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，聚焦學術閱讀智慧服務領域的研究較少，缺少對用戶常用學術平臺智慧化閱讀服務現狀的分析，也缺少應用AIGC等前沿技術以推進學術閱讀服務智慧化的研究。閱讀服務包括閱讀素養教育、讀物供給、輔助閱 讀等內容。江蘇圖書館智慧導讀

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]。信息化智慧導讀服務費智慧導讀可以提供多種形式的學習資源，如視頻、音頻等。

數智時代，圖書館應引入人工智能技術來實現個性化閱讀服務。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習慣、搜索歷史和互動反饋等數據。圖書館可以利用數據挖掘技術，如聚類分析和關聯規則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關注度；其次，依托于這些數據，圖書館可運用人工智能系統，采用協同過濾和內容基推薦的機器學習算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術，開發智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應的信息服務，如解答關于藏書的問題，協助預約或提醒還書時間。同時，智能助手通過文本或語音與用戶互動，可以使服務更便捷、更貼心。此外，通過深度學習技術，圖書館可以自動對大量資源展開分類和標記。圖書館運用圖像識別和文本分析技術，可以自動識別書籍內容分類，并分析用戶生成的內容，如書評，以深入了解用戶的需求和興趣；在實施過程中，圖書館需持續更新和維護技術，尤其要定期訓練機器學習模型，以確保系統與用戶行為變化同步。

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閱讀行為數據展開研究[8]，依據大量精細數據分析為個性化推薦提供保障。所謂智慧，包括兩個層面：一是人的上升到思維方法意義上的理性的狡黠，它是人認識事物的特殊眼光和視角。

智慧閱讀作為一個學術概念，尚未形成定論。現有研究大多由數字時代閱讀主體的特征和需求出發，延伸到生產工具和生產過程的智慧化。有學者認為智慧閱讀關聯讀者多維、動態、非線性、差異化的閱讀需求，其實現需要借助大數據、人工智能、機器學習、語義出版等工具技術，以及結構化組織、細粒度加工、深度關聯、要素增補等數據流程［4］。智慧閱讀的初步應用主要在圖書館，有學者認為圖書館的智慧化程度取決于其借助大數據提供個性化服務的能力［5］，有學者關注通過數據分析、數據挖掘、情景感知來實現圖書館的智慧推薦［6］；有學者認為智慧閱讀的實現需要結合讀者信息（瀏覽信息、檢索信息、收藏信息、訂閱信息）和資源使用記錄（借閱記錄、閱讀記錄、文獻訂閱、文獻評價）進行資源的智慧推薦［7］。有學者指出機器算法從內容、情境、服務等三方面增強移動用戶的智慧體驗效果［8］，有學者將智慧閱讀關聯閱讀情緒和感受，認為數字出版敘事朝著動態、多元且充滿創意的敘事邏輯發展，使得讀者在認知和情感上更具沉浸感［9］。個性化選擇的界面信息資源搜集與表達方式，各種服務可以匯集到一個平臺上。北京智慧導讀咨詢熱線

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。江蘇圖書館智慧導讀

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、轉換及數據感知與挖掘分析。江蘇圖書館智慧導讀