编者按
在高校“有组织科研”的大背景下，图书馆如何从资源提供者转向科研决策的深度参与者？2026年中国高校图书馆数据治理与应用创新研讨会上，维普智图产品经理杨青结合真实案例与扶摇·科研服务平台的实践，拆解了一条可复制的图书馆科研服务路径。
洞察
用户要的不是更多资源，而是精准的决策支持
杨青首先还原了一个典型的科研用户场景：某高校非贵金属催化研究团队的一位博士生每周要花3-5小时，手动巡查98个顶尖课题组官网、顶级期刊主页以及数据库，将最新成果整理成Excel表格群发给团队。即使如此，情报仍难免遗漏或滞后。
用户直言：“我们不缺资源，也不要质疑我们的检索能力。难的是没时间读，也读不深。”“我们需要的是基于情报的决策支持，而不仅仅是文献列表。”
所以，更关键的问题在情报获取之后：如何从一堆论文中快速提取核心实验数据？如何客观判断领域的研究空白？科研选题与立项能否有数据支撑？
而图书馆在回应这类需求时，同样面临挑战：科研方向高度细分，馆员难以精准把握所有需求，传统沉浸式服务难以实现规模化覆盖。
面对上述困境，图书馆可借助基于数据治理与AI技术的科研服务平台（如“扶摇”），将服务模式从“提供文献资源”升级为“提供决策支撑”。
方案
扶摇解决的三个核心问题
1、低效的情报追踪 → 用自动化的情报流替代
通过构建科研画像，锁定团队的关注重点，扶摇可自动聚合多源异构数据，形成专属情报门户，一站式呈现领域的专家学术动态、课题组学术成果、官方资讯等信息，并每周向用户推送科研简报。
扶摇将科研人员从手动巡查中解放，让前沿动态从“人去追”变为“主动来”，为实验与思考腾出更多时间。
2、困难的文献深读 → 让知识从论文中“走出来”
传统检索依赖标题和摘要，但反应温度、产率、催化剂配比等关键信息分散在全文各处。
扶摇打破传统“以篇为单位”的文献资源供给模式，通过知识建模和AI辅助解析，从论文中提取知识要点，形成结构化知识库，支持用户对知识的智能检索和对比分析。
科研人员无需通读全文，即可直达核心信息，实现高效的知识筛选与整合，大幅缩短文献调研与知识消化的时间。
3、选题与立项缺乏数据支撑 → 用证据清单赋能决策
针对PI/教授关心的“选题”与“论证”场景，平台提供深度的数据洞察。
基于对现有研究的智能分析，扶摇可识别领域内的关键研究空白，并提出兼具前沿性和必要性的科学问题，自动生成包含研究现状、创新点等论证证据清单。
团队可据此验证研究空白的真实性、判断科学问题的可解性，将资源聚焦于真正可能突破的研究方向，从而提升决策效率。
价值
让科研人员回归核心工作
“图书馆科研服务的价值不在于拥有多少数据，而在于为科研用户创造多少价值。”
对一个科研团队而言，扶摇带来的变化是具体的：那位每周花半天手动巡查98个网站的博士生，现在打开邮箱就能看到自动推送的简报，PI在科研决策时也有了可靠的数据支撑。
把研究者从重复劳动中解放出来，让他们专注于真正的创新——这正是图书馆嵌入科研服务朴素而坚实的价值所在。
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以上内容根据杨青在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。
