第429章 创新与实践 4（3 / 5）

获取和高效利用的需求。

决定对企业知识管理系统进行语义化升级，并拓展其智能应用，提升知识管理水平。

在语义化升级方面，引入语义网技术和自然语言处理技术，对企业知识进行深度加工和语义标注。

为知识内容添加语义标签，明确知识的概念、属性、关系等，建立知识之间的语义关联。

例如，在新能源技术文档中，对“太阳能光伏板”

“光电转换效率”

等概念进行标注，并明确它们之间的关系（如“太阳能光伏板的核心性能指标包括光电转换效率”

），使知识不再是孤立的信息点，而是形成相互关联的知识网络。

基于语义化知识网络，开智能知识检索功能。

员工输入自然语言问题时，系统能通过语义分析理解问题的核心含义，从知识网络中精准匹配相关知识，并以结构化的方式呈现结果，包括知识内容、关联概念、应用案例等。

例如，当员工询问“如何提高风力电机的电效率”

时，系统不仅返回具体的技术方法，还会关联到风机叶片设计、风监测技术等相关知识，帮助员工全面理解问题。

拓展智能应用场景，开知识推荐与辅助决策功能。

根据员工的岗位、工作任务和历史知识访问记录，系统通过语义分析识别员工的知识需求，主动推送相关知识。

在项目研过程中，系统能基于项目主题和进展，推荐相关的技术文献、成功案例和专家资源，辅助研团队做出决策。

例如，在新型储能电池研项目中，系统自动推送同类电池的材料选择经验、测试标准等知识，为研提供参考。

构建语义化知识协作平台，支持员工基于知识网络进行协同创作和讨论。

员工可以在知识节点上添加注释、补充内容或起讨论，系统通过语义分析将这些互动信息整合到知识网络中，丰富知识的内涵和应用场景。

同时，系统能自动识别知识更新需求，当某一领域的知识出现新进展时，提醒相关员工进行更新和完善，保持知识的时效性。

通过企业知识管理系统的语义化升级与智能应用拓展，车间实现了知识的精准化管理和高效化利用，提升了员工的工作效率和创新能力，为企业的持续展提供了知识支撑。

第二百三十一章：氢能全产业链技术创新与商业化路径探索

叶东虓和江曼将氢能视为未来能源体系的重要组成部分，决定聚焦氢能全产业链技术创新，并探索商业化路径，推动氢能的规模化应用。

在氢能生产环节，研高效、低碳的制氢技术。

重点攻关绿氢生产技术，利用可再生能源（如太阳能、风能）电解水制氢，降低制氢过程的碳排放。

优化电解槽结构和催化剂性能，提高制氢效率并降低成本。

同时，探索工业副产氢的提纯技术，提高氢能资源的利用率，为氢能提供多元化的供应来源。

在氢能储存与运输方面，开高密度、低成本的储氢技术。

研究高压气态储氢、低温液态储氢以及固态储氢材料，优化储氢设备的安全性和经济性。

针对氢能运输，设计专用的氢能运输管道和车辆，开氢气管网调度技术，确保氢能在运输过程中的安全和高效。

例如，研轻量化的高压储氢罐，提高氢能运输的单位体积容量。

在氢能应用领域，推动氢能在交通、工业、电等领域的技术创新。

开高性能燃料电池，提高燃料电池的功率密度、耐久性和低温适应性，降低燃料电池汽车的成本。

在工业领域，研氢能炼钢、氢能化工等技术，替代传统化石能源，减少工业碳排放。

探索氢能电技术，