摘 要：人工智能发展的浪潮影响着每一个领域。情报作为与智能在字面上密切相关的领域，对人工智能的发展格外关注。如何把智能渗透到情报领域，实现智能情报分析系统是新时代值得深入探讨的问题。文章在对智能与情报关系的梳理以及对现有情报分析系统述评的基础上，提出一个智能情报分析系统的框架。智能情报分析系统在资源方面具有数据集与知识库、模型库与方法库，借助知识获取、知识表示与组织、自然语言处理、人机交互、新型计算与深度学习等，实现情报需求智能感知，海量信息智能获取，多源信息动态融合、多维关联综合分析、分析结果智能解读、情报报告自动生成、面向场景适时服务。通过智能分析引擎实现资源、技术与功能之间的对接，这是智能情报分析系统的核心。
关键词：智能情报分析系统；情报分析；人工智能
中图分类号：TP18；G250 文献标识码：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017117
Abstract The wave of artificial intelligence development affects every area. Intelligence， as a field that is closely related to intelligence by literacy， pays special attention to the development of artificial intelligence. How to infiltrate the intelligence into the intelligence analysis field and realize the intelligence analysis system is a question deserved to be discussed in depth in the new era. On the basis of reviewing the existing intelligence analysis system， this paper proposes a framework of intelligence analysis system based on AI. The intelligence analysis system has the dataset， knowledge base， model base and method base. With intelligent knowledge acquisition， knowledge representation and organization， natural language processing， human-computer interaction， new computing and deep learning， Intelligent acquisition of massive information， dynamic fusion of multi-source information， comprehensive analysis of multidimensional correlations， intelligent interpretation of analysis results， automatic generation of intelligence reports and timely service oriented to scenes.Resources， technologies and functions could be joined through the intelligent analysis engine， which is the core of intelligence analysis system.
Key words intelligence analysis system； intelligence analysis； artificial intelligence
革命性的智能技術，一边撕裂旧世界，一边创造对未来的无限渴望。大数据在理念与技术方法上已触及到各行各业，而人工智能正在洗刷着传统的思维与产业形态。数据、计算能力和算法叠加后产生的能力差异，正快速形成组织机构之间不可逆且不可逾越的智能鸿沟。过去的两年人类见证了AlphaGo系列的成功，深度学习在图像识别、智能语音、机器翻译、智能控制等领域取得了长足进步，越来越多的领域开始涉及并运用深度学习等人工智能技术。未来，AI将不断扩大渗透领域，技术应用也将逐步走向成熟，全球经济将迎来“AI-first”突破，可解释性和透明度将逐步得到改善。
在海量数据急剧增长、软件工具日益丰富、竞争环境日趋激烈的今天，科学研究、国家发展与企业运营越来越强调数据与智能在分析过程中的作用。业务问题呈现出复杂化、多维化、关联化、实时化的特点，企业组织过去所依赖的基于局部数据、传统工具而进行的业务决策方式必将跌落鸿沟。如何在情报系统中更多地引入智能技术，提高情报分析的水平与质量，成为新时代情报发展的关键[1]。为了更好地实现情报信息的支持，需要借助于大数据产业情报平台或智能情报分析系统，通过系统快速准确地获取所需要的基础数据、动态信息以及最新情报，跟踪科技前沿，梳理发展脉络，把握问题关键，分析竞争格局与发展态势，仿真模拟以及未来分析，发现新颖点与新机会，从而发现其中的市场机会和风险预警，占据市场竞争中的优势或主导地位。
1 智能与情报的关系
智能包括人类智能与人工智能。在现代情报分析中，既要有人类智能，如专家智慧、专业背景、师傅带徒弟与长期“工匠”的积累，又要有人工智能，利用神经网络、机器学习等智能算法对大规模的数据进行信息与知识的融合并使其转化为情报，加强情报分析的智能性，是智能情报的难点与重点。
