2024年5月23日，sunbet申搏数据管理创新研究中心主办的数据管理创新论坛在申慱sunbet官网入口苏州校区天枢楼召开。本次论坛以“AIGC赋能科技情报服务创新与实践变革”为主题，是申慱sunbet官网入口122周年校庆系列学术活动之一。会议邀请来自山东理工大学、天津师范大学、华中师范大学、山东省科学院、中国科学院文献情报中心、南京理工大学、湖北科技信息研究院和苏州市科技情报中心等高校和科研院所的20余位专家学者进行报告研讨，数据管理创新研究中心全体教师、硕博研究生参与论坛研讨。
申慱sunbet官网入口数据管理创新研究中心夏义堃教授致欢迎词。她介绍了苏州校区建设概况及数据管理创新研究中心发展定位。她表示，数据管理创新研究中心依据学校对于苏州校区同等标准、错位发展的工作定位，立足“苏州所需、南大特色、前沿学科”的发展方向，聚焦政产学研协同发展，服务国家战略和区域经济发展战略，旨在建设一流的数据管理创新研究平台，打造数据管理理论研究高地、数智技术孵化创新基地和数字治理高端智库。
主旨汇报
在主旨汇报环节，山东理工大学信息管理学院院长曹树金教授指出，大模型及其生成式AI应用的涌现，对信息获取、知识组织、情报生成模式产生深远影响，并围绕“生成式AI大模型结合外部工具和知识库的情报领域应用”展开探讨。他以“大模型结合外部工具赋能信息分析”和“大模型结合知识库用于知识挖掘”两个案例展现大模型在情报分析和服务中的应用。生成式AI工具不应成为学科的主角，技术、工具等都只是完成信息搜集、筛选的辅助手段。因此，在未来发展中，情报工作者需不断学习和拥抱新技术，积极且审慎地应用生成式AI，提高问题意识、批判思维和循证态度。
天津师范大学大数据科学院研究院、管理学院王曰芬教授作题为“人机混合增强算力的场景式情报服务模式及应用研究”主旨汇报。在科技情报服务中导入场景式服务是科技情报事业转型升级与情报机构优化服务模式的重要策略。她围绕场景式情报服务内涵、影响、构成、模式以及方案生成与评价等维度展开讨论，并以特定专题情报服务为例，介绍人机混合增强算力的场景式情报服务方案生成与评价流程。她强调网络信息技术、人工智能正快速且深刻地改变着各行各业运行的逻辑，创新情报服务迫切需要情报生产和管理机构从便于、利于和吸引情报使用的角度主动做出改革、积极求变，以期打开情报服务新局面。
华中师范大学信息管理学院院长曹高辉教授作题为“大语言模型驱动的半导体产业科技预测及政策引导研究”主题报告。建设科技强国需集中优势资源攻关关键核心技术，预见新兴产业发展趋势有利于加强技术前瞻性洞察，抢占科技竞争先机。他以半导体产业为例，介绍大语言模型驱动的科技预测模型与流程。首先，通过大模型微调指令构建半导体产业数据集，其次，利用大语言模型自动生成半导体产业技术谱系；最后，基于弱信号识别模型预测半导体产业新兴技术。通过分析产业技术演变历程与要素结构，对比技术谱系树形结构和技术预测结果，可为半导体产业政策制定、优化和布局提供循证建议。
山东省科学院情报研究所所长赵燕清研究员分享“科教融合背景下科技情报服务省级智库的实践探索”。她首先介绍了山东省科学院的历史沿革，包括发展历程、办学理念、校区布局、学科专业、师资队伍及办学成效。她指出，作为山东省综合型智库，山东省科学院情报研究所承担了基于数据、面向决策、面向科研及面向企业的多类型科研服务。然而，当前科技情报服务工作的人员构成、工作能力、评价标准及内容属性与广泛的社会需求和服务能力之间存在鸿沟。在未来工作中，应充分发挥AIGC的强大辅助功能，以提升科技情报服务的价值与能力建设。
湖北省科技信息研究院主任门玉英研究员以湖北省科技信息研究院为例，分享“AIGC赋能的科技情报服务应用思考”。湖北省科技信息研究院以科技创新智库、科技公共服务中心、产业创新促进中心、科技传播中心和新型业务培育为核心业务体系，从事科技创新相关战略研究和决策咨询服务。她结合实际工作指出AIGC重新定义了当前科技情报服务的基础设施，推动科技情报服务升级，提升科技情报工作智能化水平。同时，AIGC在科技情报服务应用中面临着经费制约、技术挑战、真实性和安全性等方面的挑战。因此，科技情报工作应加强对AIGC技术的研究和应用，注重技术研发和资金投入，确保数据的真实性和安全性，从而推动科技情报服务的高质量发展。
中国科学院文献情报中心情报研究部主任王学昭研究员以AIGC赋能的情报研究探索为例，介绍“场景化智慧数据支撑循证决策”的模型与路径。针对科技情报研究模式与研究逻辑，她提出场景化智慧数据驱动的情报研究模式，建立“科技决策需求场景-场景化数据-解决方案场景”的量化表征模型，并通过具体工作案例展示了该模型支撑循证决策的流程。面向场景式的情报智慧数据与服务，以场景作为情报生产的逻辑起点，以场景框定情报生产的组织结构，可有效应对情报研究在支撑科技决策中面临情报生成能力不足，服务与需求无法有效对齐的挑战。
苏州市科技情报中心陈洪梅副主任分享“苏州科技创新与科技情报工作思考”。她介绍了苏州市科技创新的概况，以及苏州市科技服务中心在科技信息服务、新兴产业跟踪、科技管理服务等方面的工作实践。她指出，新型工业化和新质生产力的新形势，对科技情报工作提出全面支撑前沿技术与产业创新工作的新要求。在此背景下，大模型及其AI生成能力为科技情报工作注入了全新生产力与活力。
主旨报告下半场，来自南京理工大学经济管理学院的三位专家就大模型赋能科学研究的具体实践进行深入讨论。章成志教授作题为“学术文本的篇章结构识别与应用”主旨报告，讨论篇章结构的优势与工作进展，并介绍篇章结构在评估算法知识影响力，挖掘同行评审意见关注点，识别未来研究工作等场景中的应用。张金柱副教授作题为“基于类别设计和短语表示学习的技术机会预测研究”主旨报告。以5G通信为实证领域，详细阐述基于类比源选择、功效短语提取、类别关系建立和技术机会得分计算的产业技术机会预测模型。以“面向领域实体的科研综述自动生成方法”为题，陈果副教授阐释领域科研综述自动生成框架。框架通过融合功能句识别、实体计量和大模型优化方法，可生成有逻辑、有层次、内容丰富的科研综述文章，并据此提供具体应用。
会议报告结束后，与会专家代表结合报告内容，围绕“AIGC赋能科技情报智能服务：特征、场景与框架”展开进一步探讨。与会专家认为，大模型赋能为科技情报服务能力、算力、效率以及深度提升方面带来机遇，但同时亦需要回应大模型产生的数据隐私、安全伦理、算法偏见、应用边界等挑战。赋予大模型更加科学客观的角色有利于增强其反馈效果，从而更好地发挥大模型在科技情报服务中的应用价值。最后，数据管理创新研究中心巴志超研究员对研讨内容进行总结，研讨会取得圆满成功。
