人工智能賦能檔案信息資源開發的研究述評與展望

[中圖分類號]G273.5 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）14-0232-04

1 研究背景

隨著新一輪科技革命和產業變革的演進，人工智能作為引領未來的戰略性技術，受到了國家層面的高度關注。近年來，我國政府積極推動人工智能與各領域深度融合，2025年的政府工作報告明確提出“持續推進‘人工智能 Φ+Φ^? 行動”[1]。檔案工作作為黨和國家工作的重要組成部分，在經濟社會發展中發揮著基礎性與支撐性作用。在“人工智能 +^' ”的政策背景下，實現“人工智能 + 檔案信息資源開發”的深度融合不僅是檔案工作適應新時代發展的必然要求，還是推動檔案事業創新發展、服務國家建設的重要手段。目前，檔案領域對人工智能在檔案信息資源開發中的應用展開了積極探索，研究主要集中在以下幾個方面：一是探索人工智能在具體場景或專業領域的應用，如高校檔案[2]、醫療檔案[3]等，為人工智能技術賦能檔案信息資源開發提供了實踐案例和理論支持；二是聚焦于檔案活動具體環節的轉型升級，如檔案鑒定[4]、檔案數據挖掘5等，為檔案工作流程的優化提供了技術支持和創新路徑。盡管如此，人工智能技術在檔案信息資源開發中的應用仍處于初步探索階段，研究深度和廣度有待進一步拓展，技術應用于檔案業務的程度仍需提高。基于此，系統總結人工智能賦能檔案信息資源開發研究的歷史、現狀與前沿熱點，并進行述評與展望，對于推動該領域深人發展具有重要的理論和實踐價值。

文章采取文獻計量法，在中國知網、萬方數據知識服務平臺、維普網進行檢索，以2025年3月24日為截止日期，以“主題”為檢索項，以“檔案”“開發”“人工智能”“AI”“大模型”“機器學習”“編研”等關鍵詞為檢索詞，進行精確組合檢索，共得到相關文獻2075篇。隨后，借助NoteExpress軟件和人工手段篩選得到516篇與研究主題緊密相關的文獻，文獻數據使用CiteSpace軟件進行處理。

2人工智能賦能檔案信息資源開發的文獻計量分析2.1研究熱點分析

使用CiteSpace生成關鍵詞共現網絡（見圖1），從中可以看出，“人工智能”“檔案管理”“大數據”“數字人文”等關鍵詞詞頻高、中心性強，是研究熱點。其中，“人工智能”出現頻次最高，中心性也最強，是這一領域的核心關鍵詞，起到了串聯其他關鍵詞的重要作用，是連通該領域其他具體研究的橋梁。其次是“檔案管理”，其詞頻和中心性雖然約為“人工智能”的一半，但是仍然大幅領先于其他關鍵詞，反映出檔案管理作為整個檔案工作的重要環節，其研究內容與該領域研究密切相關，是連接人工智能與檔案信息資源開發的重要紐帶。其他關鍵詞，如大數據”‘數字人文”深度學習”“機器學習”等，本質上是人工智能技術在檔案開發中具體應用的體現，也是人工智能與檔案相結合的反映。

使用Citespace生成關鍵詞聚類圖譜（見圖2），能夠幫助人們觀察不同熱點之間的關系。該圖譜Q=0.673 5 ，大于0.3； S=0.925 6 ，大于0.7，說明該聚類可靠性和顯著性高。對重點聚類進行分析可知，“#0人工智能”是整個聚類網絡的核心，包含的關鍵詞數量最多，如“應用場景”“檔案服務”等，這一聚類主要展示了人工智能在檔案開發利用中的部分具體場景和環節，體現了人工智能與檔案資源開發利用的密切聯系。例如，在紅色檔案利用情境中，使用自然語言處理技術挖掘紅色檔案編研成果，推動紅色記憶重構[6]?！?1檔案管理”包含了檔案管理活動中與開發利用產生關聯的內容，體現了研究的廣泛性，如“影響因素”“業務轉型”等關鍵詞都包含其中。部分研究者圍繞以上關鍵詞提出觀點，如劉麗分析了人工智能技術在檔案開發利用中的制約因素[7]；李倩思考了在數智時代檔案業務轉型過程中人工智能在檔案開發中的應用[8]。“#6數字人文”是近年來檔案學研究中的一個重要方向。該聚類呈現出如下特點：一是將人工智能與檔案文創產品開發相結合，如分析大數據模型給文化創意內容生產帶來的新可能等[9]。二是將人工智能與檔案文化傳承相結合，如研究人工智能在檔案文化遺產數字化開發中的作用、風險和要點等[10]?！?5智能化”“#7智慧服務”“#8互聯網 + ；這些聚類都關注了檔案開發利用過程中的智能化要求。這3個聚類包含“智慧服務”“智能挖掘”“建設策略”等關鍵詞，說明研究者關注檔案的智能化開發利用及其實現路徑。比如，毛海帆等提出了基于機器學習和自然語言處理實現數據挖掘輔助檔案開放的路徑[11]

2.2演進趨勢分析

基于Citespace生成的時間線圖（見圖3），本研究

檔案機器學習化 檔案管理生態系維生態位 清m 如生態鋪互聯網+ 大數據傳格 質建訊批索企業文 P 國方會大本分票發展創 個性化 請電 雙分血管國保有字檔案 信美實框架 技 健康應用檔案利用 高校檔 案公開 新技術 信息技術 檔案管理 圖技 健康管理格 開健康結排 國格工作 人事時 服務新數智能 張質格案 智慧服務人工智能 碧日 技術創新意識 創新思考 i時代 文信管理 信管源數字化信息安城建檔 利用 創北空調 深度學習數據化智能化 有能審核 管理 事科人才培券利產品開審數字人文精寶開 電子檔案 格文化□ 佳發傳樓品

維分類 共享利用情閱共事能審核開放審核 創新模式考開放大樓型#3電子檔案 審計檔案文檔管理 如識服務博物館 人才隊低 健康管理檔票 #4創新聚 #2深度學習 創新 現扶數驗玩計算 信息系統 票供電植案 數據融合 信息貴源智能技術 技術創新 教據庫 多模插搶 大數） 利用策略 抗格下圖發展前票 #6數字人文 格案信息資源利用用用應用價值#1檔案管理 務轉型 案安全 檔案利用 人臉網絡鐘 支創產品 #8互聯網+發展院多區 來哈 影響因素 應用前播檔管理） 信息化 用時光機 案文化應用發展 （提升策明文建工程 個性化 開放策略 建設 生設建鎖應 3 dep seek高校格元教據愛價值 格案編基）#7智慧服務 工 案服務 #5智能化 人才培養芯服務 業數字技術新思服務業店 知識底層邏 #0人工智能 作 教字樓能批 紅色新技術 傳格路徑進方 需求 法程度 公路工程美分庫安全監控 文化遺產交義驗證 數據分i能 價值發據

2007 2010 2015 2020 2025#0人工智能知識庫 人本理念法審判服務分分庫 改進方法當案開放策略 數字技術 開發 chatgpt 文化遺產 deepseek 技術圖景人工智能 檔案 決策發展檔案網站計檔案言息技術高校檔案檔案服務 應用場景 管理制度 #1檔案管理資源利用 畢業生響因素 企業文檔 雙空間 技術創新智能技術 應用價應用研究 智能服務產業變革事業單位 應用策略檔案管理 信息化策略 ai中臺 探索 區塊鍵 高校 基建工程 #2深度學習云計算健康預測異常文本定位數據庫深度學健康信息系統檔案安全圖 供電檔案數據把掘大數據機器學多模數據融合符識別 抗疫檔案maskr-cnn 云存儲 利用策略 #3電子檔案利用 檔案開放電子檔案 借閱共享開放審核應用 數字化 博物館 檔案編研 #4創新人臉識別 科技檔案 體系檔案利用 知識服務 管理 檔案資源 創新模式城建欄聲像檔案 信息管理 創新 數智時代 審計檔案 #5智能化數字數據分類 ai賦能檔案智能挖掘 個性化智能化新技術ai技術 紅色檔案 #6數字人文價值發掘檔案信息 奧運檔案 文創產品開發利用改字人文信息資源 知識圖譜 檔案文化 #7智慧服務技術支持層邏輯安全風險數據化檔案智慧服務當案數據提升策略 #8互聯網+建設策略 生態位互聯網+ 檔案編纂智慧檔案 建設途徑態系統建設

將人工智能賦能檔案信息資源開發的演進路徑劃分為兩個階段。

一是研究起步階段（2016年及之前）：這一階段研究數量較少，研究者更多地從宏觀角度提出在檔案開發利用中應用人工智能技術的可行性，檔案開發與人工智能的結合不夠深入。比如，張帆提出可利用機器學習中的聚類技術對檔案數據進行挖掘，推進檔案數字化[12]；王立萍認為可利用人工智能技術挖掘檔案數據，做好檔案編研[13]。這一階段檔案開發與人工智能結合不夠緊密。究其原因，一方面是這一時期的人工智能技術本身還不夠成熟，另一方面是這一階段我國人工智能的相關政策尚不完善，未能為研究提供參照與指導。

二是研究深化階段（2017年至今）：這一時期的研究數量逐漸增多，研究主題更加深入、具體，研究視角更加豐富、多元。具體來看：其一，越來越多的學者開始探討人工智能在具體場景的檔案信息開發中的應用問題。比如，具有代表性的醫療檔案方面，王曉君、周翔宇分析了在“人工智能 + 醫療”中使用深度學習開發健康檔案數據[14]；城建檔案方面，何叢戎探討了模式識別和神經網絡技術在城建檔案智能識別與利用中的應用[15]。其二，在技術層面，學者更加關注不同人工智能技術的深度應用。機器學習、數據挖掘、智能化、數據化等關鍵詞都在這一時期突現，證明部分學者更加關注技術層面的深度應用。例如，賈坤昊采取深度學習方法，使用卷積循環網絡克服字符粘連難以識別的問題，開發了手寫氣象檔案資料的識別技術，使氣象檔案利用更為便利[16]。這一階段檔案開發與人工智能結合的緊密程度大幅提升，主要原因有二：第一，人工智能技術的進步為檔案開發提供了更為堅實的技術支撐；第二，國家層面的重視。比如，2017年《新一代人工智能發展規劃》等的出臺為人工智能技術與檔案開發的結合提供了堅實的政策保障。

3 研究結論

3.1研究述評

本研究認為人工智能應用于檔案信息資源開發的研究呈現出以下特點：其一，人工智能技術的發展是相關研究向前發展的有力推手。早期人工智能相關研究受限于成本、算力等條件，多停留在概念層面，與實踐結合較少。隨著數據獲取難度降低，顯卡處理器帶來的算力提升，人工智能技術應用成本降低，具備了普及的條件，逐漸與實踐緊密結合[17]。隨著人工智能逐漸實現從“不能用、不好用”到“可以用”的技術突破[18]，相關研究逐漸興起，數量大幅增加。研究主題從討論人工智能在檔案信息資源開發中應用的可行性與必然性，逐漸過渡到探析如何在具體實踐中使用人工智能推動檔案信息資源開發。比如，江蘇昆山檔案館數據資源人工智能校對系統上線應用等實踐的出現[19]，深刻反映了近年來人工智能技術的發展與應用深化。

其二，跨學科融合研究特征顯著。一是應用場景復雜化。人工智能技術被廣泛應用于醫療20]、城建[21]等不同復雜場景的檔案信息資源開發活動中，與醫學、建筑學等專業知識緊密結合。二是開發成果多樣化。人工智能賦能檔案信息資源開發的成果多樣，其中檔案文創產品的跨學科融合特征明顯，如廖程程采用跨學科方法，結合心理學、信息技術學、藝術學等學科知識，使用人工智能技術給用戶帶來沉浸式的檔案文創產品體驗[22]。三是研究視角擴展，其中最具代表性的是數字人文視角的應用。數字人文視角下，研究者將人工智能技術與歷史學等學科結合，或是挖掘歷史檔案的人文價值[23]，不斷推動跨學科融合研究的發展。

3.2未來展望

生成式人工智能將在檔案信息資源開發中展現出巨大潛力。生成式人工智能不僅為人工智能賦能檔案信息資源開發的深人探索提供了方向與指引，還為解決開發中的瓶頸問題提供了可能。未來，應緊跟大語言模型與生成式人工智能的發展步代，嘗試讓生成式人工智能更為深度地參與到檔案信息資源開發與利用中。例如，可以依托生成式人工智能開展用戶需求感知，輔助用戶需求挖掘、處理，引導用戶思考，挖掘其隱形需求。

在實踐應用方面，人工智能賦能檔案信息資源開發應緊扣國家需求和關鍵領域，如民生服務、文化建設和國家安全。民生服務方面，應充分發揮人工智能在優化跨平臺檔案信息資源開發中的優勢，簡化查檔流程，為人們提供便利的查檔服務。文化建設方面，要加強人工智能賦能紅色檔案、文化遺產檔案等開發的研究。傳承中華優秀傳統文化、滿足人們精神文化需求是檔案工作服務國家文化建設的重要體現。應探索人工智能技術在紅色檔案和文化遺產檔案的數字化與修復、創新開發和成果展示與傳播等方面的應用，豐富文化產品和服務的形式，增強用戶的文化認同感和收獲感，提升檔案文化的傳播力和影響力。國家安全方面，檔案安全是國家安全和公共安全的重要組成部分，要加強人工智能應用于檔案信息資源開發中的安全保障的研究。此外，未來應建立健全人工智能應用于檔案信息資源開發方面的規章制度，保證開發流程安全。同時，應深入研究人工智能應用過程中的檔案保密問題，為檔案信息資源開發提供安全保障。

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