智能服务系统（Smart Service Systems）是由人员、技术、组织和信息构成的价值共创配置，具备自主学习、适应和决策能力 (Beverungen et al., 2019; Vu, 2023)。其核心在于通过智能产品作为边界对象，整合服务提供方与消费方的资源和活动，实现双方互利 (Beverungen et al., 2017; Beverungen et al., 2019)。
定义与核心特征
智能服务系统是服务系统的一种演进形态，其"智能"属性源于数字技术对传统服务系统的改造 (Beverungen et al., 2019)。美国国家科学基金会将其定义为由感知、驱动、协调、通信和控制等技术融入而具备能力的系统 (Beverungen et al., 2017)。该系统能够基于接收、传输或处理的数据进行学习、动态适应和决策，以改善对未来情境的响应 (Le-Dinh et al., 2021; Vu, 2023)。
智能服务系统具备三个关键特征：感知化 （instrumented）、互联化 （interconnected）和智能化（intelligent） (Le-Dinh et al., 2021)。感知化指传感器捕获实时和历史信息以支持决策；互联化指人员可便捷获取服务系统及其交互信息；智能化指推荐算法为利益相关者提供最优选择 (Le-Dinh et al., 2021)。系统还表现出技术中介化、持续化和常规化的互动特征 (Beverungen et al., 2017)。
智能产品与边界对象机制
智能产品在智能服务系统中充当边界对象（boundary objects），即位于不同领域或社区接口处的制品，实现跨边界的信息与知识转移 (Beverungen et al., 2017; Beverungen et al., 2019)。智能产品允许服务消费方和服务提供方检索和分析聚合的现场证据，并基于情境数据调整服务系统 (Beverungen et al., 2017)。
智能产品以两种方式中介服务提供方与消费方之间的互动：消费方将产品内嵌功能作为自助服务使用时，以及服务提供方通过智能产品远程连接消费方执行的操作时 (Beverungen et al., 2017)。例如，智能产品可将其使用状况、状态和上下文数据传回服务提供方，由提供方分析这些数据以提供契合客户具体情境的附加价值主张 (Beverungen et al., 2017)。
应用领域与系统类型
| 应用领域 | 典型案例 | 来源 |
|---|---|---|
| 制造业 | 智能生产设备远程监控与预测性维护 | (Beverungen et al., 2017; Beverungen et al., 2019) |
| 交通运输 | 汽车分析驾驶行为并安排维修预约 | (Beverungen et al., 2019; Ran, 2024) |
| 医疗健康 | 可穿戴系统监测健康状态并支持个性化治疗 | (Beverungen et al., 2019) |
| 客户服务 | 智能客服对话系统解析用户查询并提供响应 | (Wu et al., 2024; Chen et al., 2025) |
| 公共服务 | 传感器垃圾桶优化垃圾收集路线与调度 | (Beverungen et al., 2019) |
Figure 1: 智能服务系统的主要应用领域与典型案例
根据客户在技术驱动价值共创中的角色，智能服务系统可分为三类：智能自助服务系统、智能超级服务系统和智能交互服务系统 (Lim & Maglio, 2018)。此外，自主服务系统被视为一种新型形态，仅需最低限度的人-物交互，主要基于物-物交互运行 (Lim & Maglio, 2018)。
技术架构与演进趋势
智能服务系统的技术基础涵盖物联网、大数据、云计算和人工智能等信息通信技术 (Xue et al., 2022; Vu, 2023)。"大数据+算力+AI算法=智能服务"的架构正在形成新的社会基础设施 (Xue et al., 2022)。在客户服务领域，智能客服系统已从基于规则的模板系统演进为基于大模型的智能系统，利用自然语言理解、对话管理和知识库检索增强技术提供高效服务 (Xi, 2024)。
随着人工智能技术的渗透，人机协作在价值共创过程中的作用日益突出 (Bartelheimer et al., 2025)。混合智能服务生态系统（HISE）框架提出，人类行动者、AI行动者和人-AI混合体在动态、共同演化的服务环境中协作，通过情境化配置的代理权实现无缝价值共创 (Bartelheimer et al., 2025)。AI在服务中的任务替代遵循从机械智能到分析智能、再到直觉和共情智能的可预测顺序 (Huang & Rust, 2018)，这意味着分析技能的重要性将随AI接管更多分析任务而下降，而直觉和共情技能对服务人员将变得更加重要 (Huang & Rust, 2018)。
智能服务系统是一个多学科交叉的研究领域，涵盖信息系统、市场营销、计算机科学、工业工程和商业管理等学科 (Le-Dinh et al., 2021; Vu, 2023)。现有研究指出，该领域仍面临去中心化管理、网络安全性能以及如何在技术特征之上构建可持续多行动者关系等挑战 (Nie et al., 2021; Belghiti et al., 2026)。
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