2024知識工程行業的趨勢和前景分析

• 劉明月 2023年10月12日 來源：出版,知識工程行業的趨勢 623 35
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知識產權公共服務普惠工程實施方案(2023—2025年)》明確提出，到2025年，完成國家知識產權保護信息平臺項目建設，并初步構建起互聯互通的全國一體化知識產權數字公共服務平臺。

知識工程市場前景如何?還有發展機會嗎?在現代知識工程階段，深度學習模型(尤其是大規模預訓練模型)在自然語言處理、計算機視覺等方面取得顯著發展，但這類數據驅動的模型存在數據依賴性強、算力 / 能源消耗過度等挑戰，難以應對實際工程問題中的高階、多跳推理任務，也難以滿足醫療、信息安全等關鍵領域的可解釋性需求。

《知識產權公共服務普惠工程實施方案(2023—2025年)》明確提出，到2025年，完成國家知識產權保護信息平臺項目建設，并初步構建起互聯互通的全國一體化知識產權數字公共服務平臺。

其中，推進知識產權公共服務機構多元化方面，加強地市級綜合性知識產權公共服務機構建設，到2025年，全國范圍內地市級綜合性知識產權公共服務機構覆蓋率提升至50%以上。鼓勵支持有條件的縣(市、區)知識產權管理部門建設適應本地區創新發展需要的綜合性知識產權公共服務機構。

加強知識產權公共服務重要網點建設，積極參與技術與創新支持中心(TISC)、高校國家知識產權信息服務中心和國家知識產權信息公共服務網點建設。到2025年，國家級重要網點達到550家以上。圍繞粵港澳大灣區一體化建設，推進在香港特別行政區建設TISC。

知識工程旨在研究人類知識的機器表征與計算問題，是人工智能領域重要的分支。大數據知識工程是人工智能的“基礎設施”，可以從多源大數據中挖掘碎片知識，融合成人類可理解、機器可表征與可推理的知識庫 / 知識圖譜，為諸多行業和領域解決具有共性需求的、由信息化邁向智能化的實際工程問題。

2024知識工程行業的趨勢和前景分析

知識工程是符號主義人工智能的典型代表，知識圖譜，就是新一代的知識工程技術。知識工程(KE)是指在建立、維護和使用基于知識的系統中所涉及的所有技術、科學和社會方面。

當前，我國知識工程的發展經歷了以專家系統為代表的傳統知識工程和以主流深度學習技術為代表的現代知識工程等階段，顯著推動了各領域的發展，但在解決各領域實際工程問題中仍存在一定的局限性。

截至2022年底，我國發明專利有效量為421.2萬件。其中，國內(不含港澳臺)發明專利有效量為328.0萬件。我國每萬人口高價值發明專利擁有量達到9.4件。

截至2022年底，我國國內擁有有效發明專利的企業達35.5萬家，較上年增加5.7萬家，擁有有效發明專利232.4萬件，同比增長21.8%。其中高新技術企業、專精特新“小巨人”企業擁有有效發明專利151.2萬件，占國內知識工程市場較同期提高0.5個百分點。

發展知識產權服務業是提升我國知識產權綜合實力的重要方面，“互聯網+”為知識產權服務業轉型升級創造了歷史機遇。互聯網+知識產權”就是利用互聯網連接要素的方式，剔除包裹在知識產權服務之外的非必要附屬物。

中研研究院出版的《2023-2028年中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析報告》顯示

目前，中國知識產權服務機構超過7.3萬家，從業人員超過86.5萬人，年營業收入超過2250億元。知識產權服務業機構數量的不斷增長、業態的不斷豐富、規模的不斷壯大，為知識產權運用快速發展、生態加快形成提供非常重要的支撐保障。

例如，傳統知識工程在20世紀七八十年代得到迅猛發展后，在90年代進入“寒冬期”，主要原因在于“知識獲取”主要來自領域專家，面臨人工成本過高、專家經驗局限、無法動態解決復雜工程問題等;

知識工程市場涉及知識處理的技術很多，包括知識組織、知識管理、知識服務、知識發現、知識挖掘、知識檢索等等，但知識處理的核心是知識的獲取、表示與利用。這些處理過程有些是人工的，如隱性知識顯性化;有些是計算機自動化的，如從文獻中抽取知識;還有一些是人機交互的，如知識表示。

中國知識圖譜技術應用市場的創新者：竹間智能、明略數據、海知智能、北大醫信、驀然認知(排名不分先后)。這些公司的業務分布在不同的應用場景、不同的行業下，分別在技術產品化、產品商業化、技術路線、知識工程行業應用中體現出差異化特點。

在未來，增量用戶市場的挖掘及開發仍然擁有廣闊空間，例如已呈現出的區域下沉、用戶學段向中老年群體的延展等趨勢將伴隨生活方式的不斷迭代，使得更多圈層的人群逐漸參與進來。知識工程及創作者選擇入駐平臺時決策依據單一。在逐漸進入2.0階段的供給端，頭部創作者占據了行業80%的流量池，多擁有較為可觀的粉絲數量和影響力。

知識工程以明略數據為例，該公司是以知識圖譜為支撐的行業人工智能解決方案提供商，明略深耕公共安全、金融、工業與物聯網等領域，構建行業知識圖譜，實現從個體賦能到群體智能的產業轉型升級。

知識產權服務是提供知識產權“獲權、用權、維權”相關服務，促進知識產權權利化、商用化、產業化，提高產業核心競爭力的新興業態。知識產權服務業最重要的價值不是直接體現在經濟貢獻上而是體現為對創新驅動發展的支撐作用。

一方面數據源越來越豐富，能夠提供知識庫建設所需的數據，推動了知識圖譜的商業化進程。另一方面用戶對于基于數據決策有著越來越深刻的認知，知識工程用戶采用并建設知識圖譜的意愿推動著市場發展。

知識工程行業研究報告中的行業數據分析以權威的國家統計數據為基礎，采用宏觀和微觀相結合的分析方式，利用科學的統計分析方法，在描述行業概貌的同時，對知識工程行業進行細化分析，重點企業狀況等。報告中主要運用圖表及表格方式，直觀地闡明了行業的經濟類型構成、規模構成、經營效益比較、供需狀況等，是企業了解知識工程行業市場狀況必不可少的助手。

據了解，該行業發展空間極大，未來知識工程市場現狀如何呢?請查看，中研研究院出版的《2023-2028年中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析報告》。

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