EBSCO获邀参加中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会2026年学术年会，蔡佳展老师代表EBSCO在会议上分享报告。主要议题与讨论如下：
主题一：EBSCO平台定位与全球学术资源生态
EBSCO是全球领先的外文专业学术资源集成商，服务超13万家机构（含北大、清华、武大等99%以上“985/211”高校），提供450+种学科数据库、250种电子书、专业学科服务平台等。GeoRef权威地科学索引摘要库为例，其收录超过3500+种地球科学期刊、40种语言文献及最早回溯自1785年至今的宝贵资源。
其核心价值在于“专业二次文献库”（A&I）属性：不同于以Citation引文分析为主的Web of Science（SCIE共约9000种跨学科期刊，其中地学仅约400种，且无做针对地科学主题分析），AGI所属GeoRef数据库单列收录地学领域期刊达3500种，且构建了地质年代、地名、地理坐标等专属主题词表，实现高精度地理导向检索，更为全球此专业领域教授与读者高度使用。
结论：GeoRef是全球地学研究者首选的“全量—精准”型入口，而WoS更侧重引文分析与跨学科影响力评估，二者功能互补、不可替代。
主题二：AI时代学术资源供给的核心矛盾与突破路径
当前AI幻觉问题根源在于训练语料严重依赖开放免费资源（如arXiv、维基百科），而全球主流付费出版社（Elsevier、Springer Nature等）因版权归属、责任界定（如医学误诊追责）、商业利益保护等顾虑，尚未向大模型全面开放高质量专有内容。
“掠夺性OA期刊”泛滥加剧数据污染风险：大量ISSN造假、无实体出版机构的伪OA期刊混入训练池，亟需专业内容供应商（如EBSCO）通过元数据清洗、来源权威性校验、争议内容剔除等“内容策展”（Content Curation）机制进行前置治理。
结论：AI在学术领域的真正突破不取决于算法先进性，而取决于高质量、结构化、可溯源的专业内容能否安全、合规、规模化接入——这是当前产业最大鸿沟，也是EBSCO“负责任AI”战略的底层逻辑与一现出版社及各类学科权威A&I数据库出版社如AGI深度合作。
主题三：EBSCO地学AI功能实践与差异化能力
拒绝通用大模型式“全文摘要生成”，以保护出版社版权，并首创“AI Insight”轻量级解读：基于GeoREF专业主题词体系，在EBSCO平台上，对单篇文献提炼2–5个核心观点（非全文复述），规避版权风险并提升筛选效率。
深度融合地理语义：利用统一主题索引（Unified Subject Index）将“海洋地质”“古气候重建”“构造应力场”等术语关联建模，支持自然语言搜索（如输入“青藏高原新生代隆升对亚洲季风的影响”直接命中相关文献）。
全场景无障碍支持：与微软合作支持110+语言翻译（含简繁体中文、粤语、文言文、藏语、缅语、老挝语等），并提供TTS语音朗读功能，满足多元用户需求及欧美无障碍法案要求。
结论：EBSCO AI功能以“学科精准性”“内容安全性”“使用包容性”为三大支柱，区别于通用AI工具，形成地学研究专属智能助手。