关于《辞海》（4）：数字化转型的技术挑战

岳臣

（AI搜索）

一、《辞海》数字化转型的技术难点

（一）生产关系调整层面

数字化转型难点不但在于数字化技术应用，更在于转型带来的生产关系变革。多数企业数字化转型失败源于生产协作、利益交易等生产关系层面的问题，这同样适用于《辞海》的数字化转型。

《辞海》编纂涉及众多领域专家、学者、编辑人员等，各方有着不同的利益诉求与工作方式。例如传统编纂习惯与数字化流程的冲突，如果推行数字化转型，要求实时开放编纂让更多使用者参与，那么习惯了集中式、周期性编纂（如以往十年一修订编纂模式）的一些工作人员可能会抵制，存在新旧工作模式转换过程中的既得利益再分配问题。

在与外部合作方面，如与技术企业的合作强化数字化出版，如何确保知识产权、利益分配等达到共识也是一个难点。因为会关涉《辞海》的文本内容利用、二次开发的利益划分等关系到各参与方权益核心的议题，利益格局的调整容易引发转型过程中的内部矛盾与合作瓶颈。

（二）技术设施与架构层面

1. 统一架构平台搭建的挑战

企业数字化转型中普遍缺乏统一架构的PaaS平台问题在《辞海》数字化转型也可能存在。《辞海》的数字化转型涉及到不同功能模块，如在线查询、用户交互服务、编纂管理等。如果没有统一的架构平台，会出现重复开发的问题，比如单独开发在线查询系统和移动应用查询模块，可能会各自重复创建词条检索解析功能，造成资源浪费。并且各功能模块的碎片化开发成果，很难整合为一体化的优质数字化产品，内部各功能对接性、扩展性、标准化程度都会降低，影响用户体验与转型升级的持续发展。

不同部门或参与数字化转型的人员可能采用不同的技术框架或标准，难以融合。像《辞海》的编纂团队可能按照传统的知识分类、排版标准进行工作，而技术开发团队则倾向于现代信息化的架构方式与数据存储模式。这种差异在整合过程中需要统一，如果没能有效达成一致则会导致进展受阻。

2. 数据基础设施相关的难点

数据迁移方面，将《辞海》大量的历史纸质版数据转化为数字版，并在不同的云存储（如果涉及到私有云和公有云的混合模式）或者数据中心之间迁移时，如从传统服务器向云数据中心迁移，数据迁移的带宽难以满足需求，就会延迟转型进程。如果在迁移过程中出现数据丢失或损坏，对于具有极高权威性的《辞海》而言是难以接受的风险。

企业内部数据生态的建立在《辞海》领域同样是挑战。其内部存在多种来源的数据，例如各类版本编纂过程中的历史修订数据、用户通过在线查询形成的搜索和阅读偏好数据、以及可能的多媒体数据（如与词条对应的音频、视频解释等），这些数据尚未形成有效的交流、共享和融合机制。各部门存储和管理自己的数据，如编纂部门的数据与营销部门掌握的用户数据相对独立，数据的联动利用不足，无法最大化挖掘数据价值以更好服务于转型后的数字产品改进与推广等需求。

（三）安全与隐私保障层面

云端安全架构在《辞海》数字化转型中有重要意义。一旦《辞海》数字化系统涉及到将部分数据和业务迁移到云端，类似于企业部分业务云化后面临的问题会出现。首先是数据分散后的泄露风险，众多《辞海》的用户数据、词条数据存储在云端后，数据的分散存储使得安全管控难度提升，如果被攻击，海量词条信息、注册用户隐私信息被盗取的可能性增大。其次，应用之间的虚拟隔离接触紧密，不同功能应用的数据库在云端逻辑隔离，比起物理隔离来说漏洞被放大，容易出现非法访问跨越应用界限的情况。

对于数字版权保护也是面临的难点。《辞海》的权威性意味着其内容版权是核心价值，在数字化转型中，尤其在大量数据交互、不同网络环境下的传播过程中，如何防止《辞海》内容被非法盗版使用就成了关键问题。例如在开发网络版供用户在线查询和下载部分内容时，如果没有有效的加密和版权追踪技术，可能被恶意用户广泛传播和用于商业盗版盈利。

（四）技术创新与适用性层面

1. 适应新技术的挑战

在数字化转型进程中，《辞海》也需要紧跟快速发展的技术潮流如人工智能、大数据等。然而新技术的引入面临很大的阻碍，因为现有编纂人员和管理团队可能对新技术缺乏足够了解。比如将人工智能引入到词条更新、辅助编纂过程中，传统的编委会成员可能对基于机器学习算法的词条推荐、自动校对等功能难以适应，难以给出合适的决策或者有效反馈来推动这类技术的落地应用。

对于新技术往往缺乏有效的测试环境来保障其稳定对接《辞海》数字化系统。设想引入新的虚拟现实技术为用户提供全新的沉浸查询体验，但是很难在现有的运行体系下进行有效测试，不清楚新的VR技术可能对整体的服务器负载、网络带宽、词条显示逻辑等造成多大影响，这使得在真正应用时容易产生各种技术故障。

2. 应用的用户体验挑战

《辞海》面对的用户群体庞大且需求多样，开发面向不同平台（如PC、手机、平板等）和网络环境（不同宽带速率、5G/4G乃至局域网等）的应用时，要确保应用能够简洁、高效地提供查询和知识服务存在难度。例如，可能开发出的手机APP在低网速下加载速度极慢或者界面排版混乱影响阅读体验；不同年龄段、不同知识获取习惯的用户（如学生、研究人员、普通大众等）对于《辞海》查询界面的友好度和操作便利度有不同的期待，难以打造一个完全满足所有用户需求的数字应用。

二、应对《辞海》数字化转型技术挑战的策略

（一）规划整合策略

1. 战略规划整合

在开始数字化转型之前，要制定全面且明确的战略规划，涵盖《辞海》数字版的定位、目标用户群体、长期和短期的发展目标等。从定位来看，要明确是将数字化《辞海》打造成简单的在线查询工具，还是全方位的知识服务平台，例如整合多学科知识与多媒体资源，像材料科学词条中嵌入实验视频，古典文学词条链接文化讲座音频等。目标用户群体方面需要精准分析，比如针对教育用户是否有教师的专属备课资源板块，针对研究人员是否定制深度学术分析功能等。长期目标包括实现数据智能化沉淀、挖掘以及全方位的生态构建，短期目标则可以设定为特定版本的数字化上线、用户数量提升指标等。

《辞海》的数字化转型战略需要与上海世纪出版集团（如果相关出版机构存在）等利益相关者的整体战略相契合，从而获取更多的资源保障和路径支持。例如，在集团确立数字化发展方向为主要文化输出路线后，《辞海》的数字化转型可以借助集团对新技术研发投入的资源分配、技术人才的支援等优势加快进程。

2. 技术架构规划整合

打造统一的技术架构平台，模仿企业中的PaaS理念。整合《辞海》数字系统中各项功能所需要的共同技术要素和基础模块，如统一用户管理系统、统一的搜索引擎架构等。以统一用户管理系统来说，无论是通过网页端还是APP端登录《辞海》平台的用户，其注册、登录、权限管理等都由这一系统控制，便于数据整合和安全管理。

建立开放式的技术框架体系，兼容未来的技术创新。预留好接口以便接入新的技术和功能模块，当新的大数据分析技术或者新的内容呈现方式（如裸眼3D等新型视觉技术展现复杂的科学结构模型）出现时，可以较为轻松的融入到《辞海》数字化体系中，而不是推倒重建。

（二）文化与意识培育策略

培育数字化转型文化意识对于《辞海》参与各方人员至关重要。转变传统编纂思维和出版运营思维，在编纂团队、营销团队、技术开发团队等内部形成变革共识。可以采用定期内部培训、工作坊以及外部考察学习等方式来让人员直观感受到数字化转型的趋势和成功案例收益。例如请专家来介绍行业内成功数字化工具书（如某些词典APP的转型经验）带来的包括经济收益、用户口碑提升等诸多好处，或者组织团队到成功的数字出版企业参观交流。

在整个转型的规划和实施阶段，要重视利益相关者的沟通与参与。不让任何一方感到被忽视或者利益受损，编纂人员感受到其工作模式转变是为了提升《辞海》在数字时代的影响力以便更好保护《辞海》文化价值，而不再是对自己工作稳定性的挑战；技术团队明白自己不是简单执行编纂方要求，而是共同参与到一个创新文化产品的升级进程中，这有利于加快新技术的应用和问题反馈解决；出版运营方看到数字化转型带来的新的盈利模式和市场机会。

（三）人才与团队建设策略

针对数字化转型需求进行人才招聘和内部培养。《辞海》相关机构要引进能够熟练掌握云计算、人工智能、大数据等数字化技术的专业人才，可以通过行业招聘网站、高校直招等渠道吸纳新鲜血液。例如从计算机科学专业背景较强的高校招聘数据工程师来负责《辞海》海量数据存储和挖掘优化工作。

打造跨领域的复合型团队。将《辞海》传统的编纂专家、编辑人员与现代的技术专家、市场营销人员以及用户体验专家融合在一起。编纂专家可以为数字内容的准确性、权威性把关，技术专家确保数字化进程的技术可行性和高效性，营销人员能够根据市场需求指导功能开发和推广，用户体验专家则从用户视角来不断优化产品界面和功能。如在开发《辞海》数字教育版时，编织专家提供准确的教育内容知识，技术专家开发符合在线教育需求的教学互动功能模块，营销人员判断如何定价销售给教育机构，用户体验专家检验是否符合教师和学生的使用习惯。

（四）安全保障策略

构建完善的云端安全架构，针对数据分散问题，采用数据加密存储技术、多副本备份技术等。加密存储保障数据即使被窃取也无法轻易解读，例如采用高级加密标准AES算法加密用户注册信息。多副本备份使得数据在一个存储点受破坏后面临丢失风险时，还可以从其他副本存储恢复，如在多个不同的云数据中心进行热备份。

对于维护数字版权，要运用数字水印、版权追踪技术等。数字水印技术将不可见的版权标识信息嵌入到《辞海》的文本、图像、音频等数据格式中，一旦被非法盗版使用时可以通过检测水印进行溯源追踪。同时建立区块链版权保护模型，利用区块链的不可篡改特性，记录《辞海》每一次内容使用和传播的授权信息，确保版权使用透明化、可控化。

三、其他工具书数字化转型的技术经验对《辞海》的启示

（一）聚典数据开放平台的经验启示

用户思维的启示：聚典平台以满足用户一站式知识查检需要为核心。《辞海》可以借鉴这种用户思维，在数字化转型时深入研究用户需求。例如，聚典为满足不同场景下读者快速获取知识的需求（如移动阅读时查询方便）开发了弹窗即时查询等功能，《辞海》可根据自己的用户群体（学生、研究者和普通大众等）进行功能细分。对于学生群体，设计适合学习流程的知识检索引导，如按照课程教材章节逻辑关联词条；对于研究者，提供深度定制的研究资料整合与跨学科关联查询等创新功能，以提升不同用户在使用《辞海》数字化产品时的体验感和效率。

平台思维的借鉴：聚典发挥流量经济价值和规模效应，聚合各类优质工具书内容形成云端数据仓库，并开放数据接口吸引众多应用开发商。《辞海》可以依托自身丰富的知识资源扎扎实实地做好数字内容开发和呈现优化。例如，强化词条之间的知识网络架构，在设置数据接口时以更加开放和有利于开发者的方式集成更多内容服务，吸引各种在线教育平台、知识问答社区等与《辞海》联合推广或者二次开发衍生数字产品。聚典通过开放而成为众多头部互联网应用的知识查询提供者，《辞海》可以在更大的互联网生态中成为重要的知识集成与分发枢纽。

数据思维的模仿：聚典重视数据在知识库的建设和运营中的作用。《辞海》同样有海量的历史编纂数据、用户查询数据等。可以像聚典利用数据分析把握读者阅读行为特点和规律一样，深入挖掘用户的查询热门话题、搜索时间分布、地区分布等数据。根据数据来优化内容更新方向，如某个地区的用户对某种地方文化相关词条查询较多，可以针对性的补充和更新这部分内容；根据读者阅读行为优化推荐算法，当发现用户查询完一个历史事件词条后经常会查询相关人物词条，在数字界面上就主动关联推荐这些词条。

技术思维的价值：聚典开创了独特的商业模式BBC模式（商业上是B2B，在数据流上是B2C），实现商业盈利的同时满足用户查询需求。《辞海》在数字化转型中可以探索类似的创新商业模式。例如与互联网企业合作推出会员制增值服务（像畅享高清词条图片、无广告干扰的高级查询功能等）或者基于大数据挖掘为企业提供用户知识偏好分析报告等换取商业合作收益，一边保证知识服务的质量和可持续发展的经济支撑，一边合理构建数字时代下的利益分配与合作关系。

（二）《汉语大词典》数字化转型经验教训的借鉴

版权保护与合作模式：《汉语大词典》在数字化进程中遭受很多侵权盗版问题，在转型过程中从出版方自主开发逐步走向与新兴科技公司合作。《辞海》的数字化转型要以此为鉴，提前构建好版权保护体系。如前所述的数字水印和区块链版权保护技术应尽早应用，并且在与合作方的合作之初就明确版权归属、使用范围、分成方式等条款。在合作模式上，可以吸取《汉语大词典》的经验，审慎选择合作伙伴，选择那些有技术实力且重视知识产权保护的企业或机构。

适应查检习惯与精简内容：《汉语大词典》实现了“瘦身”升级以适应现代读者的查检习惯。《辞海》数字化也要考虑到现代用户注重信息检索效率的需求，重新优化词条内容呈现方式。可以将长篇大论的传统词条解释进行分层处理，在简洁页面上先提供核心解释，当用户需要深入阅读时再展开详细信息；或者通过智能算法按照用户搜索习惯和语境提供最相关的释义部分优先展示。

四、《辞海》数字化转型所需的关键技术

（一）基础架构支撑技术

云计算技术：

云计算能够为《辞海》的数字化转型提供强大的计算、存储和网络资源，有助于应对数据量大、用户并发访问量大等问题。例如在《辞海》在线查询功能中，当面临大量用户同时查询词条时，云计算可以根据负载动态分配资源，确保查询速度不受影响。

云平台的弹性伸缩特性，可以根据《辞海》在不同时期（比如新书发行时期在线查询量大增，平时相对稳定）的业务需求调整资源使用，降低运营成本。事先设定的规则下，例如在查询量超过设定的阈值时自动增加服务器资源，当查询低谷时释放资源。

大数据技术：

大数据技术可以对《辞海》多年来的编纂数据、用户查询数据等进行存储和分析。存储方面采用适合大数据的存储结构（如分布式文件系统HDFS等）来解决海量数据的存储问题。

辅助决策方面，利用大数据分析技术挖掘用户喜好与需求趋势。例如通过挖掘用户查询词条内容的类型（如科技类、文化类查询的高峰期和热门词变化）来指导《辞海》后续的编纂修订方向或者数字内容推广策略。

（二）功能实现与优化技术

人工智能技术：

自然语言处理能力可用于《辞海》的智能查询功能优化。使系统能够理解用户的自然语言查询意图，尤其是模糊查询。例如用户输入“描写月亮的古诗有哪些”，系统能够识别这一语义跨越多个词条范畴（古诗句、月亮相关概念等），并准确推荐相关的古诗词条。

机器学习算法可以辅助编纂过程，对词条进行自动分类、识别重复或者错误的内容等。如通过机器学习对新收录的词条按照学科领域自动归类，提高编纂速度和准确性。

跨平台开发技术：

确保《辞海》能适应不同的操作系统（如Windows、iOS、Android等）和设备类型（PC、平板电脑、手机等）。采用跨平台开发框架（如React Native、Flutter等），一套代码可以在多个平台上运行，节省开发成本并保证用户体验的一致性。

可以针对特定平台开发特色功能，例如在手机APP上利用手机的传感器实现晃动手机查找随机词条的趣味功能，或者在平板电脑上利用大屏幕设计双屏对比查询模式（如对比不同版本《辞海》对同一词条的解释）以体现平台优势。

（三）安全保障技术

加密技术：

采用对称加密和非对称加密技术保障数据安全。如在用户登录注册过程中，传输敏感信息（如密码）时可以采用对称加密算法（如AES）进行快速加密传输，而对于数字版权等重要信息的加密传输则采用非对称加密算法（如RSA）确保安全性。

对《辞海》的内部数据存储，如词条数据库也进行加密保护，防止数据泄露或者被恶意篡改。

数字版权管理技术：

利用数字水印技术，如前所述将独特的标识信息嵌入到内容资源中，用于追踪和证明版权归属。在多媒体资源如《辞海》的配套音频、视频解释中加入不可见的水印标记。

区块链技术构建版权管理体系，记录每个版本《辞海》的出版、修改以及任何人使用授权等信息，保证整个版权管理链透明、不可篡改。

五、《辞海》数字化转型技术挑战的案例分析

（一）企业管理系统案例类比借鉴

在如制造业企业数字化转型过程中遇到系统整合失败的问题。《辞海》数字化转型在某种程度上与企业引入多套管理系统类似。例如企业因为各业务部门需求不一致引入OA、ERP、SRM、MES、PLM和CRM等多套管理系统后出现的问题，可以用于类比《辞海》可能遇到的情况。企业中的业务数据横向不贯通，对应到《辞海》中可能是编纂部门的数据、营销部门的用户查询数据、数字运营部门的平台数据之间不能有效交流汇总，例如编纂部门不能及时获取用户查询热点数据反馈来调整编纂计划，营销部门不了解编纂进度与新版本内容特色难以精准推广。

企业遇到的跨系统数据难集成、成本高的问题也适用于《辞海》如果采用多个碎片化的技术模块开发，后续想整合不同模块数据（比如将用户在线查询分析数据与编纂资源数据整合时），可能面临接口不统一，数据格式差异大等障碍，导致开发成本的增加与进程的延误。就像企业中每套系统缺乏顶层规划设计使得后续业务拉通系统数据成本太高一样，若《辞海》在开发数字化各功能模块前期没有整体规划，后期整合的数据成本会非常高。

（二）以其他相关出版机构数字化转型中的技术故障为例

某些传统出版机构在将纸质书籍制作成数字电子书时，由于没有考虑到不同电子设备的显示适配性（如没考虑到各种手机屏幕长宽比差异），用户在手机上阅读电子书时出现排版错乱、图片显示不全等问题。对于《辞海》数字化转型而言，如果没有完整测试不同设备类型和操作系统的适配性，同样也会产生类似用户体验极差的问题。在例如在APP开发中，如果没有测试不同手机系统版本，可能在某些较老版本系统中无法正常运行查询功能或者界面显示异常。

出版机构在数字化转型时强调引进先进的数字加密技术保护版权，但是在实施过程中因为内部工作人员操作不规范、权限管理混乱，导致加密密钥泄露或者内部未授权人员能随意获取数字资源等安全漏洞。《辞海》数字化转型时也要高度重视这些内部管理风险，即使有先进的安全技术如加密技术、版权追踪技术，但如果内部人员管理不善（如权限随意发放、没有严格的操作流程规范等），同样会出现数字版权泄露和数据安全风险。