人工智能技術在高校圖書館空間管理中的創新機制及發展前景

一、引言

人工智能技術的迅猛發展正在重塑高校圖書館的管理模式。傳統的圖書館空間管理方法已難以滿足新時代讀者對個性化、智能化服務的需求。如何充分利用人工智能技術提升圖書館空間管理水平，實現資源的精準配置和高效利用，已成為當前高校圖書館管理領域的重要課題。基于此，深入研究人工智能技術在高校圖書館空間管理中的創新應用具有重要的理論意義和實踐價值。

二、高校圖書館空間管理的智能化需求

隨著高等教育的發展和學習方式的變革，高校圖書館傳統的空間管理模式正面臨嚴峻挑戰。固定的座位分配方式和人工巡查的不足，導致資源利用率低下；而靜態的環境參數設置則難以為讀者提供一個舒適的學習環境。在教學模式轉型的背景下，讀者對圖書館空間的使用需求展現出顯著的差異性，這使傳統的空間管理模式難以準確把握讀者的使用規律和需求特征。因此，智能化空間管理成為高校圖書館轉型升級的必然選擇。大數據分析顯示，高校圖書館的空間使用存在明顯的時段波動性和區域差異性。而基于人工智能的管理系統，能夠通過深度學習挖掘空間使用規律，利用計算機視覺技術進行實時監測，借助智能物聯網支持環境參數的動態調控，根據實時數據準確預測讀者使用需求，為圖書館空間管理提供堅實的技術支撐。[1]

三、人工智能技術在高校圖書館空間管理中的應用優勢

人工智能技術在高校圖書館空間管理方面展現出巨大的潛力。高校圖書館利用深度學習構建基于空間使用行為分析的預測模型，通過深入挖掘讀者歷史使用數據，能夠預測未來的空間需求趨勢，從而提前做好資源調配工作。利用基于智能物聯網的空間環境管理系統，能夠實現對溫度、濕度、光照、噪聲等環境參數的實時監測與智能調節，從而為讀者營造一個舒適的學習環境。利用空間資源智能調配系統中先進的人工智能算法，能夠對座位預約、研討間分配、閱覽區使用等進行動態調整，從而顯著提升空間資源的利用效率。

（一）基于深度學習的空間使用行為分析與預測

基于深度學習的空間使用行為分析系統，通過布設高清攝像頭和傳感器網絡，全面采集圖書館的空間使用數據。該系統采用卷積神經網絡對采集的圖像數據進行實時處理，能夠準確識別空間內的人流密度、讀者活動狀態以及空間占用情況。[2]同時，長短期記憶網絡模型對歷史數據進行深度挖掘，提取時間序列特征，進而建立空間使用規律的預測模型。循環神經網絡結合注意力機制，對讀者的使用行為進行建模，有效識別出不同類型讀者的空間偏好和使用習慣。通過建立多層感知機網絡，系統進一步融合分析讀者的歷史使用數據、當前狀態以及環境因素等多維特征，生成個性化的空間使用畫像，為精準預測和資源調配提供強有力的數據支持。深度學習模型通過持續的學習和優化，不斷深化對空間使用行為的理解。該預測模型充分考慮時間、空間、讀者類型等多重因素的相互影響，在此基礎上構建一個高精度的空間使用預測體系，其預測準確率達到95%以上。

（二）人工智能物聯網技術支持的空間環境動態管理

人工智能物聯網技術構建了高校圖書館空間環境管理的感知層、網絡層和應用層三層架構體系。感知層通過部署溫濕度傳感器、光照度傳感器、空氣質量傳感器和噪聲監測設備等多種智能終端，實現對環境參數的實時采集。網絡層采用5G通信技術和邊緣計算技術架構，確保數據傳輸的實時性和可靠性，同時減輕網絡負載。應用層基于微服務架構開發智能環境管理系統，整合環境監測、分析預警和調控執行等功能模塊。該系統運用模糊控制算法，根據采集的多維環境數據，建立智能決策模型，實現空間環境的智能化調節。環境管理系統將室內空氣質量指數、溫濕度平衡、光照強度等參數與讀者密度、空間使用時段等因素關聯分析，動態生成最優控制策略。系統通過智能網關控制空調、新風、照明等設備的聯動運行，在保障環境舒適度的同時實現了能源節約。[3]

（三）人工智能驅動的空間資源智能調配系統

人工智能驅動的空間資源智能調配系統以強化學習算法為核心，構建了自適應的資源分配決策模型。該模型通過對歷史調配數據的深度挖掘，學習最優調配策略，實現圖書館空間資源的動態優化配置。系統將座位預約、研討間分配、閱覽區管理納入統一的智能調配框架，提升資源利用效率。智能調配系統采用分層架構設計，底層實現基礎資源狀態監控和信息采集，中層完成數據分析和策略生成，頂層執行資源調配和反饋優化。系統基于遺傳算法對復雜的多目標資源調配問題進行求解，在滿足讀者個性化需求的同時，確保資源分配的整體均衡性。人工智能算法通過實時評估資源使用狀況，動態調整調配策略，有效應對高峰時段的資源競爭。智能調配系統還引入群體智能優化算法，綜合考慮讀者學習偏好、使用時長、歷史信用等多維因素，構建精準的資源匹配模型（如圖1）。

四、人工智能技術支持下的高校圖書館空間管理創新機制

高校圖書館作為教學科研和學生學習的重要場所，其空間管理的創新對提升高校整體教育質量具有重要意義?；谌斯ぶ悄芗夹g的空間管理采用“感知—分析—決策—執行”的閉環運行機制，結合高校圖書館的特殊需求，構建了智能化的管理決策模型。

（一）智能化空間管理的運行機制

高校圖書館智能化空間管理運行機制立足于“數據采集—分析處理—智能決策—執行反饋”的閉環管理模式。在數據采集環節，分布式傳感器網絡實時監測各學科專業閱覽區、研討間、自習室等重點空間的使用狀態，采集本科生與研究生在不同時段的空間使用數據、教師團隊的研討空間預約記錄以及圖書館環境參數。分析處理環節基于機器學習，結合教務系統數據，深入挖掘不同學科專業在教學科研過程中的空間使用規律。智能決策環節依托深度神經網絡，綜合考慮期中、期末等考試周、課程研討、學術講座等高校特有場景，實現空間資源的智能調配。執行反饋環節通過智能物聯網設備對空間進行動態管理，針對不同專業特點靈活調整閱覽區布局、研討間容量與環境參數。系統持續收集師生反饋，不斷優化空間配置方案。[4]

（二）人工智能技術應用的保障體系

構建完善的技術保障體系和制度保障體系是人工智能技術在高校圖書館空間管理中應用的前提。技術保障體系依托于高校信息化建設的整體規劃，通過部署分布式高性能服務器集群、建設專用數據中心，實現與教務系統、一卡通系統的數據互通。南京大學圖書館建立了基于區塊鏈的數據安全防護機制，采用多重加密技術和訪問控制策略，確保師生隱私數據安全。制度保障體系著重規范智能化管理流程，制訂符合高校圖書館特點的空間使用規范。例如，華中科技大學圖書館建立了“教學優先、科研優先”的空間分配機制，明確了考試周、學術會議等特殊時期的空間調配原則。運維保障制度則規范了系統升級、故障處理和應急響應流程，確保教學科研活動不受系統維護影響。同時，通過校企合作建立專業技術團隊，開展面向館員的智能系統培訓，培養復合型智能化管理人才。

（三）空間管理智能化的評估反饋

空間管理智能化的評估反饋系統采用定量與定性相結合的評估方法，建立多維度的評價指標體系。系統從空間使用效率、管理成本、服務質量和讀者滿意度等方面設置評估參數，通過數據挖掘技術實時監測各項指標的變化趨勢。評估系統基于機器學習構建智能化評分模型，對空間管理效果進行客觀評價。評估反饋機制通過智能數據分析系統，對空間使用數據進行深度挖掘和統計分析，生成評估報告和優化建議。系統重點關注空間資源利用率、環境舒適度指數、讀者投訴率等關鍵指標，形成科學的評價標準。通過建立評估指標權重體系，實現對管理效果的精準量化和動態評估。[5]反饋系統將評估結果與管理目標進行實時對比，識別管理過程中的問題和不足。系統運用深度學習分析評估數據，自動生成改進策略，并將優化建議反饋至管理決策系統（如圖2）。

五、人工智能技術在高校圖書館空間管理中的發展前景

人工智能技術在高校圖書館空間管理領域展現出廣闊的發展前景。深度學習的持續優化推動空間管理系統向精準化方向發展，人工智能物聯網技術促進空間環境向全域感知邁進?；谥R圖譜的空間管理決策系統結合高校教學科研特點，為高校圖書館空間管理模式轉型提供了技術支撐，推動高校圖書館空間管理向智能化、個性化和精細化方向發展。

（一）技術應用的優化方向

人工智能技術在高校圖書館空間管理中的優化方向聚焦于算法升級、功能拓展和系統整合三個維度。深度學習通過引入注意力機制和遷移學習，提升對高校圖書館考試周、課程研討等特殊場景下空間使用行為分析的準確性?；趫D神經網絡的空間資源調配算法有助于增強對教學科研復雜場景的決策能力，人工智能物聯網技術的升級優化促進專業閱覽室、研討間、自習區等多類型空間智能化管理的實現。例如，武漢大學圖書館應用新一代邊緣計算，縮短了系統響應時間，在期末考試高峰期保障了座位預約系統的穩定運行。知識圖譜技術的引入使空間管理系統具備基于學科專業特點的知識推理能力，為高校圖書館空間資源的智能調配提供有力支撐。[5]

（二）管理模式的創新路徑

高校圖書館空間管理模式的創新路徑圍繞智能化轉型、服務升級和精細化管理三個方向展開。人工智能技術推動管理模式從傳統靜態分配向動態調控轉變。例如，清華大學圖書館構建了“教學—科研—學習”一體化管理機制，實現教學資源與空間配置的智能聯動。空間管理系統依托大數據分析，精準識別不同學科專業在教學科研過程中的空間需求特征，動態調整專業閱覽室、研討間的配置方案。例如，浙江大學圖書館開發了基于學科的空間精細化管理體系，針對理工科實驗研討、人文社科小組研習、醫學案例討論等不同需求，量身定制空間服務方案。管理創新還強調多元協同理念。例如，上海交通大學圖書館通過智能化管理系統實現了教務處、院系、圖書館三方資源的協同調配，顯著提升了專業空間使用效率。同時，建立了包含空間利用率、教學活動支持度、科研服務滿意度等指標的綜合評價體系，為空間管理決策提供科學依據。

（三）服務升級的推進策略

高校圖書館空間服務升級以教學科研支持為核心，通過人工智能技術構建多元服務體系?；谏疃葘W習的用戶畫像分析系統精準識別理工、人文、醫學等不同學科專業師生的差異化需求特征，為教學、科研團隊提供定制化空間預約服務。例如，北京師范大學圖書館針對研究生論文寫作高峰期，推出學科專區服務模式，將相近專業的研究生集中安排在特定閱覽區域，促進學術交流與資源共享。智能導航系統基于室內定位技術實現專業閱覽區、研討間、創新實踐區等空間的個性化引導，滿足高校多樣化的學習研究需求。服務升級策略注重建立完善的服務質量監測和反饋機制，通過數據分析持續優化服務方案。[6]

六、結語

人工智能技術在高校圖書館空間管理中的創新應用已取得顯著成效，實現了從傳統被動管理向智能主動服務的轉變。通過智能化系統的部署與運行，高校圖書館空間利用效率得到明顯提升，服務質量顯著改善，讀者滿意度大幅提高。未來，隨著人工智能技術的持續發展，高校圖書館空間管理將進一步向智能化、精準化和人性化方向邁進，為讀者提供更加優質的服務體驗。同時，持續完善技術應用體系、創新管理機制、優化服務模式，將是提升高校圖書館空間管理水平的重要保障。

參考文獻：

[1]郭彥吟.人工智能賦能高校精準資助的路徑研究[J].公關世界，2025（03）：18-20.

[2]任佳.人工智能技術在高校圖書館信息檢索中的應用研究[J].信息記錄材料，2024，25（11）：154-156.

[3]周昀.人工智能技術在高校圖書館信息檢索中的應用研究[J].信息與電腦（理論版），2024，36（20）：8-10.

[4]陸春華，成嘉翌.高校圖書館自習空間管理與服務創新研究[J].科技視界，2024，14（28）：31-34.

[5]陳安子.高校圖書館信息共享空間管理技術研究與設計[J].電子技術與軟件工程，2022（09）：242-245.

[6]姜潤發.高校圖書館智能空間管理平臺建設研究[J].軟件，2021，42（10）：41-43.

★基金項目：本文系2024年度河南省圖書情報研究項目“AI驅動的智能圖書館服務平臺研究”（項目編號：HNTQL-2024-110）的研究成果。

（作者簡介：楊延峰，男，本科，鄭州科技學院圖書館，館員，研究方向：圖書館信息服務）

（責任編輯 劉冬楊）