在互联网时代的数字出版浪潮中，出版业正在通过融合而重构，
[2]5G时代，内容的生产者和用户、服务提供者和服务使用者的边界会更加模糊，
[3]这就需要具有非商业性、跨行业性，且贯通内容生产、监测与用户需求的中国版本图书馆顺势而为，融合流程数据，探索完善服务对象、思路与方法，为出版业高质量发展提供高效、精准服务。
本文以中国标准书号（ISBN）、图书在版编目（CIP）的数据及其服务为切入点，结合出版界存在的问题论述中国版本图书馆开展智慧化服务的现状，找到出版业存在的问题，进而提出以中国版本图书馆为主体，积极发挥自身数据优势、行业影响力，从内容与业务现状及未来规划等角度，思考如何做好出版全业态智慧化服务。
一、中国版本图书馆全业态智慧化服务现状
中国版本图书馆拥有全国所有图书出版单位的图书目录元数据资源，运行维护着书号实名申领（ISBN）、图书在版编目（CIP）和样本库管理三大书目数据业务系统，构建了我国书目信息公共服务系统。[4]特别是中央宣传部出版物数据中心（PDC）数据服务平台在线运行，有效整合了中国版本图书馆的CIP和馆藏样书数据，数据总量已达千万级。与全国六百余家出版单位构建起完善的图书出版数据实时申报、数据监测、书号核发、CIP制作、成书数据上传、图书样本上缴及长期保藏的双向交互机制，是中国出版物元数据最具权威性、实效性、规范性，且唯一横跨出版与图情两大行业，着重服务政务、出版、图情三大领域的国家级事业单位。
改革开放以来，我国出版业蓬勃发展，出版社由1978年105家发展至今600余家，出书品种由1978年1.7万种发展至今每年新书近20多万种，传统纸质出版已经逐步向数字出版转型。出版业界通过成立出版集团，构建出版联盟，布局出版“走出去”等措施与战略，在某种程度上实现了各自出版领域“点”或“线”的新突破与发展。
然而，在出版业取得辉煌成就的同时，多年来出版业发展始终存在高库存、发行市场不统一、行业诚信缺失、零和博弈等问题。究根溯源，从出版机构层面分析，出版业长期所面临问题的根源主要是数据需求无法有效满足，即缺乏甚至没有途径获取完整、准确、有效的全业态数据服务是制约其发展的重要因素，如出版选题数据及选题态势服务、市场营销数据及市场需求导向服务、用户行为数据及用户意向需求服务等。从提供数据服务层面分析，目前除少量书目和营销数据公司外，仅中国版本图书馆唯一一家国家法定单位在进行全业态出版数据的集中获取与服务，但其对于出版业的服务更侧重于传统出版行业数据统计及专题定向分析报告等浅层次数据服务。
1.调整数据服务结构，并行优化图书出版选题
传统出版数据生态服务以概况量化服务促进结构调整工作为主，侧重行业宏观发展趋势研判，而忽略学科间及学科内部差异性分析。从2019年新版图书的《中图法》22大类分布数量来看（见图1），G类（文化、科学、教育、体育）选题有88690种，同比增长0.22%，而最少选题V类（航空、航天）仅有524种。G类中仅教育类（G4/7）选题就有80639种，占G类的90.92%，占年度的28.37%，而科学类（G3）选题仅有412种，文化（G0/2）与体育（G8）数量相当，共占G类的8.61%。2019年5月28日发布的《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》明确提出“发展生物医药产业、提高诊疗技术”的要求。经统计，R类（医药、卫生）选题有13952种，占年度4.91%，其中，医学选题比重较大，如临床各科医学（R5/8）选题4876种居首，中国医学（R2）选题3172种次之，而药学（R9）选题仅441种，仅略高于医药、卫生综合性选题。
2.发挥数据时效价值，多元化促进高质量出版
3.智能关联业态数据，促进实现精品创新出版
4.突破人才制约因素，有效提升队伍信息素养
习近平在中央政治局第二十一次集体学习时关于新时代干部人才队伍建设强调“加强思想淬炼、政治历练、实践锻炼、专业训练，使广大干部政治素养、理论水平、专业能力、实践本领跟上时代发展步伐”。作为创新核心的编辑则需要从工作职能和价值层面重新审视自己。编辑除具备传统的专业知识和职业技能外，还要掌握人工智能的思维模式和操作方法。[9]中国版本图书馆应从行业外部着手，打造出版数据生态及智慧化服务平台，通过语义技术在选题、审校、推送等方面的智能化算法与技术并辅以专家智库的建议指导，让编辑从市场调研、素材整理、寻找创意等系列繁杂性工作中解放出来，增强编辑智能化应用意识，让编辑发挥在选题把关、引领创新、内容干预等方面的核心作用。打破出版行业人才单一化及条块分割现状，提高人才信息素养，形成一支高水平、复合型的出版人才队伍，发挥其在选题各方面的主导作用，出版工作模式将由独立摸索转变为智能化辅助基础上的科学决策。
5.建设泛在出版生态，智慧服务支撑融合发展
二、出版数据服务业界存在的问题
近年来，出版业面临转型，新的需求及诉求集中突显。如当前教育类出版社在线教育业务也呈现良好的发展势头，但在线教育业务系统的发展呈现多样化，各类独立运行的业务系统亟待进行统一规范化的管理和运营；[13]智慧出版迫使出版业必须将人工智能、大数据等最新科技与传统出版有效融合，从而实现智能化知识辅助操作，为用户提供全方位、个性化、智慧化的阅读服务；[14]传统出版要从人力资源、资金支持、技术手段、产品内容等方面深度融合最新数字科学技术，突破发展瓶颈及制约因素，实现出版内容、技术应用、平台终端、人才队伍的共享融通。[15]这些已经成为我国出版业界进行规划战略调整必须认真思考的核心问题。中国版本图书馆在为有关单位提供服务的内容、方式、层次上还存在较大提升空间。
1.智能服务生态尚待完善
目前，中国版本图书馆三大业务系统拥有书目信息资源优势，业务服务流程主要是出版单位依据申报表单如实填报预出版图书信息并申报书号及CIP，待返回书号及制作完成的CIP后再进行图书印刷。但各业务系统间数据缺乏一致性、数据流延续性弱、综合时效性偏低，数据融合和共享程度不高，出版生态流程的终端（市场营销及用户行为数据）环节并未打通。服务出版业的主要方式为书号核发、条码的制作、CIP制作、网络文学标识符标注（试点）等常规业务服务，各业务服务体系数据关联与交互急需加强。
2.服务政务水平仍需提升
我国《出版管理条例》第一章第四条规定，“从事出版活动，应当将社会效益放在首位，实现社会效益与经济效益相结合”[16]。相较于经济效益指标可量化的指标体系特点，社会效益由于缺乏具有普适性和可行性的量化指标、评价因子、权重衡量等，[17]致使对出版单位的发展情况评价，依然以经营规模为主要依据。目前，书号、CIP及市场营销数据是出版决策的主要数据源，存在数据源分散，多端获取、数据集成困难等普遍现象。数据处理智能化水平不高，监测及预测性工作以人工定向分析为主，在时效性、特色性及数据交互性方面缺乏灵动性。
3.服务图情亟须深度融合
4.服务受众有待广泛扩展
5.人才梯队建设急待加强
纵观出版行业现状，出版行业人才单一化现象突出，各业务模块条块分割，形成编辑、策划、印刷、销售、发行，数据交互以流程性工作为主。融合发展促使出版业不断进军影视、娱乐、教育等众多领域，跨领域相融互通势必依赖于从内容到形式、从产品到精品、从出版物到衍生物的重构和融合创新型出版人才。[19]以中国版本图书馆为代表的出版数据服务单位在人才建设过程中侧重业务型与研究型人才的引进与培养，但与出版行业人才结构类似，同样存在不同类型人才交互甚少，对数据认识存在分歧，信息意识、科技化工作服务水平较低的问题，基本以“传统手工”及“人海战术”工作模式为主。在信息革命大背景的当下，如果没有一支高知识含量、复合全能型的出版及服务人才队伍，就无法真正实现出版业的高质量发展。
三、数据融合平台布局智慧服务
当下出版业主要矛盾在于人们日趋多样化、立体化的文化（信息）消费方式和出版单位单一的、粗放式的生产方式之间的矛盾，[20]而新业态的出版时效性要求更强，甚至需要对选题市场做出科学的预判，而满足新时代出版业高质量发展的要求，仅仅通过局部性地对后期市场营销数据进行调研、分析是不理想的。中国版本图书馆基于出版全业态数据及智慧化平台建设，提供时效性强、数据权威、全流程数据等服务，助力出版单位快速打造出具有正确价值导向和双效的作品。
1.融合内容，构建数据共享交互机制
2.扩展服务，形成良性出版数据生态
出版单位由于并无直接联系大量读者这一终端用户的“桥梁”，因此无法充分了解读者购买后有没有阅读、阅读中有什么疑问、还有什么需求未被满足等问题。[22]中国版本图书馆可从全流程数据出发，综合出版前端（采集书目元数据）、中端（规范化标准书目数据）和终端（市场营销及用户行为数据）全业态数据流，进而整合多终端数据，构建智能动态交互的良性数据生态体系（见图2）。通过与图书馆、科研院所、经销商、网店、信息企业等单位建立合作关系，解决出版活动中产品供应方和市场需求间的信息脱节问题，达成各方利益平衡，形成相对综合稳定的出版生态服务架构。
完善业界生态元数据，构建著者、编辑、图书、数据、读者的多维矩阵，进一步关联实体及网络资源，实现数据利用、“可见即可得”的智能可视化服务支撑，提供专业性强、实时精准、导向明确的深度数据服务。在为出版业提供需求明确、资源丰富、时效性强等综合保障的同时，更侧重助力出版单位打造高质量的精品选题，助其打造独有IP产品系列。将数据与科技有机融合、科学集成，提供高效、智能的选题决策、内容追踪、科研诚信评估、成果评价、行业景气指数、竞争情报分析等精准服务，形成特色服务生态及内容生态化发展（见图3）。
3.知识发掘，实施多维立体服务模式
因此，树立用户为中心的服务理念，基于用户需求创新服务，[27]借助出版全业态数据深度挖掘等信息技术，做好内容的精准化、纵深化、专业化、多元化的特色信息服务，更需要研发符合用户需求且可灵活自行定义或专向定制的服务产品。产品形式上应有数据产品、二次资源产品及智慧化衍生品，也要有易操作、实时交互、满足个性需求的技术产品。同时，做好实体产业与数据服务的交互，注重数据服务周期性孵化和综合性培训，构建扩展新型线上线下、从点到面的立体交互型服务模式。
基于智慧服务产品，发挥智能技术时效性优势，实时进行终端产品数据资源赋能，助力出版企业布局发展型人才资源战略，提供人才梯队结构合理的服务保障体系，培养出具有高度业务共识、信息素养、科研攻关能力的复合型出版人才队伍（见图4）。
4.规范数据，建设智慧信息服务平台
随着5G及物联网技术的发展，以出版大数据为支撑构建一体化出版数据智慧服务平台，要实现基于不同流程及领域的元数据融合，做好辅助选题决策，并实现差异化出版，降低编辑与出版成本，提高作品畅销的成功概率等服务功能。[28]核心任务是优化顶层体系设计，完善基础数据规范，进而融合业务数据流资源的共性，消除差异性。在顶层标准体系设计层面，应从行业基础、技术手段、产品应用、安全管理等多维度建立健全业态标准体系。在基础数据规范层面则应参照CNMARC（中国机读目录）、CNONIX（中国出版物在线信息交换图书产品信息格式规范）、DC（都柏林核心元数据）、RDA（资源描述与检索）等标准数据项的设计规范及要求，制定或采用能够有效兼容图书出版、营销、书号、条码、音像电子、网络文学、CIP、用户行为等格式与流式数据类型的数据资源描述规范。
统一标准框架系统及规范元数据应用能够有效兼容传统业务数据，实现概念统一、外延明确、易扩展等特点，解决制约出版服务的“数据孤岛”、数据概念冲突、数据对接困难等问题，进而消除行业内部各层级数据界限，打通全流程数据通道。助力数据平台迭代发展，为平台的升级、发展及扩展提供基础性支撑，使业务流程从扁平化向立体化发展，从独立型向关联型发展。
全业态出版数据智慧服务平台（见图5）基于统一元数据标准规范，采用“富”客户端模式实现源数据的自动采集及结构化交互，形成智慧终端。平台“大脑”对流入源数据进行智能化关联，形成分层次、多维度、全矩阵的专题库、作者名录库、出版单位库等系列规范库。
平台采用自主学习算法进行元数据的图谱、画像等可视化，结合不同学科领域的实际情况，建立相应算法模型，衍生出松耦合式知识型数据资源产品，以智能检索、快速报告、精准推送等形式，为用户提供快捷迅速、专业性强的特色数据服务。在服务形式上应由被动要求式服务向主动推送式服务转变，在服务手段上应由人工为主向人工智能辅助形式转换，在服务内容上要注重深度分析、热点实时报告、出版因子、出版态势研判等深层次数据挖掘服务。