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古籍如何兼顾“藏”与“用”******

古籍如何兼顾“藏”与“用”

——来自古籍数字资源联合发布会的专家观点

光明日报记者 陈雪

　　“古籍具有特殊性，作为文物必须保护，作为文献必须为读者所用，二者存在矛盾。”——解决“藏”与“用”之间的矛盾一直是古籍工作的重点，山东大学文学院院长、教授杜泽逊说：“数字化是目前最好的办法”。

　　1月4日，国家图书馆（国家古籍保护中心）、天津图书馆、南京图书馆、云南省图书馆、苏州图书馆、中山大学图书馆等6家单位，在线召开了古籍数字资源联合发布会，发布了6786部（件）古籍资源，可在线免费阅览全文影像。会上，多位古籍专家学者围绕古籍数字资源建设进行了深入讨论。

　　古籍数字化有何迫切性？未来趋势是什么？专家学者展开了深入探讨。

　　数字化平衡“文物性”与“文献性”

　　20世纪90年代初，上海图书馆把内部使用的古籍目录卡片摆在图书馆的走廊里，为了完成“四库全书存目丛书”的版本调查，杜泽逊跑到上图，查阅了十几天卡片。夏天高温，他就到馆外买一根绿豆冰糕含在嘴里，再回到馆内查卡片——为查阅古籍文献，要出差到各地，克服各种困难，这是一代古籍研究者的集体记忆。

　　“从内部使用到目录卡片放在走廊，再到数字资源挂在网上，这个进步是非常快的。”杜泽逊说，国家图书馆为首的几十家图书馆把古籍数字资源放在网上，读者不必直接使用古籍原件，这是很重要的一条保护措施。此外，在线阅览不知道节省了多少人的时间、体力、财力，对推进新时代古籍工作有重大贡献。

　　兼顾“藏”与“用”，古籍数字化刻不容缓。“国家图书馆从2000年起开始有计划地将古籍进行数字化，并陆续建成数字方志、碑帖精华等专题库，面向社会公众发布。”国家古籍保护中心办公室负责人王红蕾介绍了古籍数字资源发布的整体情况。2016年，国家图书馆搭建“中华古籍资源库”平台，发布了国图馆藏善本和普通古籍、甲骨、敦煌文献、碑帖拓片、家谱、老照片等数字资源，以及天津图书馆、哈佛燕京图书馆等许多馆外古籍和海外征集古籍资源。2021年疫情期间，读者远程访问需求增长，为回应读者的“急难愁盼”，“中华古籍资源库”实现了免登录阅览。资源库上线、免登录阅览被学者称为惠及学林的两个重要节点。

　　2007年以来，随着“中华古籍保护计划”的深入开展，各地图书馆陆续投入人力物力，大力推进古籍数字化。苏州图书馆党委书记、馆长接晔介绍，截至目前，苏州图书馆已完成数字化古籍1496部，容量达16.12TB。

　　据了解，国家图书馆（国家古籍保护中心）先后联合39家单位发布古籍资源2.8万部（件），此次是第七次联合发布，6家收藏单位新增发布古籍资源6786部（件），不仅有明清版刻、稿抄本古籍，还有碑帖拓本等特色资源：新增国家图书馆藏古籍数字资源1075部19.2万叶，主要为年谱类、目录类古籍；天津图书馆发布馆藏稿抄本文献165种655册；南京图书馆发布了“清人文集数据库”，共收录清人文集399种，以全本彩色扫描的方式制作成数字影像；云南省图书馆发布馆藏善本63部381册，图像50604拍；苏州图书馆发布馆藏古籍数字资源888部；中山大学图书馆发布了一批颇具该馆特色的碑帖文献数字资源。

　　本次资源发布后，全国累计发布古籍及特藏文献影像资源达到13万部（件），其中，国图建设的“中华古籍资源库”发布超过10.2万部（件）。王红蕾说，“中华古籍资源库”已成为全国古籍资源类型和品种最多、体量最大的综合性资源共享发布平台。

　　北京大学中文系古典文献学教研室主任、教授杨海峥感叹，从2016年到现在，陆续推出了13万部（件）古籍数字资源，对于学者来说是非常重要的一件事情。在线查阅免去了往返奔波各家图书馆的时间，缓解了古籍“藏”和“用”之间的矛盾，平衡了古籍的文物性与文献性。

　　古籍资源既要“用得上”，还要“用得好”

　　2022年10月，全国古籍整理出版规划领导小组印发实施《2021—2035年国家古籍工作规划》，“国家古籍数字化工程”正是四项重点实施工程之一。近年来，全国古籍登记工作让3000万册件古籍有了“身份证”，未来，让更多古籍“上线”与读者见面，将是我国古籍工作的一大重点。

　　“古籍数字化资源的制作与发布，其实是回归到古籍作为书籍文献本来的性质。”清华大学科学技术史暨古文献研究所研究员刘蔷说，以往，人们说学术的繁荣与学术资料的新发现有关，这种说法是忽视了存世的大量古籍，存世古籍是一个巨大的资源库。可以预见，连续的古籍资源发布，将带来宏阔的学术气象。

　　古籍数字化平衡了“藏”与“用”的矛盾，让古籍资源“用得上”，未来，更要“用得好”。学者们对古籍数字资源的深度利用提出了许多有益建议。

　　浙江大学图书馆研究馆员黄晨认为，古籍数字资源联合发布可以更好地呈现资源的利用价值，接下来，可以进一步就已发布的资源进行深度揭示，进一步打通资源和发布平台，提供一站式检索，将资源聚合起来，这样的利用效果会更好。刘蔷也表示，期待能有一个与古籍数字化资源相匹配的古籍数字目录，以便实现一站式检索。

　　杨海峥认为，目前古籍数字化发展迅速，百花齐放，各类数据库和古籍数字化平台纷纷涌现，多样化的发展一方面带来了很大便利，另一方面也应进行协调统一，建立更加规范的数据规范标准，使得古籍数字化的资源有保证，达到方便使用的学术水准。杨海峥说，2022年中办、国办印发的《关于推进新时代古籍工作的意见》，专门强调要“加强古籍数据流通和协同管理，实现古籍数字化资源汇聚共享”，国图联合全国古籍存藏单位把古籍数字资源进行统一与整合，形成公益性平台，奠定了非常好的基础，是未来古籍数字化的发展趋势。

　　汇聚、开放、共享，古籍数字化的步伐不断加快。杜泽逊说，“期待发布更多的数字资源，最终达到除少数特殊情况外，全部数字化。”

　　《光明日报》（ 2023年01月06日 09版）

AI创新链产业链融合发展 赋能数字经济新时代《中国人工智能专利技术分析报告（2022）》发布******

　　2022年12月，国家工业信息安全发展研究中心、工信部电子知识产权中心发布《AI创新链产业链融合发展赋能数字经济新时代—中国人工智能专利技术分析报告（2022）》，这是中心连续第5年就中国人工智能专利技术发展情况发布报告。

　　在新一轮科技革命和产业变革的大背景下，人工智能创新链产业链“双链”融合是释放数字化叠加倍增效应、驱动数字经济智能化跃升、打造产业综合竞争优势的必然路径。《报告》基于人工智能高价值专利增强创新链活力和助力产业链升级的角度，对深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理等十大技术领域进行专利申请趋势和分布构成分析，从“创造力”“保护力”“运用力”“竞争力”“影响力”五大方面对人工智能创新主体进行专利创新评价，研究人工智能专利如何高效助力各类“智慧+”应用场景落地，并对未来新兴人工智能技术应用和专利布局趋势作出研判。

　　图1 人工智能创新链产业链融合发展图谱

　　《报告》对人工智能高价值专利如何为创新链产业链融合发展保障护航进行了定量和定性分析。从行业公认的能够直观体现高价值专利的几个因素来看，自2011年、2012年开始，人工智能领域的中国专利奖占比逐年提高、专利许可转让数量呈上升趋势、专利诉讼遍及多个应用场景，展现了高价值专利对技术产业应用相辅相成的走势。

　　十大基础技术领域的专利数量稳步增长，极大激发AI创新链活力。深度学习、智能云、计算机视觉、智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱、智能推荐、智能芯片、量子计算等智能技术构成了人工智能创新链技术底座，也是产业链应用的基础技术。在技术与政策双红利的推动下，2016-2021年深度学习专利申请年均复合增长率达到53%，对人工智能的引领作用开始逐步凸显；相比之下，智能语音、自然语言处理、大数据、知识图谱和智能推荐领域的专利申请呈现稳步增长的态势，其中2021年自然语言处理的专利申请量仅次于深度学习、智能云和计算机视觉，发展势头强劲；智能芯片和量子计算由于起步相对较晚，相关专利储备较少，仍处于技术加速积累的阶段。国内创新主体也纷纷展开专利布局，不断增强市场竞争实力。例如百度公司在深度学习、智能云和智能驾驶等多个领域继续保持领先优势，寒武纪、浪潮和华为在智能芯片领域展现了充分的专注度和科研实力，清华大学、浙江大学等高校也在计算机视觉和自然语言处理等领域投入更多研发资源，成为基础攻关的重要力量。

　　图2 AI创新链十大基础技术专利申请趋势和分布构成

　　AI创新主体展现积极创新面貌，中小企业为产业发展增添新力量。从创新主体的申请量排名上看，百度、腾讯、国家电网、华为位列前四，专利申请数量均突破10000件，是我国AI领域技术创新的主力军。从专利授权量上看，仍然是上述四家企业位居前列，且百度公司专利申请量和授权专利持有量均排名第一。此外，腾讯专利2017-2020年腾讯专利申请年均复合增长率高达70%，在AI领域前四创新主体中申请量增速排名第一。从授权专利占比上看，申请量排名第七的清华大学和第九的浙江大学，均以45%的授权专利占比排名前两位。作为技术创新的重要源泉和吸纳劳动力就业的重要载体，大量中小企业也积极涌入人工智能赛道，在创新链一侧，我国人工智能领域企业主体共申请专利超过110万件，中小企业专利贡献超过90%。从产业链看，AI技术在中小企业中的普及率超过40%，语音识别、智能制造等技术在中小企业应用广泛，助力中小企业升级改造和智能化应用。

　　图3 创新链前十创新主体专利申请量和授权量

　　AI核心技术领域高价值专利集聚明显，产学研合作稳步推进。当前，智能云和深度学习是高价值专利数量最多的两个领域，百度得益于更早地投入与布局，展现专利申请数量与质量同步提升的发展态势。其他创新主体也结合自身业务发展方向，在不同的基础技术领域进行了有针对性的布局，如国家电网在深度学习和大数据领域，浪潮集团在智能云，阿里巴巴在智能推荐，平安科技在自然语言处理和计算机视觉都保持着创新优势。高等院校在人工智能领域技术创新活跃，涌现了大量专利成果，并通过与企业成立联合实验室和技术研发中心等方式，加快产学研用协同创新进程。截至2022年9月，我国人工智能领域产学研联合申请专利数量超2万余件，其中发明专利占比约90%，整体呈上升趋势增长，产业应用较为广泛。

　　图4 中国AI创新主体高价值专利技术布局

　　图5 AI领域产学研联合申请专利发展趋势图

　　AI专利助力新兴应用场景落地，推动产业链转型升级。目前，人工智能创新链的产业化应用主要集中在智慧城市、智慧交通、智慧医疗、智慧金融、智慧工业和智慧教育等领域。从技术应用的成熟度来看，不同AI技术在不同场景的应用呈现出阶梯式发展的态势。智慧工业是当前各创新主体主要布局的技术应用场景，AI专利申请量达到65万余件，其次就是智慧金融，专利申请量为30万余件。其中也涌现出“海淀城市大脑”“灵医智惠AI医疗品牌”“智慧交通解决方案TrafficGo2.0”“普惠金融人工智能开放平台”等众多优秀实践案例，推动高端智能技术与行业的融合发展。

　　“智慧+”场景应用创造出更多产业增长点，新兴人工智能技术生成数字经济发展新动能。AI在城市、交通、医疗、教育及工业等场景的融合应用加速，不断催生新业态新模式新产业。以智慧工业为例，将工业互联网、人工智能等在内的智能制造新技术与工具，集成到工业生产流程中，正在引领我国工业数字化新生态。报告显示，截至2022年9月，我国智慧工业领域申请专利共计65万余件。百度公司以近9000件专利总数位居第一，国家电网位居第二，其余创新主体专利申请量差距不大，发展潜力较强，各创新主体在智慧工业领域的专利布局积极竞争，难以拉开较大差距。与此同时，基于人工智能的深度学习、内容生成，语音、视觉识别技术越来越成熟，以元宇宙和数字人技术为代表的新兴技术，也迎来了专利的快速积累阶段，百度、腾讯、华为等企业积极开展前沿专利布局，探索人机交互发展和应用，助力数字经济高质量发展。

　　图6 中国元宇宙专利主要申请人排名

　　图7 中国数字人专利技术申请－公开趋势

　　《报告》结合当前人工智能知识产权生态建设和全产业链专利布局情况，对产业高质量可持续发展提出总结与展望。人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，发展人工智能是支撑科技自立自强、实现高质量发展的重要战略。党的二十大报告提出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。当前，人工智能技术与5G、云计算、大数据的融合发展已将成为推动数字经济发展的动能源泉，今后将进一步与其他数字技术相互碰撞出全新的科技驱动力。随着人工智能创新发展跨入新的历史阶段，专利申请总量突破百万件，专利申请趋势仍在快速增长，技术人才规模不断扩大，产业融合广泛深入，应当在底层关键技术突破、建设知识产权生态、大中小企业共同完善专利布局、开辟更广泛应用场景等方面发力，实现创新链与产业链的协同发展。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）