中建设资源、管理、服务三位一体的发展理念，梳理资源供应端，尝试构建图书馆业务系统的“互联网+”意识，形成图书馆服务联盟，实现业务的全产业链整合。在国内下一代图书馆系统取得一定成绩的同时，我们也应清醒地看到，当前国内研发多基于国外研发成果的二次开发(如基于Intota和Alma系统)，国内下一代ILS的自主发展面临严峻挑战。新一代系统意味着新的机遇，国内图书馆应该以新一代系统开发为契机，自觉的推动自身转型，联合各图书馆和第三方服务供应商形成开发联盟，共享新一代ILS开发成果，建设以图书馆为主导的、开放式、可定制的个性化图书馆管理集成系统[18]。

4.3 加快推广ORCID等在线身份技术

在线身份的一个重要功能就是通过在线个人资料和头像塑造人物角色，ORCID(开放研究员和贡献者ID)在其中发挥的重要作用。ORCID为作者提供一个永久数字标识符，将一个研究人员或作者与其他研究人员或作者区分开来，使得研究人员的工作与他们紧密相连，研究成果可归因于网络作者展现其越来越多的工作成效，同时明确内容与其他学术研究的关系，并将他们的ORCID记录与他们的LinkedIn页面及其他专业账户连接起来。该系统在全世界备受关注。在荷兰，ORCID已经取代了荷兰数字作者标识符系统SURF，2016年11月28日，Wiley成为第一个签署ORCID公开信的主要出版商。随着越来越多相关人员将ORCID与其工作流程结合，采用ORCID的机构和国家数字也在不断增长。

2014年10月28日，中国科学院文献情报中心正式启用iAuthor(ORCID中国服务平台)，协助中国科研人员获得ORCID号，科研人员为个人学术管理空间，助力中国科学家融入国际科研工作者识别体系。为进一步推动国内研究成果走向世界，建议采取以下措施推广ORCID标识符：①借助ORCID的发展优势，积极争取新闻出版主管部门支持，大力推广ORCID的注册与利用，积极为科研院所及学者争取更多的发展基金，实现ORCID的标准化管理；②利用ORCID的数据优势，整合本地科研机构库挖掘文献价值。如利用ORCID整合科研成果的追踪、管理、出版、传播全流程服务，实现对科研人员学位论文、科研计划、学术论文系统化管理；③借鉴ORCID的先进理念，构建本校特色的科研支撑服务平台。如可利用ORCID科研信息共享机制，共建院所科研支撑平台，提升院校科研产出、科研成果的能见度，营造院校良好的学术声誉及学术影响力[19]。

此外，在线身份还与读者创造的研究成果密切相关，其成果内容与其他网络内容的关系有关。例如，一名学生或研究人员可将其气候变化研究与同一主题已发表论文建立联系，为整个研究建立一个清晰的研究路径，阐明和证实主要发现。图书馆有望在构建标准方面发挥着重要作用，并借助语义网和链接数据使其实现标准化产出。

4.4 探索智能机器人等AI技术

从Google对自动驾驶汽车的大量财力和研究投入，到亚马逊Echo的语音识别功能，AI正在深入人们的日常生活。人工智能有三个方面内容值得业界关注：①智能机器人技术。智能机器人是多学科交叉、融合的技术，近年来得到广泛重视和运用，带动了众多传统行业的转型和升级。2010年，清华大学率先研发的聊天机器人“小图”上线，“小图”设计了语料库优先级系统，能够基于积累的AIML知识库进行推理和解答咨询，具有较好的用户体验，但“小图”也存在对自然语言提问答复不准确等问题，需要继续完善相关功能。2017年5月18日，南京大学正式发布第三代智能盘点机器人，该机器人除了完成常规检索任务外，可对整个图书馆藏书进行自动化盘点，实时更新图书位置信息，图书漏读率控制在1%以内，定位精度高达97%，一小时可盘点逾10000册图书，极大地减少了读者查找书籍的时间，具备高精度、高效率、全自动化、可扩展性强、透明化服务的特点。AI与机器人技术的结合，有助于图书馆机器人管理和服务体系的形成，从而全面提升图书馆的服务质量，也期待该产品能早日进入量产。②人工智能辅助设备开发。密歇根大学人工智能实验室一直关注为残疾人士和认知障碍人士研究和开发辅助技术，其中一个项目是设计可通过自适应技术满足视障人士需求的计算机界面，为其在图书馆获得资源提供帮助，并取得了令人瞩目的发展。③加强语义分析技术的研发。随着语义网与关联数据技术的发展，语义计量(Semantometrics)和语义学者(Semantic Scholar)等在语义和内容关联方面做了有益尝试，如上海图书馆家谱关联数据平台已取得了一定成果，受到业内瞩目[20]。智慧图书馆管理和服务一直是图书馆发展的重点方向之一，相信随着智慧城市建设发展理念的推进，很多AI技术有望更快地应用到图书馆智能化建设中，促进智慧图书馆的发展。

5 结语

《报告》体现了对图书馆行业未来新技术发展的预测和展望，彰显了图书馆与时俱进的生命力。目前我国国民经济和社会发展已进入第十三个五年规划实施阶段，中国图书馆学会等相关机构可在结合本国国情的基础上，尝试和新媒体联盟合作，将环境分析与战略规划制定紧密结合，从影响图书馆发展的关键技术入手，制定具有中国特色的“区域版图书馆报告”，为准确把握未来趋势，促进国内图书馆跨越式发展做出战略性指导。

本刊于2017年第2期刊发了《图书馆未来发展的关键趋势，面临挑战和重要技术——基于〈新媒体联盟地平线报告：2015图书馆版〉的分析》一文，本文聚焦技术角度，对2017版图书馆报告进行了解读和分析。

本文部分内容来自《新媒体联盟地平线报告：2017图书馆版》，按照知识共享许可协议规定，可标注引文，并免费复制、拷贝、编译或引用。2017年度该报告的网址为http.//www.nmc.org/publication。

参考文献：

[1]NMC Horizen report:2017 Library edition[EB/OL].[2017-03-23].http://cdn.nmc.org/media/2017-nmc-horizon-report-library-EN.pdf.

[2]徐路.图书馆未来发展的关键趋势，面临挑战和重要技术——基于《新媒体联盟地平线报告：2015图书馆版》的分析[J].图书情报知识，2017(2)：26-32.

[3]张铁道，吴亚婕，王俊颖.图书馆服务就在你指尖——新媒体联盟2014图书馆版地平线报告[J].北京教育(高教)，2015(3)：16-18.

[4]李镇伟.《新媒体联盟地平线报告(2015图书馆版)》研究[J].图书馆建设，2016(8)15-19，48.

[5]朱志伟.新技术环境下图书馆发展趋势与挑战——基于《新媒体联盟地平线报告：2017图书馆版(纲要)》的启示[J].情报资料工作，2017(2)：83-89.

[6]The Four V's of Big Data[EB/OL].[2017-04-17].http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/tour-vs-big-data.

[7]Data Mining on Vendor-Digitized Collections[EB/OL].[2017-05-19].https://2014charlestonconference.sched.com/event/1vfY1sC.

[8]Centre for Digital Scholarship[EB/OL].[2017-06-17].https://www.library.universiteitleiden.nl/research-and-publishing/centre-for-digital-scholarship.

[9]CLIR Postdoctoral Fellowship in Data Visualization and Curation[EB/OL].[2017-06-22].

https://www.clir.org/fellowships/postdoc/applicants/cmu-data-visualization-and-curation.

[10]Library Systems Report 2016[EB/OL].[2017-06-17].https://americanlibrariesmagazine.org/2016/05/02/library-systems-report-2016/

[11]Higher Education Library Technology(Helibtech)Wiki[EB/OL].[2017-07-28].http://helibtech.com/file/view/Resource_management_briefing_HELibTech_KenChad_Aug2015.pdt(PDF).

[12]Managing your digital footprint[EB/OL].[2017-07-28].http://www.ed.ac.uk/institute-academic-development/about-us/proiects/digital-footprint.

[13]Tools for Authors:Establishing Your Author Profile[EB/OL].[2017-04-28].http://beckerguides.wustl.edu/authors/authomame.

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