在技術迅速更迭下，國內外學者積極探索AIGC融入圖書館服務的應用場景。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語言模型對信息資源建設、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28]。趙楊等構建融合AIGC技術的智慧圖書館體系框架[29]，儲節旺等從服務方式、服務內容、服務效果等三個方面分析AIGC對智慧圖書館服務的沖擊[30]。國外有學者指出基于ChatGPT的聊天機器人系統是傳統的基于知識庫的聊天機器人的可行替代方案[31]，同時AI聊天機器人可能會對參考咨詢實踐、館藏開發以及元數據創建和轉換產生影響[32]。智慧導讀可以讓讀者更加自主地學習。浙江智慧導讀平臺

智慧導讀面向平臺運行長期穩定、數智服務有序供給、數據資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應用適用性等原則，分架構運維管理模塊、平臺服務管理模塊、智慧數據管理模塊、館藏資源管理模塊構建標準規范層。其中，架構運維管理模塊專注整體架構及局部模塊的規范運行及持續維護，利用業務運行、技術選型、設施部署等標準規范支撐架構日常運營，提供災備恢復標準規范保障各方主體利益，采用架構更新標準規范動態適應圖書館內外部環境變化。平臺服務管理模塊聚焦圖書館數智服務全節點管理，提供主體協同、場景交互、服務管控等環節的標準規范，高效滿足圖書館數智服務、深層級需要。智慧數據管理模塊有機嵌入數據治理體系，從標準管理、質量管理、安全管理、元數據管理、生命周期管理等維度，深度助力智慧數據流通轉化并及時響應數據需求。館藏資源管理模塊結合圖書館館藏資源復雜特性，融合保障各類資源有效組織及覆蓋資源全生命周期管控的標準規范，支持館藏資源的內部調用及跨應用、跨平臺的資源開放共享。四川智慧導讀互惠互利智慧導讀可以提供多種形式的輔助閱讀，如注釋、翻譯等。

隨著信息技術的飛速發展,高校圖書館作為知識服務的重要平臺,傳統服務模式已無法滿足用戶對高效、精細信息的需求,服務模式的升級與轉型已成為必然趨勢。以ＣｈａｔＧＰＴ的人工智能生成內容(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅＧｅｎｅｒａｔｅｄＣｏｎｔｅｎｔ,ＡＩＧＣ)的出現,為高校圖書館的服務創新開辟了全新的路徑。高校圖書館服務模式經歷了從文獻服務到信息服務,再到知識服務,發展到智慧服務的演變。智慧服務作為知識服務的深化與擴展,理念在于激發用戶將知識轉化為智慧的能力,借助大數據分析、人工智能算法、區塊鏈技術、第五代移動通信(５Ｇ)以及虛擬現實(ＶＲ)等先進的現代信息技術,通過數字化、網絡化及智能化等手段,對圖書館資源進行數字化管理,為讀者提供個性化和智能化的服務,促進圖書館與讀者之間的深層次互動交流。

智慧數據源于大數據且是大數據的組成部分，具體是利用數智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數據集，產生呈現多模態、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數據（即智慧數據），智慧數據經數據消費后與其他多源異構數據共同構成大數據，隨著領域應用深化與數智技術發展實現智慧數據迭代。智慧數據由動態化的流通轉化過程形成，首先是通過數據采集環節獲取由各領域業務活動產生的多源異構、價值密度低的原生數據，其次通過原生數據處理環節產生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數據，通過中間數據分析環節產生可推理、情境化的智慧數據。智慧數據用于智能完成具體業務領域下的特定任務，具體是將適配各業務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數智技術賦能的業務流程，智能感知業務需求后動態調用智慧數據以提供規律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務，由此實現智慧數據專業化、垂直化的領域精細應用。信息技術是閱讀服務創新的驅動力，AIGC 技術勢必將驅動閱讀服務的變革，促進智慧圖書館的服務創新。

面向復雜業務場景智能適配、虛實空間多渠道交互、多元主體協同創新的需求，遵循應用有機集成、平臺開放共享等原則構建人機交互層。人機交互層嵌入視角、觸角、語音、虛實融合等多感官交互模型，構建傳統交互終端以及以服務型機器人為的圖書館智能終端，提供具備泛在感知、全息交互、虛實共生特點的多維交互渠道；按照圖書館數智服務涉及的利益主體分類（主要分公眾、機構、館員），整合各數智服務模塊并利用應用接口及傳輸協議，建設快速響應用戶需求、靈活部署于交互終端的專業門戶，提供融合智慧數據全生命周期管理且覆蓋業務全流程的一站式功能及服務；依托圖書館數智服務能力模型將用戶需求與館內資源進行動態匹配分析，梳理出需求綜合識別、資源深度融合、服務智能供給等圖書館服務場景，提供精細契合各類業務場景的智能化人機交互方案。大數據環境下圖書館應該把讀者的閱讀行為、身份特征、個人愛好與習慣和社會關系等隱私數據。創新智慧導讀

智慧導讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據時間排序的歷史記錄。浙江智慧導讀平臺

智慧閱讀服務內容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關讀物供給智慧化的研究包括移動讀物供給[9]、虛擬現實讀物供給[10-11]及個性化閱讀推薦[12-13]等方面，讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數據等多種形式，如視聽閱讀內容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數據[16]、在線可視化數據[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面，K.LO等探討“人工智能和人機交互的***進展能否為智能、交互式和可訪問的閱讀界面提供動力”[18]。基于眼動追蹤和大語言模型技術的智能AI閱讀助手SARA通過實時提供個性化幫助來增強閱讀體驗[19]。同時，對支持閱讀過程的新技術平臺需求正在增長[18]。有關閱讀推廣智慧化的研究包含服務流程[20]、模式框架及實踐[21]等方面。另外，少數學者調查高校圖書館智能服務水平并分析阻礙因素[22]。浙江智慧導讀平臺