基于邊緣計算的高校智慧圖書館建設研究

周 杰

（貴州大學圖書館 貴陽 550025）

阮岡納贊的“圖書館學五定律”推動了圖書館學的發展，其中“圖書館是一個不斷生長著的有機體”這一定律[1]，更是說明了圖書館的發展內在本質及未來趨勢。這個有機體已經從藏書樓、近現代圖書館、數字圖書館向著智慧圖書館的方向發展，智慧圖書館已然成為圖書館界的發展目標。智慧圖書館由芬蘭圖書館學者首次提出，被認為是一種不受空間限制、具備智能感知的移動圖書館服務[2]。而隨著對智慧圖書館的不斷研究，圖書館界普遍認為智慧圖書館是信息技術支撐下不斷生長的有機體，是圖書館適應智慧環境不斷革新的有利證明。智慧圖書館將更加強調“以人為本”的理念，運用相關智能技術實現圖書館空間服務的轉變，以數字圖書館為契機，融合虛擬空間與實體空間。它是以滿足用戶需求的智慧化服務為目標，利用空間服務的升級，兼顧圖書館館員智慧隊伍建設以及館員管理數字化、便利化，最終實現異構資源系統互聯互通的一種智慧化圖書館服務體系。物聯網、大數據、云計算、邊緣計算（Edge Computing，EC）等技術的出現，將在資源、空間、服務等方面助力高校圖書館資源共享化、空間智慧化、服務知識化的建設。另外，Gartner公司發布關于2019年值得探索的十大可持續戰略性技術，邊緣計算位列其中，這也說明了邊緣計算技術使得邊緣端更加靠近數據源，有目的性地在實現計算本地化，降低數據鏈路流量，提高實時處理能力[3]，將有效解決高校智慧圖書館在建設過程中遇到的問題，加快高校圖書館智慧化建設。

1 高校圖書館智慧化發展的必要性

1.1 傳統高校圖書館面臨的問題

伴隨著信息技術、通信技術的不斷發展，新技術沖擊了高校圖書館固有的發展模式、服務方式，高校圖書館越來越不能適應高校環境、社會的考驗，如“雙一流”高校的建設、產學研一體的需求，使得高校圖書館在館員、資源、空間、服務等方面有了更高的要求。表1從這四個方面分析傳統高校圖書館面臨的問題。首先從高校圖書館的主體館員出發，分析相對于外界環境的改變，傳統高校圖書館員所面臨的問題：①隨著社會對教育的要求變得越來越高，高校對于學科建設的投入必定增多，尤其是在建設“雙一流”高校的背景下，高校對于館員學科知識儲備量越來越重視。傳統模式下，高校圖書館館員原有的學科知識儲備無法應對這一要求；②館員綜合素養能力弱。所謂綜合素養，即為在具備信息素養的基礎上，融合媒介素養、數字素養、數據素養、元素養、知識素養為一體的素養。而傳統高校圖書館員在信息素養方面尚有不足，更不必說諸如掌握篩選、挖掘、管理元數據，建立元數據自有庫本體的能力；③原有圖書館館員結構分散，導致館員在新知識掌握、科研創新能力方面較為薄弱；④隨著圖書館的不斷發展，館員心理安逸度增加，服務意識淡化。其次在資源主體方面，由于受到信息技術的沖擊，資源主體面臨的問題主要有數字資源的沖擊，音頻、圖片等非結構化資源的增加，信息技術下大數據對于原有數據庫存儲量的高要求，圖書館資源收集、整理等技術的欠缺、本館自有資源元數據的缺乏以及高校圖書館面臨的開放共享問題。空間主體方面：①現代化信息技術的推動下，從“場館”到“空間”、從“閱讀”到“交流”，圖書館實體空間、虛擬空間相互依托、虛實互動，其空間范圍被不斷放大、服務功能被不斷延伸。圖書館建設實為虛實空間的建設，圖書館不受空間上的限制，但其能夠被切實感知，然而因技術的缺乏，圖書館仍停留在虛擬空間服務建設中；②在空間再造熱點之下，高校圖書館大多制定了圖書館空間的再造計劃，但成功案例少之又少，極為缺乏，參考性弱；③隨著高校學術氛圍的高漲，圖書館空間應沿著館藏空間、信息空間、信息共享空間、學術共享空間的方向發展，卻一直停留在館藏空間與信息空間之間止步不前，圖書館逐漸難以滿足師生學術知識的需求。最后從服務主體方面看，高校圖書館在智慧化圖書館的建設中主要存在以下問題：①主動性、精確性服務欠缺；②大數據時代，各個領域都蘊藏著大量的數據（價值數據存在其中），高校圖書館也不例外，然而它卻沒有意識到數據的重要性，未能重視數據服務的重要性；③高校圖書館館內服務形式單一化，同時高校圖書館之間的聯盟服務聯結性不強；④高校圖書館自有服務體系陳舊、創新意識不足。

表1 傳統高校圖書館面臨的問題

1.2 高校圖書館所處的智慧化環境

1.2.1 高校圖書館所處環境轉型

全球已經掀起智慧化轉型浪潮，高校圖書館也不例外。紙質化是基礎，信息化是保障，數字化是關鍵，網絡化、智能化是支撐，智慧化是目標。信息技術的加入，使得紙質資源供給、館藏空間的建立與相應的文獻服務向著信息化的圖書館邁進；通過載體的革新，圖書館擁有結構化資源，能夠提供學科服務、信息服務，而信息的流動加快了數字化的誕生。通過數字價值的體現，網絡化、智能化的支撐，數字人文環境的包容，智慧化環境隨之而來。智慧化圖書館，擁有大量的元數據資源、結構性資源、非結構性資源，這是圖書館未來發展的不竭之源，也是圖書館進行信息共享空間、學術共享空間建設的基礎，是提供個性化服務、智慧化服務的保障。高校圖書館通過智慧化得以培養智慧館員，共享創新資源，規劃智慧空間，提供智慧服務，建立智慧圖書館與智慧校園。

圖1 高校圖書館所處環境轉型

1.2.2 智能技術保障高校圖書館智慧化建設

以物聯網、大數據、云計算、機器學習、邊緣計算為代表的智能技術已經在人工智能、車聯網、語音識別、用戶畫像、語義本體上得到廣泛應用。智能技術的發展，說明智慧化的時代已經到來，高校圖書館已處于智慧化的環境之中。國內外諸多學者也已經開始將智能技術應用到圖書館智慧化建設之中。物聯網技術方面，筆者通過在中國知網的檢索，發現國內最早將物聯網應用在智慧圖書館建設中的是2010年的一篇文獻，作者嚴棟基于物聯網的定義特點，分析了智慧圖書館建設的基本要求、發展階段以及可能面臨的挑戰[4]。賴群、黃力等人借助物聯網與云計算技術，分析智慧圖書館在資源管理與讀者服務方面的變革，并明確了智慧圖書館設計實現的策略[5]。在物聯網與云計算聯合應用方面，劉瑩從云計算方面認為智慧圖書館中的資源保存于“云”中，將實現網絡數據的最大化應用價值；物聯網技術的引入，賦予了智慧圖書館智慧化綜合性的信息服務平臺，保障了智慧圖書館資源的有效利用，提升了服務效率[6]。付雅文從物聯網與云計算技術出發，分析了智慧圖書館館員的角色轉變，梳理了智慧館員所應具備的知識與技能，優化了現有圖書館的人力資源配置，搭建了適用于智慧館員的隊伍建設模式[7]。

大數據方面，喻潔依托大數據背景，分析了高校智慧圖書館的智慧服務方式以及未來的發展趨勢[8]。張新娜在闡述大數據技術與智慧圖書館的基礎上，提出了大數據技術下智慧圖書館的建設構想與路徑[9]。柳益君、何勝等人基于大數據挖掘技術，提出了圖書館智慧服務模型與基于Hadoop的數據挖掘體系，探討了大數據挖掘技術背景下的個性化服務[10]。Jian Yuan等人提出了大數據背景下智慧圖書館創新學習模型[11]。傅云霞探討了人工智能技術如何應用于智慧圖書館的建設之中[12]。陳小平分析了區塊鏈技術應用在智慧圖書館建設中的可能性[13]。李嬰基于互聯網+環境分析了智慧圖書館與相關技術的關系，并提出了智慧圖書館建設方案及服務策略[14]。大數據、物聯網、云計算、人工智能等技術應用在智慧圖書館建設過程中已有相關成果，但邊緣計算作為物聯網環境的技術產物且已在多個行業得以應用，目前尚未廣泛應用于智慧圖書館建設。邊緣計算應用在智慧圖書館的建設過程中，必定有其應用優勢，將推動圖書館的智慧化建設。

2 邊緣計算技術綜述及在高校智慧圖書館建設中的應用優勢

2.1 邊緣計算技術綜述

2.1.1 邊緣計算的概念

Gartner在報告中認為，邊緣計算的邊緣端靠近數據源，能有目的性地實現計算本地化，降低數據鏈路流量，提高實時處理能力。而物聯網的持續發展是其助推劑，萬物互聯目標的實現需要邊緣端智能化的帶動。此外，未來會有更多專用AI芯片將被嵌入邊緣設備中，確保邊緣端物理硬件需求。邊緣計算這一概念很早就被提出，在當時最大的分布式計算服務商之一的AKAMAI與IBM合作的一個關于邊緣計算的項目中得到應用，并提出其研究目的與解決方案。通過統計CNKI邊緣計算發文量可發現，2014年開始，尤其是在5G理念誕生之后，國內外學術界與產業界開始關注邊緣計算領域，針對邊緣計算的研究成果逐年增長，如圖2所示。針對其概念，不同的學者進行了不同的解讀，如萬物互聯的計算模型、未來顛覆性的計算思維、數字行業轉型的助推劑、分布式信息技術架構等，這說明邊緣計算實質內容方面大同小異，即邊緣計算采用分布式的計算思想，在靠近邊緣端或數據源提供智能感知、數據處理，就近提供實時計算數據、智能服務的能力。而在產業界，萬物互聯的設想，要求邊緣端從單一產生數據的角色轉變為兼具數據處理能力的角色。另外，數據量的增加，導致云計算面對數據處理的壓力逐漸加大，對網絡帶寬的要求也在不斷提高。針對此情況，不同國家及地區均成立了關于邊緣計算的組織，提出是否可以將云計算處理數據的壓力交由邊緣數據源端分擔。這樣既可以降低云端處理數據的壓力，也能提高數據的實時處理能力，保證用戶對計算數據的獲取。

圖2 邊緣計算2014—2019年發文量

2.1.2 邊緣計算的基本特點

邊緣計算依托邊緣網絡端實現數據源的獲取，是集網絡、計算存儲、應用于一體的分布式開放平臺，就近提供邊緣端的智能服務，滿足某領域數字化、智慧化的互聯互通、數據采集及優化、智能應用、數據安全與隱私保護等方面的核心需求。筆者通過查閱相關文獻，總結出邊緣計算的基本特點主要有聯接性、分布性、實時性[15]、外延性、預測性安全。

聯接性：聯接性是邊緣計算技術的基礎，是實現智能邊緣設備互聯互通的關鍵。智能邊緣設備的聯接保障了邊緣計算一系列機制、功能、平臺等的實施，但若想實現邊緣計算聯接性，首要前提是邊緣計算具備智能化、易接入、易融合的特性，其次邊緣計算端需具備各種聯接功能，如接口、協議、維護等。

分布性：從實際環境下的部署來說，邊緣計算技術自帶分布性特征。在具體某個環境部署下，邊緣計算端分布于多個空間，其結構類似于網絡拓撲結構中的分布式結構，通過線路將分散在不同地點的計算機連接起來。這一特點要求邊緣計算具備分布式資源組織、分布式動態調度、分布式網絡管理、分布式安全防護等核心能力，使之有效保障邊緣計算平臺的實施。

實時性：邊緣計算被提出之時，主要應用在工業領域。而工業領域對于時間的要求較為嚴格，部分生產線往往要求在10ms之內完成[15]。這對于大多數傳統工業企業，尤其是依托云計算實現生產管理的企業來說，是一項艱巨的任務。而伴隨著對邊緣計算的研究，專家發現其在實時性方面優于其他技術，能夠給予工業業務實時的保障，究其原因，只因其更加靠近邊緣智能端。

外延性：信息技術與通信技術的融合，實現了物聯網技術的突破。而邊緣計算作為物聯網與云計算融合發展的中間產物，其外延性保障了邊緣計算與相關技術、業務、行業的技術融合、設備融合、智能融合，支持數據、管理、服務、空間、安全方面的協同。

預測性安全：數據安全是邊緣計算的關鍵，相對于云計算來說，邊緣計算在保障數據安全方面能夠做到根本性的防護。邊緣計算的邊緣端由于更靠近萬物互聯的智能設備，能夠在邊緣端實現對數據的防護，從源頭開啟安全防護的第一道屏障。邊緣計算安全方面主要包含邊緣端設備安全、計算數據安全、隱私數據安全、邊緣平臺算法安全、邊緣智能網絡安全、外延拓展業務安全等方面。

2.2 邊緣計算在高校智慧圖書館建設中的應用優勢

2.2.1 聯結性有效提升智慧圖書館的互聯互通

智能設備的互聯互通是建設高校智慧圖書館的核心。雖然部分高校圖書館部署了大量的網絡設備、智能設備，改善了現有圖書館中設備落后的現狀，但其設備仍然處于獨自運行的狀態。此類圖書館只是智能圖書館，并不是智慧圖書館，沒有實現設備的互聯與數據的互通，沒有達到圖書館智慧化的融合。邊緣計算的聯結性特點可有效解決現有問題，利用邊緣計算的多聯接功能，針對不同的邊緣設備設計不同的聯接方案，并通過各自的接口以及利用邊緣計算協調網絡接口、協議等實現智能設備互聯互通。對于高校圖書館為了實現資源共享而建立的圖書館聯盟而言，聯結性可有效解決目前聯盟在館際互借、文獻數據庫參考、元數據共建等方面遇到的問題。

2.2.2 分布性有效緩解智慧圖書館的異構問題

異構性問題存在于多個學科中，如化學領域同分異構、信息技術領域異構網絡、社會學領域層次異構等。高校圖書館同樣受異構問題的困擾，從資源、空間、服務、館際共享方面綜合分析圖書館異構問題，主要表現為數據異構、網絡異構、系統異構、服務異構等。隨著圖書館的不斷發展，其資源已由結構性數據擴展到非結構數據，非結構數據的多變，導致異構成為圖書館進行數據整理、分析、管理的難點與重點。而由邊緣計算建立的分布性開放平臺，可對數據進行重構，實現數據的歸一化。另外，基于邊緣計算的模型化接口可有效緩解圖書館中多個系統之間的異構問題。邊緣計算開放平臺可實現統一調度館內各智能設備，分布性的思想將有效幫助館員以及館領導進行決策。至于邊緣計算開放平臺，其邊緣端借助邊緣計算聯盟（ECC）邊緣計算參考架構建立高校智慧圖書館邊緣計算平臺，該平臺通過多渠道管理服務、數據服務、網絡服務、安全服務，提供圖書館業務的全流程、全生命周期的智能服務。

2.2.3 實時性有效保障計算資源的獲取及設備的維護

智慧圖書館相較于數字圖書館、傳統圖書館，將更加重視數據服務，而數據服務能否實現，關鍵在于圖書館對于數據的掌控程度以及實時處理能力。對于部分依靠數據方能發揮其功能的智能設備而言，實時性的重要性不言而喻。如自助智能打印機，能夠及時監控、管理安放在館內的自助打印機的狀態（故障、缺紙等），是其發揮作用的重要支撐。隨著數據挖掘技術的不斷發展，元數據變成了研究的熱點。而高校圖書館能否實現智慧化建設，自有本體元數據庫、元知識庫、智庫等是關鍵。邊緣端更加靠近物與數據源，能夠很好地獲取計算資源（源數據），建立知識元描述模型，以此識別、抽取、標引知識元，也可利用本體、資源描述框架（RDF）建立關聯數據，發布關聯數據集；同時基于用戶行為分析，實現平臺下室內定位導航、信息推送的精準化實施。

2.2.4 外延性有效拓展智慧圖書館與第三方機構的合作

外延性是智慧圖書館的保障，智慧化圖書館應有效融合來自第三方的產品，包括館企合作的產品，這是保障智慧圖書館智慧多元的根本。智慧圖書館的外延性將有效完善館內資源、空間、服務的不足。利用邊緣計算開放平臺融合個性化推薦系統、閱讀推廣系統，將有助于智慧圖書館的閱讀推廣。另外圖書館利用平臺獲取的計算資源，利用相關知識挖掘技術實現對知識元的獲取，進行基于知識元的知識閱讀推廣，能及時保障讀者的知識需求。

2.2.5 預測性安全有效加強智慧圖書館的數據防護

安全問題是每個行業面臨的挑戰，包括網絡安全、設備安全、數據安全、系統安全等。而對于依靠數據的行業來說，保障數據的安全是其首要任務，尤其是涉及個人信息的隱私數據安全。建設高校智慧圖書館，數據安全的防護不容有失，對于讀者隱私數據更是如此，如讀者注冊信息、讀者的行為數據等。當然，國內外企事業單位、科研機構、高校研究院等針對數據安全問題的研究已經實現精準化的加密措施，但大多針對的是已獲取源數據之后的安全研究。若是能夠實現對正在獲取的源數據進行防護，從產生數據的出口進行預測性安全防護，則能有效完善安全加密問題。如圖3所示，在邊緣計算中基于本地化差分隱私建立的數據保護模型，將有效解決差分隱私中依靠第三方保護數據卻又擔心第三方泄密的困擾。

3 多視圖探討邊緣計算如何保障高校智慧圖書館的建設

本研究以系統設計、模型建立、平臺研發等為出發點，對基于邊緣計算的智慧圖書館進行分析，通過對圖書館員、進館學生、教師的訪談，收集相關問題答復，最終從對象視圖、功能視圖、技術視圖、過程視圖四個角度呈現邊緣計算在高校智慧圖書館的應用情況。

3.1 對象視圖

對象視圖是體現智慧圖書館“以人為本”的第一視圖， 智慧圖書館不再只是做好文獻服務那么簡單，更重要的是滿足館員及讀者需求。對象視圖被用于展現讀者、館員、操作員之間的關系以及智慧圖書館的服務內容、核心價值、最終目標。對象視圖的建立，將最終呈現在整個平臺系統之中，用于確定系統主體、子系統的價值、系統設計目標等。為了完善系統結構以及從高校圖書館實際出發，對象視圖確定主體為館員、學生、教師，為了說明主體與圖書館的具體聯系，分別從內容、價值、目標等方面進行呈現，如圖4所示。對象視圖在內容上分別對資源、空間、服務進行剖析，內容是設計對象視圖的基礎，是貫穿系統的核心部分；價值是驗證系統效能的重要指標，能夠凸顯出智慧圖書館的價值性、可行性；目標是設計對象視圖的價值體現，是智慧圖書館建設的方向。

圖4 對象視圖

3.2 功能視圖

功能視圖重點體現系統的重要組件，即說明系統能夠實現的具體任務。功能視圖呈現出邊緣計算在智慧圖書館中的具體表達以及從哪些方面實現智慧圖書館的建設。功能視圖往往包括系統的組件、組件之間的關系、接口與協議、網絡拓撲等部分。邊緣計算被應用于智慧圖書館中，功能視圖呈現如圖5所示。

功能視圖首先針對高校圖書館現存的問題進行必要分析，進而設計針對智慧圖書館建設的邊緣計算平臺，主要從網絡、計算、存儲方面出發，實現對現存問題的針對性解答。它從網絡域、數據域、應用域體現智慧圖書館的功能：網絡域包括海量聯接與自動化運維、定時聯接、網絡安全；數據域方面包括數據分析呈現、數據聚合與互操作、數據安全；應用域方面包括高校智慧圖書館邊緣側應用、高校智慧圖書館部分業務運營、高校圖書館智慧化服務。

3.3 技術視圖

功能視圖中的部件及其相應關系的實現，涉及諸多技術。技術的合理運用是保障功能視圖的關鍵，也是融合其他視圖的重要橋梁。技術視圖的選擇需參考對象視圖的主體，技術視圖的運用需要考慮功能視圖的系統部件需求，技術視圖同樣是過程視圖得以運行的重要環節。針對功能部件的選取，技術視圖從網絡、計算、存儲、服務方面綜合考量，通過智能技術實現智能設備智能感知、智能計算、數據優化與分析、實時監控、過程優化、服務創新。

圖6 技術視圖

3.4 過程視圖

過程視圖依靠規則流完成相關的系統設計。邊緣計算下的智慧圖書館，其過程視圖定位于如何實現可靠、復雜的系統并加以應用。過程視圖以規則流的形式呈現邊緣計算如何實現系統中的相關活動。邊緣計算下的智慧圖書館過程視圖從智慧圖書館的角色、對象、內容、平臺進行描述，見圖7。角色包含館員、教師、學生、操作員，具有使用平臺的權限。館員、教師、學生使用平臺，操作員管理監控平臺，并借助平臺執行相關內容，享受智慧圖書館提供的相關服務，如針對館員的智能點檢、智能分類、智能標引，教師學生的自主檢索，館員的動態優化等，為后續的平臺優化提供了重要參考。

圖7 過程視圖

4 邊緣計算在高校智慧圖書館建設中的未來趨勢

2019年中國圖書館年會在內蒙古自治區鄂爾多斯市東勝區召開，年會主題為“新時代圖書館的轉型發展：均衡 融合 智慧”[16]，由此可見，智慧融合已然成為當下乃至未來的研究熱點。有分會場的主題為“智慧·融合·跨越 智慧圖書館閱讀服務創新”，更加說明了圖書館的智慧化發展方向。會上諸多專家從智能技術應用、服務創新、閱讀推廣、信息融合、智慧融合等方面說明了融合、協同對于圖書館智慧化建設的重要性。智慧圖書館建設的發展，將隨著邊緣計算的不斷創新而革新。而邊緣計算的研究，已有學者提出是否可以融合邊緣計算與云計算，實現協同發展。邊云協同是在解決云計算面臨的問題的基礎上產生的，故而彼此取長補短是最佳選擇，對于智慧圖書館的建設必定是重要的助推劑。邊云協同模型如圖8所示。

圖8 邊云協同模型

（1）資源協同

邊緣計算更加靠近物與源數據端，邊緣端具有網絡、計算、存儲、服務四大重要支撐，獲取計算資源是其明顯優勢，但相對于云計算來說，其總體的資源調度稍遜一籌。倘若能夠由龐大的云端實現對資源的調度，將有助于智慧圖書館邊緣端的智能設備管理、資源管理以及邊緣計算開放平臺的管理。

（2）數據協同

雖然邊緣計算易獲取計算資源，但邊緣側服務器的運算能力低于云計算。云計算擁有數據挖掘與分析、數據優化等優勢，但其在數據獲取的實時性上不如邊緣計算。邊云協同將有效解決這一問題，邊緣端收集數據并做簡單處理，上傳至云端，由云端對數據進行挖掘、優化與分析等操作，同時云端具有存儲海量數據的能力。如進館師生通過圖書館應用程序進行信息檢索，所產生的數據由邊緣側進行簡單處理之后上傳至云端，進而對用戶行為數據進行深度分析，并將結果下發到邊緣中心。邊緣中心針對優化數據進行進一步的整理，將有效提升領導、館員的決策能力，對于館內自有元數據庫建設大有裨益。數據協同的實現能夠保障智慧圖書館數據的動態實時流動，有效提高圖書館的管理效率和服務質量。

（3）智能協同、管理協同

智能協同的實現需要參考深度學習理念，深度學習包括訓練集與測試集。智能協同包括分布式模型訓練與集中式模型訓練，由智慧圖書館的邊緣側實現分布式管理與動態調度，由云端實現智慧圖書館海量數據、資源、計算模型的集中訓練，并傳輸到邊緣端。智能協同能夠有效融合集中式與分布式訓練，為管理智慧圖書館提供有力的支撐。

（4）服務協同

資源協同保障圖書館資源的有效調度，數據協同提升圖書館的決策能力，智能協同、管理協同確保智慧圖書館控制中心的執行力度，資源、數據、智能、管理的協同實現，有力地證明了邊緣協同在智慧圖書館中的重要性以及潛在的服務價值。資源協同、數據協同、智能協同、管理協同將有助于圖書館資源與數據協同，實現多終端、各高校圖書館之間的資源共享，提升高校圖書館對資源的有效利用率，滿足用戶需求，保障服務水平與服務質量，助推高校圖書館智慧化發展。

5 結語

階段性智能技術的誕生使得高校圖書館這一生長著的有機體發生了極大的革新。高校圖書館已從館藏為主的傳統圖書館變革為以數字為主的數字圖書館，正在向個性化、智慧化的智慧圖書館方向邁進。邊緣計算具有實時性、分布性、聯結性等方面的優勢，應用于高校智慧圖書館的建設之中，能有效促進高校智慧圖書館資源的優化與共享，提升其空間再造力度與服務質量。邊緣計算作為新型技術，其在高校智慧圖書館中的應用具有一定的研究價值，但尚有不足。文章僅將邊緣計算技術應用在高校圖書館的智慧化建設中，還可將其應用到諸如國家圖書館、公共圖書館、專業圖書館等其他類型圖書館之中。