【摘要】人工智能時代，知識服務產業(yè)進入高質量發(fā)展階段，品牌建設尤為重要。作為產業(yè)競爭的制高點， 知識服務品牌既是用戶對服務質量的認可與信任，也是知識服務機構核心競爭力的綜合體現(xiàn)。文章深入分析知識服務品牌建設的構成要素，并對提升知識服務影響力提出針對性策略：規(guī)范內容版權管理，建立品牌價值共鳴；加速數據治理，強化品牌合規(guī)建設；布局元宇宙，提高品牌傳播力；打通社群經濟，加快品牌資產建設。

【關? 鍵? 詞】知識服務；品牌建設；人工智能

【作者單位】聶靜，上海出版印刷高等?？茖W校。

【基金項目】2021年上海市哲學社會科學規(guī)劃一般課題“通證經濟下知識服務品牌延伸的優(yōu)化策略研究”（2021

BCK001）階段研究成果之一。

【中圖分類號】G239.2【文獻標識碼】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2022.23.008

2022年8月，國家發(fā)展改革委等七部門聯(lián)合印發(fā)了《關于新時代推進品牌建設的指導意見》，品牌建設已經成為國家經濟建設層面重要的戰(zhàn)略部署。人工智能時代，知識服務產業(yè)進入高質量發(fā)展階段，品牌建設顯得尤為重要。作為產業(yè)競爭的制高點，知識服務品牌既是用戶對服務質量的認可與信任，也是知識服務機構核心競爭力的綜合體現(xiàn)。品牌建設是一項系統(tǒng)工程，需要優(yōu)化整合知識服務內容、技術、運營、信譽、資產等要素。知識服務機構既要遵循知識服務產業(yè)的特殊規(guī)律，也要熟悉知識服務品牌的核心構成要素，通過差異化的服務運營幫助品牌與用戶建立內容場景聯(lián)系，以彈性化的功能設計給用戶帶來超出預期的品牌體驗，以多模態(tài)的信息交互提升用戶認知效率，培育用戶好感，從而賦予品牌長期價值。

一、知識服務品牌建設要素分析

1．差異化服務運營

隨著流量紅利的消退，知識服務機構要想做好品牌建設，首先應當推進明顯區(qū)別于競爭者的差異化服務運營。品牌建設有差異，才會有市場、有競爭力，知識服務機構具體可以從內容差異化、市場差異化和形象差異化三個方面展開。在內容差異化方面，知識服務機構應當注重選題定位、表現(xiàn)載體等方面的差異。隨著專業(yè)內容生產再中心化特征的凸顯，知識服務機構在選題定位上既可以開拓新興領域、小眾領域、跨界融合領域的稀缺內容，也可以在降低用戶搜索成本的定制化內容供給上著力。在表現(xiàn)載體選擇方面，知識服務機構應當抓住人工智能時代傳播維度去中心化的特點，迎合網民即時性、遍在化、碎片化的學習特征，嘗試“短視頻+直播”、游戲化社群互動等方式。在市場差異化方面，知識服務機構應根據目標用戶的社會屬性、專業(yè)屬性、行為特征等信息，借助大數據技術進行精準識別，通過不同平臺間數據的交叉比對，進一步分析用戶的閱讀習慣、知識付費意愿，描繪用戶的知識興趣圖譜等，挖掘用戶潛在的知識需求。在形象差異化方面，知識服務機構可以利用“IP+”有效拓展品牌形象，提升品牌識別度，多角度、多維度激發(fā)資源活力，實現(xiàn)成本優(yōu)化與價值增值的雙效共贏。

2．彈性化功能設計

隨著知識服務全過程智能化程度的不斷提升，功能的模塊化疊加有了更強的靈活性，用戶可根據自身的知識需求及消費水平選擇不同的服務功能組合。知識服務彈性化功能設計可分為核心功能、延伸功能和附加功能三個層次，其中，最關鍵的是核心功能。以提供專業(yè)數據服務的清博智能來說，它的核心功能是AI和大數據技術服務，在強有力的核心功能基礎上，清博智能將品牌建設延伸至元宇宙業(yè)務，打造了首個元宇宙科技城“無盡之塔”。在“無盡之塔”的虛擬空間里，清博智能根據用戶需求，為用戶提供輕度個性化的定制活動和高度定制化活動等附加功能。彈性化的功能設計不僅有效拓展了清博智能的業(yè)務領域，而且進一步夯實了其核心數據處理能力。

3．場景化內容觸達

互聯(lián)網“連接一切”的發(fā)展理念深刻影響了社會生活的方方面面，從最初滿足人與人之間的連接擴大到連接人與物、人與環(huán)境，這種連接重構了市場，豐富了知識傳播形態(tài)和手段，推動了社會場景不斷地細分。移動終端、可穿戴設備、社交平臺、汽車、智能家居都可構成知識獲取的入口和知識交互的中心。傳感器、定位系統(tǒng)和大數據等技術的應用也為自主分析用戶行為軌跡，構建個性化的場景服務，有針對性地組織適配內容提供了便利。知識服務品牌建設應當清晰地認識到提高內容觸達率必須嵌入特定場景為用戶提供知識服務，以此形成可持續(xù)性專業(yè)服務。如高德地圖借助導航定位專業(yè)優(yōu)勢，與《博物》雜志聯(lián)合推出的“聆聽大自然”系列科普語音講解內容，使用戶可以在園區(qū)內外自由聆聽相關科普內容；一些拍照軟件可以根據手機拍攝的位置和角度判斷識別人文景觀，并向游客發(fā)送相關背景資料。未來，場景的作用不應局限于提供用戶已知訴求的解決方案，還應在強大的數據支撐下挖掘用戶潛在痛點，提出用戶尚未意識到的訴求，構建新的場景連接資源，滿足用戶需求。

4．形象化認知共鳴

用戶通過感官活動來感知世界，運用語言、圖像、聲音、動作等多種手段和符號進行信息交互和形象化認知。這些客觀存在的符號系統(tǒng)各成一體，我們可以稱之為一種模態(tài)。克瑞斯（Kress）等認為，多模態(tài)是指“在符號產品或者事件中幾種符號模態(tài)的使用，促進人類感官與外界環(huán)境發(fā)生交互的符號系統(tǒng)”［1］。人工智能時代，要實現(xiàn)人與萬物互聯(lián)互通，多模態(tài)交互成為必然。并用多種符號模態(tài)，通過語言、場景、情緒等多維度觸點，充分調動用戶的主觀參與意識，強化用戶對專業(yè)知識內容的理解與記憶，能夠在客觀上拉近人與知識之間的距離，激發(fā)用戶與知識服務品牌在價值層面上的共鳴，在一定程度上推動知識普惠和價值共創(chuàng)的深入發(fā)展。在實踐中，有很多相關的有益嘗試：北京理工大學利用VR建立虛擬仿真思政課堂；東方甄選創(chuàng)新開拓了知識直播帶貨模式；騰訊視頻推出《一本好書》，以話劇式演繹將文字內容轉化為直觀的視覺內容，強化了場景式沉浸體驗［2］。

二、知識服務品牌建設的困境分析

1．內容分發(fā)過載影響品牌體驗

技術進步極大提高了內容的生產力，但優(yōu)質內容的可持續(xù)性供給并不理想。在流量思維的作用下，內容分發(fā)過載成為制約知識服務品牌建設的一大痛點。信息無限，空間無限，但用戶的注意力有限，若產品超出用戶有限的注意力范圍，將直接影響用戶對內容質量的評價和對品牌體驗的滿意度。根據企鵝智庫發(fā)布的《2019—2020內容產業(yè)趨勢報告》，智能化算法推薦用戶整體滿意度未達50%，用戶沒有感受到效率提升的占比也接近50%。目前的個性化內容分發(fā)系統(tǒng)所依靠的用戶畫像數據趨于平面性和靜態(tài)性。數字時代，算法作為底層邏輯架構的媒介，連接了海量信息資源，讓機器具備高階的認知能力，能進一步理解用戶的知識需求，降低用戶的搜索成本，打造個性化信息世界。但在實踐中，用戶作為一個立體化的動態(tài)存在，知識需求因場景變化而存在不確定性，機器在既定目標的邊界范圍內運轉，無法自動感知用戶的知識需求是否受到環(huán)境、情緒、經驗等變量的綜合影響。若系統(tǒng)不能通過實時動態(tài)更新用戶的立體數據為用戶開展智能推薦，不僅會拉低內容的價值效率，而且會進一步加大用戶的認知偏差，阻礙用戶的多元化交流，限制用戶進行知識跨界融合的創(chuàng)新發(fā)展。

2．侵權行為頻發(fā)加大品牌維護難度

數字時代，網絡視聽作品在知識傳播、知識分享中的作用越來越明顯。伴隨著網絡視聽產業(yè)大規(guī)模發(fā)展，侵權現(xiàn)象屢屢發(fā)生，一定程度上加大了品牌維護的難度。

一是素材截取。信息爆炸的社會，人們相信“信息力代表競爭力”，害怕被社會淘汰，害怕后知后覺，從而片面追求高效地獲取信息，習慣碎片化閱讀、標題式新聞。一些媒介平臺抓住這種心理，未經授權擅自剪輯、重組、截圖他人已有作品進行傳播，極大地損害了著作權人的利益。

二是認知偏差。在實踐中，很多人會誤認為時長過短的視聽作品沒有獨創(chuàng)性，不構成作品，可以不經授權隨意使用。殊不知，視頻過短也許很難形成獨創(chuàng)性表達，但也有可能因為時長限制，更需要制作者高度凝練內容，創(chuàng)作出不同于既有內容的完整表達。在此情形下，視頻越短，其創(chuàng)作難度越高，具備的獨創(chuàng)性也就越強。時長可以作為考量獨創(chuàng)性的參考因素，但不能作為決定性因素。

三是批量搬運。批量搬運指未經授權擅自將視頻作品從一個平臺直接復制至另一個平臺的行為。在短視頻產業(yè)野蠻生長的初期，存在大量的去水印搬運行為。搬運行為具有較強的隱蔽性，維權成本較高，因而屢禁不止［3］。

四是共享會員。共享會員是指個人購買視頻源平臺VIP會員賬號獲得正版視聽作品資源，再通過共享會員模式在線有償提供給其他用戶（優(yōu)酷訴蔓蔓看APP案），或分時段出租視頻網站VIP賬號（馬上玩APP分時段出租愛奇藝VIP賬號案）等。這些行為雖然沒有改變作品鏈接，但主觀惡意明顯，具有明顯的“搭便車”意圖。

五是破壞技術保護措施。一些用戶故意避開或破壞權利主體設定好的技術保護措施，對他人享有知識產權的內容進行非法利用和接觸。此類侵權行為頻發(fā)于在線教育領域。

3．數據治理困境威脅品牌信任建設

信任是品牌與用戶之間的橋梁。數字時代，數據治理面臨諸多困境，一定程度上威脅到用戶對知識服務品牌的信任。

目前，數據治理面臨知識算力不足的問題。一是提高知識服務專業(yè)化水平需要密集的專家知識資源，但專家知識往往是隱性的，難以從文本中直接抽取，因此實踐中專家領域的知識數據資源極度匱乏。二是當前知識服務數據呈現(xiàn)口徑多元、分布零散的特點，專業(yè)用戶和普通用戶在語言表達方面存在巨大差異，如在司法領域，法律專家和普通用戶對同一件事情進行描述時所使用的語言完全不一樣，阻礙了機器對知識服務應用場景的界定。三是數據多頭管理、周期管理缺乏。知識服務業(yè)務結果數據多，機構缺乏過程數據和背景數據，不利于數據分析系統(tǒng)理解數據、理解行業(yè)。知識服務機構只有關聯(lián)融合相關數據，才能實現(xiàn)對實體的識別和連接，才能提供面向行業(yè)的專業(yè)化知識服務。四是數據模態(tài)在實踐中多種多樣，存在大量非結構化信息和無法量化的信息，這給知識計算帶來了極大的挑戰(zhàn)。

數據安全和隱私保護陷于兩難困境。數據作為數字經濟的核心資產，價值不斷提升。我國相繼頒布的《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》《中華人民共和國網絡安全法》明確規(guī)定了個人數據是個人所有的數據資產，一般情況下，處理個人信息應當取得個人同意。但在實操層面上，企業(yè)對用戶的“同意”如何落地面臨諸多現(xiàn)實困境。在數據全生命周期過程中，數據所有權與管理權分離，多系統(tǒng)、多環(huán)節(jié)的信息隱性留存導致數據跨系統(tǒng)流轉追蹤難、控制難，數據確權和可信銷毀難。部分平臺企業(yè)利用信息不對稱和平臺優(yōu)勢頻頻超范圍收集和使用用戶數據，數據濫用、誤用情況嚴重，作為數據生產者的用戶盡管擔心隱私被泄露，但不斷地為獲取個性化體驗而讓渡數據隱私。

三、知識服務品牌建設策略

1．規(guī)范內容版權管理，激發(fā)品牌價值共鳴

人工智能時代，知識服務品牌建設首先應完成流量思維向價值思維的轉變，明確品牌的核心競爭力是優(yōu)質內容資源的可持續(xù)性產出，在提升用戶專業(yè)認知的基礎上，激發(fā)用戶與品牌的價值共鳴。優(yōu)質內容資源的可持續(xù)產出，離不開版權的規(guī)范管理，知識服務機構在實踐中應當注意兩點：一是明確素材來源是否合規(guī)，二是明確素材使用是否超出合理使用范疇或授權范圍。在司法實踐中，知識服務機構大多會強調平臺的存儲功能，強調自身盡到法律規(guī)定的注意義務，但從法院審理實踐來看，無論是圖片素材還是視頻素材，若運營商可以明顯判斷侵權來源卻不對傳播加以制止，就可能構成共同侵權，如北京互聯(lián)網法院審理的圖解電影案。實踐中，將素材剪輯重組進行知識傳播是否構成合理使用，需依據我國著作權法“為介紹、評論某一作品或者說明某一問題，在作品中適當引用他人已經發(fā)表的作品”的相關規(guī)定加以判斷，其中“適當引用”的判斷標準需要綜合使用行為的性質和目的、被使用作品的性質、被使用部分的數量和質量，以及使用行為對原作品潛在市場和價值的影響等因素。

2．加速數據治理，強化品牌合規(guī)建設

數據治理是幫助組織管理其內外部數據流的一系列政策和流程的集合。數據治理體系包括數據管理層和數據應用層。數據管理層在功能上不僅要實現(xiàn)數據質量控制，還要實現(xiàn)數據安全保障。數據應用應建立在有效的數據管理基礎之上，通過數據集成共享、數據服務開放和數據應用分析，實現(xiàn)跨系統(tǒng)跨領域的價值再造。

知識服務機構在構建知識服務數據管理層時應當注意以下幾點。一是規(guī)范數據采集標準和流程，提高數據利用效率。為了彌合語言表達鴻溝，知識服務機構應當進一步完善專業(yè)領域的同義詞、縮略詞、上下位詞等關系，加速可視化知識圖譜建設，補全關鍵字背后的實體因果聯(lián)系，實現(xiàn)碎片化數據的自主普適融合，推動知識服務真正上升到實體層、概念層和主題層，向專業(yè)的洞察和分析靠攏［4］。二是開發(fā)知識圖譜多模態(tài)形式。未來知識服務的場景不再是大規(guī)模單一的應用模式，而是各類小規(guī)模復雜的應用場景，需要各種知識表現(xiàn)形式協(xié)同開展，將文本、圖片、視頻和音頻等不同格式的信息進行關聯(lián)標引和兼容性處理，使用戶多粒度獲取知識。開發(fā)跨領域、跨媒體、跨數據類型的知識圖譜多模態(tài)形式，不僅有利于簡化數據處理步驟、降低數據管理與維護成本，而且有利于拓展知識關聯(lián)發(fā)現(xiàn)服務。三是設置數據分級訪問。知識服務機構可以借助數據加密、轉發(fā)過濾、數據脫敏等技術，有效平衡數據應用與個人隱私保護之間的沖突。

知識服務機構在建構知識服務數據應用層時應注意以下幾點。一是知識服務平臺需要借助社交類平臺拓展其網絡外部性，通過數據交換獲得寬維度、細顆粒的底層用戶數據，實現(xiàn)數據互補，促進數據的跨平臺集中和算法的持續(xù)集成與優(yōu)化。二是注意推進數據應用和場景的深度融合。知識服務機構應當構建可以落地的應用場景，提取群體知識需求特征和發(fā)展態(tài)勢，實現(xiàn)數據賦能業(yè)務拓展。同時，建立科學的數據資產價值評估機制，提升信息轉換效率，促進智能化知識服務不斷迭代和完善。三是利用區(qū)塊鏈技術構建不同利益主體之間的分布式數據庫系統(tǒng)，實現(xiàn)對知識服務內容每一個字段數據、每一張圖片、每一段視頻的識別、確權和追溯，保障數據共享流通的真實性和及時性。

3．布局元宇宙，提高品牌傳播力

隨著區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實、云計算、類腦科學等聚合科技的進步，元宇宙為人們提供了一張未來互聯(lián)網全要素連接融合發(fā)展的藍圖。數字文化功能作為元宇宙的核心功能，為知識服務領域重組架構的想象提供無限可能。虛擬數字人是知識服務布局元宇宙的切口之一，業(yè)界已經有了一些很好的嘗試。

身份型虛擬數字人憑借扮演各種角色的能力，可以連接個體與場景，為各類場景體驗提供反饋，指引人們在體驗過程中完成新的學習和社會化過程。服務型虛擬數字人如小冰公司的數字孿生虛擬人李威克擁有多語種內容的輸出能力，在XNR與CG融合技術的賦能下24小時不間斷生成教學視頻。央視打造的財經評論員AI王冠可實現(xiàn)AI組稿、資料收集、財經趨勢預判等功能，在重塑生產流程、促進內容生產提質增效、提升可視化服務能力方面創(chuàng)造了更多的可能性。表演型虛擬數字人如騰訊游戲與新華社聯(lián)合打造的全球首位數字航天員、新華社數字記者小諍，通過超寫實的數字形象，帶領用戶一起漫游中國空間站天和核心艙、國際空間站、和平號空間站，傳遞有趣的航天知識［5］。

隨著數字孿生等技術的嵌入，用戶與知識服務機構將會在虛擬環(huán)境中實現(xiàn)沉浸交互、協(xié)同共創(chuàng)，用戶所產生的品牌偏好、文化認同和價值認同將逐漸被量化。用戶的心智需求、對內容的共創(chuàng)需求都將得到創(chuàng)建、反饋和傳播，這些必將極大提升知識服務的品牌傳播力。

4．打通社群經濟，加快品牌資產建設

智能算法可以提高內容篩選的效率，但不能沉淀社交關系。智能化知識服務依賴立體化傳播體系，依靠強大的社交平臺實現(xiàn)知識內容的去中心化分發(fā)，增加用戶的互動量，增強用戶黏性，拓展知識付費空間。如知識服務機構可開通微信公眾號知識店鋪，上架圖文音視頻等不同形態(tài)的知識產品，將直播片段一鍵轉播到視頻號，打通公域流量。知識服務機構還可打通視頻號與小程序，引導用戶從視頻號進入微信小程序知識店鋪，購買相關課程。微信小程序的多渠道統(tǒng)一管理，有利于打通社交、閱讀、支付等多種媒介使用場景，其在知識服務領域的應用，可有效縮短傳播路徑，促進知識分享。一些高校圖書館已經將微信小程序應用于圖書搜索、活動展示、閱讀推廣等領域，廈門大學也在積極應用微信小程序打造機構知識庫［6］。知識服務機構在社交平臺上利用用戶的信任背書不斷轉化新用戶，實現(xiàn)公域引流、私域運營，有利于打造規(guī)模化的社群經濟，增強品牌影響力，完善品牌體驗，為智能化知識服務品牌資產建設奠定基礎。

｜參考文獻｜

［1］FAIGLEY L，KRESS G，VAN LEEUWEN T.Multimodal Discourse：The Modes and Media of Contemporary Communication［J］.College Composition and Communication，2022（2）：318.

［2］李冰玉，錢靜. 有聲語言的視覺呈現(xiàn)與多模態(tài)表達：以文化類節(jié)目為例［J］. 電視研究，2019（12）：76-78.

［3］聶靜，程海燕. 短視頻內容傳播的版權保護研究［J］.中國出版，2020（3）：9-12.

［4］肖仰華：知識圖譜下半場—機遇與挑戰(zhàn)［EB/OL］.（2020-01-27）［2022-11-30］.https：//www.infoq.cn/article/UjqxsX2uCYa5Fe7jNDT2.

［5］清華大學：《虛擬數字人研究報告2.0版》（全文）［EB/OL］.（2022-10-20）［2022-11-30］.http：//imgs-

b2b.toocle.com/detail--6619418.html.

［6］陳和，周紹彬，林靜，等. 微信小程序在機構知識庫服務中的應用實踐與分析：以廈門大學機構知識庫為例［J］. 情報理論與實踐，2019（9）：123-127.