一、知識工程行業(yè)概述

知識工程(Knowledge Engineering)是一門新興的工程技術(shù)學(xué)科。它產(chǎn)生于社會科學(xué)與自然科學(xué)的相互交叉和科學(xué)技術(shù)與工程技術(shù)的相互滲透。

“知識工程”研究的內(nèi)容是如何組成由電子計算機(jī)和現(xiàn)代通訊技術(shù)結(jié)合而成的新的通訊教育、控制系統(tǒng)。“知識工程”研究的中心，是“智能軟件服務(wù)”，即研究編制程序，提供軟件服務(wù)。

“知識工程”的產(chǎn)生，說明人類所專有的文化、科學(xué)、知識、思想等同現(xiàn)代機(jī)器的關(guān)系空前密切了。這不僅促進(jìn)了電子計算機(jī)產(chǎn)品的更新?lián)Q代，更重要的是，它必將對社會生產(chǎn)力新的飛躍，對社會生活新的變化，發(fā)生深刻的影響。

知識工程過程包括5個活動

(1)知識獲取。知識獲取包括從人類專家、書籍、文件、傳感器、或計算機(jī)文件獲取知識，知識可能是特定領(lǐng)域或特定問題的解決程序，或者它可能是一般知識或者是元知識解決問題的過程。

(2)知識驗證。知識驗證是知識被驗證(例如，通過測試用例)，直到它的質(zhì)量是可以接受的。測試用例的結(jié)果通常被專家用來驗證知識的準(zhǔn)確性。

(3)知識表示。獲得的知識被組織在一起的活動叫做知識表示。這個活動需要準(zhǔn)備知識地圖以及在知識庫進(jìn)行知識編碼。

(4)推論。這個活動包括軟件的設(shè)計，使電腦做出基于知識和細(xì)節(jié)問題的推論。然后該系統(tǒng)可以推論結(jié)果提供建議給非專業(yè)用戶。

(5)解釋和理由。這包括設(shè)計和編程的解釋功能。知識工程的過程中，知識獲取被許多研究者和實踐者作為一個瓶頸，限制了專家系統(tǒng)和其他人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。

知識工程把有關(guān)知識庫系統(tǒng)、專家系統(tǒng)等的構(gòu)造技術(shù)作為主要課題.其研究的主要領(lǐng)域包括以下三個方面：

1.知識獲取.研究知識處理系統(tǒng)如何從系統(tǒng)外部獲得知識、充實知識庫，包括對外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行知識化.

2.知識表示.研究怎樣對知識進(jìn)行形式化地描述，以便讓計算機(jī)能合理地存貯和使用知識.

3.知識使用.研究在知識處理系統(tǒng)中應(yīng)如何組織和利用知識，使用怎樣的推理方法，以達(dá)到所希望的目標(biāo).

我們的報告《2024-2029年中國知識工程市場現(xiàn)狀深度調(diào)研及發(fā)展分析報告》包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風(fēng)險和機(jī)遇。在未來的競爭中擁有正確的洞察力，就有可能在適當(dāng)?shù)臅r間和地點獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。

大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)的挖掘、整合與分析已經(jīng)在每一個行業(yè)和領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,大數(shù)據(jù)不僅是一場技術(shù)變革,更為企業(yè)經(jīng)營和管理提供了全新的機(jī)遇。利用大數(shù)據(jù)技術(shù),企業(yè)可以優(yōu)化運(yùn)營模式、加強(qiáng)風(fēng)險管理、完善市場決策等,為企業(yè)的智能化發(fā)展提供方向。

二、知識工程市場發(fā)展分析

知識工程已從早期單一FAQ技術(shù)發(fā)展豐富到深度學(xué)習(xí)FAQ、表格知識庫、知識圖譜、文檔閱讀理解等多技術(shù)階段。

從客戶端體驗來看，對話式AI廠商將持續(xù)追求知識工程技術(shù)的豐富升級，根據(jù)客戶的業(yè)務(wù)及資料特點為其匹配合適的知識工程技術(shù)，將知識庫的建設(shè)質(zhì)效最大化。

從廠商自身經(jīng)營來看，廠商需基于投入產(chǎn)出判斷是否開發(fā)新技術(shù)。以知識圖譜為例，知識圖譜可支撐多知識點的綜合判斷，提升對話式AI產(chǎn)品在復(fù)雜問題下的答案準(zhǔn)確度，但知識圖譜同樣存在技術(shù)門檻高、開發(fā)投入大等特點，廠商需根據(jù)所需投入與業(yè)務(wù)落地價值，去評估是否投入開發(fā)，并選擇判斷合適的行業(yè)切入點。

知識圖譜是一種描繪實體之間關(guān)系的語義網(wǎng)，是新一代的知識工程技術(shù)，以NLP(自然語言處理)為底層技術(shù)，捕捉數(shù)據(jù)、信息等內(nèi)容并梳理，組合成圖譜形式，為AI提供知識儲備。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029年中國知識工程市場現(xiàn)狀深度調(diào)研及發(fā)展分析報告》分析：

隨著人工智能的迅猛發(fā)展，知識圖譜落地和商用能力不斷增強(qiáng)，越來越多的企業(yè)開始引入知識圖譜技術(shù)，解決企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)分析和挖掘問題，并取得了突出的成效。

人工智能作為新一代信息技術(shù)革命的核心，也將應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)社會的各個領(lǐng)域，形成“AI+”。即使是谷歌、微軟、IBM，在人工智能落地方面，也在向金融、醫(yī)療、汽車、零售等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的行業(yè)方向布局。以醫(yī)療領(lǐng)域來說，人工智能算法被應(yīng)用到新藥研制，提供輔助診療、癌癥檢測等方面。谷歌就宣布他們運(yùn)用人工智能識別出乳腺癌。而IBM推出的Watson，也開始用于在臨床試驗中篩選乳腺癌和肺癌患。

另外一個火熱的行業(yè)是自動駕駛，谷歌、百度、特斯拉、奧迪等科技和傳統(tǒng)巨頭紛紛加入。如果把人工智能比作一個大腦，那么深度學(xué)習(xí)是“大腦”的運(yùn)轉(zhuǎn)方式，知識圖譜是“大腦”的知識庫，而大數(shù)據(jù)和GPU 并行計算、高性能計算等支撐技術(shù)是大腦“思維運(yùn)轉(zhuǎn)”的支撐。

隨著信息化與數(shù)字化建設(shè)的展開與NLP技術(shù)的進(jìn)步，知識圖譜不再局限于網(wǎng)絡(luò)百科式的搜索，其衍生出了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容與社交、大數(shù)據(jù)知識圖譜與行業(yè)知識圖譜等多種產(chǎn)品類型。知識圖譜技術(shù)應(yīng)用受行業(yè)信息化成熟度及需求影響較大，整體規(guī)模處于起步階段，未來產(chǎn)品專業(yè)化和場景化趨勢明確。

報告對我國知識工程行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、子行業(yè)發(fā)展變化等進(jìn)行了分析，重點分析了國內(nèi)外知識工程行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。報告還綜合了知識工程行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài)，對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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