编者按
在2026年中国高校图书馆数据治理与应用创新研讨会上，维普智图数智应用研究院专家周松发表了题为“基于高质量可信数据的数据要素×服务”的报告。他从“数据要素”这一国家战略出发，深刻剖析了高校图书馆如何通过构建高质量可信数据集，实现赋能高校科研、学科建设与人才战略的价值跃迁。
一、警惕AI时代的“数据污染”与信任危机
当全球每天产生的数据量达到惊人的2.5亿亿字节时，我们正迎来一个“数据激增、人机难辨”的时代。
周松在报告中分享了一个耐人寻味的案例：2024年，MIT经济学院撤回了一篇关于AI提升科研效率的重磅论文，因为其底层实验数据被证实为伪造。
这一案例为行业敲响了警钟。周松指出，在数据爆发的当下，我们更需要关注数据的质量而非仅仅是数量，必须时刻警惕“垃圾进，垃圾出”的恶性循环。
二、图书馆新定位：高质量可信数据中枢
在国家推动数据要素高质量发展的背景下，高校图书馆被赋予了新使命——成为高校高质量可信数据的最佳实践地。为此，图书馆正从传统的“文献保障中心”向“科研数据中枢”、“知识服务中枢”及“战略决策智库”转型。
三、四大实践场景：发挥数据要素“乘数效应”
周松结合维普智图的实践，详细拆解了基于高质量学术成果数据集的四大核心应用场景，直击高校科研管理的痛点：
1 打造24小时在线的“学术管家”
通过对海量学术成果数据进行精细化标识（如署名类型、学科归属、期刊分区等），图书馆可构建AI驱动的学术智能管家。
它能精准回答“学校今年中科院分区一区论文有多少”“某学者发文统计”等复杂问题，且有效规避了通用大模型的“幻觉”现象，可辅助开展参考咨询服务。
2 构建“人才地图”与“学术画像”
基于全球6000余万学者的统计数据，图书馆可构建全球人才数据中心，生成涵盖研究历程、核心方向、学术影响力的精准画像，协助人事部门快速筛选候选人才或帮助学者寻求合作对象。
3 学科发展诊断与决策支撑
图书馆利用精准的成果数据治理，可为学校提供深度学科发展报告。通过动态监测本校学科在全球、全国的竞争位次，精准识别各院系、团队及学者对学科建设的贡献度，为学科规划提供科学依据。
4 产研链接：连接“实验室”与“生产线”
通过将本校学者的成果数据与产业需求进行智能映射，图书馆可以打破信息壁垒，推动构建校企合作网络，加速科研成果从实验室走向市场，实现知识价值的转化。
四、未来展望：构建高校科研数据要素生态
高质量可信数据的构建不应止步于单所学校，而应朝着打造高校科研数据要素生态的方向迈进：推动跨校、跨机构的数据共享，探索数据资产化，训练“科研治理大模型”辅助战略决策。
周松介绍，维普智图提出的“井然”高校学术成果服务整体解决方案，正是为了助力图书馆一站式解决成果全生命周期管理、分析及应用等难题。其背后的核心支撑，是涵盖全国1353所本科高校完整产出的“中国高校学术论文高质量可信数据集”。
这种来源可信、标准统一、溯源清晰的数据治理逻辑，不仅催生了“中国高校学术产出动态监测”等数智化应用，更为图书馆在AI时代利用“数据要素×”赋能学校战略发展提供了可信赖的技术保障。
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以上内容根据周松在2026年中国高校图书馆数据治理与应用创新研讨会上的报告整理，经本人审阅后发布。
