1 引言

党的十八大以来，为加快中国特色新型智库建设，党中央提出了一系列方针部署。2016年，习近平总书记在全国科技创新大会上提出，要加快建立科技咨询支撑行政决策的科技决策机制，加强科技决策咨询系统，建设高水平科技智库。国防科技智库以服务国家和军队科学民主决策为宗旨，是科技智库的有机组成部分。信息资源是智库最重要的原材料，是保障智库高质量产出的基础。当今形势下，以大数据和人工智能为代表的智能技术的飞速发展给信息资源建设带来了巨大的机遇和挑战，大国竞争格局下的信息资源建设环境日趋复杂，需要认真审视新形势下信息资源建设面临的新变化和应对的解决方案，为更好地支撑国防科技智库建设发展提供思路。

2 国防科技智库信息资源建设概述

2.1 国防科技智库的内涵和定位

科技智库是提供科学证据和专门知识的专业智库，科技智库具备智库一般特点和科技特质：研究内容具有知识和技术密集性；研究分析具有跨学科性，体现自然科学和人文社会科学的交叉。而国防科技智库作为科技智库的一部分，主导着国防领域专业知识和技术的研究，对国家安全、社会稳定乃至人民幸福都有着重要的作用。统观国内外国防科技智库的发展建设现状，当前国防科技智库还缺乏统一的定位，对其发展建设尚缺乏深入研究。中国国防科技信息中心在顶层文件的指导下，对我国国防科技智库建设现状进行了相关调研后，提出了国防科技智库的主要内涵，即长期关注国防科技领域决策咨询研究，以国防科技战略问题和重大政策为主要研究对象，以服务国防和军队科技管理部门科学决策为宗旨的研究咨询机构。

综上，本文认为，国防科技智库是聚焦国防科技领域重大战略问题和相关政策研究，以支撑服务国防科技发展建设的研究咨询机构。与一般智库不同，它是谋划国防科技发展的重要支撑力量，是国防科技决策咨询系统的重要组成部分，是国防科技软实力的重要载体。从主要任务看，国防科技智库围绕特色鲜明、兼具战略性和前瞻性的研究领域，提供专业、客观、独立的观点主张、咨询建议和解决方案。从服务要求来看，国防科技智库服务对时效性和准确性的要求更高，其成果必须要在第一时间及时上报给国防和军队科技管理部门，其决策研究务必“慎之又慎”，切不可出现“军中戏言”，同时还要保持高度的领域前瞻性。

2.2 国外国防科技智库信息资源建设实践

国外众多知名国防科技智库都设有图书情报部门，部门下设独立的图书馆。胡佛研究所、贝尔弗尔科学与国际事务研究中心等不少知名智库本身就是从原来的图书情报部门发展而来的。这些智库通过成熟的、多样化的信息资源服务手段，为科技智库决策分析工作的开展提供了重要的数据支撑和技术保障，从而推动整个智库在国内事务乃至国际事务中发挥着巨大作用，这些智库也因此被誉为“第五种权力”。其多元化的信息资源建设经验为我国国防科技智库信息资源建设提供了重要借鉴。综观国外典型国防科技智库开展信息资源建设的实践经验，大体可归纳为如下3点。

2.2.1 多渠道持续开展信息资源的获取 保障信息资源全面、准确、可持续的获取渠道是科技智库生存和发展的关键，国外众多科技智库的研究分析工作大多是基于建模分析和数据分析等手段的，但无论采用人工分析还是机器自动化分析，都离不开科学、准确、可靠的信息数据来源，以持续开展信息资源获取工作。英国国际战略研究所专门设立的图书馆，收藏了众多有关国际安全问题的相关文献，其通过自建军事数据库，实现对世界范围内军事冲突的动态监视，并可以自动生成各类统计报告，建立相关文献索引，提供远程数据访问和定题服务。

为了及时可靠地获取信息，不少智库还建立了国际性的沟通网络。斯坦福研究所除了在华盛顿、佛罗里达、马里兰、密歇根州等设立本土分支机构之外，还在欧洲、中东以及日本、中国香港等众多亚洲地区设置其办事处，这些分支机构数量庞大、分布广泛，一同构成了斯坦福研究所主要的信息资源采集网，为智库工作的开展提供了极大的便利条件。

2.2.2 秉持数据驱动的信息资源建设理念 目前，随着大数据技术的日益普及和数据资源的爆发增长，国外众多科技智库的研究技术和分析手段正在向数据驱动的研究分析模式过渡，以数据为导向越来越成为国防科技智库信息资源的主要建设模式。瑞典斯德哥尔摩国际和平研究所（Stockholm International Peace Research Institute，简称 SIPRI）是以国防科技、领土安全和反恐等重要问题为研究对象的、具有代表性的国外国防科技智库，其内部构建了庞大的数据中心。该中心除了拥有500万册的典藏数据外，还有专门针对反恐问题研究的“灰色材料”，这其中囊括了大量的会议摘要、新闻报告等事实数据和SIPRI用于自身研究分析的特殊官方出版物，依靠雄厚的数据基础开展个性化、有针对性的咨询服务。除此之外，SIPRI还与全球400多个研究所、高校和科研机构签订了长期合作交流协议，保证其收藏的数据资料为其独有，这在一定程度上申明确定了数据所有权，可保证在以后开展各项研究分析工作中，都有源源不断的、海量的数据作为分析基础。长久以来，以美国兰德公司（RAND Corporation，简称RAND，也称RAND智库）为代表的顶级国防科技智库一直提倡将数据驱动和客户需求导向相结合的服务模式，以此保证智库成果的科学、准确、可靠。和SIPRI相类似，RAND智库设有独立的情报研究中心，其一方面通过不断收集所开展过的项目历史数据，另一方面持续自建和丰富国防科技领域专题数据库，并融入数据分析、数据挖掘等多样化手段挖掘潜在的客户需求，发掘数据的实际隐藏价值，以此更精准地、更高效地提供服务。由此可见，美欧等众多西方国家的国防科技智库均非常重视数据资源建设，积极提倡以数据为导向的服务方法和模式，保证了自身研究成果的科学性和准确性，这值得我们学习借鉴。

2.2.3 高度重视专题信息资源建设 国外大多数国防科技智库不但设有自己的数据中心，还建有特色的领域专题数据库。以RAND智库为例，其在项目开展、研究分析、咨询服务等过程中研发了大量的专题特色数据库，包括统计数据库、调查数据库、案例库等。RAND智库将其拥有的信息资源分为国际事务、科学技术、恐怖主义与国

土安全等不同类别，每个类别下都有专题信息资源做支撑。多年以来，RAND智库坚持注重基础数据和研究成果的积累，在自建和丰富领域专题数据库之外，还构建了可供内部研究人员查阅使用的咨询研究数据库，内含大量的项目历史数据、政策法规文件、咨询报告等，旨在帮助研究人员顺利完成项目，保障高质量咨询服务。新美国安全研究中心（Center for a New American Security，简称 CNAS）专门设有面向恐怖组织研究的专题数据库，其中包含大量的恐怖分子行踪数据、恐怖袭击案件记录等，基于这些行为数据和事实数据对恐怖分子即将开展行动的时间和地点等信息进行跟踪、甄别、分析和预测，及时调整反恐实施方案，保障国家安全，并对事件的预测结果进行评判，反过来补充和完善恐怖组织研究专题数据库，形成科学有效的工作闭环。除此之外，致力于研究欧盟及其成员国各国关系、地区冲突、国际安全等领域的德国国际政治与安全事务研究所（Stiftung Wissenschaft und Politik，简称 SWP）将研究领域按照国家和地区进行划分，其专题数据库也相应划分为欧盟及其成员国领域、美洲领域、俄罗斯联邦领域、中东和非洲领域、亚洲领域等，每一个地区领域下的专题数据资源还细分为安全政策分析、对外关系研究、前沿技术识别、国际冲突分析等多个方面，确保研究工作的针对性和突出性。

另外，SWP还增设了欧洲最大的国际关系研究资源库“世界事务在线”（World Affairs Online，简称WAO），内含众多有关国际安全事务的公共文献工具、参考书目、新闻报道、学术报告等，并建立事实资料库管理系统，长期保持技术革新、基础设施维护和运营组织形态的维护。

3 国防科技智库信息资源建设的发展变化

3.1 国防科技智库研究对信息资源建设的新要求

3.1.1 专业性和知识化并重 结合上述国外国防科技智库信息资源建设实践可以看出，国防科技智库是专门研究国防科技领域重大战略问题和相关政策的，针对国防和军队科技管理部门进行服务的咨询机构，因而无论是在基础数据方面，还是在资源建设和配置上，都具有突出的专业性。随着科学技术的日新月异，当前众多智库的科学决策工作越来越依赖于领域专业数据和工具，科学、理性的数据分析模型逐渐成为科技智库决策服务科学性、民主性和准确性的新框架。针对需要人为参与决策的重要性决策，其人工组织会议的评审都是在数据分析模型的基础上进行的，依据已有的事实性数据，加上科学分析方法获取的结论，最终再由智库领域专家遴选形成最终决策方案。

国防科技智库对信息资源建设的新要求不仅仅体现在专业性上，还体现在知识化方面。国外很多知名国防科技智库都正在或已经开始将数据分析和知识挖掘等方法技术运用到智库信息资源的采集、加工和利用中。智库工作的高效开展离不开科学的方法论，其成果质量好坏取决于科学研究方式与当今时代发展的贴合度。致力于关系型数据库研究的图灵奖得主鼻祖吉姆·格雷 (Jim Gray) 留给世人的最后一次演讲《科学方法的革命》中提出，将科学研究分为4类范式（Paradigm，指科学研究必须遵循的某种规范），依次为实验归纳范式、模型推演范式、仿真模拟范式和数据密集型科学发现（data-intensive scientific discovery）范式。这里提到的“数据密集型”，也就是现在被大多数人称作的“大数据”。如今，随着知识图谱等新兴技术的发展，知识资源共享程度不断提高，知识密集型产业层出不穷。知识密集型产业，是以知识智力资本为主要生产要素，通过聚集大量的知识智力型员工和运用高精尖的知识技能，产生高质量知识智力成果的服务产业。国防科技智库作为一种知识密集型服务产业，汇集了国防领域大量高水平人才智慧、专业知识、数据资源和实践技能，其能否产出高质量的学术成果，在决策咨询过程中能够发挥多大作用，很大程度上取决于其知识水平的高低。可以说，深层次的知识处理和关联、充分的信息资源共享和共用才是一个智库高水平产出的生命力所在。另外，不同于一般的思想型专家和学术型专家，智库专家大多数是集专业知识、项目经验和知识技能于一身的复合型人才，对信息资源的整合、处理和分析能力都要有所改进。这样才能保证在需求泛化的同时，对信息资源的处理、加工和利用更加趋向于专深化。未来，随着信息技术的不断发展，专业化和知识化将成为彰显国防科技智库信息资源建设与服务能力的关键。

3.1.2 时效性和准确性兼顾 国防科技智库成果的时效性体现在解决国防和军队科技管理部门之所急。智库成果的时效性可以是短期的，也可以是长期的。短期时效性成果，表现为在规定时限内及时解决国防和军队科技管理部门所关注问题或满足所提需求。一般来说，具有短时效性的成果往往只有短时效益，超过规定时限，成果将无法为需求方提供有效的决策支撑。长期时效性工作，表现为持续性地跟进、分析和预判国防军队建设和国防科技安全等重大问题的战略走向，体现了国防科技智库“随机应变、未雨绸缪”的先进性。国防科技智库在进行信息资源建设的早期阶段，对成果资料的收集、整合和分析工作往往容易“急功近利”，导致智库产出的成果虽快，但“不达其意”。除此之外，在信息资源整合的过程中，还会出现过于“精细”，而迟迟无法为需求方“交工”的问题，时效性和准确性这两驾“马车”难以做到并驾齐驱。而随着国际竞争愈演愈烈，再加上网络传播途径拓宽，各种信息和数据鱼龙混杂，如何及时、准确地提供成果服务越来越成为衡量国防科技智库咨询服务能力的重要标尺，所建设信息资源的时效性和准确性便是影响其高效服务的关键因素。只有依靠及时、精准获取到的国防科技战略问题和重大政策最精准的发展苗头和倾向性信息，才能提供“含金量”最高的咨询服务。

如今，众多国防科技智库都拓宽了信息资源的获取渠道，开始多方位、多角度地看待问题，这在一定程度减少了以往信息来源单一导致的观点片面化影响。另外，伴随专题数据库、知识库的建设，国防科技智库信息资源得到有效、有序地组织分类，使得小到信息检索，大到精准推送都有了灵活、准确的数据保障，为高质量智库成果的输出打下了坚实基础。

3.2 外部环境日趋复杂对信息资源建设的新挑战

3.2.1 商业数据获取加工成本不断增加 多年以来，国外众多数据出版商长期垄断科技信息出版市场，逐年提高订阅费用，导致资源订阅成本不断增加。目前，以Elsevier、Springer-Nature、Taylor & Francis、Wiley-Blackwell、Sage等为代表的5大出版商，掌握全世界一半以上学术期刊的出版、发行权。据统计，近年来出版商全文数据库价格以每年10%~30%幅度上涨，造成外文科技期刊订购费用迅速膨胀。此外，世界各国在不同层面积极推进研究成果和学术出版的开放获取（Open Access，简称 OA）运动，虽然美国（《开放政府数据法案（2018）》）、欧盟（地平线2020计划和S计划）等相继规定了国家开放数据相关政策和计划，但信息资源复杂多样、来源不一，其获取渠道日趋分散，信息整合成本和难度不断提高，给国防科技智库信息资源建设带来了巨大挑战。

3.2.2 开源数据获取受到封锁限制 中美贸易战以来，美国频繁修改“实体名单”，在科技信息资源获取渠道对我国进行全面封锁，具体体现在，一是开源网站访问对我国设限。据不完全统计，与国防科技相关机构已有40个以上网站不允许国内IP直接访问，如美国国防部数据服务平台（The Defense Technical Information Center，简称 DTIC）、 美国能源部数据服务平台（Office of Scientific and Technical Information，简称 OSTI）、欧洲防务局（European Defence Agency，简称 EDA）数据平台等。二是学术交流及研究成果信息资源获取对我国设限。已有多个国外学术会议禁止国内学者参加，相关出版物不对我国出售，如国际质量与竞

争力中心（International Quality and Competitiveness Center，简称IQPC）会议、水下防御技术（Underwater Defense Technology，简称 UDT）会议、美国材

料研究学会（Materials Research Society，简称MRS）。三是政府科技报告对我国停售。自2017年1月开始，美国国家技术信息服务中心（National Center for Technology Information Services，简称NTIS）宣布不再对我国销售4大美国科技报告（AD、NASA、DE、PB）。其中，AD全称为Armed Services Technical Information Agency Documents，开始简称ASTIA Documents，后更名为AD；NASA 全称为 National Aeronautics and Space Administration；DE全称为 Department of Energy；PB全称为 Publication Board Reports。

3.3 新一代信息技术对信息资源建设的新变革

新时代下，大数据、人工智能、自然语言处理等新技术的不断发展和应用落地，正在加速影响信息资源采集、加工、组织、服务等方面工作。开放存取运动的兴起和发展，不仅拓宽了国防科技智库信息资源的获取渠道，打破了传统商业出版商对信息资源的垄断，还促进了数据和知识的大范围传播和共享，有效提高了国防科技智库科研人员的研究效率，为国防科技智库开展公共咨询服务提供了便利条件。此外，虽然国防科技智库工作的开展越来越离不开开源数据的获取，但信息获取渠道拓宽的同时，也使得各种虚假新闻和谣言评论等违背客观事实的信息层出不穷。这就要求国防科技智库不仅仅能够多方面、多渠道获取信息资源，还需提升鉴别真假信息、甄选有效信息和挖掘隐藏信息的能力。目前，随着人工智能和知识图谱等先进技术的日新月异，各种智能化数据分析和挖掘工具涌现，使得单纯依靠人工分析评判的传统智库工作方法逐渐“落伍”，难以及时、准确地提供咨询服务。为此，国防科技智库亟需改进信息资源采集、加工、组织和服务等工作方法，依靠先进技术在提升开源数据的发现与获取能力以外，还能够有效实现数据和知识的组织与加工，推动国防科技智库信息资源的高效处理和隐藏信息的深入挖掘，提升信息资源服务的质量和效率，促进科技智库服务由“业务驱动”向“数据驱动”和“技术驱动”转型。

4 新形势下国防科技智库信息资源建设模式

当前国际新形势下，伴随着大数据、人工智能等新兴技术的发展，国防科技智库信息服务模式由纯人工的单一化的传统信息服务模式开始向以机器辅助的专业化、知识化和个性化的新模式转变。本文通过总结国外国防科技智库信息资源建设经验，并结合当前信息资源建设所面临的诸多问题和挑战，得出如下2种国防科技智库信息

资源建设模式。

4.1 基于智库项目全生命周期数据的信息资源建设模式

新形势对国防科技智库成果的时效性和准确性提出了更高的要求，传统依靠单纯人工查找数据、统计处理等信息资源建设和服务方式不仅无法适应高标准的要求，而且造成了项目各阶段数据资源的割裂，使得项目数据无法在各阶段共享共用，极大地降低了研究效率。基于智库项目全生命周期数据的信息资源建设模式，就是要打破项目各阶段的“数据孤岛”，将智库项目来源、专家、机构、领域和项目成果等信息资源，有机融入到智库项目选题、立项研究、成果推广及评价的全生命周期流程中，从而保障智库各阶段进展过程中“有理可循”“有据可依”，也为项目研究人员构建一个适应其高效、便捷、可再用的信息资源保障环境。其信息资源建设模式如图1所示。

基于智库项目全生命周期数据的信息资源建设模式以数据为重，在项目选题阶段，首先结合需求方所提需求，确定其研究领域；接下来通过了解其领域细分方向，确定数据源。在此过程中，利用包含项目历史数据和项目专题数据的信息资源数据库进行查新，分析确定该领域方向的发展脉络、趋势、重要的研究机构、核心的研究人员、核心研究成果的分布等，帮助研究人员确定课题的切入点和创新点。在项目研究阶段，通过选题阶段遴选出的信息源进行有关项目开展的信息资源的检索、提炼与汇总等，保证所采集的信息能够涵盖项目的各个切入点和创新点；接下来，通过跟踪领域方向权威专家、机构、成果等，持续获取项目研究领域最新动态，保证研究工作的时效性。对于在研究过程中产生的二次数据，进行再生数据与信息的有效保存和持续积累。结合数据分析方法和技术，对获取的信息资源进行清洗、分类、抽取和关联，获取项目有效信息。在成果推广与评价阶段，对智库的研究成果进行梳理、分类、存储，最终通过构建成果库和知识库实现智库成果的保存与复用，这样一方面能够促进智库成果传播、提升智库影响力，另一方面能够为智库评价提供有利的数据支撑，也为后续的智库研究分析工作提供了重要的资源保障。

4.2 基于智能化技术的信息资源建设模式

当前，大数据、人工智能等智能化技术受国防科技智库的青睐程度日益增加，传统依靠翻查馆藏数据、制作报表、会议交流等纯人工科研方法已难以紧随时代发展潮流，越来越多的国防科技智库将智能化技术融入到传统人工科研方法中，旨在改进工作方法，提升服务效率。基于智能化技术的信息资源建设模式，就是借助数据分析、数据挖掘、语义分析等先进技术，对开源数据、商业数据、内部数据等资源进行有序的组织分类和深层次的知识挖掘，从简单的数据收集、存储转向对知识内容的组织、整合，从被动提供存量信息转向主动提供个性化知识增量服务，实现信息资源有效供给和内部知识经验交流，帮助提升智库科研工作和服务效率。其信息资源建设模式如图2所示。

基于智能化技术的信息资源建设模式自顶向下可分为：服务层、技术层、资源层和基础设施层4个层次。其中，服务层利用智能体技术、人机交互技术、可视化技术等先进智能化技术，实现对国防科技智库需求主体、环境、已知需求、潜在需求等多元化需求的智能感知，以及基于已有智库项目和专题领域方向为智库研究人员提供精准的知识推送服务。技术层接收来自服务层的需求提报、用户反馈，实现海量多模异构信息资源的动态融合、多维关联、智能化分析与决策支持，构建形成需求导向的适时知识库服务系统，同时也可利用该系统将重新整合、组织和关联的知识反馈给研究人员，帮助其提供更精准的知识服务，研究人员根据反馈的知识进行评估和验证，再将评判修正结果反馈到系统中，由此形成闭环。资源层是为技术层提供资源保障和物质基础，主要包括开源数据、商业数据、内部数据和用户数据等。基础设施层为知识服务模式提供处理集群、存储阵列、分布式数据库和操作系统等软硬件平台支撑。

5 结语

当前，我国在创新驱动发展战略和改革强军战略的双重引领下，交汇形成了推动国防科技发展的强大合力，为国防科技智库提供了前所未有的战略机遇和发展空间。我们必须清醒地认识到信息资源建设水平的高低直接关系到国防科技智库产出成果的质量好坏，并且已逐渐成为国防科技智库是否能保持长期生存和发展的关键。本文结合新形势下的信息资源建设面临诸多挑战和机遇，提出“基于智库项目全生命周期数据”和“基于智能化技术”两种信息资源建设模式，为国防科技智库信息资源建设提供一定的参考。

作者分别系中国船舶工业综合技术经济研究院工程师；工程师；工程师；高级工程师