建设“数智中国石油”，对档案工作提出新的更高的要求。深入思考现代化档案馆的内涵，特别是充分发挥“资政育人”的独特作用，建设国内领先、国际一流的现代化档案馆，这是对广大档案工作者提出的时代课题。

一、智慧档案馆建设的意义

人工智能正以前所未有的力量重塑各行各业，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式发布，这些为档案事业的数智化转型提供了战略机遇和政策支撑。

传统的档案管理模式，侧重于“收、管、存、用”的基础职能，而在数字化、智能化浪潮席卷全球的今天，档案馆的内涵和外延发生深刻变革。现代化档案馆，尤其是智慧档案馆，不再仅仅是历史的“保管员”，更应成为企业发展的“思想库”、决策的“智囊团”和文化的“传承者”。

“数智中国石油”战略核心，在于利用数字技术和智能技术，全面提升企业的核心竞争力、增强核心功能。从数字档案馆迈向智慧档案馆，是档案工作顺应时代发展、赋能集团公司战略目标的必然路径。智慧档案馆建设，不仅仅是技术层面的升级换代，更是管理理念、服务模式和价值定位的深刻重塑，通过深度融入企业勘探开发、炼化销售等核心业务流程，对海量、异构档案数据的智能治理和深度挖掘，实现从“数据”到“信息”，再到“知识”和“智慧”的跃升。

二、智慧档案馆建设面临的挑战

中国石油档案馆已经圆满完成企业集团数字档案馆（室）建设试点任务，并顺利通过国家档案局验收，取得阶段性的里程碑成果，但在智慧档案馆建设中依然充满挑战。一是数据治理挑战。随着勘探开发业务的深入，积累了海量的结构化数据，传统的档案管理模式难以对其进行有效的归档和价值挖掘，实现从“数据”到“档案”再到“资产”的转变需深入研究。二是信息共享挑战。档案信息“孤岛”现象依然存在，实现集团公司档案数据的无缝流动和按需共享，是提升档案服务效能的关键。三是决策支持挑战。目前，档案利用服务仍以传统的检索、借阅、编研为主，服务方式相对被动，智能化、知识化水平不高，尚不能提供基于海量档案数据的深度分析、趋势预测和知识图谱等高级服务。四是资政育人挑战。档案编研成果形式单一，传播力与影响力不足，在“资政育人”方面，仍有较大提升空间；同时，传统纸质出版物形式，在传播速度、覆盖范围和互动性上存在局限。

三、智慧档案馆建设对标方向

积极学习和借鉴国内外领先企业的成功经验，通过对标找差距、定措施，加快智慧档案馆建设。

（一）国内行业标杆对标

1.国家电网“1+N”智能档案云体系与智能库房建设。国网其“智慧档案”和“泛在共享”理念，为中国石油提供了极具价值的对标方向。国网明确提出，探索“互联网+档案资源”的利用方式，构建高效快捷的档案管理和信息服务体系。

国网江苏省电力公司是践行这一理念的佼佼者。投运的档案智能管理中心，是国网系统内首个省级档案信息资源智能共享中心，核心建设经验可以概括为“四个体系”和“一个平台”。“四个体系”的建设重点为：智能库房体系、集中监控体系、档案资源体系、知识服务体系。“一个平台”的技术支撑，成功研发出具有自主导航功能的档案智能运维机器人，实现库房管理的部分无人化。

中国石油档案馆可以对标国网的“1+N”云体系模式，构建集团级的“智慧档案云”，将长庆油田的“一馆四中心”或大庆油田的“油田档案馆+专业分馆”模式进行升级，实现集团内档案资源的云化管理和智能共享。同时，应积极探索物联网、机器人等技术在档案库房管理中的应用，真正发挥档案的资政作用。

2.航天科工“档案知识层”构建与深度数据挖掘经验。中国航天科工集团第二研究院二〇六所在服务中国空间站某子系统创新项目的档案管理实践中，深入了解业务痛点，创新性地创建了“高度契合、基本契合、部分契合、可供参考、不契合”的判定模型，实现了结构化数据的转化和知识的智能推送。借鉴其经验，可在勘探开发、炼油化工等核心业务领域，构建面向特定业务场景的专题知识库，实现档案知识对业务创新的直接赋能。

3.交通银行企业级数据治理2.0体系与数据资产化管理。在2020年初疫情防控工作中，交通银行的数字档案馆发挥了关键作用，通过VPN系统远程访问，有效解决了居家办公期间的档案查询需求，充分检验了数字档案馆系统的稳定性和高可用性。此外，交通银行在各省分行建成近2万平方米的档案库房，为档案实体安全提供了坚实保障。借鉴其经验，智慧档案馆的建设必须高度重视系统的安全性和远程服务能力，确保在任何情况下都能为业务提供不间断的档案支持；建立面向勘探开发、炼化销售等核心业务重大项目的档案服务专班，提供嵌入式、伴随式的档案知识服务。

4.蒙牛乳业打通业务系统实现单套制归档与全集团数据共通的经验。蒙牛智慧档案建设核心在于打通了业务系统，实现了单套制归档和全集团数据的共通共享。其成功经验对于我们实现档案业务与主营业务的深度融合具有重要的参考价值，如进一步深化“业务+档案”融合模式，在提供生产经营决策支持的同时，还能在出现问题时，快速追溯全流程数据，定位问题根源，提升运营效率和风险管控能力。

（二）国际能源企业对标，借鉴壳牌数字化转型战略

作为全球领先的能源企业，壳牌的数字化转型战略为我们提供了极具价值的参考。壳牌全面拥抱微软的智能云Azur等，构建了一个统一的数字化工作平台。通过强大的计算和存储能力，实现数据的快速聚合与分析。借鉴其经验，智慧档案馆的建设必须依托于强大的云基础，以应对海量档案数据的存储和计算需求。如在数据驱动方面，壳牌利用其数字化平台，生成了一个能够实时反映业务现状的“虚拟图”，为决策者提供了一个全局、动态、透明的业务视图。借鉴该理念，智慧档案馆可通过整合勘探开发、炼化销售等全流程的档案数据，构建一个动态的、可视化的企业知识图谱，为领导决策提供全景式的数据洞察。

四、智慧档案馆建设核心指标体系

（一）技术架构指标

智慧档案馆的技术架构是其智慧能力的基石。

1.基础设施层

指标要求：基础设施的云化率应达到100%。存储系统应采用分布式架构，支持海量非结构化数据（如图片、音视频）的高效存储和访问，并提供多副本和跨地域容灾能力。参考国家档案局对数字档案馆的要求，主机房活荷载、防雷、防水、安防等设施设备均需达到国家相关规范标准。

2.数据能力层

指标要求：构建统一的档案数据中台，实现数据资产的集中管理和能力复用。数据中台应包含数据集成、数据开发、数据治理、数据服务四大核心模块。AI算法能力要求平台内置主流的机器学习、自然语言处理、知识图谱等算法库，支持档案智能分类、智能检索、智能鉴定等应用的快速开发和部署。

3.应用服务层

指标要求：智慧档案馆的各类应用，采用微服务架构进行设计和开发，实现单一业务功能独立开发、独立部署、灵活扩展。应用系统应全面支持国产化，包括服务器、操作系统、数据库等。系统功能需满足国家档案局对数字档案馆的各项要求。

（二）数据治理指标

数据是智慧档案馆的核心生产要素。

1.数据标准化

指标要求：建立一套覆盖勘探开发、炼油化工、销售贸易、工程建设、科研管理、人力资源等全业务领域的档案数据标准体系。核心业务档案（如勘探开发档案）的数据标准化率应达到100%。所有新建业务系统在上线前，其数据模型必须经过档案部门的审核，确保符合集团数据标准。

2.数据质量

指标要求：建立“事前预防、事中监控、事后评估”的全生命周期数据质量管控机制。在数据产生环节（业务系统），通过设置数据校验规则，防止“脏数据”的产生；在数据传输和归档环节，通过数据质量探针，实时监控数据完整性、一致性等问题；在数据存储环节，定期运行数据质量评估任务，生成数据质量报告。对于发现的数据质量问题，应建立闭环处理流程，确保问题得到及时修复。

3.数据安全

指标要求：建立一套基于数据分级分类的档案数据安全管控体系。根据档案内容的重要性和敏感性，划分为公开、内部、秘密、机密等不同等级。不同等级的数据在存储、访问、使用、共享、销毁等环节应采取不同的安全策略。

（三）智能应用指标

智慧档案馆的价值最终体现在智能应用上。

1.智能检索

指标要求：告别传统的基于关键词匹配的检索方式，用户可以用自然语言描述其需求，系统能够理解其真实意图，并返回最相关的档案信息。检索结果的查准率和查全率应相比传统检索方式提升50%以上。同时，系统应基于档案数据构建知识图谱，以图谱的形式展示与该关键词相关的其他实体（如人物、事件、项目、技术）及其关联关系，帮助用户进行知识探索和发现。

2.智能鉴定

指标要求：系统根据预设的鉴定规则（如保管期限、密级、内容关键词等），自动对海量档案进行初步鉴定，并给出鉴定建议。对于需要人工复核的档案，系统能自动推送给相应的鉴定专家。通过人机协同的方式，将档案鉴定的工作效率提升3倍以上。

3.智能编研

指标要求：利用AI技术进行辅助编研与知识化产品生成，系统应能根据编研主题，自动从海量档案中抽取相关素材，并进行初步的归类、整理和摘要。如在编纂《中国石油勘探开发大事记》时，系统可以自动生成大事记初稿，编研人员在此基础上进行修改和完善。此外，系统应能根据编研成果，自动生成多种形式的数字产品，丰富资政育人的载体和形式。

（四）人才队伍与合作生态指标

高素质的人才队伍和开放的合作生态，是智慧档案馆建设运营的根本保证。

1.人才培养

指标要求：建立“档案专家+业务专家+技术专家”的复合型人才队伍。档案专家负责档案业务规范、数据标准和价值挖掘；业务专家负责提出业务需求和验证应用效果；技术专家负责系统架构、算法模型和平台运维。到“十四五”末，集团级档案专家和技术骨干人才数量应达到100人以上，各单位档案部门中具备信息技术背景的人员比例应不低于30%。同时，应建立岗位任职资格制度。

2.合作生态

指标要求：秉持开放合作的理念，构建一个政、产、学、研、用相结合的开放合作生态。如与国内外知名高校、技术公司合作，开展前沿理论研究和人才培养、关键技术引入和攻关等，共同推进智慧档案馆的建设。

五、国内领先、国际一流的智慧档案馆实现路径

建设智慧档案馆，必须规划清晰的实现路径，分阶段、有重点推进相关工作。

（一）夯实数据根基，深化勘探开发、炼化销售等核心业务的档案支撑能力

1.勘探开发档案是中国石油最核心、最有价值的资产之一，积极推广长庆油田“数据体”归档策略，实现结构化数据的深度治理。以长庆油田“勘探开发结构化数据归档探索与实践”国家级创新案例为突破口，在集团公司范围内推广“数据体”归档策略。一是制定《油气勘探开发结构化数据归档与管理规范》，明确数据体的定义、范围、格式、元数据标准等。二是针对不同类型数据，研究数据抽取、封装、归档和长期保存的技术方案，并开发相应的工具软件。三是选择大庆、新疆、西南等油气田作为试点，先行先试，验证技术方案的可行性和有效性，形成可复制、可推广的经验。

2.炼化销售业务链条长、环节多，应致力于打通产、供、销全流程的数据链路，支撑精细化运营决策。一是系统对接，推动档案管理系统与炼化企业的MES（制造执行系统）、销售企业的ERP、CRM（客户关系管理）等系统进行深度对接，实现生产计划、物料消耗、产品质量等关键数据的自动归档和关联。二是数据整合，建立炼化销售主题数据库，形成统一、规范的数据资产。三是价值挖掘，开发面向不同业务场景的智能分析应用，为炼化销售的精细化运营和决策提供数据支持。

（二）强化技术赋能，构建智慧档案应用新场景

1.应用物联网、机器人技术，实现库房管理的无人化与智能化。一是环境智能管控，在库房部署温湿度、光照、空气质量等传感器，通过物联网技术实现环境数据的实时监测和自动调控，确保档案处于最佳保存环境。二是实体智能存取，引入智能密集架、AGV（自动导引运输车）或机器人，提高存取效率，降低人为差错。三是安全智能防范，构建人防+物防+技防的“三位一体”的智能安防体系，实现24小时无死角监控和异常行为自动报警。

2.基于知识图谱技术，构建面向业务的专题知识库，将分散的档案数据组织成相互关联的知识网络。一是以勘探开发、炼化销售、重大工程、重要人物等为主题，构建专题知识图谱。二是开发知识服务应用，提供精准、高效的知识服务。三是持续运营与优化，建立知识图谱的持续更新和优化机制。

3.基于多模态融合与语义理解技术，构建档案智能检索引擎，实现从“关键词匹配”到“意图理解与关联洞察”的跨越。一是在全文数据库、电子档案知识图谱的基础上引入基于NLP的语义搜索引擎，突破关键词字面匹配限制，提升检索效率50%以上。二是建立“机器初筛—人工复核”的人机协同鉴定流程，整合多维数据为鉴定专家提供辅助决策报告。

4.开发智能决策支持系统，整合不同业务的档案数据，为决策提供支持。通过知识图谱、数据可视化、趋势分析、预测模型等手段，提供直观、全面的决策信息。

（三）创新资政育人模式，彰显档案价值

1.改变传统编研成果形式单一的现状，积极利用新技术，开发更多可视化、交互式的数字编研产品。如开发“中国石油勘探开发史”互动式时间轴、“铁人精神”VR/AR体验馆、“石油地图”数据可视化产品等，增强传播影响力。

2.利用新媒体平台，讲好石油故事，传承石油精神，拓展文化传播渠道。如策划“档案里的石油故事”系列短视频，举办“云游档案馆”线上直播，开展“我为石油档案代言”等互动活动，吸引更多员工关注和参与档案工作。

（四）完善保障体系

1.组织保障。优化“集团—专业公司—地区公司”三级档案治理体系，明确各级职责定位，集团档案馆负责顶层设计、标准制定、技术攻关等；专业公司负责本专业领域的档案业务指导协调，地区公司负责本单位档案的收集、管理和利用。

2.制度保障。将智慧档案管理要求融入企业核心业务制度，并将有关智慧档案管理要求，以制度的形式固化下来，融入企业合同管理、科研项目管理、工程项目管理等核心业务制度中。

3.投入保障。建立持续稳定的智慧档案馆建设资金投入机制，纳入集团公司的年度预算和“十五五”发展规划，积极探索多元化投入模式，鼓励所属单位积极参与智慧档案建设。

（参考文献略）

（第一作者冯渝文系中国石油档案馆副馆长）