5月28日，由国家科技图书文献情报中心（以下简称NSTL）主办，我院与中国科学院文献情报中心、冶金工业信息标准研究院、中国化工信息中心共同承办的“AI驱动的产业服务与产业情报研究”专题培训在我院中心大楼十层报告厅圆满举办。

本次培训围绕“十四五”规划中“全面建设适应大数据环境和知识服务需求的高质量国家科技文献战略保障和服务体系”的发展目标，着力开展高素质专业人才培训和培养，以提升和拓展NSTL专业人员的科技信息素养和专业化能力。

国家科技图书文献中心副主任郭志伟亲临现场，并进行致辞。他的致辞中明确了此次培训的要义：明确目标、增加能力、拓展视野。他指出，本次培训不仅是一次知识的传递，更是一次思想的碰撞和智慧的交流，学员们要积极参与，勇于提问、敢于探索。我院林松副院长出席会议，并在致辞中指出，虽然目前AI的运用结果还尚待不断改进，但是AI运用的实践是多方位、多层次，希望大家积极拥抱新技术、学习新技术，不断精进应用范围和文献搜索的精准度，强化服务能力，提高服务效率。

妙语连珠“AI力”

与会专家从各个领域出发，结合技术前沿和实际案例，深入浅出地为大家讲解了AI技术、AI应用，集中展示了AI的四个“力”，即引领力、基础力、工具力和要素力。

关于“引领力”。冶金工业信息标准研究院党委书记、院长张龙强就谈到传统钢铁企业不能再用传统方法挖潜增效，要主动拥抱AI新技术。我院产业研究首席专家石勇谈到最近在美上市受挫的时尚服装快销企业“Shein（希音）”，在传统服装赛道，依靠极致的AI组织能力，降低成本，整合供应链和设计链，扩张出一个估值千亿美元的商业版图。由此可见，无论是钢铁还是服装，这些传统行业依靠AI的引领力，研究并探索出新的产业模式。

关于“基础力”。中国信息通信研究院副总工程师许志远谈到一个调查情况，即根据对2000位人工智能专家的问卷统计，一半人认为20年内“通用人工智能”可以实现，并将改变人类90%的岗位面貌。中国科学院计算机研究所信息技术战略研究中心常务副主任洪学海从专业角度强调了“大模型”的“泛化能力”和“多模态”。中国石油国家高端智库研究中心原专职副主任吕建中在发言中提到，未来，AI应用的广泛性、基础性将不断增加，成为各行各业的“基座”，“基础力”不可忽视。

关于“工具力”。中国化工信息中心情报事业部总经理顾方从工作实践出发，展示了数据加工过程中因AI助力效率明显提升，在辅助报告阅读、分析论文、关键问题提取、表格转化等方面的“工具力”。这些使得情报信息生产进一步规范化、流程化。

关于“要素力”。AI背后是“算力+数据”的组合，尤其是在国家数据局成立、数据资产已经进入负债表的当下，作为新质生产力要素之一的数据，其重要性愈发显性化。北京国际大数据交易所首席专家郎佩佩为大家进行了专业的梳理。

AI的成果与启迪

目前，“AI力”不仅全方位参与了NSTL的实践，而且正在开花结果。

当前NSTL积极组织与智源研究院、科大讯飞、武汉大学等开展大模型技术应用交流，启动了基于通用大模型的科技文献服务应用场景设计及技术预研。中国科学院文献情报中心张智雄副主任在详细讲解了AI在科技文献内容深度挖掘的应用后，向大家通报了一些成果。比如，与科大讯飞共同推出的“科技文献大模型”于去年发布；NSTL网站上AI创新服务助手于5月22日上线。中国农业科学院农业信息研究所副研究馆员袁雪，也向与会人员展示了“产业统计数据库”的应用。

看到这些累累硕果，不仅有欣喜，还有启迪。作为国家工程技术图书馆第一分馆所在，面对多年来的文献积累和数据积累，更多了一份责任和热忱。下一步，在数据采集、数据清洗等工作中，我们将积极引入AI工具，提高效率和数据质量，在形成高质量数据资产的同时，为后续的深度挖掘提供高质量的语料库。

撰稿人：卞华伟

责任编辑：梁  淼

审核人：陈宏丽