长久以来，外界对于情报工作一直持有这样的观点，即：情报工作的唯一功能是支撑决策，但是对于情报研究人员来说这个说法具有片面性，不能准确表述情报工作的工作性质，情报工作所扮演的角色并不只是支撑决策，作为情报工作的核心环节，情报感知也应该得到注重。十九大以来，我国进入了社会主义新时代，进入新时代后的科技情报工作使命是为科技创新和科学决策服务，为了适应知识大爆炸与大数据时代，国家已经开始重视并革新科技情报工作，科技情报感知功能已经获得了情报界的重视。

科技情报资源是一个国家重要的战略资源和知识财富。科技情报工作的时代重点是由不同时代背景下情报的属性特点及其发展变化来决定的，只有充分认识并把握新形势下情报属性特征的变化及由其决定的科技情报工作的目标定位、核心及时代工作重点，才能更好地开展新时期的科技情报工作[1]。新时代国家科技情报工作的核心任务是服务于国家发展战略的制定，国家战略的制定需要进行详细的调研、缜密的分析、严谨的决策，国家科技情报工作的重要环节是对科技情报的感知、刻画和响应，这一环节发生在决策制定之前，在很大程度上对决策的导向有一个清晰的把握，科技情报需求感知能力水平是国家战略成功与否的关键性因素，为了完善国家科技情报治理，实现“国家大数据战略”计划[2]，情报感知研究也注定要成为国家科技情报工作革新的关键点。目前，人工智能技术已经渗透到生产、生活的方方面面，人工智能发展火热，并将在未来情报工作领域发挥重要作用，本文就如何将人工智能技术运用到科技情报感知过程进行可行性的分析，希望通过人工智能技术有效提高科技情报感知的服务水平，推动情报工作精准、智能、高效地发展。

目前对于情报感知过程的研究还没有达到完善的水平，如今还存在着以下挑战：

1)内容感知系统与情境感知系统相互独立工作。在科技情报感知过程中，内容感知系统与情境感知系统两部分相对独立，内容感知系统由各类数据集、情报感知数据库以及情报人员知识储备数据库等组成。赵柯然把情报感知定义为是在相关数据基础上结合特定情境对事物发展态势做出的理解、预判和应对，她提出情境感知系统则是由用户背景、地理环境以及周边资源等情境因素构成[3]。当前对于情报感知的研究都是将内容感知与情境感知作为独立系统分别进行分析，国内外从事情报感知研究的学者们尚未提出过两部分系统之间的相互感知关系。本文认为，外部的情境因素会对内容感知系统的数据收集、整理、分析、融合以及外部信息源的流入等环节都有一定的影响，如果在今后的科学研究中将这一重要影响条件加以考虑，会使科技情报感知工作更加严谨、可靠甚至更具有权威性。

2)缺少完整的科技情报感知框架。通过翻阅国内外学者关于情报感知方面的科研成果，笔者发现，目前，情报感知技术还没有得到国内外学者的广泛关注，一些学者对于情报感知过程的研究只是抽取情报感知过程的某个角度进行详细的探讨分析，虽然分析结果独到全面，也提出了具有建设性意义的命题，但是却缺乏一个完整的研究框架。本文认为对于某项研究过程的探究，缺少了完整的体系框架，就相当于失去了各系统模块间联系的地图，所以一个有效合理的研究框架会起到事半功倍的效果，如果能够构建起一个完整的科技情报感知框架，那么对于科技情报感知的研究就会变得规范化、合理化和系统化，情报研究人员在框架的基础上进行研究也会更加得心应手，基于完整的科技情报感知系统框架的研究也往往会挖掘出更深层次的价值。

1相关研究

1.1人工智能技术

人工智能(简称AI)，早在20世纪50年代，香农、麦卡锡、明斯基等10位科学家在一次头脑风暴式的研讨会上就曾提出过人工智能的设想[4]，后来人工智能的发展几经沉浮，随着核心算法的改进，计算速度的突破，以及海量数据的支撑，人工智能技术在21世纪初期掀起了技术革命的浪潮[5]。最近几年，国家全面实施战略性新兴产业发展规划，加快人工智能等技术研发和转化，国家政策支撑人工智能获得迅速的发展并取得了丰硕的成果[6]。

根据高德纳公司最近发布的《2018人工智能技术成熟度曲线》显示，目前人工智能技术在自然语言处理、深度神经网络、机器学习等十几项技术方面的发展已经近乎于成熟，并且人工智能的发展已经呈现出一种扶摇直上的趋势[7]；麦肯锡公司发布的《失去与被创造的工作：自动化时代的劳动力转换》指出，到2030年，在未考虑到人工智能技术的条件下中国将会有16%～31%的劳动力被自动化取代[8]；人工智能技术正在以一种不可抵挡的气势强势入驻人类的生产生活中，张晓林指出目前基于大数据和机器学习的对未知知识的发现正成为研究与实践的热点，人工智能技术正在推动学术领域对于知识发现的重新定义[9]；Minsky等认为人工智能技术能够实现个性定制任务，它可以根据不同情境下个体的特定需求，制定问题的解决方案，为用户提供帮助，实现用户需求[10]。

文章来源：《地质科技通报》 网址: http://www.dzkjqbzz.cn/qikandaodu/2020/1119/500.html

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