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文/宋建敏
从概念上讲，知识管理属于管理领域,尽管它也用到相应的技术手段。知识工程属于技术领域，即便它也采用了部分管理思想。知识管理着力点在于通过管理的方式提升整个组织的运营效率和能力，提供战略、决策的支撑。知识工程的着力点在于关键和核心技术问题的解决，通过成熟知识的沉淀、复用解决明确的研发、工程问题。
知识工程会用到知识管理的方法和分析模型,是知识管理的一种具体应用。知识管理则范围更广,涉及企业管理的多个方面和角度。
知识管理与知识工程概念的提出
知识管理（Knowledge Management）作为一种管理思想，伴随着人类的发展历史。人们很早就认识到了知识的记录、传播、表达的价值并发明和设计了相应的方法。管理学大师彼得·德鲁克在1966年出版的《卓有成效的管理者》中第一次明确提出了知识工作者（Knowledge Worker）的概念,其后学术界和工业界进行了许多对于知识管理的研究和实践。在1990年代中期开始，随着信息爆炸和知识更新周期的加州，知识管理成为全球学术与商业应用研究和实践的热门主题，其主要针对个人及社群所拥有的显性知识和隐性知识的确认、创造、掌握、使用、分享及传播进行积极及有效的管理。其主要涵盖的固有理论及应用层面包括学习型组织、企业文化、信息科技应用，及人力资源管理等。
知识工程（Knowledge Engeneering）的概念是在1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆教授(B.A.Feigenbaum)在第五届国际人工智能会议上提出的。他认为，“知识工程是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。恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题。”这类以知识为基础的系统，就是通过智能软件而建立的专家系统。
知识管理与知识工程的角度不同
知识管理是从管理学角度出发的，管理则侧重于实践执行、行政、监督方向等职能。知识管理应用于社会管理、企业管理与知识工作者个人的管理，它的理念、方法、技巧被各种职能（战略管理、客户管理、研发管理、质量管理、生产管理等）和领域（公共管理行业、媒体行业、教育行业、军队等）所应用。
知识工程是从技术角度出发的，工程侧重于布局、构造、设计和规划，通常或多或少涉及到技能和工艺。知识工程是研究知识信息处理的学科，提供开发智能系统的技术，是人工智能、数据库技术、数理逻辑、认知科学等学科交叉发展的结果。
知识管理与知识工程的主要内容不同
知识管理确定的是方向和执行流程。知识管理必须关心社会、企业的知识需求，知识管理的过程离不开人的活动，知识管理推动者可以成为CKO或者知识管理总监、经理，他们从知识创新、获取、分享、利用和创造的角度负责整个组织的知识循环，承担知识资产的增值任务，促进提升整个机构利用知识、信息解决问题和预警未来的能力。
知识工程是为达成某种方向目标提供方法和手段。知识工程的工作主要集中于数据和信息的表示、编码方法、数据存储、工作流管理、群组技术等。知识工程师类似于计算机专家，尤其在开发人工智能知识库方面。
知识管理与知识工程的应用范围不同
知识管理可以应用于整个社会、组织或者个人。知识管理一般重视以改进效果、竞争优势、创新、分享知识学习、整合知识和持续改进为企业目标。可以分为社会的知识管理、组织的知识管理、个人的知识管理等。
知识工程主要应用于某些具体的流程或者操作。可以看成是人工智能在知识信息处理方面的发展，主要研究如何由计算机表示知识，进行问题的自动求解。知识工程的研究使人工智能的研究从理论转向应用，从基于推理的模型转向基于知识的模型。
总结
知识管理和知识工程都是通过对数据、信息、知识的运用和处理，以解决问题、提高效率。对于企业来说，两者可以互相作用、互为补充。知识管理是企业管理者需要具有的基本管理思想，知识管理包括了对人的管理、知识内容组织、信息技术支撑、运营制度保障等。知识工程是解决其中具体问题的一些系统支撑，可以作为知识管理系统的一部分或者补充。但是，还有很多系统解决不了的问题，人的问题、制度问题、内容产生的问题等，这些需要通过知识管理来一并解决。
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