图谋按：2026年1月7日，图谋与www老师有一段关于图书馆界AI应用的交流。www老师在积极推动图书馆应用ima知识库，并在圕人堂QQ群进行了系列推广。图谋是见证者、参与者，同时也是学习者、模仿者。图谋认为：“当前做这方面推广还是挺难的。‘AI馆员’，有些图书馆也‘跟’了。因为没有人进一步结合实际本地化，因此实际作用微乎其微。现在，像你（指www老师）那样用心的，太少了。馆员队伍中，愿意钻研的比例很低。”www：“一方面群中非馆员比例比较大，另一方面，馆员队伍自己的AI敏感性不足，连尝试的意愿都没有。”图谋：“我们在群里吆喝了近2个月，圕人堂知识库IMA，只有200来人加入。这个人数，还不一定均是圕人堂群成员。”www：“比较悲哀的是图书馆界的馆员队伍，越是不入流的图书馆，越是躺平是主流，最好永远不变。从这次ima应用看出，图书馆勉强跟上了数字时代，但将失去AI时代。至少未来的图书馆，不是现在的馆员了。”图谋：“处境确实挺尴尬的。江苏高校图书馆正式职工（在编馆员），2017年馆均41.40人，2024年馆均28.05人，减少了近三分之一。”高校AI 全覆盖背景下，高校图书馆如何拥抱变革，积极调整发展路径，与时俱进？图谋借助生成式AI豆包协助，重点参考麦可思研究《中国-世界高层教育趋势报告 2026》中《高校实现AI全覆盖》《博士真的“过剩”了》内容，试图回答高校全覆盖环境下高校图书馆如何转型升级？仅供参考。“说来容易做来难”，期待微努力促成微转变，相信明天会更好。

      麦可思研究《中国 - 世界高等教育趋势报告 2026》指出，高校 AI 全覆盖已成为教育数字化转型的核心趋势，而博士人才供给与市场需求的结构性变化也为高校发展带来新的人力资源机遇。作为高等教育生态的核心组成部分，高校图书馆需紧扣这两大趋势，从资源、服务、人才三大维度系统性转型升级，构建适配 AI 时代的智慧图书馆生态。

一、资源体系：构建 AI 驱动的知识资源生态

         AI 全覆盖推动高校教学科研向精准化、跨学科方向发展，图书馆需打破传统资源管理模式，打造智能化资源支撑体系。

         推进资源智能整合与深度加工，利用生成式 AI（GenAI）与自然语言处理（NLP）技术，对中外文图书、期刊、学位论文等多类型资源进行碎片化解析，构建跨领域知识图谱，实现从 “文献检索” 到 “知识发现” 的升级。可借鉴 CADAL 项目经验，整合多源异构资源，形成标准化、可复用的知识单元库。

         强化特色资源与 AI 训练数据建设，聚焦学校优势学科，建设多模态特色资源库，同时合规整理高质量学术语料，为师生开展 AI 相关研究提供基础数据支撑。通过与院系合作，标注专业领域数据，弥补通用大模型在专业场景的应用短板。

        搭建开放共享的资源协作平台，依托 “卓越联盟” 等跨校协作机制，整合联盟内 330 万种以上图书资源，实现 AI 驱动的跨馆资源精准调度。引入 SCITE、Factiva 等智能工具，优化文献检索的相关性排序与引用分析功能，降低科研资源获取成本。

二、服务模式：打造个性化与场景化智慧服务

      AI 技术重构了教与学的互动方式，图书馆需从 “被动服务” 转向 “主动赋能”，构建全流程智慧服务体系。

      推行个性化精准服务，基于用户画像与学习行为数据分析，通过 AI 算法实现资源推荐、学习路径规划的精准匹配。参考石家庄学院 “AI 馆员” 模式，提供 24 小时智能答疑服务，覆盖文献检索、论文写作、专利分析等高频需求场景。

      深化科研与教学场景融合服务，针对博士等科研群体，搭建 AI 辅助科研平台，提供文献计量分析、实验数据处理、学术不端检测等全流程支持。面向 AI 教学需求，联合教务处开发信息素质教育慕课，将 AI 工具应用、数据伦理等内容纳入培训体系。

       构建虚实融合的服务空间，升级实体场馆的智能感知设施，设置 AI 创客空间、协作学习区等功能区域，配备图书盘点机器人、智能分拣系统等设备，优化馆藏管理效率。同时拓展线上服务边界，实现资源查询、借阅续期、咨询答疑等服务的全流程线上化。

三、人才队伍：借力博士人才红利优化队伍结构

      面对 “博士过剩” 的结构性趋势，图书馆需抓住机遇，吸纳高学历人才，同时提升现有馆员的 AI 素养，打造 “HI（人类智能）+AI” 的复合型人才队伍。

      精准引进博士人才，聚焦资源建设、数据服务、学科情报等核心岗位，招聘图情档、计算机、人工智能及学校优势学科的博士人才，发挥其跨学科优势，推动图书馆服务与学科发展深度融合。建立 “学术研究 + 服务实践” 双考核机制，引导博士将研究方向与图书馆服务需求相结合，避免学术与服务脱节。

        强化现有馆员 AI 素养培训，建立长效学习机制，开展 AI 技术应用、数据处理、智能工具操作等专项培训。推动馆员从 “文献管理员” 向 “学习指导者”“科研赋能者” 转型，提升与 AI 系统的协同工作能力。

        构建灵活的人才协作机制，与学校计算机学院、人工智能实验室建立人才共建关系，邀请 AI 领域专家担任顾问，共同推进智慧图书馆建设项目。鼓励馆员参与跨学科研究团队，在实践中提升 AI 应用与创新能力。

四、保障机制：筑牢转型的制度与伦理防线

        AI 在图书馆的深度应用需配套完善的制度保障，平衡技术创新与风险防控，确保转型升级平稳推进。

        建立 AI 应用标准与流程规范，制定资源数字化加工标准、用户数据保护细则、AI 服务伦理规范等制度文件，明确 AI 技术在资源建设、服务提供、数据管理等环节的应用边界。参考图书馆人工智能能力评价指标体系，分阶段推进 AI 能力建设。

         强化数据安全与隐私保护，采用加密存储、访问权限分级等技术手段，保护用户行为数据与学术资源数据。在 AI 推荐算法中嵌入伦理审查机制，避免算法偏见，保障服务的公平性与包容性。

         完善多元投入与协同机制，争取学校专项经费支持，同时联合企业共建 AI 实验室，解决技术研发与设备更新的资金压力。建立图书馆、院系、技术部门三方协同机制，确保 AI 应用与教学科研需求精准对接。

         高校图书馆的转型升级不是技术的简单叠加，而是生态的系统性重构。在 AI 全覆盖与博士人才供给充足的双重背景下，图书馆需以资源智能化为基础、服务场景化为核心、人才复合化为支撑，深度融入高校教育教学与科研生态，从知识资源的 “保存者” 转变为 AI 时代高等教育发展的 “赋能者”，为人才培养与科研创新提供可持续的智慧支撑。