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AIGC技術的基礎在于構建基于自然語言處理的預訓練模型，并結合先進的生成算法與多模態技術，開發出能夠自動生成豐富內容的產品。其基本特征在于利用海量數據和智能化的內容組織來推動內容的生產。AIGC技術生成的內容有文本、圖像、音頻和視頻等多種形式，與公共圖書館為讀者提供的服務資源高度契合。將AIGC技術引入讀者服務，尤其是閱讀推廣活動中，將為公共圖書館活動策劃和實施帶來別樣的體驗。傳統的公共圖書館閱讀推廣活動通常以內容策劃為基礎，涵蓋文本為主的親子閱讀和朗誦，圖文為主的書法和繪畫，以及各類音視頻創意征集活動等。隨著時間推移，這些活動逐漸顯露出同質化嚴重、創新性不足等問題。公共圖書館閱讀推廣服務具有...

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...

數字閱讀平臺成為信息信任問題發生和解決的集中站。聯結技術和人的智慧閱讀方式由數字閱讀平臺提供，表現為各種實體或虛擬的閱讀工具。數字閱讀平臺作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進搜索和過濾技術，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗，還需要構建在線網絡，成為分布式內容生成和分布式閱讀的集散地。數字閱讀平臺主導的社會化閱讀成為主流閱讀形態［15］，讀者虛擬社群與實體社會關系網絡重合，引發關系信任、隱私保護等新的問題。這些問題本質上是952025年第3期總第477期學研VIEWONPUBLISHING社會學問題，即人與人之間關系、人與組織之間關系的問題，只是因為機器作為人和組織的延伸，使得這一問題的規模更大、更復...

智慧導讀**業務層首先以數智技術賦能模塊內的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協同賦能數智服務層及智慧數據流轉模塊，即泛在感知技術簇賦能業務場景全要素智能感知，數據管理技術簇賦能數據資源全生命周期智能管理，情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創新。其次通過智慧數據流轉模塊接受數智服務層的業務請求并靈活提供業務調用，同時與數據存儲層進行高頻率、大規模的數據流通業務，具體為通過應用接口、網絡、傳感器三類渠道的數據采集，實現圖書館外部多源異構數據的原始獲取，經流批處理、數據清洗、數據集成三階段的數據處理，有效增強數據質量并提高組織程度，進而存儲各類原生數據于相應數據庫；隨著計算機技術的迅猛發展，使...

閱讀推廣服務是圖書館發揮其社會職能的關鍵環節，對于提升**閱讀素養、營造良好社會文化氛圍具有重要意義。面對讀者日益多樣化的需求，傳統的閱讀推廣方式逐漸顯露出諸多局限性，如推廣內容缺乏精細性、服務模式較為單一、讀者互動體驗不足等。新技術的涌現為突破這些局限帶來了契機。人工智能（artificialintelligence,AI）技術能夠實現對讀者閱讀偏好的精細分析與智能推薦；大數據可助力圖書館***了解讀者行為特征，從而優化服務策略；物聯網則能讓圖書館的各類設備互聯互通，打造更加智能化的閱讀環境。其基于實時搜索結果的知識層面的語義概念專指、聚類、發散、顯性、隱性及其多維度的關聯揭示等功能特色。浙...

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...

智慧閱讀服務對象方面，已有研究涉及大學生、公眾、中小學生等。來自印度大規模人工智能技術干預的證據表明，技術輔助可提高K-12學生的閱讀理解能力[23]。C.C.Liu等探討兒童與人工智能聊天機器人的互動與交流如何創造積極的閱讀體驗[24]，以維持學生的閱讀與學習興趣。虛擬現實技術對公眾與大學生閱讀行為影響方面，韓飛飛和周榮庭認為VR等虛擬現實技術發展對公眾的圖書閱讀行為產生顛覆式影響[25]。與數字閱讀相比，科技期刊元宇宙閱讀呈現出閱讀空間虛擬化、視覺體驗三維化等趨勢[26]，這些特征將會影響讀者的批判式閱讀體驗[27]。綜上，目前智慧閱讀服務研究涉及服務系統與平臺、服務內容、服務對象等方面，...

I技術在數字閱讀領域的滲透始于對自然語言處理（NLP）、語音交互系統（VUI）、機器學習算法等技術的探究與整合，旨在優化文本分析、情感識別與基礎推薦系統的性能，進而提升用戶體驗、強化內容創作、增強平臺的商業盈利能力。具體而言，AI技術通過剖析用戶的閱讀傾向、行為軌跡及社交網絡關聯，實現了書籍推薦的個性化定制；同時，語音識別與合成技術的融合，賦予用戶以語音指令操控搜索、翻頁及閱讀節奏的能力，AI朗讀功能提供了更為自然的聽覺體驗。隨后，AI技術進一步拓展至內容創作領域，輔助作者架構情節、塑造與自動生成文本，不僅提升了創作效率，亦拓寬了非專業創作者的參與渠道。此外，AI技術的應用還使得數字閱讀平臺得...

國內外大部分圖書館使用了初步的AI技術，主要是智能推薦，智能導航，機器人（問題和回答都是在事先設置好的范疇內），少數圖書館用虛擬現實技術來完成一些相關業務展示。但是對于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領域，很少做過詳細的體系框架和模型擴展研究。ChatGPT4.0的正式發布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產品的實踐應用，是人工智能領域的轉折性的突破，為圖書館打造更加豐富的閱讀體驗提供了可行性。因此，本文在構建AI沉浸閱讀框架基礎上，把現有的AI關鍵技術整合在一個模型之中，采取應用場景插件式模塊化組合，可以根據環境和經費選擇或添加場景插件，構建多模態沉浸式智慧閱讀模型。智慧導讀可以讓讀...

閱讀服務包括閱讀素養教育、讀物供給、輔助閱讀等內容。智慧閱讀服務是在新一代信息技術支持下，賦予系統或平臺“查看”“傾聽”“理解”“交流”等功能，并與服務人員、用戶交互，實現快速、精細和個性化的閱讀服務[5]。研究者對智慧閱讀服務的分析通常根據服務構成要素從不同層面展開。智慧閱讀服務系統與平臺方面的研究主要包括出版與閱讀服務系統、圖書館閱讀服務系統等。已有研究表明，基于人工智能的英語多模式在線閱讀平臺能有效提高學生的英語成績[6]。基于用戶畫像構建智慧閱讀推薦系統是圖書館閱讀服務系統的重要研究領域，從而為解決多樣化需求與無差別推薦之間的矛盾提供思路[7]。楊新涯等對重慶大學京東閱讀平臺的用戶數字...

圖書館構建閱讀推廣智慧服務體系時，遵循用戶中心化原則尤為關鍵。用戶中心化原則強調將用戶需求和體驗置于所有服務設計和實施的位置，并要求圖書館針對用戶需求持續創新和優化。首先，圖書館要在功能設計、服務流程及內容提供等方面，以用戶的實際體驗為依據精心設計服務，如圖書館網站和在線資源平臺應提供清晰和易操作的界面，確保不同年齡層的用戶均可輕松訪問和利用；其次，用戶中心化原則還強調包容性設計的重要性，確保圖書館服務對所有用戶開放。圖書館應對物理空間開展無障礙改造，對在線服務實行優化，滿足不同用戶的具體需求；圖書館應利用反饋機制持續優化服務。圖書館應建立高效的用戶反饋系統，定期收集和分析用戶使用情況及滿意度...

圖書館構建閱讀推廣智慧服務體系時，遵循用戶中心化原則尤為關鍵。用戶中心化原則強調將用戶需求和體驗置于所有服務設計和實施的位置，并要求圖書館針對用戶需求持續創新和優化。首先，圖書館要在功能設計、服務流程及內容提供等方面，以用戶的實際體驗為依據精心設計服務，如圖書館網站和在線資源平臺應提供清晰和易操作的界面，確保不同年齡層的用戶均可輕松訪問和利用；其次，用戶中心化原則還強調包容性設計的重要性，確保圖書館服務對所有用戶開放。圖書館應對物理空間開展無障礙改造，對在線服務實行優化，滿足不同用戶的具體需求；圖書館應利用反饋機制持續優化服務。圖書館應建立高效的用戶反饋系統，定期收集和分析用戶使用情況及滿意度...

數字閱讀平臺成為信息信任問題發生和解決的集中站。聯結技術和人的智慧閱讀方式由數字閱讀平臺提供，表現為各種實體或虛擬的閱讀工具。數字閱讀平臺作為閱讀工具的提供者，不僅需要改進搜索和過濾技術，提升讀者的閱讀效率和閱讀體驗，還需要構建在線網絡，成為分布式內容生成和分布式閱讀的集散地。數字閱讀平臺主導的社會化閱讀成為主流閱讀形態［15］，讀者虛擬社群與實體社會關系網絡重合，引發關系信任、隱私保護等新的問題。這些問題本質上是952025年第3期總第477期學研VIEWONPUBLISHING社會學問題，即人與人之間關系、人與組織之間關系的問題，只是因為機器作為人和組織的延伸，使得這一問題的規模更大、更復...

國內外大部分圖書館使用了初步的AI技術，主要是智能推薦，智能導航，機器人（問題和回答都是在事先設置好的范疇內），少數圖書館用虛擬現實技術來完成一些相關業務展示。但是對于閱讀，尤其是AI沉浸式閱讀領域，很少做過詳細的體系框架和模型擴展研究。ChatGPT4.0的正式發布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產品的實踐應用，是人工智能領域的轉折性的突破，為圖書館打造更加豐富的閱讀體驗提供了可行性。因此，本文在構建AI沉浸閱讀框架基礎上，把現有的AI關鍵技術整合在一個模型之中，采取應用場景插件式模塊化組合，可以根據環境和經費選擇或添加場景插件，構建多模態沉浸式智慧閱讀模型。智慧閱讀服務系統...

學術閱讀具有專業性、持久性和高難度的特點，閱讀過程中會面臨閱讀中輟、閱讀拖延、信息回避、消極情感等，除了自我控制與管理之外，用戶需要閱讀行為管理服務。比如，上海師范大學開發的論文閱讀系統[51]，能助力學生深度閱讀與學習，旨在提高學生的元認知能力。智慧圖書館等學術平臺可記錄、采集、分析用戶在閱讀前、中、后的數據，加強閱讀行為管理服務。在閱讀前，學術用戶可利用AIGC技術生成自己的過往閱讀報告、陪伴式答疑、個性化建議等，明確閱讀方向與目標。比如，科大訊飛與北京師范大學聯合推出“學科潛能和專業興趣雙核測評”，幫助學生了解、認識自己的能力，幫助學生測評在某一方面的水平。在閱讀中，一些學生不了解自己在...

AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例，數據顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關的搜索結果。在文本分析領域，AI能夠處理和分析海量文本數據，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數字文獻的管理效率，優化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動...

智慧導讀依賴于大數據和機器學習技術，它通過對用戶閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數據進行深度分析和挖掘，為用戶推薦個性化的閱讀內容。這種方式實現了對用戶數據的自動化處理和高效利用。而傳統的書籍推薦方式往往基于編輯或銷售人員的經驗判斷、**或**榜單等，這種方式雖然有其合理性，但可能缺乏足夠的個性化和精細性。智慧導讀通過機器學習和算法優化，能夠持續學習和適應用戶的閱讀行為變化，從而提供越來越精細的推薦。而傳統的推薦方式可能因為主觀因素或信息更新的滯后，其推薦精細度可能受到限制。推薦范圍和實時性：智慧導讀可以涵蓋海量的書籍資源，并根據實時數據更新推薦內容，使得用戶能夠接觸到更多元、更及時的閱讀選擇。...

智慧圖書館可根據現實需求選擇恰當的推薦算法，且按照用戶反饋開展算法優化，保障推薦的精細行業交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統迭代是個性化閱讀推薦系統持續改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數據進行分析，即刻調整推薦策略。同時，采用機器學習技術，個性化閱讀推薦系統可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。智慧圖書館作為圖書館事...

信任作為一個重要概念術語從社會學、***學、經濟學等傳統社會科學遷移到信息傳播領域。社會學和***學領域的信任指向一般性的、穩定的、長期的信任，經濟學和組織行為學領域的信任通常結合信任發生的具體情境來展開，指向的是一種有條件的、有情境的信任，相關研究為智慧閱讀情境下的用戶信任問題提供基礎概念和研究工具。互聯網的普及改變計算機系統形態—從封閉的、熟識用戶群體的、相對靜態的形態，轉向開放的、公共可訪問的、動態協作的服務模式，用戶信任問題呈現以下特征。各高校圖 書館應加強未來學習中心試點建設，打造高標準智慧 化的學習新體系。智能化智慧導讀簡介智慧指迅速、靈活、正確地理解事物和解決問題的能力［1］。與...

I技術在數字閱讀領域的滲透始于對自然語言處理（NLP）、語音交互系統（VUI）、機器學習算法等技術的探究與整合，旨在優化文本分析、情感識別與基礎推薦系統的性能，進而提升用戶體驗、強化內容創作、增強平臺的商業盈利能力。具體而言，AI技術通過剖析用戶的閱讀傾向、行為軌跡及社交網絡關聯，實現了書籍推薦的個性化定制；同時，語音識別與合成技術的融合，賦予用戶以語音指令操控搜索、翻頁及閱讀節奏的能力，AI朗讀功能提供了更為自然的聽覺體驗。隨后，AI技術進一步拓展至內容創作領域，輔助作者架構情節、塑造與自動生成文本，不僅提升了創作效率，亦拓寬了非專業創作者的參與渠道。此外，AI技術的應用還使得數字閱讀平臺得...

智慧導讀**業務層首先以數智技術賦能模塊內的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協同賦能數智服務層及智慧數據流轉模塊，即泛在感知技術簇賦能業務場景全要素智能感知，數據管理技術簇賦能數據資源全生命周期智能管理，情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創新。其次通過智慧數據流轉模塊接受數智服務層的業務請求并靈活提供業務調用，同時與數據存儲層進行高頻率、大規模的數據流通業務，具體為通過應用接口、網絡、傳感器三類渠道的數據采集，實現圖書館外部多源異構數據的原始獲取，經流批處理、數據清洗、數據集成三階段的數據處理，有效增強數據質量并提高組織程度，進而存儲各類原生數據于相應數據庫；為用戶提供不受時空限制的智慧...

幫助用戶在海量信息中提高學術資源尋求效率是圖情領域一直關注的研究主題。從研究結果可以看出，目前傳統文獻數據庫ScienceDirect提供**文獻的關聯信息服務、Elsevier提供個性化推薦服務，新型學術平臺ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識圖譜、語義分析、自然語言處理、機器學習等技術為用戶帶來智能檢索與智能推薦的新體驗。借力AIGC技術，面向學術用戶的閱讀尋求情境，圖書館可以從內容語義組織、多模態內容創建及數據資源建設3個方面創新質量學術資源服務模式。閱讀軌跡可以同時將中文與英文文獻融合生成新的語義腦圖。品牌智慧導讀采購AIGC技術的基礎在于...

AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例，數據顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關的搜索結果。在文本分析領域，AI能夠處理和分析海量文本數據，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數字文獻的管理效率，優化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動...

AI在智慧圖書館中的應用主要體現在信息檢索和文本分析兩大領域，能***提升智慧圖書館的工作效率和用戶體驗。在信息檢索領域以智能搜索引擎為例，數據顯示，用戶在使用這些工具時，搜索關鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因為智能搜索引擎能夠更準確地理解用戶的查詢意圖，并提供相關的搜索結果。在文本分析領域，AI能夠處理和分析海量文本數據，從中提取出有價值的信息。這對智慧圖書館尤為重要，因為全球存在數十億份電子文獻需要高效管理。利用AI，智慧圖書館可以自動化完成文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要生成，從而提升數字文獻的管理效率，優化資源整理流程。采用AI，智慧圖書館可實現文獻分類、關鍵詞提取以及信息摘要自動...

首先，智慧導讀系統會收集用戶在閱讀過程中的各種數據，包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點擊行為、評論反饋等。這些數據可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄，也可以通過用戶主動填寫問卷或設置偏好等方式獲取。收集到的原始數據可能包含噪聲、重復或無效信息，因此需要進行數據清洗和預處理。這一步包括去除重復數據、填充缺失值、轉換數據格式等操作，以便進行后續的數據挖掘工作。利用機器學習和數據分析技術，對用戶數據進行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習慣、興趣偏好、情感傾向等進行分析，發現用戶潛在的閱讀需求和興趣點。同時，通過對用戶數據的聚類、分類和關聯規則挖掘等，可以發現用戶群體之間的相似性和差異性，...

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]。知識鏈分析服務模式是試圖在讀者與文獻數據庫之間創新性地介入一個透明的文獻服務網關。福建智...

基本原則及立體復合、開放共享等數據資源建設原則，分原生數據存儲模塊、中間數據存儲模塊、智慧數據存儲模塊構建數據存儲層。其中，原生數據存儲模塊分別構建業務場景數據庫以存儲用戶數據、情境數據、態勢數據；構建館藏資源庫以存儲文本、音頻、視頻、圖像等多模態數據資源；構建服務模型庫以存儲標準化、可重用的功能模型及服務方案；構建數智技術庫以存儲技術方案、應用模型、智能工具；構建設備狀態數據庫及日志數據庫以存儲架構運維相關軟硬件數據；構建元數據庫以存儲業務元數據、技術元數據、操作元數據。中間數據存儲模塊分別構建融合數據庫以存儲模態間關聯的融合數據；構建綜合信息庫以存儲由實體、事件、關系組合表示的結構化信息。...

智慧圖書館可根據現實需求選擇恰當的推薦算法，且按照用戶反饋開展算法優化，保障推薦的精細行業交流1552025年3月度與多樣性。用戶反饋與系統迭代是個性化閱讀推薦系統持續改進的關鍵。個性化閱讀推薦系統必須不斷收集用戶對推薦結果的反饋，對點擊率、借閱率、閱讀時長等相關數據進行分析，即刻調整推薦策略。同時，采用機器學習技術，個性化閱讀推薦系統可不斷修正推薦模型，逐步提高推薦的精細度與個性化水平。通過上述流程，智慧圖書館可設計出更加***的個性化閱讀推薦系統，給予用戶更加個性化的閱讀推薦服務，幫助用戶更高效地獲取感興趣的書籍及資源，進而提高用戶體驗以及智慧圖書館的服務水平[5]。類似于20世紀80年代...

數據資源建設方面。學術平臺底層資源的數據化程度決定平臺的智慧化程度[45]。一方面，注重加強用戶學術閱讀行為數據的采集與挖掘，包括閱讀內容偏好、閱讀時長、閱讀場景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數據等，添加基本標簽、偏好標簽、會話標簽、情景標簽、互動標簽構建用戶實時動態畫像模型。另一方面，側重開發學術資源數據，包括細粒度內容資源、個性化閱讀資源庫、科研專題資料庫、課程文獻中心等，并做好與用戶閱讀行為數據的關聯建設。例如，面向教育數字化轉型的需求，山東大學圖書館構建學術數據服務平臺，打造學者—機構—成果關聯的數據資源[46]。以這些數據為基礎，AIGC技術嵌入后將會實現多模態數據關系映射、轉換及數據感...

圖書館的發展歷經傳統圖書館、數字圖書館、智慧圖書館三階段，相應的圖書館服務亦經歷文獻服務、信息及知識服務、智能服務三階段。智慧圖書館依托數智技術（主要有大數據、人工智能等）、融合圖書館資源的全流程管理體系，面向用戶多樣化、個性化、專業化需求實現數據資源與數智技術有機整合、虛實空間有效融合以提供效益比較大化的數智服務（主要分技術服務及公共服務），由此要求圖書館數智服務平臺需具備感知化、泛在化、協同化的特征：感知化是針對特定的應用場景選擇適配的服務方案，通過交互終端及交互門戶以合適的交互方式實現服務情境、用戶行為等智能感知；泛在化是基于數智技術打破時間與空間的服務邊界，可跨空間實時提供資源間共享、...