新质生产力正加速重构全球产业链与创新生态，其发展对情报服务水平提出了更高的时代要求。然而，传统情报服务面临技术滞后性、数据碎片化与协作壁垒等瓶颈，严重制约了新质生产力效能的充分释放。为此，以“技术革新-数据赋能-协作共享”为提升情报服务水平的路径，系统回应新质生产力对情报服务的实时性、精准性要求，为数字经济时代情报服务转型升级提供理论创新与实践范式。

面向新质生产力发展的情报服务水平跃迁的现实选择

新质生产力发展对情报服务水平的新要求

新质生产力不断发展促使情报服务水平迈向更高层级实现跃迁，而这种需求方面的变化主要体现在技术创新、数据治理及协作体系三个层面体现。技术革新作为提升情报服务效能的核心驱动力，在新质生产力发展中，其重要性越发凸显。为契合新型生产方式对于情报处理所提出的实时响应以及智能分析方面的需求，相关的技术体系必须升级迭代。例如，智能制造领域情报系统需具备同步采集生产数据的能力，能够即时解析信息形成决策建议，这给传统的情报处理方式带来了极为严峻的挑战。基于此，迫切需要运用人工智能、物联网等诸多数字技术，构建能够与新质生产力发展相适配的新型情报处理架构。与此同时，技术迭代周期一直在持续不断地缩短，这就要求情报服务系统具备良好的技术兼容性，从而抓住技术创新所带来的发展机遇，进而加快形成与新质生产力发展相适应的情报服务水平。

数据驱动的决策模式对情报服务的精准度有了更高要求。数据是新质生产力的关键要素，促使情报服务朝着数字化、精准化方向发展。在供应链管理场景下，情报系统综合利用历史数据及动态信息来做需求预测，以此优化资源配置方案。面对数据规模急速扩大且数据结构变得复杂的双重难题，迫切需要引入机器学习、数据挖掘等技术工具来强化分析效能。技术升级不但能大幅提高数据处理效率，而且能够从繁杂数据里精准提炼出新质生产力发展所需的决策信息。

协作网络的构建完善成为优化情报服务生态的核心课题。数字资源整合是新质生产力形成的基础，情报服务必须突破数字壁垒，建立开放共享平台。例如，在跨区域合作中，情报系统需要实现不同行政单元间的信息互通，通过消除信息不对称来提升协作效率。然而，现有协作机制仍存在明显缺陷，这直接制约着情报服务效能的提升。为此，需要借助政策引导和技术支撑构建系统化的情报共享机制，从而实现情报资源的深度整合与合理配置。

新质生产力的不断发展，推动技术架构、数据治理及协作网络出现系统性的革新变化。在技术方面，其升级的态势使情报处理能力得以增强；就数据而言，采用数据驱动的模式有效地推动了服务精准度实现提升；协作机制经过优化后，更是重新塑造了整个行业的生态格局。其演进方向不但为情报服务水平实现跃迁明晰了路径，而且还为情报服务在新质生产力发展中进行转型升级提供了兼具理论价值和实践意义的指导框架。

面向新质生产力发展的情报服务面临的挑战

新质生产力理论为情报服务工作指明了方向。从情报服务需求呈现领域不断拓宽、精度持续提高及协同越发增强的趋势，既包含技术革新，又关系到服务模式与生态体系重新构建。领域拓展体现为情报服务需覆盖智能制造、数字经济、供应链管理等多元领域，以适应不同产业需求。精度提升强调通过深度数据分析揭示问题本质，为决策提供精准依据。协同增强则聚焦于构建开放共享的生态系统，推动情报资源的整合利用，从而全面提升服务效能，有效应对新质生产力带来的机遇与挑战。

然而，随着技术迭代周期的加快，传统情报处理模式逐渐暴露出实时响应能力不足的问题。在新质生产力的驱动下，技术创新进程较以往明显加快，这就要求情报服务持续革新方法体系来动态匹配生产需求。以智能制造领域为例，现阶段动态信息捕捉与解析技术仍存在优化空间，尚不能完全满足该领域精细化决策的实际需要。面对数据规模的急剧扩张和形态复杂化，情报处理工作正面临前所未有的技术挑战。新质生产力发展需要依托多维数据的深度分析，但当前情报服务在数据治理层面仍存在缺口。由于数据获取渠道的多元化与数据结构异质性的双重影响，情报分析工作对技术手段提出了更严苛的要求，常规数据处理方法已显现出局限性。在资源共享机制建设方面，现有系统仍存在明显缺陷，这对情报服务整体效能的提升形成掣肘。虽然新质生产力强调要素资源的互通共享，但跨地域、跨行业的情报协同仍存在壁垒。信息碎片化问题尚未得到根本解决，加之缺乏高效的信息聚合平台，使得情报服务难以构建良性循环的生态体系。技术迭代压力、数据治理难题与协同机制缺陷成为面向新质生产力发展环境下情报服务水平提升的主要障碍，亟待通过技术创新、数据架构优化和协作模式升级等途径实现情报服务水平的跃迁。

面向新质生产力发展的情报服务水平跃迁脉络

情报服务水平跃迁的理论框架构建，其根源在于新质生产力的本质属性，涵盖了技术革新、数据赋能及协作共享三个方面，其目的在于化解在新质生产力环境下情报服务碰到的实际难题。技术革新是增强服务效能极为关键的核心动力，促使情报处理方式出现根本性的转变。传统的服务模式往往是依赖人工处理，不但效率低，而且没办法满足实时情报需求。以人工智能、云计算及物联网为代表的新技术，可明显提高情报采集、解析及实际应用等方面的效率。通过借助动态数据采集与智能分析技术，对生产流程展开实时的监测并且持续加以改进，情报服务的响应时效以及准确程度都得到了提升。技术革新不断地持续向前推进，在为情报服务给予先进技术方面支撑的同时，推动着情报服务模式朝着智能化的方向逐步演进。

数据作为能够形成新质生产力的优质要素，其规模呈现出指数级的增长态势，同时结构的复杂程度也在持续不断地提升，这无疑对情报服务能力提出了更高的要求标准。传统的分析手段在面对庞大的数据量处理需求时难以有效应对。而数字技术的应用却为情报服务的升级开拓出了一条全新的路径。依靠数据挖掘、机器学习及深度学习等一系列的技术体系，情报服务能够从纷繁复杂的数据当中提炼出有效的信息，进而为科学决策构筑起可靠的支撑。

协作共享机制是优化服务生态的根基所在，在新质生产力发展中是促使情报服务实现跃迁的极为关键的一个环节。搭建协作共享网络，能够将数据孤岛有效地连接，进而推动情报资源实现深度的融合。建立开放型的情报交互平台，各个参与主体便可以即时地互通信息，并且协同起来进行研判，进而，情报服务的整体效能能够得以增强。在跨区域展开合作中，应用协作共享机制能够让信息不对称的现象明显降低，促使资源配置效率获得实质性的提升。协作共享机制不单是对情报服务的生态系统进行了重构，还推动着服务主体从单一的机构朝着多元协作体系发生转化。

技术革新、数据赋能及协作共享这三大要素彼此之间存在着紧密的关联，一同构建起了情报服务跃迁的理论体系。其中，技术革新能够为服务升级打下物质基础，数据赋能则可创造服务创新所需的核心动力，而协作共享重塑服务生态的运行模式。三者协同发挥作用，有力地推动着面向新质生产力的情报服务整体转型与升级。该框架一方面能为服务跃迁提供理论支撑，另一方面也能给实践操作提供具体的实施路径。借助技术不断迭代、数据驱动及协作网络有机融合的方式，情报服务得以有效地应对新质生产力发展所带来的多维度挑战，进而实现服务水平的整体跃升。

面向新质生产力发展的情报服务水平跃迁的实施路径

技术创新赋能情报服务效能提升的跃迁

技术创新作为促进情报服务能力升级的核心动力，在新质生产力发展进程中展现出愈加重要的战略价值。以人工智能、大数据和云计算为代表的新技术，不仅有效提高了情报加工效率，更增强了服务结果的准确度与智能化程度。人工智能借助机器学习模型和文本解析技术，能够从庞杂数据中迅速捕获核心信息，完成自动化研判与趋势推演，由此压缩情报处理时间周期。大数据解析依托信息挖掘机制，有效识别复杂数据集中的潜在关联，为决策制定提供可靠支撑。云计算通过分布式架构与弹性资源管理，成功实现情报处理规模的灵活拓展，适应海量数据的运算需求。

在情报采集阶段，人工智能技术的部署显著增强了信息获取的时效性和覆盖面。网络爬虫与语义解析工具能够自动抓取互联网、社交网络及公共数据源中的相关资讯，完成内容理解与归类操作，快速建立情报数据库。以智能制造场景为例，依托实时监测与解析技术，生产线运行参数可被持续追踪，异常状况得以及时预警，保障生产流程的稳定运转。在情报解析层面，大数据技术通过多源数据整合与深度解析，成功揭示复杂系统的内在关联与运行规律。如在供应链优化中，融合历史数据与市场动向的预测模型能够改善库存配置，控制运营支出，增强供应链的敏捷响应能力。

针对情报服务模式的变化，云计算为情报服务的适应性扩展提供了基础架构支撑。虚拟化技术与资源池管理机制的结合，使计算资源得以弹性调配，满足差异化应用场景的个性化需求。在跨地域协作场景中，依托云架构的情报协同系统可实现多节点信息同步与联合分析，有效消除信息壁垒，强化协作效能。区块链技术的融合应用进一步强化了情报传输的安全保障。借助分布式记账机制与智能合约功能，区块链可确保数据记录的完整性与防篡改特性，为情报交换构建可信技术框架。

技术迭代同样驱动着情报服务生态的持续完善。标准化接口与开放平台的搭建，促进信息资源的高效整合与协同利用，突破传统数据孤岛的制约。以智慧城市管理为例，集成交通、能源、环境等多维数据的开放式情报系统，可为城市治理提供全景化决策支持。技术赋能还推动情报服务模式由事后应对转向事前预判。基于智能算法与大数据建模的预测性服务，能够前瞻性识别潜在风险与机遇，为决策者提供战略预判支持。例如，在金融风控领域，融合市场动态与用户画像的预警模型，可辅助机构优化资产配置，有效控制经营风险。

数据驱动情报服务模式创新的跃迁

数据驱动作为情报服务模式转型的关键路径，其本质特征在于通过建立系统化的数据获取、加工和解析机制，实现情报服务的精准度提升与个性化适配。为适应新质生产力发展需求，数据驱动的战略价值不仅表现在处理大规模数据的效率优势，更在于依托数据规律的深度解析，促使情报服务实现从滞后性向前瞻性预判的演进。情报服务在数据获取、加工和解析的全流程中进行系统性升级，从而满足新质生产力对情报服务质量提出的进阶要求。

数据获取是支撑数据驱动的基础性工作，其核心要求在于确保数据资源的完整性、时效性和多维性特征。为适应新质生产力的发展特点，当前数据生成渠道已拓展至智能传感设备、网络社交平台、企业经营系统等多元领域。面对具有高维特征和复杂关联的数据资源，情报服务机构需要建立多源异构数据的整合获取机制。通过运用智能爬虫抓取网络数据，借助物联网设备采集物理空间信息，依托边缘计算完成初步处理，可为后续深度解析构建基础数据资源池。在数据获取过程中，需要特别重视数据的质量控制与标准化处理，从而保障后续应用的可行性与可信度。

数据加工是数据驱动实施的重要转换阶段，其核心任务在于将原始数据转化为可用的结构化信息。针对新质生产力带来的数据规模指数级增长现象，传统处理方式已显现出明显局限性。需要运用分布式存储和并行计算技术，实现对海量信息的高效处理。数据清洗、信息融合与格式转换等预处理手段的合理应用，能显著提升数据的完整性与逻辑一致性，为深度挖掘创造有利条件。在加工过程中，需要同步实施数据安全防护措施，采用加密传输与权限管理等技术手段，切实保障数据流转全过程的安全性。

数据解析是数据驱动体系的价值实现环节，旨在从结构化信息中提炼出有价值的情报见解。在新质生产力发展中，解析工作需突破表层数据特征分析，着力探究数据背后的潜在关联与演化规律。通过引入深度学习算法、知识图谱构建和语义分析技术，可实现对复杂数据关系的智能解析。在供应链管理场景中，基于历史销售记录和实时市场动态的关联分析，能够预判需求波动趋势，从而优化库存配置策略；在智能制造场景中，通过设备运行数据的时序分析，可实现生产流程的动态调整。解析成果的可视化呈现与交互式展示同样重要，借助动态图表和交互界面，使决策者更直观地把握情报价值。

协同共享的情报服务生态构建的跃迁

协同共享的情报服务生态构建是新质生产力背景下实现情报服务质效提升的重要突破口。为达成这一目标，建立广泛的情报共享机制和协同合作平台，可以实现信息资源的高效流转与合理调配，继而形成开放互通的情报服务生态系统。该系统既能够消除数据壁垒，又能推动信息资源的深度融合与创新应用，为提升情报服务品质奠定重要基础。

新质生产力发展过程中，情报服务生态的协同需求呈现持续强化趋势。在既往的情报服务架构中，数据割裂现象较为突出，致使信息资源分布零散且使用效率受限，难以适应新质生产力对情报服务实时性与精准度的要求。借助协同共享模式，可以完成跨地域、跨领域的信息资源整合，有效缓解信息差问题，显著增强情报服务综合效能。具体来说，在智能制造业中，企业间及行业间的情报互通能够实现供应链的精准调控，直接带动生产效能的提升。

实现协同共享需要依托技术创新与制度建设的双重支撑。在技术层面，区块链、云计算和人工智能等技术为信息互通提供了底层支撑。区块链凭借其分布式存储与防篡改特性，保障情报共享过程中的安全可靠；云计算则通过强大的数据承载与运算能力，满足海量信息资源的共享需求。在制度层面，需构建系统化的共享规范体系，清晰界定参与主体的权责边界，确保共享行为的合规延续。

情报服务生态的协同化建设应当重视平台化发展路径。打造开放式情报交互平台，可实现信息资源的集约管理与智能分发，不仅能降低共享成本，还能激发服务创新活力。平台化运作能够吸引更多主体参与生态共建，形成协同发展的正向循环。

在协同生态体系中，数据治理发挥着基础性作用。该环节涵盖数据采集、存储、处理全流程，包含质量监控、安全防护与隐私保障等关键要素。完善的数据治理框架能确保信息共享的规范运行。医疗健康领域的实践表明，健全的数据治理机制可促进患者信息的合规共享，为个性化诊疗提供支持。同时，需要建立跨领域的协调机制，统一数据治理标准与共享规则，防范数据割裂与资源浪费。

本文选自2025年辽宁省社会科学规划基金重点委托项目“推动科技创新和产业创新深度融合研究”（L25AWT008）；沈阳市哲学社会科学规划课题“加快推进沈阳市建设成为东北数字第一城的路径研究”（SY20240241Y）。

（王雨 中共辽宁省委党校决策咨询部副主任、副教授）