■向 颯

1)鄭州大學學報編輯部，河南省鄭州市高新區(qū)科學大道100號 4500012)鄭州大學新聞與傳播學院， 河南省鄭州市高新區(qū)科學大道100號 450001

“推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能(Artificial Intelligence)和實體經(jīng)濟深度融合”已經(jīng)被寫入黨的十九大報告中。而互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能技術(shù)等所代表的新一代信息技術(shù)進一步更迭，成為數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的主要增長點和驅(qū)動力。2016年美國總統(tǒng)行政辦公室發(fā)布了報告《為人工智能的未來做好準備》 和《美國國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》，而2017年7月，中國國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》。2017年以來，人工智能技術(shù)成為全球討論的熱點并呈現(xiàn)井噴狀態(tài)。移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等所代表的互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展歷程，實際上是新技術(shù)與實體經(jīng)濟融合發(fā)展的過程。人工智能發(fā)展已經(jīng)明確列入中國國家戰(zhàn)略層面，人工智能技術(shù)包括大量數(shù)據(jù)、云計算和智能算法三大要素。現(xiàn)在主流的人工智能算法用的都是深度學習，而深度學習是結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能方法論。也可以說，結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)中蘊含了知識，深度學習的作用就是從數(shù)據(jù)中把知識提取出來，即大數(shù)據(jù)+結(jié)構(gòu)化+算法=人工智能。

就學術(shù)出版業(yè)而言，人工智能和學術(shù)出版系統(tǒng)的深度融合將會成為其未來發(fā)展趨勢。學術(shù)出版系統(tǒng)包括內(nèi)部生產(chǎn)流程維度和對外的知識服務(wù)維度，即終極目標是實現(xiàn)學術(shù)出版業(yè)出版流程的高效化、便捷化和智能化，提供智能化知識服務(wù)和多樣化的數(shù)字產(chǎn)品。本研究采用綜合調(diào)查法、文獻分析法等對相關(guān)研究進行梳理。湯雪梅[1]認為在傳媒領(lǐng)域，人工智能給新聞出版的生產(chǎn)、編輯、服務(wù)模式帶來了全方位的變革，在思維與模式上創(chuàng)新應(yīng)用，是出版產(chǎn)業(yè)贏取未來的保障。孫玉玲[2]指出人工智能逐漸滲透到數(shù)字出版的各個領(lǐng)域如產(chǎn)品形態(tài)、內(nèi)容生產(chǎn)和智能連接，基于場景應(yīng)用的智能連接模式、基于知識學習的個性化閱讀服務(wù)模式和網(wǎng)絡(luò)輿情分析報告智能生產(chǎn)模式是未來數(shù)字出版的模式。張新新等[3]論述新的出版流程將在群體智能理念的引導(dǎo)下得以建立和健全,提出出版的智能化升級將會推進知識計算引擎的研發(fā)和智能知識服務(wù)的提供并催化出各個行業(yè)的知識解決方案, 增強現(xiàn)實(Augmented Reality，AR)和虛擬實境(Virtual Reality， VR)智能出版將以智能建模作為新的突破口。王曉光[4]指出人工智能對出版內(nèi)容的創(chuàng)作、編輯以及發(fā)行傳播等環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生潛在影響。武菲菲[5]探究了人工智能技術(shù)在圖書出版的內(nèi)容生產(chǎn)、編輯校對、營銷發(fā)行、用戶推廣等環(huán)節(jié)的深度融合后的發(fā)展發(fā)向，并據(jù)此總結(jié)人工智能技術(shù)與出版行業(yè)融合應(yīng)用需要解決出版人員和計算機技術(shù)人員協(xié)同工作問題。2017年5月，國際科學技術(shù)與醫(yī)學出版商學會(International Association of Scientific, Technical and Medical Publishers，STM)發(fā)布《STM出版2021技術(shù)趨勢》[6]，該報告指出基于文本和數(shù)字挖掘技術(shù)的智能服務(wù)(包括自動化的同行評議、面向移動的優(yōu)化以及論文自動檢測等)、編輯流程的創(chuàng)新和基于用戶大數(shù)據(jù)的個性化服務(wù)是未來科技出版的大趨勢。

綜上所述，大多數(shù)有關(guān)人工智能和出版相結(jié)合的研究主要是從統(tǒng)籌的視角出發(fā)，研究人工智能對未來出版模式和出版業(yè)態(tài)的改變，以及人工智能技術(shù)與出版教育、出版物生產(chǎn)和消費等領(lǐng)域的融合。這些研究沒有細分涉及人工智能對學術(shù)出版系統(tǒng)內(nèi)部出版流程的影響，以及對學術(shù)出版外部的知識服務(wù)能力提升。筆者根據(jù)學術(shù)出版的特點，研究了未來學術(shù)出版流程和知識服務(wù)與人工智能技術(shù)深度融合后的發(fā)展方向。

1 人工智能對學術(shù)出版流程和知識服務(wù)的影響

《2016—2017中國數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)年度報告》指出：人工智能技術(shù)在出版發(fā)行、印刷物流、數(shù)據(jù)加工、數(shù)字閱讀、數(shù)字教育等領(lǐng)域得以應(yīng)用[7]。機器人寫作、自動化的評審、語音識別錄入、協(xié)同編校、智能生產(chǎn)印刷、用戶沉浸式體驗等創(chuàng)新應(yīng)用使未來的出版流程更加智能化。隨著人工智能時代的到來，科研方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，學術(shù)內(nèi)容的生產(chǎn)方式和編輯出版模式都產(chǎn)生巨大變革，科研人員和專業(yè)人士所需求的知識服務(wù)模式也更加高效智能化。傳統(tǒng)的出版模式已經(jīng)不能滿足日益增長的知識服務(wù)創(chuàng)新需求和學術(shù)出版發(fā)展需求，學術(shù)出版的專業(yè)性要求高，市場細分程度也高，作者和讀者身份契合度更高。用戶期望得到更加精準化和多元化的內(nèi)容定制服務(wù)、信息推送服務(wù)以及技術(shù)服務(wù)，這種服務(wù)是更加高級智慧化的貫穿科研項目全生命周期的服務(wù)，也就是智能化知識服務(wù)。

人工智能技術(shù)也推動著學術(shù)出版系統(tǒng)的知識服務(wù)升級，知識服務(wù)的創(chuàng)新就是要滿足讀者、作者等從事科學研究以及向社會提供創(chuàng)新知識的需求。1994—2016年全球?qū)W術(shù)期刊在Sciforum開放學術(shù)平臺發(fā)表文獻37083088篇[8]。如何便捷快速地分享自己的研究發(fā)現(xiàn)并了解他人的研究成果?人工智能技術(shù)的深度參與使這種知識服務(wù)變得可能。知識服務(wù)智能化就是通過先進智能算法和強大硬件能力，實現(xiàn)專業(yè)和學術(shù)領(lǐng)域的文獻內(nèi)容和各種科研數(shù)據(jù)的分享，為科研用戶提供學術(shù)研究或創(chuàng)新應(yīng)用的智能化解決方案。人工智能技術(shù)深刻改變著科研人員閱讀和獲取信息的習慣，傳統(tǒng)意義上的學術(shù)出版的“作者”和“用戶”也被重新定義。云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)力為學術(shù)出版開辟了新的業(yè)務(wù)增長點。AR與VR技術(shù)將用戶帶入虛擬的三維場景并使之獲得全新體驗。智能化的知識服務(wù)貫穿科研項目始終，為科研項目全生命周期的每一個環(huán)節(jié)提供智能化、數(shù)字化和精準化的服務(wù)。

2 人工智能與學術(shù)出版流程、知識服務(wù)的融合

人工智能技術(shù)延展大數(shù)據(jù)應(yīng)用的深度和廣度，通過對數(shù)據(jù)信息快速地獲取、存儲、管理、分析和應(yīng)用實現(xiàn)學術(shù)出版中稿件的策劃、編輯、出版、服務(wù)模式等全方位的變革。人工智能技術(shù)是通過機器學習、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及智能算法等進行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集分析和數(shù)據(jù)處理，實現(xiàn)智能感知、智能分析和智能服務(wù)，對學術(shù)出版的生產(chǎn)流程進行重塑，既豐富了內(nèi)容產(chǎn)品的模態(tài)，增強了用戶交互體驗，提高了知識服務(wù)的能力，又降低了生產(chǎn)成本。人工智能下的學術(shù)出版流程和知識服務(wù)轉(zhuǎn)型如圖1所示。

人工智能技術(shù)加速了學術(shù)出版的流程再造，學術(shù)出版的業(yè)務(wù)流程(選題策劃、編輯出版、生產(chǎn)印刷和營銷發(fā)行)通過數(shù)據(jù)挖掘、語義分析、模式識別、機器學習等技術(shù)與方式得以再造。人工智能可協(xié)助出版商篩選熱點研究方向、應(yīng)對同行評審、檢索內(nèi)容、檢測重復(fù)率、識別數(shù)據(jù)捏造；對海量數(shù)據(jù)進行較為精準的深度標引與分析，進而形成一系列知識成果，構(gòu)建知識庫等。因此，人工智能不僅可以加速學術(shù)傳播，同時還可以減少人為偏倚，推動出版流程各個環(huán)節(jié)之間數(shù)據(jù)傳遞和支持，從而重構(gòu)智能化的學術(shù)出版流程。筆者認為，大數(shù)據(jù)時代學術(shù)出版流程將在人工智能技術(shù)的引導(dǎo)下得以再造：選題策劃便捷化、編輯出版自動化、生產(chǎn)印刷按需化、營銷發(fā)行精準化以及知識服務(wù)智能化。

圖1 人工智能下的學術(shù)出版流程和知識服務(wù)轉(zhuǎn)型

3 學術(shù)出版系統(tǒng)內(nèi)部的生產(chǎn)流程智能化再造

3.1 選題策劃便捷化

通過大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)對自有數(shù)據(jù)、網(wǎng)站數(shù)據(jù)、平臺數(shù)據(jù)和社交媒體數(shù)據(jù)進行多維度的挖掘分析，利用選題策劃模型算法為出版物的選題工作提供精準的多維度決策。筆者認為，未來選題流程的便捷化主要表現(xiàn)在以下幾個方面。(1)為學者的選題策劃鋪路。編輯可參與讀者資料研究以及閱讀趨勢分析，找出最具有科研價值的熱點選題，從而精準挖掘科研課題的全球?qū)W術(shù)研究熱點和焦點，鎖定學術(shù)研究者的研究方向、研究重點以及讀者群的分布和市場。(2)識別論文抄襲和剽竊行為。為了彌補現(xiàn)行查重軟件逐字匹配查詢且無法識別同義詞的缺陷，人工智能技術(shù)能夠?qū)⒑唵蔚膯卧~和短語識別，變成整句或部分段落的智能識別,從而更有效地識別學術(shù)論文內(nèi)容的不端行為,打擊寫作剽竊行為。(3)智能發(fā)掘合適的審稿人。在過去的審稿過程中，編輯經(jīng)常需要查找相關(guān)領(lǐng)域的多位外審專家進行審稿，這種方式耗時長、主觀性強且效率較低。人工智能則能夠根據(jù)論文主體內(nèi)容自動提取關(guān)鍵審稿信息，并在海量的信息庫中自主識別和鎖定合適的論文審稿人。(4)完成評審工作的自動化。自動化同行評議系統(tǒng)可以在大數(shù)據(jù)環(huán)境下通過對學術(shù)出版單位的來稿內(nèi)容進行數(shù)據(jù)分析和學術(shù)質(zhì)量智能檢測，自動生成反映稿件學術(shù)水平的評審報告，以評估科研成果創(chuàng)新性和特色性等。據(jù)弗羅斯特分析公司(Forrester)估計，2017年人工智能市場增長了3倍，人工智能技術(shù)催生了“增強型研究員”。愛思唯爾根據(jù)ScienceDirect數(shù)據(jù)庫，分析出全球范圍內(nèi)哪些科學研究是當前的熱點；根據(jù)Scopus數(shù)據(jù)庫搜索熱門科研領(lǐng)域的尖端研究者，并通過這些研究者出版熱點專著[9]。而現(xiàn)在，愛思唯爾正在探索“人工智能神經(jīng)科學”，研究用特征識別來解決復(fù)雜問題的深度學習，即創(chuàng)建工具來觀察深度學習模型的“黑盒子”，機器學習可以解決匹配客戶聯(lián)系方式和地址，研究數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢的經(jīng)典問題，并且可以解析個人決策是如何做出的問題[10]。

3.2 編輯出版自動化

人工智能可以通過大數(shù)據(jù)幫助編輯進行語料和素材的高效率搜集與初級加工工作，可利用圖文模式識別技術(shù)、基于機器學習的勘誤技術(shù)、智能聯(lián)網(wǎng)搜索技術(shù)及數(shù)據(jù)文本挖掘處理技術(shù)等實現(xiàn)編輯和校對的自動化，數(shù)字化業(yè)態(tài)的內(nèi)校、外校和作者校三位一體協(xié)同校對將會得到深度應(yīng)用。(1)通過掃描文檔對科研產(chǎn)出的元數(shù)據(jù)進行缺陷檢測[11]。編輯在選題組稿的過程中利用人工智能技術(shù)能夠快速掃描和檢索文本,對論文的某些關(guān)鍵性信息,如實驗樣本大小、實驗環(huán)境等缺失,進行重點檢測，從而實現(xiàn)論文質(zhì)量優(yōu)劣的檢驗。(2)識別不恰當統(tǒng)計方法及公式錯誤。人工智能技術(shù)可以幫助編輯人員對實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方法以及數(shù)學公式進行甄別，考察統(tǒng)計方法是否恰當準確以及實驗結(jié)果是否可信可靠，減少數(shù)學公式編校的差錯率。(3)檢查論文格式和參考文獻是否規(guī)范。嚴格遵從學術(shù)期刊規(guī)范化和標準化的要求，做到論文格式一致。參考文獻標注按照國家標準查找缺漏項并自動給出建議。(4)自動生成編校結(jié)果。該結(jié)果包括編校處理結(jié)果、修改日志、錯誤數(shù)統(tǒng)計、處理建議及勘誤信息等。

3.3 生產(chǎn)印刷按需化

智能化的生產(chǎn)印刷系統(tǒng)可以對海量知識數(shù)據(jù)進行深度標引與文本語義分析，借助可擴展標記語言(eXtensible Markup Language，XML)的語義碎片化技術(shù)，按照知識點對章節(jié)、段落、圖表等進行XML的結(jié)構(gòu)化排版和知識結(jié)構(gòu)化標引，將已有的文獻內(nèi)容切分成多個知識元，實現(xiàn)知識的提純、內(nèi)容的關(guān)聯(lián)、資料的拓展和鏈接，可以生成ePub、HTML、PDF等排版格式文件，動態(tài)重組成各類知識產(chǎn)品，生產(chǎn)出適用于不同閱讀目的的多模態(tài)出版物。新增海量數(shù)據(jù)將轉(zhuǎn)化為有效的結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，完成元數(shù)據(jù)集、模型、圖表及社交媒體等不同類型數(shù)據(jù)集成連接，實現(xiàn)對知識內(nèi)容的碎片化識別和精準的知識體系構(gòu)建。進而形成一系列能夠橫向擴展關(guān)聯(lián)，縱向逐步深入的知識架構(gòu)，滿足各類行業(yè)出版單位的智能百科類知識庫建設(shè)，完成知識數(shù)據(jù)資產(chǎn)內(nèi)容定制與重組、自主出版等，實現(xiàn)內(nèi)容資源的一次開發(fā)，多次使用，通過動態(tài)更新真正做到多種產(chǎn)品的同步上線和協(xié)同生產(chǎn)。并且，讀者可以很方便地實現(xiàn)交互式索引、關(guān)聯(lián)閱讀和興趣檢索，最終實現(xiàn)自動糾錯且高效率、高質(zhì)量的按需印刷和按照不同出版物模態(tài)印刷。例如，英格拉姆閃電資源公司(Lightning Source Inc.，LSI)按需印刷就是通過管理自動化和機器的連續(xù)運轉(zhuǎn)實現(xiàn)自動高效的印刷流程。LSI按需印刷的圖書數(shù)據(jù)可以是一冊到幾十冊。不同品種和印量的圖書可以放在數(shù)碼印刷生產(chǎn)線上的同一臺設(shè)備上，實現(xiàn)連續(xù)不停的72 h高效印刷，彩色封面質(zhì)量通過條形碼實現(xiàn)自動檢測，整個生產(chǎn)過程準確高效[12]。

3.4 營銷發(fā)行精準化

通過運用客戶細分模型來精準識別人群特征，識別高價值用戶，輔助出版單位解決營銷中的痛點，針對不同的用戶群組采取不同的營銷策略，并對營銷效果進行智能評估。首先可以根據(jù)科學研究的熱點詞匯、傳播頻度和熱度，通過分析受眾閱讀數(shù)據(jù)、評論數(shù)據(jù)、回復(fù)數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，以及對科研熱點的趨勢預(yù)測等外部數(shù)據(jù)的深度挖掘，對選題進行智能分析。其次，結(jié)合數(shù)據(jù)庫平臺、門戶網(wǎng)站、社交平臺上用戶行為數(shù)據(jù)(瀏覽足跡、訂單信息和評論偏好)等，精準地洞察用戶需求；出版商利用文本與數(shù)據(jù)挖掘(Text Data Mining，TDM)工具幫助學術(shù)出版企業(yè)進行量化和深入的內(nèi)容挖掘，這些內(nèi)容包括音頻、圖像、視頻、文本、電子郵件等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。最后，出版商根據(jù)用戶需求開發(fā)多種數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)。例如：英國的弗朗西斯出版集團利用技術(shù)追蹤讀者興趣點，發(fā)現(xiàn)閱讀趨勢，深入研究讀者從一篇文章的鏈接轉(zhuǎn)到另一篇文章的規(guī)律、追蹤讀者每篇文章的閱讀時間[13]；德國新興出版社Inkitt 則是利用人工智能技術(shù)使得營銷流程更加精準化——演算趨勢數(shù)據(jù)，判斷用戶使用模式，以及哪些作家及其作品和讀者之間的互動流量特別大，通過收集讀者偏好和意見來修改作品內(nèi)容，形成作者和讀者互動出版模式[14]。

4 學術(shù)出版系統(tǒng)對外知識服務(wù)能力提升

隨著用戶需求的多樣化以及人工智能技術(shù)的發(fā)展，學術(shù)出版由大數(shù)據(jù)階段進入了人工智能階段，深刻地影響與改變著出版的生態(tài)?？蒲袛?shù)據(jù)蘊藏著巨大的市場空間，數(shù)據(jù)將成為學術(shù)出版服務(wù)的核心單元，出版商、運營商、機構(gòu)以及作者等將進一步開放其所擁有的各種數(shù)據(jù)。知識服務(wù)既然叫“服務(wù)”，就必須要跳出傳統(tǒng)的出版概念，通過信息技術(shù)和知識經(jīng)濟來引導(dǎo)用戶的需求，基于算法創(chuàng)新將出版流程、科研數(shù)據(jù)和知識內(nèi)容深度融合，促進學術(shù)出版流程更高效的工作。目前，國內(nèi)外多家學術(shù)出版公司通過精選數(shù)據(jù)內(nèi)容資源并進行結(jié)構(gòu)化、知識化深加工，打造多種產(chǎn)品形式和服務(wù)形態(tài)。例如Iris公司通過對用戶輸入的字段或論文摘要進行機器學習，從中提取出包含語義背景的關(guān)鍵詞，并以此為基礎(chǔ)幫助用戶找到相關(guān)度較高的話題和資料[15]。此外，區(qū)別于谷歌學術(shù)(Google Scholar)的關(guān)鍵詞搜索，使用人工智能技術(shù)的學術(shù)搜索引擎Semantic Scholar則可以通過評估論文內(nèi)容的相關(guān)度來實現(xiàn)搜索結(jié)果的快速排序。因此，唯有智能化的知識服務(wù)才是開拓學術(shù)出版的新渠道、培育新用戶的關(guān)鍵。

人工智能具有跨學科、跨語言、信息處理能力強、處理速度快、定制化能力強等優(yōu)勢?？梢灶A(yù)想，未來人工智能環(huán)境下知識服務(wù)的行為、思維、場景、途徑和傳播將會發(fā)生改變，因此筆者認為，學術(shù)出版未來智能化知識服務(wù)的發(fā)展方向主要有以下幾個方面。(1)知識服務(wù)的行為模式智能化，知識服務(wù)由傳統(tǒng)的經(jīng)驗?zāi)Ｊ睫D(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)驅(qū)動的強關(guān)聯(lián)思維，通過學習用戶數(shù)據(jù)的知識需求并進行強關(guān)聯(lián)的知識點挖掘，預(yù)測用戶未來的知識需求，自動為用戶提供個性化推送方案。(2)知識服務(wù)的思維模式智慧化。借助部署到位的人工智能，企業(yè)與客戶的互動將從直線式交易轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗲篮投嗑S度的對話交流。運用仿生學、心理學、神經(jīng)學等學科的知識和大數(shù)據(jù)技術(shù)進行跨領(lǐng)域結(jié)合，由數(shù)據(jù)驅(qū)動思維，指導(dǎo)人工智能的自我學習，使知識服務(wù)更加人性化。(3)知識服務(wù)的學習途徑多元化。在圖書館文獻資料的基礎(chǔ)上新增加了數(shù)據(jù)庫、微信公眾號、社交化媒體、學術(shù)引擎、專業(yè)學術(shù)評論社區(qū)、二維碼等新媒體形式。(4)知識服務(wù)的體驗場景可視化。人工智能將成為出版企業(yè)的數(shù)字化代言人，AR和VR技術(shù)的運用增強了用戶的虛擬仿真和可視化體驗，是科技人員激發(fā)靈感和創(chuàng)意的孵化器，采用圖像、音頻、視頻、動畫和網(wǎng)頁鏈接相互結(jié)合的場景化學習可促進想象力和科技創(chuàng)造力的迸發(fā)，它突破了傳統(tǒng)的用戶界面，使互動更加自然和個性化。(5)知識服務(wù)的傳播模式生態(tài)化。以移動互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)分享學習感悟、記錄學習進度和激勵持續(xù)學習的相互影響行為，從而達到共同進步的目的。

5 結(jié)論

在這個充滿無限可能的大數(shù)據(jù)與人工智能時代，構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心，以大數(shù)據(jù)和人工智能為手段的學術(shù)出版的選題策劃便捷化、編輯出版自動化、生產(chǎn)印刷按需化、營銷發(fā)行精準化以及知識服務(wù)智能化發(fā)展是學術(shù)出版的大勢所趨。越來越便捷化的選題策劃系統(tǒng)；自動化、數(shù)字化的智能編校系統(tǒng)，多終端、多形態(tài)內(nèi)容生產(chǎn)印刷系統(tǒng)；滿足不同用戶的紙質(zhì)產(chǎn)品、電子產(chǎn)品、多媒體圖像、實驗數(shù)據(jù)和試驗流程營銷系統(tǒng)是未來學術(shù)出版系統(tǒng)的基本框架，該系統(tǒng)的目標是實現(xiàn)知識服務(wù)的行為智能化、思維智慧化、場景可視化和途徑多元化的傳播生態(tài)。出版流程和知識服務(wù)與人工智能深度融合是學術(shù)出版未來的發(fā)展方向，是實現(xiàn)學術(shù)出版產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵，也是學術(shù)出版系統(tǒng)從低層次傳播到高層次服務(wù)的價值功能轉(zhuǎn)型升級的必經(jīng)之路。