今天分享的是：人工智能知识工程指南（1.0）-大数据技术标准推进委员会
报告共计：44页
《人工智能知识工程指南（1.0）》围绕知识工程展开，核心内容如下：
知识工程是连接“数据”与“智能”的关键，能整合管理知识资源，赋能智能决策与大模型应用，已成为企业数智化建设新增量。其发展历经计算机时代、信息化时代和大模型时代三个阶段，核心能力从基础存储共享逐步升级为智能化服务与大模型支撑。
知识工程落地需三大关键要素。工具链涵盖知识采集抽取、处理加工、存储计算，保障知识全生命周期管理；管理体系涉及战略制定、制度建立等，为知识资产高效运作提供支撑；知识服务应用则面向员工、大模型及行业场景，实现知识价值转化。
知识工程落地要明确目标与业务驱动力，分阶段推进；体系化建设技术平台、管理体系并持续运营；还需科学评估建设成果。
当前，知识工程呈现隐性知识显性化、管理体系化、服务智能化趋势，与大模型能力建设双向赋能。多个行业案例显示，知识工程能提升效率、促进创新等，助力产业数智化发展。
该指南由多家机构联合编制，为各行业知识工程实践提供参考，推动新质生产力发展。
以下为报告节选内容
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