近十年来我国知识工程研究进展与趋势
我国科技重心的变化趋势
我国科技重心的变化趋势
我国科技重心的变化趋势包括以下几个方面：
1. 从经验型科技向创新型科技转变。
我国过去的科技发展主要依赖技术引进和模仿，但现在越来越重视自主创新和自主研发，通过技术创新提高科技成果的质量和效益。
2. 从传统产业向新兴产业的转变。
我国科技发展主要集中在传统的制造业领域，但现在越来越重视新兴产业的发展，如信息技术、生物技术、新能源等。
3. 从单个领域向交叉融合的转变。
我国科技重心正在从单一领域向交叉融合、多领域协同的方向转变，推动不同技术领域之间的融合，增强技术的综合性和创新力。
4. 从拐点向高端的转变。
我国科技重心越来越向高端领域转移，努力实现关键技术和核心技术的突破，提高科技自主创新和国际竞争力。
5. 从国内向国际的转变。
我国科技重心不仅向国内倾斜，也向国际倾斜，积极参与国际科技竞争和合作，加强国际科技交流与合作，推动科技全球化。
我国科技进展情况汇报
我国科技进展情况汇报
我国科技进展迅速，取得了一系列令人瞩目的成就。
首先，我国在航天领域取
得了长足的进步。
2019年，嫦娥四号成功登陆月球背面，这是世界上首次实现的
壮举，为人类探索宇宙奠定了坚实的基础。
此外，我国的北斗导航卫星系统已经初步建成，成为世界上第三个全球导航卫星系统，为全球定位导航领域做出了重大贡献。
在人工智能领域，我国也取得了显著的进展。
中国的人工智能技术在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面处于国际领先地位。
人工智能已经广泛应用于医疗、交通、金融等领域，为社会发展带来了巨大的便利和效率提升。
此外，我国在生物技术领域也取得了重大突破。
基因编辑技术的发展为医学疾
病治疗提供了新的可能，同时也为农业生产带来了新的机遇。
我国在转基因作物、生物医药领域的研究和应用也取得了令人瞩目的成就。
除此之外，我国在新能源、环保技术、互联网+等领域也有着长足的进步。
新
能源汽车的推广应用、环保技术的研发应用、互联网+的融合发展，为我国经济社
会的可持续发展提供了强大的支撑。
总的来说，我国科技进展取得了令人瞩目的成就，但也面临着一些挑战。
在未来，我们需要继续加大科技投入，加强基础研究和应用创新，推动科技与经济社会的深度融合，为实现科技强国的目标不懈努力。
一文读懂十年来我国新一代信息技术产业发展成就
一文读懂十年来我国新一代信息技术产业发展成就近年来，我国新一代信息技术产业发展突飞猛进。
这得益于多年来中国政府大力支持信息技术产业的发展。
以十年为周期，我们可以回顾一下新一代信息技术产业的发展历程，并了解我们取得的成就。
2009年，中国政府提出了《信息化发展战略纲要》，明确提出“加快发展新一代信息技术”是信息化推进的关键。
为此，中国政府多次出台各种政策措施，投入大量资金，并积极推动基础研究、技术应用、标准规范等方面的发展。
在新一代信息技术领域，我们取得了多项重要成就。
一、移动互联网10年前，移动互联网还不是普及的概念，但现在它已经深入人心。
中国的移动互联网业务在全球都是独树一帜的。
中国移动用户数量占全球的四分之一，中国的流量消费量超过了西方发达国家。
移动互联网为各行业带来了新的发展机遇和商业模式。
二、云计算云计算是指通过网络，将计算资源、软件和数据中心等转移到云端的技术。
中国正在加速转型，向云计算和大数据时代进军。
相应的，云计算市场也在迅速发展，每年增长约30%。
中国的云计算企业数量与美国、日本等发达国家相当。
目前，云计算已经覆盖了政府机构、企业、个人等所有领域，并获得了长足的发展。
三、人工智能人工智能（AI）是新一代信息技术的重要分支之一。
近年来，中国对人工智能的发展投入巨大，且逐步成为全球领先者。
中国在AI技术的研究和应用上均取得了重要进展。
2018年，阿尔法狗战胜人类的围棋冠军，引起全球关注。
在中国，人工智能技术正在被广泛应用于金融、医疗、智能家居等领域。
四、物联网物联网是由传感器、控制器、通讯设备和数据处理等技术构成的集成网络系统。
它可以把各种设备（如传感器、执行器、计算机等）连接在一起构成统一的通讯组网，以实现信息的采集、处理和传输。
2013年，中国政府提出重点发展“物联网”，并投入大量资金支持物联网的建设。
目前，中国物联网市场规模位居世界前列。
总之，新一代信息技术产业是一个富有发展潜力和广阔前景的产业。
我国知识管理研究现状、热点与趋势
《我国知识管理研究现状、热点与趋势》摘要：通过对我国1998—2018年以知识管理为主题的文献进行梳理，运用数据统计、知识图谱绘制和关键文献判读方法研究知识管理研究的现状、热点与趋势，发现我国知识管理研究已进入成熟发展阶段;研究热点集中在五大方面，即知识的共享、转移与创新，图书馆知识服务，企业知识管理，个人知识管理，知识管理系统;未来的研究趋势是人工智能下的知识管理、共享经济下的知识共享和数据驱动下的知识服务，比较而言，国外研究较为分散，重点研究知识管理模型[5]、本体知识管理[6]等，国内研究较为集中，主要是从组织服务视角研究知识管理[7-9]，鲜有学者对2016之后的知识管理研究进行梳理，然而2016年以来，大数据、人工智能等技术的兴起引起数据量激增、信息爆炸，对知识管理的研究和实践产生了巨大影响，且由于只针对某些领域的知识管理研究进行梳理无法反映知识管理研究的整体面貌，因此，本文对我国1998—2018年知识管理研究相关文献进行关键词词频统计、图谱分析和内容分析，以掌握知识管理研究的现状和热点并探析研究趋势，为我国知识管理及其相关领域的研究与实践提供借鉴和启发石玉玲陈万明摘要近年来大数据、人工智能等技术的兴起引起数据量激增、信息爆炸，对知识管理的研究和实践产生了巨大影响，梳理知识管理研究的现状、热点和未来研究趋势，可为后续研究的创新和突破提供有益参考。
通过对我国1998—2018年以知识管理为主题的文献进行梳理，运用数据统计、知识图谱绘制和关键文献判读方法研究知识管理研究的现状、热点与趋势，发现我国知识管理研究已进入成熟发展阶段;研究热点集中在五大方面，即知识的共享、转移与创新，图书馆知识服务，企业知识管理，个人知识管理，知识管理系统;未来的研究趋势是人工智能下的知识管理、共享经济下的知识共享和数据驱动下的知识服务。
关键词知识管理知识共享知识服务研究热点趋势分析AbstractIn recent years， the rise of big data， artificial intelligence and other technologies has caused a surge in data volume and information explosion， which has had a huge impact on the research and practice of knowledge management. Combing the current situation， hot spots and future research trends of knowledge management research can provide useful reference for the innovation and breakthrough of follow-up research. By sorting out the literature on knowledgemanagement in China from 1998 to 2018， the current situation， hot topics and trends of knowledge management research are studied by using data statistics，knowledge mapping and key literature interpretation methods.The research finds that Chinas knowledge management research has entered a mature stage of development，and the current research hotspots are mainly based on the perspectives， namely，knowledge sharing， transfer and innovation， library knowledge service， enterprise knowledge management， individual knowledge management， and knowledge management system.The future research trend will be knowledge management under artificial intelligence， knowledge sharing under sharing economy background and knowledge service driven by data.Keywords Knowledge management. Knowledge sharing. Knowledge service. Research hot topics. Trend analysis.0 引言隨着网络新知识经济的发展，知识逐渐成为企业、组织和个人的核心竞争力的重要来源，知识管理也扩大到社会的各领域和组织系统中。
近十年来国内知识科学研究进展与趋势
３ ． １ 研究 的历时演进
学术论 文数量 的变化是 衡量一 个领域 一段 时期 内
发展态 势 的重要 指标 ，对 评价该领 域所 处的 阶段 以及 预测 未 来 趋势 和 发 展动 态 具 有重 要 的意义 。笔 者 对
３ 知识科学研究的 时空分布
其是知识 的技 术问题和协 调作用 ”州。“ 知识 科学作 为 综合性 交叉 学科 ， 包 含着众 多的分支学科 ，随着研 究的 深入和多学科理论 、 方法 的渗透 ，知识科 学在未来 还将
会 有一系列处 于萌发状态或有 待创建 的分 支学科 ”Ｉ ２ 】 。 在 知识经 济时代 ，知识科 学是人们 对知识研 究和应用 的必然形式 ， 因此 ， 知识科 学具有学术价值 。然而迄今
２ ７ ３
论 文数的平方根 的 ０ ． ７ ４ ９倍 ”ｌ ６ ｌ 。由此 可知 ，高产 作者
Ｇ ３ ０ ２ ） 这一名称 ”【 ２ Ｊ 。这表明 ，知识 学已经进入 中国学
术界正式的研究领域 。“ 所谓知识学 ，就是 以知识 为具 体研究对 象 的科学 。它既是一 门理论学 科 ，也是 一门 应用学科 ”［ ３ ］ 。知识科学是 随着社会及学科 的发展 ，逐 渐将知识 学完善后 普遍被人们 所认可 的新概念 。关 于
２ ３ ４ ８ 篇文献分 布作历 时性 的系统统计 ，做 出分布 曲线
２
散点图 ， 如图 １ ． ．
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发文魅
图书馆 （ Ｌ ｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ ）
２ ０ １ ６年第 １ ２期 （ Ｎｏ ． １ ２ ． ２ ｆ ） １ ６）
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发 文量 ……・ 指数 ｔ 壁交量
我国机构学十年来主要研究成果及发展展望
6. 大力进行可控机构的分析和综 合的研究
• 广义来说，可控机构包括了可调机构、变输入机构和混合驱动机构。可调 机构是调节杆长来实现给定的运动。变输入机构又可称为可编程输入机构， 可以实现一定程度的柔性化输出。混合驱动机构是对多自由度机构中某一 输入构件的电机进行伺服控制，其余输入构件的电机是常速电机而实现的 柔性化轨迹输出或运动输出。 • 文献[82~85]研究了可调机构的设计方法、实验方法和应用。 • 文献[86~87]研究了凸轮机构和连杆机构的主动控制方法，通过控制伺服马 达的驱动速度来改变机构的输出，使机构输出实现柔性化。 • 文献[88~96]研究了平面两自由度的混合驱动五杆机构和七杆机构的可动性、 工作空间和奇异性等，进行了运动规划和实验研究等，为平面两自由度混 合驱动五杆机构和七杆机构的进一步研究奠定了理论基础。 • 文献[97~98]研究了混合驱动机构的创新设计方法，提出混合驱动机构的多 种类型和对混合驱动机械系统建模理论进行探讨。
6. 大力进行可控机构的分析和综合的研究
• 可调机构的研究始于60年代初。长期以来，可调机构的研究大量集中于机构运动学方 面的研究，即可调机构的轨迹综合、运动综合和函数综合，其运动综合方法已比较完 善。但是对于可调机构的调节范围、可调的结构对机构的运动性能和动力性能的影响 的研究有待进一步完善。 变输入机构（即伺服输入机构）的研究近几年比较活跃。主要研究内容为通过计算机 控制的伺服电机替代常速电机驱动主动件以改善从动件运动特性。但伺服输入机构的 系统设计方法以及伺服机构系统的机电耦合模型还有待深入。 混合驱动机构的研究从90年代初兴起，以混合驱动两自由度的五杆机构、七杆机构为 研究对象的居多。需要进一步研究的内容主要有：混合输入机构的型分类、柔性空间 分析、运动学与动力学分析、机电耦合的模型、实现精确的轨迹、函数和运动的综合。 总之，可控机构作为现代机构学的一个重要分支能很好地满足现代机械的可控、可调 的要求。目前对可调机构、可编程控制机构、混合驱动的二自由度以及多自由度的可 控机构的类型和设计方法研究日益受到机构学界的重视。而且不少研究成果已经用到 各种各样的工作机械的设计中去，使工作机械达到性能优良、输出柔性、机电融合的 先进水平。可控机构的深入研究将会大大推动机械产品的输出柔性化和提高机械产品 的工作性能，开辟了一条机械产品创新的新途径。
知识工程的发展现状
知识工程的发展现状知识工程是一门交叉学科，旨在将人类知识和经验转化为可计算的形式，以便计算机系统能够利用这些知识进行自动推理、决策和问题解决。
它涵盖了知识表示、知识获取、知识存储和知识推理等核心技术，是人工智能领域的重要组成部分。
随着人工智能和大数据技术的快速发展，知识工程也在不断地发展和演进。
首先，知识工程在知识表示方面取得了重要进展。
传统的知识表示方法主要依赖于符号逻辑和专家系统，但它们无法处理大规模和复杂的知识。
近年来，基于本体论的知识表示方法得到了广泛应用，它将知识组织为一个层次化的类别和关系网络，能够更好地处理多源异构数据和半结构化数据。
其次，知识获取技术不断完善。
知识获取是指从不同的知识源中提取知识并转化为可计算的形式。
传统的知识获取方法主要基于手工规则和专家系统，但这些方法依赖于人工的知识工程师，效率低且难以应对大规模数据。
近年来，基于机器学习和统计模型的知识获取方法成为主流，能够自动抽取和转化知识。
第三，知识存储和管理技术不断提升。
传统的知识存储方法主要基于关系数据库和文本检索技术，但这些方法不能有效地管理大规模和多模态的知识。
近年来，图数据库和知识图谱技术得到广泛应用，能够将知识组织为图状结构，并提供高效的查询和推理功能。
第四，知识推理技术不断创新。
知识推理是指利用已有的知识进行逻辑推理和推断，进而从中获得新的知识。
传统的知识推理方法主要基于逻辑推理和规则推理，但它们面临着推理效率低和知识表示不完备的问题。
近年来，基于表示学习和深度学习的知识推理方法取得了重大突破，能够从大规模数据中学习知识表示，并进行高效的推理和预测。
总结来说，知识工程在知识表示、知识获取、知识存储和知识推理等方面取得了重要进展。
随着人工智能和大数据技术的快速发展，知识工程将会在智能搜索、自动问答和智能决策等领域发挥越来越重要的作用。
然而，目前还存在着知识表示不完备、知识获取难度大等挑战，需要进一步研究和探索。
十年来我国科技发展的重要特点
十年来我国科技发展的重要特点1.引言1.1 概述概述：自改革开放以来，我国科技发展取得了巨大的进展和成就，经历了一段跨越式发展的时期。
这十年来，我国科技领域呈现出一些重要特点，对于指导未来科技发展具有重要的借鉴意义。
首先，我国科技发展突破了传统发展模式的束缚，实现了由跟跑到并跑再到引领的转变。
在过去的十年里，我国科技实力不断增强，取得了一系列重大科技突破和创新成果。
例如，在航天、人工智能、信息技术、生物技术等领域，我国取得了多项具有国际影响力的重大科技成果，为世界科技发展作出了重要贡献。
其次，我国科技发展呈现出加强国际合作与交流的趋势。
随着全球化的深入发展，各国之间的科技交流与合作日益紧密。
我国科技发展积极融入全球科技体系，加强与其他国家和地区的科技交流与合作。
通过开展国际间的科技交流，我国科技界了解和学习了国外的先进科技理念和经验，促进了我国科技创新的发展。
第三，我国科技发展突出了人才培养的重要性。
正是由于人才是科技创新的核心驱动力，我国积极推动高层次人才培养计划，加大对创新型人才的吸引和培养力度。
同时，我国还鼓励各企事业单位加大科研项目的投入力度，培养更多的科研人员，并为他们提供良好的科研环境和条件，让他们在科技创新领域发挥更大的作用。
最后，我国科技发展注重产学研结合，推动科技成果的转化和应用。
为了更好地将科技创新与经济社会发展相结合，我国加强了科技成果的转化和推广应用工作。
不仅建立了一批科技创新平台，促进科技成果的孵化和转让，还加强了产学研结合的合作。
这样的模式不仅有助于加速科技成果的应用，也促进了经济社会的发展。
综上所述，这十年来，我国科技发展具有突破传统发展模式、加强国际合作与交流、注重人才培养和推动产学研结合等重要特点。
这些特点不仅展示了我国科技创新实力的提升，也为我国科技发展的未来指明了方向。
在未来的发展中，我们应继续坚持创新驱动发展战略，加强科技领域的国际交流与合作，加大人才培养力度，促进科技成果的转化和应用，努力为我国科技事业的腾飞贡献力量。
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4 知识工程研究的主题分布
4.1 作者—关键词关联聚合分析
图 3 2006-2015 年知识工程高产作者知识图谱 3.4 机构分布 任何一个领域的研究都需要团队的力量，机构对于支撑 一门学科的发展有着非常重要的作用，对高产机构统计，可 以了解该领域研究团队的分布情况。笔者运用可视化软件 CitespaceⅢ将高产机构用知识图谱的形式呈现出来，图谱中 机构名称的名字越大代表成果产量越多，如图 4。
人类对知识的掌握很大程度上体现为这些汪洋大海般 的知识是能够通过计算机和计算机网络操作和使用的，并通 过具有一个存放知识的知识库和一个运用知识的推理机共 同构成的专家系统来实现。“由于在建立专家系统时所要处
收稿日期：2016-03-21 作者简介：邱均平（1947-），男，湖南人，教授，博士生导师，主要从事文献计量学、知识管理与竞争情报研究.
Abstract: Systematically analyzing the spatial and temporal distribution, the subject area, the research hotspot and the re⁃ search trend of knowledge engineering could provide reference for further research and promote a healthy development way for knowledge engineering. Literature review and content analysis on relevant papers published in CNKI from 2006 to 2015. For generating author-keywords mode matrix, I use VBA selfcompiled program and build database by Access database soft⁃ ware system. And then use NetDraw in Ucinet for visualization and use Citespace Ⅲ for completing knowledge graph of high frequency keywords. At last, I use Bibexcel cooccurrence relation analysis tool to calculate the co-occurrence matrix of high frequency keywords.Finally, I find that the research hotpots of knowledge engineering are mainly concluding such fields as noumenon, knowledge representation, expert system, knowledge base, knowledge management, and artificial intelli⁃ gence and so on. And its research trends are also be forcasted. Keywords: knowledge engineering; noumenon; knowledge representation; knowledge inference; smart city
The Research Progress and Research Trend of Knowledge Engineering in Recent Ten Years in China
QIU Jun-Ping1 , HAN Lei2
(1.Research Center for China Science Evaluation,Wuhan University, Wuhan 430072,China； 2.School of Information Management,Wuhan University, Wuhan 430072,China； 3.Library of Guizhou Minzu University,Guiyang 550025,China)
INFORMATION SCIENCE Vol.34,No.6 June,2016
100 篇上下，说明国内对知识工程的重视程度一直没有削 减，也说明知识工程目前仍是国内的研究热点。Байду номын сангаас
3.2 学科渗透
“知识工程是在 20 世纪 70 年代后期，从构建专家系统、 基于知识的系统和知识密集型的信息系统的技术发展而来 的。每天，它们都应用于世界各地，用于辅助人们解决各种 问题，覆盖各行各业领域的研究”【6】。可见知识工程应用涵 盖的范围非常广泛，下面分析知识工程的应用领域，如图 2。
3.3 作者分布
研究作者分布，可以让我们了解研究主题的创作主体， 藉此可以映射一段时期内研究主题的学科背景情况。运用 可视化软件 CitespaceⅢ将高产作者以知识图谱的形式呈现 出来（如图 3），其中，名字越大代表发文量越多。本研究中 1173 篇论文由 2149 名作者贡献，共两两合作 382 次。
3 知识工程研究的演进脉络
3.1 时间分布
学术论文数量的变化是衡量一个领域一段时期内发展 态势的重要指标，对评价该领域所处的阶段以及发展动态和 预测未来趋势具有重要的意义。笔者对 1173 篇文献分布作 历时性的系统统计，做出分布曲线散点图，如图 1。
图 1 2006-2015 年知识工程发文量统计图 从图 1 可以看出，除了 2006 年发文量 140 篇之外，近十 年知识工程研究是相对平稳的，发文量整体水平是在每年的
2 数据处理与研究方法
在 CNKI 期刊论文数据库中，以“主题=知识工程”为检 索条件，检索范围为 2006-2015 年，检索时间为 2016 年 1 月 11 日，检索到相关文献共 1173 篇。运用陈超美教授开发的 信息可视化软件 CitespaceⅢ分别做出高频关键词、高产作者 和高产机构以及高频关键词聚类的知识图谱，再通过关联式 数据库管理系统 Access 和 VBA 自编程序得到作者与关键词 的二模矩阵，并将其导入社会网络分析软件 Ucinet6，最后通 过 Ucinet 的绘图软件工具 NetDraw 展现作者—关键词的二 维关联聚合图谱。
·专 论·
情报科学
第 34 卷 第 6 期 2016 年 6 月
近十年来我国知识工程研究进展与趋势
邱均平 1,韩 雷 2
（1.武汉大学 中国科学评价研究中心，湖北 武汉 430072 2.武汉大学 信息管理学院，湖北 武汉 430072；3.贵州民族大学 图书馆，贵州 贵阳 550025） 摘 要：通过对 CNKI 期刊论文中 2006－2015 年的相关成果进行文献计量与内容分析，统计分析知识工程研究的 时空分布、主题领域与研究热点及趋势，能够为今后的研究提供参考和借鉴，促进知识工程的健康发展。运用 VBA 自编程序，通过 Access 数据库软件系统建立数据库，生成作者-关键词二模矩阵，使用 Ucinet 中的 NetDraw 进行可 视化；再运用 Citespace 软件做出高频词的知识图谱，用 Bibexcel 共现关系分析工具计算出高频关键词的共现矩阵。 发现知识工程的研究热点主要包括本体、知识表示、专家系统、知识库、知识管理、人工智能等领域。并预测未来的 研究趋势。 关键词：知识工程；本体；知识表示；知识推理；智慧城市 中图分类号：G250.2; G302 文献标识码：A 文章编号：1007-7634（2016）06-03-07 DOI:10.13833/ki.is.2016.06.001
·专 论·
学科负责人；彭颖红：上海交通大学机械与动力工程学院机 电设计与知识工程研究所所长、教授；方喜峰：江苏科技大学 机械工程学院的副教授。这一现象说明，知识工程在我国制 造业的发展势不可挡，这些学者的研究也将会为我国的制造 业领域的发展做出巨大贡献。
情报科学
第 34 卷 第 6 期 2016 年 6 月
者、新型工业品研制者、企业仿真体系和精益研发体系创立 者，是唯一具备与同类国际巨头相竞争能力的中国企业，在 虚拟仿真行业排名第一”【9】。
从以上机构的分析情况来看，说明近十年以来我国知识 工程研究的机构主要集中在制造业领域，但是我们知道知识 工程的应用是适用于各行各业的，目前国内其它领域关于知 识工程的研究与应用还有待加强。
1引 言
“我们正处于一个知识的时代。知识的影响力已经渗透 到我们生活和工作的每个角落。在这种以知识主导发展、知 识高速更新的背景下，需要有一门学科来专门研究如何收 集、管理、使用及发现知识，这也就是知识工程所涵盖的研究 主旨”【1】。知识工程最早可追溯到上世纪六十年代美国费根
鲍姆设计的 DENDRAL 系统【2】，基于该系统的成功，费根鲍姆 在 1977 年第五界国际人工智能会议上提出了知识工程的概 念。他认为，“知识工程是用人工智能的原理和方法，对那些 需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段”【3】。
由图 3 可知，近十年以来研究知识工程的高产学者有： 仲梁维、张胜文、刘德仿、彭颖红、方喜峰等。经笔者逐一调 研后发现，近十年研究知识工程的高产作者，发文量在 5 次 以上的全部都是机械工程领域的学者。这几位高产作者分 别所属的机构及职称为：仲梁维：上海理工大学机械工程学 院教授；张胜文：江苏科技大学机械工程学院教授；刘德仿： 盐城工学院教授，江苏重点建设学科——机械制造及自动化