0 引言
随着科学技术的飞速发展和人们个性化需求的不断增长，导航导览作为连接博物馆与游客的重要桥梁之一，其形式和内容也需要不断地创新与优化。在如今信息技术日新月异的时代，博物馆传统的导览方式已难以满足广大游客的多样化需求，因此，个性化导航导览成为提升博物馆服务水平的关键领域。
个性化导航导览的核心在于“因人而异”。它不仅仅是针对某个具体的游客提供定制的信息与知识服务，更是一种智能化的平台，能够根据不同游客的行为模式、游览偏好，甚至是在场馆中的具体位置，精准地提供定制化的信息、导览路线以及服务建议等。
现有的导览形式虽然已经比较丰富，但仍存在不足。例如，传统的人工讲解受限于讲解员的知识范围和讲解风格的单一性，可能无法满足所有游客的需求；语音讲解设备、PAD智慧导览、 AR眼镜等虽然提高了导览的便捷性和信息量，但在实现个性化服务上仍显不足；如今基于观众手机终端的微信小程序或 App导览在个性化推荐上也较为有限。因此，研究并尝试建设个性化导航导览系统具有十分重要的意义。一方面，它能满足不同游客的个性化需求，提升游客体验，另一方面，它也能有效利用对观众行为进行的大数据分析，为博物馆的高效管理、辅助决策、优质服务提供数据支撑，促进博物馆的高质量发展。
1 博物馆导览导航的发展概述
什么是博物馆的导航导览？顾名思义，博物馆导航是指能够通过地图以及定位技术，正确的引导游客到达目标位置，包括展厅、公共空间、具体展品。博物馆导览是指通过文字、语音、图像、视频等，为游客介绍展览或具体的展品。博物馆导航导览则是两种形式的结合。
博物馆导航导览的发展笔者认为大致经历了四个阶段：
第一阶段，早期的纸质媒介与人工讲解。早期的博物馆导航导览方式相对简单，主要以纸质导览书为代表。这类初期的导航导览主要依靠传统的印刷出版物，为游客提供展品信息、展馆布局等基础性的信息。这种传统的纸质导航导览方式在灵活性、互动性等方面存在较大局限性，尤其当游客众多时，信息传递和物理分发的局限性更加明显。人工讲解因其良好的沟通性和互动性更易于让公众接受，长期以来是导览服务的主力，贯穿于博物馆导航导览发展的整个阶段。
第二阶段，语音导览的出现。20世纪中叶，随着科技的进步，为解决人力匮乏与参观人数增多的矛盾，美国罗斯福总统故居创造性地把录音技术运用到展览宣教活动，自助语音讲解就此诞生。1957年，美国爱可声公司制造了世界上第一代语音导览器。事实上它是一部循环播放讲解内容的录音机。1959年，美国凤凰城历史博物馆率先使用具有录音播放功能的导览设备。
第三阶段，电子平面地图导航与多媒体形式导览共存。20世纪末21世纪初，随着数码技术的飞速发展，博物馆展品的图片、视频、多语种语音等多媒体信息开始融入专用导览设备，与此同时，移动通信和互联网应用的普及，让博物馆导航导览与更多的观众“走得更近”，观众不仅可以借用导览设备参观博物馆，还能方便地使用自己的手机查看地图，寻找到目标展厅、目标展品，博物馆的导航导览进入了一个全新的发展阶段。
第四阶段，导航与导览融合发展。近十多年来，室内导航定位技术（如蓝牙、Wi-Fi、地磁、点云、5G、AR等）的发展以及智能移动终端与应用平台（App、小程序等）的普及，让原本“割裂”的导航和导览功能出现了融合发展。游客可以搜索目标导航至目标展品前主动观看导览内容，也可以自由参观通过信号触发展品导览内容，极大地提升了游客的体验。
2 博物馆个性化导航导览
随着公众对博物馆关注度的提升以及对博物馆文化供给需求的增长，如今的博物馆导航导览也正在朝着分众化、个性化不断努力实践，以实现观众服务的高质量发展。
博物馆个性化导航导览是指利用高科技手段，如智能手机、手持设备、室内定位技术等，为游客提供根据个人喜好和兴趣定制的参观路线与展品信息服务。这种导航导览系统能够根据游客的兴趣和选择提供个性化的信息推送和路线规划，游客能够按照自己的意愿和节奏进行参观，从而获得更加舒适与个性化的体验。
上海博物馆是最早提出个性化导航导览的文博单位之一。2019年，上海博物馆作为上海市第二批人工智能试点应用场景，利用人工智能技术在个性化导航导览方面首先做出尝试，根据观众预约信息（包括但不限于观众年龄、性别、来源地等）、展厅客流实况、观众参观喜好以及参观时长等，通过多个系统的关联和多种数据的分析，尝试为不同的游客提供个性化的导航导览服务，并取得了一定的成效。2024年，辽宁省博物馆“辽小博”AI智慧导览系统采用大模型生成能力实现了知识问答功能，为游客提供直观、便捷、个性化的信息获取渠道，同时基于游客历史行为、参观路线、兴趣点等分析，实现了内容推荐功能，针对不同的游客类型及需求进行内容推荐，实现“千人千面”的个性化导览，还将大模型与博物馆空间布局信息结合，根据游客参观需要，生成路线图引导游客前往特定展品、场所或设施，实现位置导航。
结合目前的技术发展和博物馆用户的个性化需求，博物馆个性化导航导览应该具有如下特点：（1）用户需求识别：通过简要快捷的非隐私信息收集、历史访问记录、社交媒体互动等方式了解游客的兴趣和偏好；（2）智能推荐能力：根据用户需求，设计合理的智能推荐算法，为游客推荐可能感兴趣的参观路线与展品信息，同时还应具备观众画像分析与算法优化升级的功能；（3）室内定位导航与参观路径优化技术：结合最适合的或多种室内定位技术，如蓝牙信标、Wi-Fi定位以及云端定位技术和WebSLAM追踪技术等，实时追踪游客的位置，为其提供精确导航服务，系统根据游客的行进路径和偏好，动态调整推荐的参观路线；（4）信息推送服务：在游客经过某个区域或某件展品附近时，通过系统推送该展品的相关信息，包括场馆信息、服务提示以及展品的知识介绍、故事内容等。
3 博物馆个性化导航导览关键技术
基于以上特点，笔者认为室内空间定位技术、大数据分析以及专属语言处理模型对于将来博物馆个性化导航导览的提升与完善有十分重要的影响。
以下对这几个关键技术进行简单的阐述与讨论：
（1）室内空间定位技术
如今，室内空间定位技术众多，如Wi-Fi定位、UWB超宽带、蓝牙BLE、ZigBee技术、RFID技术、红外线定位、超声波定位、视觉定位、地磁定位等，这些技术各有不同的优缺点，分别适用于不同的应用场景。例如，Wi-Fi和蓝牙适用于大规模的室内环境，而UWB和RFID适用于精度要求较高的场景。
目前，博物馆导航导览场景应用比较多的是蓝牙、Wi-Fi以及视觉定位。蓝牙技术是短距离无线通信技术，在博物馆内可以实现设备一对一或一对多的无线数据通信，能在移动终端、便携电脑以及外置设备间进行无线信息交换。目前常用的是4.0版本。它的覆盖范围大、功耗较低，使用2.4GHz的ISM频段，覆盖半径约10m，最远可达100m，其设备采购成本较低，但由于需要定期更换或维护，从而部署和维护成本较高，且设备的稳定性较差；Wi-Fi技术是基于WLAN协议的无线通信技术，传输速度快、有效距离长、覆盖范围广、价格低廉、可靠性强，依靠移动终端或便携电脑WLAN模块便可实现定位，精度根据设备差异为1-10m，其缺点是信号易受环境干扰，稳定性较差；视觉定位技术是提取相机当前帧图像上的2D特征点和高精度地图中的3D特征点，通过特征匹配，获取两者的对应，然后通过PnP算法求解相机姿态，其定位精度较高，也无需依赖现场传感器等设备，其缺点是在场景纹理弱、光线较暗时，图像特征少，容易出现定位匹配失败。
因此，定位技术的选择需要综合考虑成本、精度、环境适应性等因素。
（2）大数据分析
随着近十多年博物馆信息化、智慧化发展的逐步加快，众多博物馆在藏品管理系统、观众预约系统、客流分析系统、官方网站、微信服务小程序、场馆导航导览系统等方面根据自身条件和需求逐步开展了建设，也在不断努力打破系统间的“孤岛”现象，实现系统互通和数据共享，这为博物馆开展以场馆、藏品、游客三个重要维度的大数据分析奠定了基础。
博物馆大数据分析的目的在于从海量的数据中挖掘有价值的信息，支持业务场景应用。博物馆导航导览场景应用的大数据分析方法和路径大致如下：①数据收集与整合。将场馆运营数据（如设备设施状态、服务信息、客流情况等）、藏品数据（如藏品信息、藏品位置、多媒体资源等）、游客数据（如游客来源地、年龄、性别、喜好、在线互动、场馆内行为等）进行有效整合，通过构建数据仓库、使用 ETL工具等手段建立数据模型；②数据清洗与准备。对收集来的数据进行质量评估，包括但不限于准确性、完整性、一致性、时效性等，以确保分析结果的可靠；对存在的错误、重复、不一致或无关数据进行清理，提高数据的可用性；③数据存储与管理。根据数据的类型和规模选择合适的存储解决方案，如关系型数据库、NoSQL数据库、云存储服务等；建立数据管理策略，确保数据的安全、合规以及可访问性；④数据分析与挖掘。对收集的数据进行描述性统计分析，了解数据的基本特性；通过探索数据间的关联性、趋势和模式，发现潜在的业务洞察；运用统计学和机器学习算法，预测未来的趋势和行为模式。如分析观众的参观路径、停留时间、访问展品等信息，深入了解观众的兴趣偏好和行为模式；实时监测展厅人流分布，预测高峰时段，合理安排开放容量以及服务人员配置等；⑤实施与优化。将分析结果转化为具体的业务行动，如根据游客的兴趣或需求，为其推荐游览路线与兴趣展品；根据游客反馈不断调整和优化数据分析模型，减少游客的迷路或重复游览。
通过这些步骤，博物馆可以更好地利用大数据分析技术，提升个性化导航导览的服务质量和场馆运营的管理效率。
（3）博物馆专属自然语言处理模型
通用语言模型在很大程度上可以应用于各种领域，但对于某些特定领域的专业术语和独特需求并不完全适用，其精准性会大大降低，且容易产生“幻觉”。在文博行业中，展品解释、访客互动、文化交流等方面的需求非常专业，且意识形态属性较强。因此，需要关注和加强文化和博物馆领域专属的行业甚至是场景自然语言处理模型研究与开发，从而提供更准确、更个性化的信息服务和现场体验。然而，这样的专属自然语言处理模型需要结合文化领域的专业知识、特定博物馆的藏品信息和访客互动需求进行训练和定制。
博物馆专属自然语言处理模型的研发和应用涉及如下重点：①数据集（如藏品、展览、教育传播、文创、观众反馈等相关数据）收集。其来源于各博物馆的官方网站、各类社交媒体平台（微博、小红书等）、博物馆内各业务系统、观众来信与反馈等相关内容；②算法选择和模型架构搭建。根据博物馆应用场景（如个性化导航导览等）选择合适的算法，构建神经网络结构，设计模型架构；③训练和优化。根据原始文本进行特征工程，针对文博领域数据特点和应用需求，提取有用特征，训练模型，如词频、词向量、句法结构等，提高模型性能和泛化能力；④评估和测试。研究模型评估和测试方法，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过准确率、召回率以及生成文本的流畅度、困惑度等，对用于博物馆领域的语言模型进行评估测试，同时验证模型的泛化能力：⑤部署和应用。将训练好的模型部署到博物馆实际业务场景中，构建基于专属自然语言模型的人工智能应用框架，采用应用程序接口的形式对接语言模型，用于博物馆展览、教育、导航导览等；⑥学习和更新。收集跟踪模型在实际应用中的效果，针对发现的问题，对模型不断进行改进和优化。
当然，博物馆专属自然语言处理模型的研发和应用可能面临数据不足、质量不高、模型对领域特定语言理解能力较弱、多模态数据处理有限、保护隐私及安全性重视不够、模型更新和维护的成本较高等难点，这些挑战需要在研发落地过程中予以充分考虑和解决。
4 博物馆个性化导航导览系统设计
博物馆个性化导航导览系统应以游客的个性化需求为核心，根据博物馆系统建设的情况努力实现相关系统的互联互通，并着力做好多维度数据的分析与利用，还要根据场馆实际情况采用合适的设备和技术。
该系统的设计建议考虑构建如下功能模块：
（1）用户管理
用户管理模块是博物馆个性化导航导览系统的基础，它不仅涉及用户注册、信息修改和历史访问记录管理，还包括了数据的收集与分析，为个性化精准推荐提供数据基础。个性化推荐的运作基础建立在用户偏好、历史行为以及其他相关信息的收集与分析之上。用户管理模块的设计应做好隐私保护，把系统可靠性放在第一位，用户数据要经过加密以及脱敏处理，并通过数据完整性校验，防止在传输或存储过程中被篡改或丢失。设计并实现记录功能，自动记录用户的参观历史，如参观日期、参观时长、展品浏览、路线选择等。
（2）位置服务
位置服务模块是博物馆个性化导航导览系统的关键组成部分，其主要功能是通过采用一种或融合多种室内定位技术手段，为游客提供实时的、精准的位置信息。位置服务模块的设计需综合考虑技术特点与适用场景，在为游客提供实时位置信息的基础上，位置服务模块还需根据游客偏好、历史行为、展品热度、场馆人流等信息，利用机器学习算法和大数据分析技术，推荐适合的参观路线，包括预计参观时长、路线热门程度以及展品介绍等。此外，位置服务模块应界面设计友好、直观，确保游客在不同设备上均能便捷直观地接收位置信息、查看推荐路线、获取展品详情等。
（3）个性化推荐引擎
个性化推荐引擎是博物馆个性化导航导览系统的核心，它是一种基于游客行为和偏好的智能系统，能为游客提供个性化的导航和展览推荐服务，利用机器学习算法分析游客的参观历史与兴趣偏好，结合场馆分布、展品内容与客流分布，智能推荐相关展览、展品或活动。个性化推荐引擎常用的机器学习算法有基于内容的推荐算法、协同过滤的推荐算法、深度学习的推荐算法等。
（4）互动体验
博物馆个性化导航导览系统还应设置互动体验模块，如为游客提供智能的语音解说、丰富的图像展示、专业的视频播放等，甚至利用博物馆专属自然语言处理模型实现AI问答。互动体验模块的操作界面应简洁直观，通过及时的反馈和交互设计，提升游客参与感。一方面，让游客可以有丰富的体验选择，另一方面，让游客能在“博物馆百事通”的帮助下，提升知识的获得效率。
（5）反馈与优化
游客反馈与优化模块是个性化导航导览系统作为其成长性与可持续性不可或缺的组成部分。该模块在于收集观众的反馈信息，并通过深入的数据分析不断优化推荐算法，从而提高个性化导航导览的科学性和准确性。反馈与优化模块应鼓励游客在参观结束后提供对个性化导航导览服务的看法和建议，同时，更应该考虑设计一些自动的、游客无感的数据收集方法（如使用过程中游客的停留时间、参观路线的选择、与展品的互动行为等），这些都是能够反映游客偏好以及满意度的重要数据。因此，为确保优化工作的持续性和有效性，反馈与优化模块应建立相应的标准化反馈处理流程以及定期优化更新的计划安排，只有这样才能可持续地跟踪游客的满意度，并有效优化系统的性能指标。如此，个性化导航导览系统才能在“反馈—分析—优化”这样的循环中，不断提升其科学性和准确性，最终为游客提供高质量的个性化参观体验。
5 博物馆个性化导航导览系统实现的难点
个性化导航导览系统对于提升博物馆的参观体验十分重要，它有助于满足多样化的游客需求，并能增强其参与感和满意度。然而，一个功能全面、智能程度高、内容丰富、便捷性强的个性化导航导览系统的实现面临着诸多挑战。
（1）技术整合难度大
个性化导航导览需要整合多种技术（如定位技术、增强现实（AR）、人工智能（AI）、大数据分析等）来实现对游客行为的精准识别和个性化推荐。系统与数据的融合不仅技术上存在挑战，还需要跨部门和跨学科的合作，这无疑提高了系统建设的复杂性。建议成立跨部门的项目团队，整合不同领域的技术和资源，通过系统的整合、测试和优化，确保各系统、多种技术的有效协同。同时，也要打破部门或专业壁垒，实现跨界合作，如与专业的科技公司合作，利用其技术优势和经验，降低技术实现的难度。
（2）导览内容的精准更新与维护
个性化导览的内容需要根据展品变化和游客反馈进行持续更新和优化，确保信息的准确性和时效性。因此，需要建立内容更新的标准流程，定期对导航导览内容进行维护和升级。利用游客反馈和行为分析数据，不断优化推荐算法，提高推荐系统的准确性和个性化水平。
（3）数据隐私与安全性
个性化服务对于服务质量的提升有重要的意义，然而，我们也要清醒地认识到同时带来的数据风险，正是因为要收集和分析大量游客的个人数据，博物馆必须考虑游客隐私和数据安全问题。因此，需要制定严格的数据采集、管理与利用制度，采用加密、脱敏、防火墙等技术手段，增强数据的安全性，有效确保游客数据的收集、存储管理与利用都遵循相应的法律法规，且不侵犯和泄露游客隐私。
（4）硬件设备的维护与管理
个性化导航导览需要使用到特定的硬件设备，如客流监测设备、室内定位导航设备、导航导览应用终端设备、系统承载的机房设备等，这些设备的维护和管理是保障服务持续性的关键。因此，建议建立专门的技术支持团队，对硬件设备进行定期的维护和检查，确保设备的正常运作。同时，还应提供设备管理、更新的培训，让相关技术人员能够快速掌握设备的使用方法和基本维护知识。
（5）系统与平台的互操作性问题
不同的导航导览系统和数据管理系统存在标准化程度低、互操作性差的问题，系统的耦合情况、数据的分析能力等都会影响个性化服务的实施。因此，建议推动行业标准的制定与遵循，提高不同系统之间的兼容性以及数据采集与分析能力。同时，设计中间件或API接口，实现不同系统之间数据与功能的有效对接。
6 结语与展望
在当前的发展趋势下，博物馆作为文化传播和教育的重要场所，其导航导览服务的个性化已逐渐成为提升观众体验和服务质量的关键因素。虽然不少博物馆在科技助力博物馆个性化导航导览方面做了诸多有益尝试，也取得一定的成效，但依然有很大的提升空间和可为之处，也尚未整体达到真正个性化导航导览的水平。因此，需要逐步建立技术的统一标准，达成服务内容的共识，克服诸多实现难点，方能将个性化导航导览推向一个新的高度。
展望未来，个性化导航导览不仅对提升博物馆的服务质量、提高运营管理效率具有重要作用，还有助于开拓新的商业模式和经济增长点。尽管面临技术和管理上的挑战，但通过不断的技术创新和管理优化，个性化导航导览的发展潜力是巨大的，对推动博物馆事业的高质量发展具有重要意义。（来源网络，侵删）