数据时代公共图书馆新型智库建设路径的研究——基于南京图书馆“大数据”“智库”融合发展实例*

程 煜 姚国章

（1.南京邮电大学数字经济研究所 南京 210003； 2.南京图书馆 南京 210018）

1 引言

2012年，习近平总书记在中央经济工作会议中首次提出“建设中国特色新型智库”，开启了中国特色新型智库高速发展的十年，决策服务成为促进中国社会科学发展的关键路径之一。在此期间，一批战略定位高、专业特色强的智库机构脱颖而出，成为科学决策发展的重要保障，同时也推动了我国特色新型智库理论体系、业务体系、学科体系和图情方法的同步发展[1]。2015年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》以指引知识界强化巩固智库建设，将决策服务推向社会科学全域，智库的发展热潮一浪迭过一浪。公共图书馆作为服务公众知识需求的引导者，同样肩负提供图情专业智库服务的任务[2]。国家图书馆、上海图书馆率先推进智库业务建设，对传统咨询、信息服务等业务版块进行改造，开展了很多建言纳谏、知识报国方面的探索，取得了诸多成效[3]。然而，囿于人才、技术、资金等因素，国内公共图书馆智库服务形式迭代缓慢，供给不“智”、内容不“深”、响应不“快”、机制不“长”等问题日益凸显，制约了公共图书馆智库的深层次发展。为此，2021年文旅部印发了《“十四五”公共文化服务体系建设规划》，强调公共图书馆应以属地城市政治、文化、经济、社会、生态“五位一体”战略目标为引，专业型智库建设为要，助力提高党政机关、政府部门及社会重点工作的科学决策水平。同时合理利用公共图书馆“三大工程”[4]来沉淀数据资源、数据业务，开发能够满足快节奏、高附加值的智库功能，助推图书馆融入数智社会。在此背景下，南京图书馆联合南京大学，基于全省公共图书馆数据资源开发与利用搭建支撑平台（以下简称“大数据”），于2021年1月创立了“图书馆大数据应用江苏省文化和旅游重点实验室”。同一阶段，南京图书馆牵头全省公共图书馆建立智库同盟，与南京邮电大学数字经济研究所（IDE）、南京数字经济科技学会（NSDET）等本地专业智库展开业务合作，为江苏党政机关提供专业决策咨询服务（下文简称“智库”）。南京图书馆同时开展“大数据”和“智库”两项业务，初步具备了业务融合发展的条件，构成数据时代背景下新型智库数据建设的前提。

2 相关理论与实践综述

智库服务是当代公共图书馆咨询事业升级改革的路径之一，也是城市公共服务体系改革的一部分，遵循开放包容的原则[5]。吴建中[6]、王世伟[7]等学者对图书馆智库建设提出了诸多改革理念，如方法上坚持试错、容错、纠错，理念上秉持创新、融合、不守旧，行动上采取主动、不被动，合作上主张抱团、分工、统筹等。对于数据时代的认知，金波等[8]指出盘活数据资源是图书馆业务趋向现代化、高端化的主要路径。钱莉萍[9]认为数字技术是推动公共图书馆服务包容、创新发展的基础。图书馆界数字化发展渐成共识，相关理论与实践日益丰富。程秀峰等[10]基于图书馆用户画像讨论智库服务的准确性与实效性。金潞[11]基于分享原理论述智库功能实施边界的扩大与扩展。邵波等[12]基于KSP原理探讨知识平台在智库业务中的作用。理论上，人们希望通过增加数字设施、运用智能装备、充分利用数据等办法创建更具效能的智库服务。然而在实践中，虽然公共图书馆“三大工程”的历史使命已顺利落地[4]，也沉淀了一批数据业务及海量数据资源，其中包括国家图书馆参考咨询联盟服务平台[13]、国家图书馆科技咨询服务平台[14]、湖南省图书馆中小企业竞争情报系统[15]、苏州工业园区金鸡湖智库平台体系[16]等，但智库数字化仍停留在传统“平台+资源整合”的模式层面，业务实践也多侧重存储、调配等功能，缺乏对创造力与创新力提升方面的思考。对于已有数据资源能否随机调用、有效复用，机器是否可以替代人脑思考完成决策任务等问题，以及推进智库智能化建设的研究与实践也相对罕见。客观上，超然算力、人工智能等技术尚有很多限制条件，知识的深度加工作业目前还只能局限于人脑。未来，公共图书馆可立足海量自有数据以及外购服务商数据，开发出一套智能化服务体系，以满足大多数智库业务的数字需求。因为仅几台算力强大、算法缜密的FAQ机器人便能承担绝大多数图书馆的咨询工作，可替代那些低创新、弱反馈、慢响应、高时延的图书馆知识服务，以最大化利用图书馆智力资源[17]。由此，人力产生的脑力思考将被引向更高层次、更具难度的智库场景，以此巩固公共图书馆作为城市“文化大脑”的地位[18]。

3 公共图书馆数据资源开发的主要问题

国内有关图书馆智库服务的数据开发项目较少，智慧化进程也十分缓慢，其原因在于图书馆人有主观认知上的局限性，客观上也存在较难逾越的限制条件。

3.1 缺乏复合型人才

公共图书馆智库人员一般分布在咨询岗或信息岗，工作内容常以文献搜集、信息汇编、文本加工、报告撰写等资料处理为主，情景较为单一，业态相对固化。加之近些年公共图书馆运行经费被削减、人员激励措施较少，图书馆对数字技术的引入是慎之又慎。智库人员没有融入数智社会发展环境的机会，较少接触数字技术，久而久之，公共图书馆人便会对数据化不了解、不敏感，没有数字化开拓意识，致使数据化、智能化的图书馆智库业务建设供需两侧错位。数据发展与智库业务被人为割裂，不得融合碰撞[19]，导致智库讲不清技术，技术不懂智库，图书馆也就难以培养出既懂数据，又懂智库，还懂融合数据与智库的复合型人才。因此，公共图书馆智库服务的数字化转型只能无奈按下“缓行键”。

3.2 客观限制条件较多

除人才问题外，公共图书馆数据资源利用还存在很多客观限制。首先，国内公共图书馆建设智库时普遍关注宏观战略，方法上也以利用公开文献二次加工为主，较少深入前沿一线考究资料、获取一手素材，思想作品制作过程与社会切实问题、真实需求双脱钩。智库产品不接地、不落地，无法真正解决群众问题，脱离基层渐失底色，决策服务品牌化建设必然式微。更严重的是，式微之势造成的社会认同感降低，会大大影响智库创新发展建设的驱动力。其次，数字应用功能开发周期长、见效慢，投资回报难以预期，试错成本高，公共图书馆人面对数字转型时心存敬畏，甚至望而却步。再次，国内只有极少数公共图书馆具备数据资源自主开发能力，而且力量分散，一些新兴业态要突破发展往往势单力薄，很难形成合力，造成图书馆数据资源创新动力不足。最后，数据资源作为当代公认的先进生产要素，本身在技术、伦理和法治等问题上存在待解问题，何况应对的是原本业务基础就相对薄弱的智库转型，“弱弱联合”很难有所作为。

3.3 数据价值尚未充分开发

现阶段公共图书馆提供的智库产品大多拘泥于流畅的文字和精美的封皮，很少在产品功效上下功夫，缺跟踪、少反馈、要人情批示的情况较多，致使智库产品未必能满足用户需求，用户也无法及时得到想要的有用信息。此外，服务形式缺少数字化技术加持，必要的泛在、精准、实时、个性表征缺失，让用户体会不到智库服务的实效性与价值性。究其原因，人们对数据和智库关系的关联性认知较为浅显，精通“数据”的专家与精通“智库”的馆员，其价值体系完全不同，前者的认知建立在算法挖掘与算力分析层面，多以海量信息提炼、情报萃取为目标，涉及知识以显性特征为主。后者倾向成果转化，洞悉决策层用户的反馈与微妙态度，致力隐性知识的破题。换言之，一个是定量思维，一个是定性思维，要想打通价值逻辑，将二者归集于同一业务链，并表现出“衔接得上”“配合得好”“解决得了”的特点，这还需要一个漫长的磨合过程。

4 大数据智库服务支撑运行方案设计

笔者通过走访“大数据”及“智库”关键人员、关键岗位，了解到“大数据”与“智库”业务的协同应用路径和组织原理，提炼出相关经验和做法，找准二者的需求点、症结点以及衔接点，为支撑“智库”数据业务方案设计奠定了基础。

4.1 技术路径分析

文章围绕“大数据”和“智库”两大省级重点业务，将“大数据”端的资源开发、平台支撑等要素视为业务供给端，将“智库”场景需要视作需求端，就供需关系的相洽程度展开讨论。其中，笔者分析“大数据”数据分配调用原理，观察“智库”服务不同场景下的应对技巧、办法和路径，洞察具体业务需求，廓清资料工作原理，掌握数据赋能关键点，梳理构建资料工作数据资源体系方案（技术路径详见图1），进而讨论了以下重点内容：“智库”服务应用场景需求分析；“大数据”和“智库”价值链共建；“智库”业务数据资源体系基础；“智库”业务资料工作数据中台、业务前台、数据底座等构建办法；“智能洞察”设计理念和办法，探索可以替代人脑资料工作的数字化处置方案；“智库”智能化趋势和走向。

图1 技术路径分析

4.2 智库咨询资料工作应用场景分析

公共图书馆智库服务的委托人一般是政府人员，他们大多是委托议题领域的行业专家，对所在领域新生事物的评判识别有一定的专业认知和本能意识。但政府人员常被政务缠身，绩效性的工作近乎占据了绝大部分，没有完整的时间和富余的精力从事行政考核以外的知识搜集与挖掘，对创新议题缺乏系统且全面的认知，提出的对策存在缺位统筹、举措失灵的风险。为此，智库人员需多侧重政府决策服务，聚焦委托用户的议题主旨，开展对应的资料工作，帮助委托人定位文献、明确情报范围，尽可能降低政府人员的知识获取门槛、缩短知识认知进程，从而帮助委托人提质知识体系、增效功能开发与方案设计。与此同时，委托人自身对议题的认知也是一个螺旋递增的过程，他们刚开始对新议题的认知可能仅是知道其内在的重要性和关键性，却不知根源和诱因，作出的需求反馈也很可能不得要义，甚至会提出伪需求。但随着委托人实践工作的推进，以及对议题处理经验的积累，一些关键要素和有利因素才可能真正显露出来，所以在“智库”场景中出现的计划变更、资料调整，甚至“推翻”已有成稿等情形都是常态。因此“大数据”嵌入“智库”场景，可以从新旧主旨关联、更替的资料工作入手，建立一套资料工作跟踪、数据溯源、节点定位、撰写留痕的“一站式”洞察分析方案，以便在主旨议题变更的情况下，馆员和委托人员也能够及时回溯资料采集、分析和摘录等相关节点，遍历资料工作过程中的检索、编目、摘录、转引等系列环节，比对有用信息，以推动新议题灵感的迸发，最大限度降低因异而变的资源浪费，保障“智库”在最短时间内响应方案变更要求，同时增添智库服务的智能因素。

4.3 资料工作系统平台体系框架设计

“大数据”基于“智库”所需，提出了一种“智能洞察”的方案，并将之用于归集数据资源，推动资料工作体系智能化建设，辅助智库数据化发展。

4.3.1 “智能洞察”方案开发方略

“智能洞察”坚持隐性知识显性化、显性知识结构化的迭代原则，致力使用机器算法替代人脑资料工作，深化数据治理，加快机器学习，以适应“智库”资料工作的需要。同时，该方案尽可能推行机器语义识别、字义推敲和概念辨析，实现资料处理过程指向明确、前后联动、协同并行，从而确保资料工作选题、分类、汇编、提炼和评估等环节逻辑自洽，逐步推进机器替代人脑进程，提高资料工作的智能化水平[20]。为此“大数据”制定了“五”字方略，用于“智库”业务数据资源体系构建（详见图2）。

图2 “智能洞察”的“五”字构建方略

一是“汇”。根据委托主旨，汇聚决策议题的主题词、关键词、关联词、共性词等数据，引导关键数据及有效数据入库，为资料工作构建强有力的知识字典。二是“通”。聚焦主旨议题，对相关数据进行统一标准、统一筹划、统一处理，贯通知识资源数据，消灭业务层面的“筒仓”与“孤岛”，保障“智能汇编”“自动综述”的有效运行。三是“治”。深化数据治理，确保主旨议题数据资源可以有效流通、及时调用，确保数据资源体系业务功能可以靶向“智库”前台目标，提供契合“智库”场景需要的数据调用、整合与封装等。四是“用”。引入数字技术，如区块链、人工智能、云计算等，为数据资源使用提供多技术选择，盘活数据资源使用方法，促进数据服务向深层次发展。五是“评”。贯穿数据使用始末，建立质量控制体系，纠偏纠错各环节出现的数据使用问题，为智库资料工作智能化转型提供可靠保障。

4.3.2 资料工作数据资源体系运行框架

“大数据”针对“智库”需求，构建了基于资料工作的数据资源体系，包括三个模块，即数据中心模块、业务功能模块和“智能洞察”模块（见图3），模块架构及运行框架功能描述具体如下：①数据中心模块。基于数据中台，对授权数据库开展跨机构、跨地域、跨层级、跨系统的资源调用，满足知识采集、提纯、抓取和运算等数据使用需要，构成数据治理支撑模块。②业务功能模块。按需引入云计算、区块链等数字技术，对调用数据进行分类、整合，构建评估统计算法体系，确保基础计量服务。同时拉动业务层业务，支撑委托议题的个性化业务需求，确保包括“智能汇编”在内的定制化服务可以有效实施。③“智能洞察”模块。“智能洞察”的本质是一种数据使用机制，常被用于数据资源深度分析和价值挖掘，以此改变资料工作中具有线性特征的知识模式，扩大非线性、隐性知识的应用，将数据资源潜能激发出来，逐步替代人脑对资料知识处理的洞察意识，包括灵感、创意、经验等。同时“智能洞察”还能将一些好的数据服务方式保留下来，为新的主旨业务提供数据复用或业务标准，为今后相似任务的开发与实施提供经验与借鉴。而模块在业务实践进程中的效能反馈，也有利于“大数据”的评估改进和“智库”的数智化改善。

图3 “智库”资料工作数据资源体系运行框架

5 数据驱动智库咨询的主要成效

“大数据”开辟的智库业务功能，在推动智库服务数据化发展、数字化改造等方面有一定功效[21]。

5.1 基础统计与汇编功能的基本成效

“大数据”可以提供计量和汇编两类资料工作功能，形成基础服务，并在“智库”应用场景发挥效能。

5.1.1 统计计量显功效

统计与计量是“大数据”平台的基础服务功能，不仅为“智库”提供定量分析，也为“智库”的科学研判、客观发展奠定了基础。2018年，“智库”人员应南京紫金文创研究院（PACC）之邀主持了国家社科艺术重大项目“中国特色新型文化艺术智库建设”[22]，负责智库评价体系方面的研究，协助研究院开展对艺术院校图书馆智库服务的有关测评与调研。“智库”人员采用实地调研、问卷反馈、网络爬虫等方式，采集到国内24家艺术院校图书馆公开发布的运营数据，制定了测评体系对各院校图书馆的智库服务能力展开系统性评估，摸底艺校图书馆智库建设情况。与此同时，“大数据”将一些公开数据系统入库分析，产出统计报告分析艺校图书馆不同智库建设的关键因子与能力权重。相关分析结论不仅支持课题结项，还进一步为艺校图书馆智库建设提供了指引与方向。“大数据”通过专家研讨论证，解决了一部分替代变量问题，构建出一套人、财、物和信息要素评价体系嵌入系统平台，汇入清洗数据，形成指向性评估，为利益攸关方输送动态评估、决策报告等统计分析、计量报告。2021年，某个参与测评的艺校图书馆在参考“智库”统计报告的基础上，作出了调整学科咨询业务方向的决策，倾注力量聚焦“数字文旅”和“演艺市场”两个领域。如调整学科咨询支撑力度、引入“政眼通”政策分析系统、开设专题交流会务、鼓励馆员携手本地文旅企业共同申报省级数字演艺重点实验室、引入专家库资源发现平台、与当地文旅部门沟通成立文旅市场研究基地，等等。在科研转化方面，艺校图书馆大力为院校师生创造“数字文旅”和“演艺市场”成果的转化机会，铺平智库发展道路。经过一段时间的发展，该艺校图书馆在当地文旅市场实现了一些成果转化，相关业务也很快得到其主管部门的关注。同时，在该馆学科咨询事业转型成功之际，相关业务数据反馈又能为“大数据”平台评价体系提供改进依据，从而促进“智能洞察”功能的优化发展，进一步提升“智库”研究分析水平。

5.1.2 智能汇编起成效

“大数据”充分利用“三大工程”沉淀业务、积淀数据，结合服务商以及商业数据资源，不断强化算力，调整算法，完善智能汇编功能，以此助推智库智能化服务进程[23]。其中，“智能洞察”可以解构委托议题，对主旨主题词表、领域词典、实体词典等知识库展开挖掘，提取匹配用户需求的语义并对之加以比对、识别，并赋值数据资源予权重。权重高的数据及其标引内容会被按需汇入预设文本框架或报告模板等，体现汇编成效。与此同时，“大数据”还与知网及科学智库等服务商洽谈，合作开发专题委托知识库，致力从知识面和精准抓取知识资源两个角度提升智能汇编水平。

2021年11月，“智库”受市工信部门委托，参与区级“十四五”数字经济规划草案设计，负责前期调查，并为用户提交一份“国内外先进城市数字经济发展概况梳理”的汇编报告。“大数据”配合“智库”在系统平台创建“数字经济”知识库，为“智库”人员以及委托用户开通平台客户端权限。报告的基本主旨、格式、篇幅等内容由“智库”人员、委托用户共商确定，并通过客户端操作平台自定义内容框架。其中，“智能洞察”通过解构数字经济主旨，获取全网相关新闻、公文、论文等公开权威资料，搜集到了很多关于“龙头”培育、推动“智改数转”、强化“专精特新小巨人”、自建“工业互联网”、推动“数据要素”、扶持“未来产业”等工信部门关切的内容，并进一步对解构主题进行深入挖掘，给予重要内容赋值确定权重，从而保证将参考价值高、借鉴意义强的文本素材汇入自定义模板中。当然，智能汇编产品尚且存在指向不足、聚焦不够、可读性差等问题，仍需馆员进行二次加工，对已有机器文本报告进行剔旧、剔重与修订，逐步将篇幅较长的机器组件资料，精简至可读性较高的规范性报告，并呈递委托人用于决策。委托用户在与“智库”人员交流、与“大数据”人机交互的过程中迅速掌握城市数字经济概况，为相关规划工作的科学决策提供有效借鉴。同时该项任务还有益于改进图书馆决策服务的数据化方案，尤其是以机器替代人脑的资料工作部分，解决报告文本内容指向、聚焦、可读等问题，为相关功能设计提供新的方向与好的思路。

5.2 新型智库多层次效能发展路径分析

“大数据”以“智能洞察”为纽带，以资料工作智能建设为路径，汇聚“智库”智力资源，提高创新力，实现定制化服务，不断提高图书馆智库服务能力。

5.2.1 汇聚行业发展所需智力资源

智库咨询议题十分广泛，仅凭图书馆很难获取用户的真实需求，相关决策服务也无法精准破题。2020—2022年期间，“智库”人员通过与IDE和NSDET专业智库合作，结识了很多数字领域的专家，包括数字领域资深教授、科创企业领军人物、知识管理工程师、智能制造硬件工程师、数据架构师、法务咨询师、专利代理师，等等。又与其中一部分专业人员开展业务联络，在项目中逐渐熟悉合作人员的知识体系、个人禀质与合作意愿，进而将这些专家资料移交“大数据”制作人员画像，入专家库测试系统，开发了一部分交互、共享测试功能，并试着构建智力资源保障系统。2021年，专家库新增了数十位专家，在平台分享了近百篇原创成果与创作经历，如《“智慧民政”知识地图》《新型文化业态培育研究》《南京软件和信息服务技术产业对策》等，为“智库”人员提供了关键咨询与素材借鉴。在此基础上，“大数据”着手加大社群功能的开发力度，强化必要的业务交流与成果分享，为智库专家的智力成果增设转化渠道，为“智库”发展带来诸多益处。一则能发挥引领带动作用，撬动更多行业力量参与，丰富“智库”内涵；二则汇聚专业人员，促进彼此了解，创造“智库”合作机会；三则助力“大数据”“智库”协同建设生态体系，形成“1个大数据平台+1个智库业务＞2倍的服务能量”的业态模式，赋予图书馆人以更高层次的责任、勇气、能力与信心，让其能胜任更高端、更高层次、更具挑战性的决策咨询工作。

5.2.2 深层次激发智库创新服务能力

在数智社会背景下，生产要素迭代节奏较快，所有委托人都有抢抓实效的意识，委托议题一经提出，委托人都急于希望在最短时间内获得有用知识、深度意见和可行方案。为此，“智库”秉持“开窗引风”理念，将国内外同领域的先进理念、优秀做法等“新风”引入智库业务及资料工作环节，以此作为智库咨询业务创新发展的条件。为此，“大数据”先后洽谈了50多种商业数据库，外购“本土文化”“运河历史”“江苏政务”“江苏产经”“地方法务”等数据资源库，用于智库业务知识资源体系建设，提升统计与汇编能力[24]，以此扩展智库服务面。在此基础上，“大数据”赋予“智能洞察”以“新风”提取能力，让系统能在获取汇编数据过程中比对、识别出具有先进、前瞻内涵的知识数据，提取出“新风”内容，将最新、最先进、最能解决问题的知识资料融入统计与汇编计算过程，试着替代一部分目前只有人脑可以完成的“开窗引风”功能。

5.2.3 探索智库咨询定制服务

“大数据”通过开放获取、扩大检索、开发知识库个性功能等方式，为用户提供自主式的知识服务，进而逐渐实现定制服务模式。2022年，“大数据”筹划加大与主流资源商、高等院校在知识服务领域的合作，增设教育、军事、气象、地理、城市发展等知识门类，不断丰富“智库”知识体系，以此扩展智库业务面，从而奠定个性化、可定制服务的基础。同时“智库”人员将档案库中的内参、简报、专递、专报等智库成品分门别类地上传到样本数据库，确保智库工作者、委托用户等需求主体选择成果形式时有研究报告、决策报告范式可参考，有内容可借鉴，有业务标准可遵照。“智能洞察”作为提取分析引擎，用户可以在客户端自主设定需求，如成果类型、内容主旨、文本框架、文本格式等信息，进而完成定制化的智能文本汇编，而且还可以生成任意智库产品模式[25]。现阶段，定制“智库”资料服务可以解决大多数咨询场景的简略需求，若用户还有更深层次的智库咨询需求，目前只能通过客户端发起人工帮助，求助发现系统中的在线咨询馆员与业务专家，通过人工的方式对自动汇编报告进行更深层次的提炼与加工，直至能够用于解决用户的切实问题，以满足其需求，且形成指向性、可读性较高的专业报告为止。事实上，探索定制服务，本质就是为“大数据”寻觅可以替代“智库”资料工作的人脑辨识、分析与推理等思维能力，笔者相信随着技术与业务经验的不断积累、碰撞，推动智库服务数据化水平的提升指日可待。

6 结语

探索“大数据”与“智库”两大省级重点业务的协同与融合，推进相关数据资源体系建设及功能场景应用，利用数据赋能提升资料工作智能水平，对公共图书馆智库业务转型有着里程碑式的意义。其中“大数据”和“智库”秉持包容性原则，以试错、容错、纠错的方式探寻智库的实用性、适用性设计，完成对应数据资源的开发，并为图书馆所在城市建设贡献智慧。图书馆人也可一改传统形象，让世人看到其既能在馆舍里“推书车”“倒书架”“借还书”，又心存城市发展情怀。他们同诸多心系社会的科技工作者一样，以图书情报业务智库形象示人，运用图书情报技术工具与智力劳动向用户供给决策意见与发展观点，成为助力城市科学决策发展的活跃力量。然而，“大数据”赋能“智库”服务过程在现阶段还面临诸多问题，如缺乏资金、人才、技术等，“智库”数据化发展推动力不足，数字供给与用户需求存在错位。①公共图书馆智库服务供给暂且跟不上技术更迭与变化，亟待人们深入探索与研究。②在“智库”数字化进程中，隐性知识显性化，显性知识结构化、模型化路径的可行性有待进一步探索。③“大数据”目前还得配合人力，帮助人脑解决基础性、标准化的智库场景问题，相关资料分析远未及智力水平，“智库”资料工作要真正替代脑力还有很长的路要走。综上，数据驱动公共图书馆开展智库服务还有较大的探索空间，亟待公共图书馆人发现、探索、建设。今后，图书馆人还要进一步抓住数智社会的发展机遇，依托自身资源特色，持续改造并优化传统服务方式，向公众、政府以及企业等需求主体提供更为优质的智库服务，以推动知识服务事业的稳定发展。

（来稿时间：2022年8月）