具体描述
编辑推荐
本书是《精益研发2.0：面向中国制造2025的工业研发》的姊妹篇，是精益研发的落地方略。精益研发是突变式的转型升级，知识工程则是由大量微创新构成的体系优化。本书提出知识泛在的智慧研发体系。将智慧研发定义为精益研发的智慧化发展，是智能科技和知识工程深度融合的精益研发3.0体系。本书有助于中国军工企业进行智慧院所体系建设，也有助于民品企业进行智能制造中的智慧研发体系建设。
内容简介
本书颠覆了知识管理理念，重新定义了“知识”。无论是知识对象的范围、知识分类模式、知识加工方法还是知识与业务的融合模式，都不同于以往的知识管理体系。 从精益研发的实践要求出发，反推出知识工程的新理念、新方法和新技术，将知识加工增值作为知识工程的核心。本书提出知识工程的三层架构。中间层是业界共有的知识管理层。上层结构是知识与研发流程融合层，解决知识到哪里去的问题。下层结构是知识与设计环境融合层，解决知识从哪里来的问题。三层结构避免了以往知识管理与业务体系两张皮的问题，形成与业务流程和设计环境深度融合的知识工程体系。
作者简介
田锋，安世亚太公司高级副总裁，国家工业软件与先进设计研究院常务副院长，北京市综合仿真工程试验室主任，“智能制造推进联盟”专家委员，“生态设计与绿色制造促进会”首席技术专家，科技部科技支撑计划课题专家组副组长，机械工程学会设计分会委员，设计方法分会委员。
精益研发体系创始人，《精益研发2.0》（2016年出版）著作者，《精益研发》（2009年出版）著作总编，《精益研发》杂志（2008首刊）主编。曾发表精益研发、正向设计、综合设计、设计方法、复合材料等相关论文20余篇。
知识工程2.0体系创始人，《知识工程2.0》著作者，曾发表知识工程相关的论文10余篇。
目录
目 录
推荐序
自序
前言
致谢
第1章 知识工程2.0的产生背景 1
一、知识工程对中国企业的重要性 1
二、国外知识工程发展日趋成熟 2
三、国内精益研发体系日渐成熟 9
四、知识工程1.0的成功实践 10
五、知识工程2.0的发展方向 12
第2章 知识工程2.0的蓝图与框架 14
一、企业知识的本质 14
二、知识资源增值是核心 16
三、知识工程体系蓝图 19
四、知识工程体系框架 20
五、知识工程体系成熟度 25
六、知识工程集成平台 31
第3章 隐性知识的显性化 35
一、知识螺旋与显性化 35
二、利用社区实现显性化 38
三、知识的显性化表达 41
四、知识体系的显性化 42
五、知识关系与知识地图 44
六、知识显性化以人为本 46
第4章 数据资源的标准化 49
一、仿真数据的标准化 50
二、试验数据的标准化 51
三、标准化数据管理框架 52
四、基于标准化数据的业务协同 55
五、基于数据标准化的科研“驾驶舱” 62
第5章 信息资源的结构化 64
一、信息资源结构化概述 64
二、利用自动摘要进行信息的结构化 65
三、利用分类进行信息的结构化 66
四、利用聚类进行信息的结构化 67
五、利用流程进行信息的结构化 70
六、信息知识的组合检索 71
第6章 模式资源的范式化 73
一、模式知识的主要形式 74
二、研发管控模式范式化 76
三、设计协同模式范式化 81
四、仿真集成模式范式化 81
五、质量管理模式范式化 86
六、精益项目模式范式化 89
第7章 技术资源的模型化 93
一、基于模型的产品技术平台 94
二、基于模型的系统工程 102
三、基于模型的快速论证 110
四、基于仿真模型的虚拟试验 113
五、基于模型的定义 117
六、基于模型的企业 124
第8章 知识资源的全息化 131
一、大数据的通用定义 131
二、工业大数据的特点 132
三、工业大数据的分类 133
四、工业大数据的常规应用 134
五、工业大数据的知识应用 135
六、工业大数据分析技术 138
第9章 知识工程2.0的规划与建设 142
一、知识工程规划步骤 142
二、知识工程蓝图设计 144
三、知识工程路线规划 145
四、知识工程体系建设方法论 147
五、知识工程建设成果 148
六、知识工程2.0的特点与价值 149
第10章 知识泛在的智慧研发体系 152
一、智慧研发时代背景 152
二、智慧研发需求背景 157
三、智慧研发三维架构 161
四、研发体系理想模型 163
五、智慧研发模型及平台 168
六、智慧研发体系模型 173
七、智慧研发成熟度模型 174
八、开放式智慧研发模式 180
九、智慧研发路线规划 184
十、智慧研发中的知识泛在 189
后记 众筹研讨会问答摘要 193
附录 209
缩略词 225
参考文献 227
前言/序言
推荐序
当前，正是我们党和国家大力倡导创新的关键时刻。本书是顺应国家、时代、形势的迫切需要而出版的，对广大读者来说也是雪中送炭，恰逢其时，又意义非凡。
作为本书作者的共同实践者和好友，我所在单位（中国航空工业沈阳飞机设计研究所）既是知识工程1.0的实践者，又是精益研发2.0的试行者。与本书作者及其团队一起，我们在企事业单位的实践中见证了知识工程1.0版本的正确性和精益研发2.0版本的合理性及其对中国航空工业沈阳飞机设计研究所研发出先进飞机起到的重要推动和促进作用。今天，本书的诞生是作者及其团队近年来对知识工程工作的深入实践和总结的结晶。他们能把这份珍贵的成果奉献给广大读者，十分令人振奋！
为什么说知识工程2.0对当前广大读者来说是“雪中送炭，恰逢其时”呢？先谈谈我对知识工程2.0的认识和理解。知识工程2.0是在知识工程1.0的基础上进一步发展起来的，其核心是如何建立知识体系。本书从企业实践出发，研究制造业企业的资源特征，形成对知识体系的独特分类模式，即实物、数据、信息、模式和技术。同时，这五类知识也具有层次递进的特征。针对这五类知识，提出五种知识层级提升方法，即增值加工，分别是数字化、标准化、结构化、范式化和模型化。知识工程2.0的应用特点包括知识和资源的关系辨识、知识的增值深加工、知识工程的体系化建设、知识应用模式贴近业务、知识和研发活动的融合、知识工程支撑智慧研发。知识工程2.0的应用价值包括加速人员培养、弥补科技人才断层，促进企业智力资产的保值增值，驱动企业研发创新，变革企业研发模式。因此，知识工程2.0是知识工程工作实践到目前为止最好的总结和提炼。
再来谈谈我对知识工程2.0与“创新”“知识工程1.0”“精益研发2.0”和“智慧研发”之关系的认识。
知识工程2.0和创新的关系。党的十八大报告中提出了要“实施创新驱动发展战略”。领导人总书记提出：实施创新驱动发展战略是立足全局、面向未来的重大战略，是加快转变经济发展方式、破解经济发展深层次矛盾和问题、增强经济发展内生动力和活力的根本措施。创新必须摆在国家发展全局的核心位置，这是党中央综合分析国内外大势，立足国家发展全局做出的重大战略抉择，具有十分重大的意义。所以，创新是党和国家面临的迫切需求，同时也是时代的迫切需要。党中央2016年颁布的《国家创新驱动发展战略纲要》中已明确提出，我国科技事业发展的目标是：到2020年时，使我国进入创新型国家行列；到2030年时，使我国跻身创新型国家前列；到2050年时，使我国成为世界科技创新强国。正像领导人总书记所讲：“抓科技创新，不能等待观望，不可亦步亦趋，当有只争朝夕的劲头。时不我待，我们必须增强紧迫感。”以上都是党和国家以及时代、形势对我们提出的创新要求。但如何实践创新？我认为，实施知识工程2.0就是全国所有企事业单位实施创新具体有效的方法和途径之一。因为知识工程要解决的就是两大问题：一是对历史知识的积累、传承和重用；二是实施基于知识的创新。
知识工程2.0和知识工程1.0的关系。从我国绝大多数单位对知识工程的认识来说，大部分都是从知识管理入手。知识管理是以构建单位知识库为目标的知识工程早期工作，即将单位已有的知识按业务、部门进行分类并存放在知识库中，以支持业务人员的查询、搜索和使用。从知识管理向上发展，就是要梳理研发流程，并针对员工工作项目，进一步将知识库中的知识改造为伴随知识工作包，最终和研发流程紧密融合。这就是知识工程1.0的核心思想。知识工程1.0思路清晰，方法具体，一经提出便得到企业界的广泛认同。知识工程1.0不仅对知识工程在企业落地起到了关键作用，对精益研发1.0的落地也起到了支撑作用。而从知识管理向下发展，要深挖设计过程中的知识。也就是说，根据知识的类别选择合适工具进行增值加工，通过软件的知识建模工具生成数字化和工具化的知识，并直接与相关研发工具建立关联，使知识与研发活动紧密融合，直接支持研发工作。这种方式也提供了随用随积累、随用随创新的知识积累与运用模式。这就是知识工程2.0的重点内容。所以说，知识工程2.0是在知识工程1.0的成功运用基础上发展起来的，比知识工程1.0在知识的积累和应用方面更全面、更深化、更有效、更好用。
知识工程2.0和精益研发2.0的关系。基于系统工程的精益研发2.0的核心业务有三大块，即综合设计、知识工程、过程质量。其正向设计强调的是系统设计、综合仿真、综合试验、产品平台，而其模式转型强调的是研发流程、精益项目、需求管理、智能协同。在知识工程2.0提出之前，精益研发2.0的理念日趋成熟。精益研发2.0提出了面向中国制造2025的研发体系框架和蓝图，而知识工程2.0正是该蓝图的具体实现途径，是精益研发的要素建设，其建设成果将形成精益研发的基础。因此，知识工程2.0和精益研发2.0是相辅相成、相得益彰的关系。可以说，实施知识工程2.0是实施精益研发2.0的保障和具体途径。
知识工程2.0和智慧研发的关系。在智慧研发时代，智慧院所信息化建设将形成智慧工作平台（WWP）。WWP集成了数字化工作平台、信息化工作平台和知识应用平台（简称“三驾马车”），由先进的信息化技术、先进的数字化技术、先进的项目管理技术以及知识工程管理四大关键技术驱动（简称“四轮驱动”）。而其中，知识应用平台和知识工程管理技术则是智慧平台工作的新亮点。在智能制造时代，大数据分析方法的出现为知识层级的提升开辟了一种新方法——智慧分析法，使得我们可以获得全息化知识。因此，全息化是第六种知识加工方法。围绕知识的智慧化加工及其工程化应用，形成相应的技术、工具、流程、标准、规范、人才、组织以及这些要素的载体——知识工程平台，即智慧工作平台中知识应用平台的具体化描述。所以，可以说知识工程2.0是智慧研发中不可缺少的最新亮点部分、最重要组成部分。从这个角度讲，知识工程的重要性和必要性又有了进一步的提升，因为它成为智慧研发中不可缺少的“明星”。
总之，知识工程2.0既是知识工程1.0深入发展的需要，又是精益研发正确实践的需要，也是智慧研发核心组成的需要，更是党和国家、民族自主创新的需要。而且，知识工程1.0、精益研发2.0、知识工程2.0是一个缺一不可的有机组合体，这三者结合起来将发展为智慧研发。希望本书的出版为全国不同行业的企事业单位领导、科技管理人员、技术研发人员学习研究和开展知识工程工作提供实际的参考，为实践有中国特色的技术创新之路提供经验和借鉴。让我们共同努力，在一定程度上改变目前“各级单位只提创新要求，可以说是铺天盖地，比比皆是，而涉及具体创新方法的却是寥寥无几，少之又少”这种局面。让我们在创新实践的道路上多一点扎实，少一点浮夸，以求真正的实效吧！
施荣明
中国航空工业沈阳飞机设计研究所原副所长、科技委主任
中国航空工业咨询知识工程首席专家
中国航空工业集团科技委知识工程推进组组长
自序
注：此文是本书众筹前的引文。应组织者要求，文风特意口语化。虽然不如正文严谨，但是反映了本书创作的心路历程。于是稍作修改，作为本书的自序。
自二十多年前参加工作开始，“知识管理”这个词就如雷贯耳。直到现在，这个词仍然如雷贯耳。但到企业现场看看，发现也仅仅是“如雷贯耳”，因为没有太多的雨点落下，就是所谓的“雷声大，雨点小”。企业费了很大劲做知识管理，结果发现业务人员很不待见！很多企业的知识管理都进入了“死胡同”。
因为工作职责所在，本人参加了很多与知识工程相关的项目。这些项目都落地在国家战略核心企业，用于进行国家军用和重大民用产品的研发和制造。从人才结构上看这些企业是非常典型的中国企业，同时又有特点：他们是中国企业中对研发创新的追求最为执著的。这一特点带来两个特征：
1）企业的知识密度很高，知识的产出和应用很丰富，对知识的需求很强烈。
2）研发和制造是企业的天然职责，任何一个体系都很难脱离研发和制造业务。
因此，我参与的这些知识工程项目有一些共同之处：知识工程体系与知识平台是研发体系与研发平台建设的一部分，从未分离。所以，我们从不把“知识”这件事情称为知识管理，而是称为知识工程，因为知识与工程的关系实在太紧密了。
知识与工程的紧密关系决定了我们“雷声要大，雨点也要大”，否则难以交差！
其实，时至今日我才悟到，雨点大的原因不是交差的压力，恰恰是因为知识与工程的紧密关系为我们提供了天然环境。不是我们有多聪明，而是这个环境让我们做对了事情，没有走弯路。
第一条走对的路是：我们把大家称为知识的东西与研发流程伴随，把完成工作包用得上的知识与工作包时刻伴随。这一点很好理解，我们做平台总是要梳理流程，平台的运行也基于业务流程，研发人员的工作就是把这些流程上的工作包一个个做完。如果做工作包的时候对于特别有针对性的知识唾手可得，高手可以如虎添翼，“中手”可以顺藤摸瓜，“低手”可以照葫芦画瓢。在这个过程中，我们形成了知识工程1.0。
第二条走对的路是：把研发人员每天工作所使用的资源进行加工处理，让它们更好用，更贴近业务。数据更好查，文档更易读，操作方法即插即用，复杂技术变成一个模型……我们把这个过程称为知识增值过程，即把知识工具化的过程。
当我们在企业中看到一个个失败的知识管理项目时，对比我们每天做的与知识相关的事情，我悟到一点：脱离业务资源做知识管理，无法避免失败的命运。有些知识管理公司和做知识管理项目的企业似乎还未认识到这一点，一次一次地踏进误区。对于这一点我在下面解释一下。
由于知识工程体系和知识平台的建设工作是研发体系和研发平台建设工作的一部分，所以我们所处理的知识都是研发人员每天打交道的资源。我们每天做的工作是把这些资源经过加工处理放到研发平台中，让研发体系和研发平台可以平滑地运转起来。记住，我们的目的是让研发平台运转起来。这些资源天然就与研发业务具有鱼水关系。反过来看时我们发现，相较于其他人谈论的“知识”，我们处理的这些资源不仅在知识范围上有巨大超越，而且在知识形态上也与研发过程非常贴近。
有一次与一家企业交流时，企业领导说：“现在的年轻人，有样子的活会干，没样子的活不会干！”我就想，“样子”是什么样的东西？想来想去，这些“样子”不就是我们在建立研发平台的时候每天的工作成果吗？
把别人总在参考的各种数据总结和提炼一下，形成一个统一的“数据样子”。
把别人读写文档时总在用的一种格式总结和提炼一下，形成一个统一的“文档样子”。
把别人用某个软件的过程总结一下，形成一个统一的“操作样子”。
把别人摆弄一堆工具软件处理一个问题的过程总结一下，形成一个统一的“过程样子”。
把几个人合作做事的方式总结一下，形成一个统一的“协作样子”。
把企业中做项目的各种流程总结一下，形成一个统一的“流程样子”。
把技术研究形成的成果提炼和总结一下，形成一个统一的“技术样子”，以后使用的时候只需要调用参数即可。
把以前设计的相类似或同系列的产品提炼和总结一下，形成一个统一的“产品样子”，以后使用的时候只需要直接调用即可。
……
就这样，我们形成了知识工程2.0的思想。经过体系化梳理和总结，建立框架，充实和优化细节，最终形成知识工程2.0体系。
从2015年开始，工业4.0、工业互联网、工业大数据、中国制造2025、智能制造、智慧军工、智慧院所、智慧研发……各种理念和名词都来了！工业界好不热闹！
我们是中国研发信息化界的NO.1，作为精益研发体系的创造者，当然也不能闲着。要跟踪学习，最主要的是要思考：面对趋势和浪潮，我们如何应对，何去何从？其实，在掌握了这些理念和名词，看透了本质和核心后，我们总结了两点：
第一，这些东西不管多么“炫”，工业强基是根本。中国强基任重道远。
第二，智能化发展是一个循序渐进的过程，或者说，大家说的那么“炫”的东西是未来30年的蓝图，现在根本不用太着急。在现在的基础上稳扎稳打，把智能化的东西逐步搞清楚，把搞清楚的东西加载到现在的体系上。慢慢来，别着急，人家不都是在讲工匠精神吗？工匠精神是不能急的。
基于这些认知，我们提出三点：
第一，坚持走精益研发道路，精益研发1.0以及其中的知识工程1.0仍然是中国企业未来几年最需要的东西。
第二，给先进企业推荐精益研发2.0，但知识工程2.0要先行。虽然精益研发2.0较早提出，但知识工程是其实施方略，因此在实践上建议从知识工程2.0入手。多数中国企业应该可以在知识工程1.0的基础上往前走几步，在一定程度上进行知识工程2.0的建设，从而走上精益研发2.0的道路。
第三，中国制造2025、智能制造、智慧院所是中国企业的需求，我们要重点研究。我们发现，基于知识工程2.0，增加云计算和大数据相关的技术，就可以在精益研发2.0的基础上形成一个中国企业需要的方案，那就是智慧研发，我们内部也把它称为精益研发3.0。由于这个方案中知识工程的特征太显著了，所以我们把它称为“知识泛在的智慧研发”。
至此，我觉得我们想清楚了，于是就决定写这本书。
在本书众筹的过程中收集到有识之士的许多观点、问题和建议，使本书进一步完善，正可谓众人拾柴火焰高！
田锋
2017年2月
前言
研究发现，中国企业存在较为严重的“人才断层”现象。我国企业在用一批非常年轻的队伍进行越来越复杂系统的研制，其中潜藏着巨大的风险甚至威胁。人才断层已成为企业不得不解决的问题，而解决人才断层问题不能寄希望于返老还童丹和长生不老药。人才的核心价值是经验与知识。当我们把人才断层定义为知识和经验的断层时，发现灵丹妙药真的存在，那就是“知识工程”。企业强大之处往往不在于引进了多少先进技术，而在于真实积累了多少现有成果。通过知识工程手段，让新一代技术人员快速拥有老一代专家的做事方法和处事经验，可以在很大程度上解决这个问题。知识和经验的传承本来是一件自然的事情，但是中国企业的人才断层现状要求我们必须通过特殊手段来强制完成这一使命，这个特殊手段就是知识工程。
知识工程2.0体系认为，研发型企业是知识最密集的企业，是知识工程最重要的阵地。研发过程就是利用现有知识创造新知识的过程，凡是对研发工作有帮助的资源都是知识。我们不对知识和资源这两个概念进行严格区分，知识工程就是对研发资源的智慧化增值加工过程。即使知识和资源有区别，也是相对而言、互相转化的。
知识体系的建立是知识工程的核心工作。本书从企业实践出发，研究制造业企业的资源特征，形成对知识体系的独特分类模式，即实物、数据、信息、模式和技术，同时这五类知识也具有层次递进的特征。针对这五类知识，提出五种知识层级的提升方法，即增值加工，分别是数字化、标准化、结构化、范式化和模型化。在智能制造时代，大数据分析方法的出现为知识层级的提升开辟了一种新方法——智慧分析法，使得我们可以获得全息化的知识。因此，全息化是第六种知识加工方法。围绕知识的智慧化加工及其工程化应用，形成相应的技术、工具、流程、标准、规范、人才、组织以及这些要素的载体——知识工程平台，共同构成知识工程体系。
研发体系的三维模型中，知识是一个重要维度。依据本书所提出的知识工程分层模型，该维度由五个层次构成：1—有序级，2—共享级，3—自动级，4—智能级，5—智慧级。外加一个基本级，即0—显性级，形成“显序共自能慧”模型。普通企业研发知识工程层次通常在显性级、有序级和共享级层面。先进企业开始使用自动化和智能化知识。未来工业4.0时代，基于大数据的智慧级知识将普遍采用，那时我们将步入智慧研发时代。
在知识工程2.0提出之前，精益研发2.0日趋成熟。精益研发提出了面向中国制造2025的研发体系框架和蓝图。知识工程是该蓝图的实现途径，是精益研发体系的要素建设，其建设成果将形成企业精益研发的基础。因此，我们将本书定义为《精益研发2.0》的姊妹篇。阅读过《精益研发2.0》的读者会发现，本书与之是相互呼应的。有些章节内容相似，观点相同，但讨论视角不同。
基于知识工程2.0的思想，结合智能制造时代的新兴科技，本书提出一个知识泛在的智慧研发理想模型，并映射而成相对应的信息化理想模型——智慧研发平台。将这两个模型推荐给中国制造业企业，协助其规划和建设与智能制造时代相匹配的研发体系。中国军工行业正在进行智慧院所的体系设计，这两个模型也适用于智慧院所的规划和建设。
研发体系中知识积累和应用的层次决定了研发的智慧程度。知识层次越高，研发智慧程度越高，知识层级的提升意味着企业智慧程度的提升。基于知识工程的层次模型，本书提出智慧研发体系的进化路线——成熟度模型，即自发级、意识级、稳序级、协同级、智能级、智慧级。此进化模型表明了一个观点：智慧研发在路上。研发在制造业产业链中的特殊地位，以及研发信息化的先发优势，决定了智慧研发探索者将是智慧工业的引路人。
本书的副书名指出知识工程2.0是智能制造时代的研发智慧，书中的讨论对象和举例均以研发企业或研发过程为背景。但这只是因为研发过程是知识最密集、产出最丰富和应用最深入的过程，并不代表本书所提的方法不适用于非研发型企业。非研发型企业或非研发过程的知识工程方法是本书所提方法的子集，大部分方法进行适应性改造，即可适用于这些企业或过程。
致谢
本书是安世亚太公司的咨询师们在为中国工业企业提供精益研发、知识工程和智慧研发体系规划咨询、建设实施和工业软件开发的大量实践基础上编写而成的，素材来源于这些实践的方案和成果。
因此，从某种程度上说，以下人员也是本书的共同创作者：黄毓瑜、俞瑞霞、关文天、杨旭、王玉山、曹军民、曹明振、王恩青、盖振华、邓福建、杨子政、谢登峰、汪洋、段海波、杨以杰、黄焱等。在这里一并表示感谢。
同时，感谢众多行业领导和专家所给予的指导，包括施荣明副所长、陈方斌副所长、安荣院长助理、谭本宏院长、唐湘民总师、周永总师、张兵总师、李少阳总师、韩清总师、宋铁牛总师、宁振波总师、宋利康总师、何勇总师、冯雷部长、刘凯处长、郭朝晖总经理、黄培博士等。还有很多领导和专家，这里不一一列举，一并表示感谢。与这些领导和专家在各种场合的交流、讨论和学习，使我受益匪浅，为本书增色不少。
总之，撰写本书也是一次再学习和思考的机会，是一段美好的时光。
用户评价
《智能制造时代的研发智慧：知识工程2.0》这本书，让我对“知识”这个概念有了全新的认知。我一直以为知识是静态的、被动接受的，但这本书却告诉我们，知识可以是动态的、主动生成的，并且能够成为驱动创新的核心力量。它不仅仅是在介绍技术，更是在传递一种全新的研发哲学。书中对于“知识的量化与评估”以及“知识的价值实现”的探讨，让我深刻地认识到，如何有效地管理和利用知识，直接关系到企业的研发成效和市场竞争力。它提供了一套系统性的方法论，指导我们如何将零散的知识碎片整合起来，形成有价值的知识体系，并最终转化为可衡量的商业价值。我尤其欣赏书中对“知识的可解释性AI”在研发中的应用的论述，它解决了我们在使用AI工具时常常遇到的“黑箱”问题，让我们能够更好地理解AI的决策过程，从而建立对AI的信任，并将其更好地融入到我们的研发实践中，实现真正的研发智能化。
评分我得说，《智能制造时代的研发智慧：知识工程2.0》为我打开了一扇全新的窗户。长期以来，我一直觉得“知识工程”这个词听起来有些枯燥，似乎只属于技术专家的小圈子。但这本书却用非常生动且具象化的方式，解释了知识工程在当今智能制造背景下的价值和意义。它不再是理论的堆砌，而是将这些复杂的概念与实际的研发场景紧密结合。我特别喜欢其中关于“知识发现”和“知识创新”的章节，它详细阐述了如何利用先进的算法和数据分析技术，从海量的数据中挖掘出潜在的规律和洞察，从而驱动产品和技术的迭代升级。这本书不仅仅是关于如何“管理”知识，更是关于如何“创造”知识，如何让知识成为企业持续竞争的核心驱动力。它提供了一套完整的框架，指导企业如何构建一个能够自主学习、不断进化的研发体系。读完这本书，我开始重新思考我们团队的研发模式，思考如何将这些“智慧”真正落地，转化为生产力。
评分要说《智能制造时代的研发智慧：知识工程2.0》给我最深刻的感受，那绝对是它所展现出的那种“预测性”和“前瞻性”的研发理念。这本书不仅仅是总结过去的经验，更是为未来的研发指明了方向。它深入探讨了如何利用大数据、人工智能等技术，构建一个能够预测市场趋势、识别技术瓶颈、甚至预判客户需求的智能研发系统。这对我这个长期处于研发一线的人来说，简直是醍醐灌顶。我们过去往往是在问题出现后才去解决，而在智能制造时代，我们需要的是在问题发生之前就能够预见并规避。书中关于“知识驱动的研发决策”的章节，详细阐述了如何将海量的、多维度的知识信息转化为可操作的决策依据，从而帮助研发团队做出更精准、更高效的选择。它让我明白了，真正的研发智慧，在于能够“领先一步”，并且是“领先一大步”，这才是智能制造时代的核心竞争力所在。
评分我真的被《智能制造时代的研发智慧：知识工程2.0》这本书所带来的启发深深震撼了。在我看来，它不仅仅是一本关于技术方法论的书籍，更是一本关于“思维模式”的革新指南。书中对“知识的动态化”和“知识的协同化”的论述，彻底改变了我对研发过程的理解。过去，我们往往将研发视为一个线性的、封闭的流程，知识的流动和共享也存在诸多障碍。但这本书描绘了一种更加开放、灵活、智能的研发新范式。它强调了如何构建一个能够让知识在不同部门、不同项目之间自由流动和碰撞的平台，如何利用AI技术赋能知识的生成、组织和应用，从而极大地提升研发的效率和创新能力。我尤其对书中提到的“研发知识库的智能化构建与演化”部分非常感兴趣，它为我们提供了一个可行的路径，让我们能够打破信息孤岛，实现研发资源的优化配置，最终加速产品上市的进程，并且提升产品的质量和竞争力。
评分这真是一本颠覆了我对研发认知的著作！在翻开《智能制造时代的研发智慧：知识工程2.0》之前，我总觉得研发是个充满灵感的、甚至是有些“玄学”的过程，需要天才的火花和无数次的试错。但这本书，它像一把锋利的解剖刀，一层层地揭开了研发背后的科学与体系。它不再是简单地罗列技术工具，而是从“知识”这个最核心的要素入手，探讨如何构建一个更加智能、高效、可复制的研发流程。我尤其对书中关于“知识图谱”和“本体论”在研发决策中的应用印象深刻。过去，我们很多时候依赖经验和直觉，知识的沉淀和传承也往往效率低下，甚至丢失。但这本书描绘了一种可能性：将海量的技术文献、专利数据、项目经验，乃至专家的隐性知识，都转化为结构化的、可计算的知识资产。这就像为研发团队打造了一个超级大脑，能够快速检索、关联、分析信息，从而做出更明智的决策，规避不必要的风险，甚至激发全新的创新思路。它让我意识到，未来的研发不再是单打独斗的“苦力活”，而是一场以知识为核心的智慧较量。
评分三日不学习，赶不上刘少奇~
评分可以，就是有点贵
评分还不错速度也比较快的啊
评分不推荐………………………………………………………
评分不错，内容挺有见地性的，
评分内容非常赞，很早之前就关注了，要好好学习一下！
评分把知识不作为管理而是作为工程来进行推荐适合工业部门
评分货收到了，质量上乘价廉物美，送货速度超快，值得推荐
评分不错不错，很值得看的书，值得认真读，反复读。。。
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