放在2006年，要是你对一个biologist or computer scientist说ontology, semantic web，他们可能还不怎么知道，那么在今天，谁要是不知道一点ontology那就是严重的落伍，是非常不专业的表现。现在这个技术的扩展就剩下时间问题而已。

还需要指出的一点就是，针对工业企业说，现在的应用已经不在是信息管理那么简单，已经深入应用到生产线，生产调度管理，以及企业内部的semantic intranet。
另外，政府对城市规划，旅游指南的开发也早就展开了SW的应用。
所以障碍是有，但是并没有阻碍SW的发展。的确只是时间的问题。

http://bbs.w3china.org/dispbbs.asp?boardID=35&ID=70340

同意

我觉得一个web应用，能处理同义词关系，再能进一步处理父子类关系，就是极有效的语义网应用了。试想一下如果Google能支持这样的事，会是多么美妙的事

这些都不需要RDF或者OWL

与其说实现SW最大的障碍是什么，

还不如说障碍太多了，

以至于都用不着区分谁是最大的那个了，呵呵

就好像有人问实现共产主义最大的障碍是什么？四个字：无从说起。

当然，实现SW肯定能赶在实现共产主义前头（CF=1）。

SW的难度在两方面

一是范围无边，是整个互联网，而非单个领域，任何单个领域行之有效的方法构一搬上互联网也许就显得那么的拙劣！

二是偏偏要解决语义这个问题，说不清（难于形式化）、道不明（隐藏），幽浮一样

然而在这么难的问题面前，你只要取得一小步，很可能就是一个巨大的成功！

Google仅仅是做了面向整个互联网的关键词搜索就获得了极大的商业与技术成功

所以，中国古话说的好，不积跬步，无以至千里

不要期望跑步进入SW

别让人望而生畏

所以Linked data真的是Best practice，

让SW轻装上阵，先让人们用起来再说，这也许就是要解决的最大的障碍

套用鲁迅的话

这世上本没有语义网，用的人多了，也便有了语义网

我觉得长久以来，语义网最大的问题，就是没有盈利模式。专家系统，词汇表，以前这些在一些领域，比如医学、制药、咨询、出版，这些都有极重要的应用。语义网向这些领域的渗透，驾轻就熟（本来就是同一帮人在搞）。问题是，原来用其他格式，现在用RDF/OWL，究竟是本质的改变还是皮肤的改变？这些小的领域，可以有闲钱支持数据的产生和维持，那对大众产品，如何实现这一点？对相应的领域，$/triple投入是多少？$/triple额外收入是多少？

换一个问题问：如果这个事，我不用RDF/OWL，用别的技术，能不能达到同样的效果？基于这个思路，Facebbook推出他的open graph, Google推出他的DSPL: Dataset Publishing Language。既然从这些格式向RDF转化易如反掌，他们为什么不用RDF？我在象牙塔里，没有想明白。和数据库领域的人讨论这个问题，尤其费劲；在他们看来，语义网提供了一些新鲜的东西，也提供了一些有用的东西，但是新鲜的东西都没有用，而有用的东西都不新鲜。

从生态系统的角度，数据要互联。从公司利益的角度，数据要单向流动。所以Facebook不开放，他家的数据是要卖钱的。别人开放，他欢迎（比如鼓励别人用Like按钮）。让他自己开放，研究研究、研究研究。Google也是一样。开放的不一定有竞争力，比如开源软件；封闭的可能卖的很火，比如IPhone。怎么折衷，要业界的人来讲，我不懂。

反之，许多语义网的产品，其实卖点并不仅是语义网。自然语言处理，大规模计算，可视化，内部或者外部通信用到RDF。这很正常，现在还有什么产品说自己是数据库或者XML的产品吗？语义网本身，不能保证盈利，必须和其他技术一起用。如何集成，也要内行来讲。

我最近看到很多公司在招语义网的程序员，这是大好事，说明语义网开始在工业界应用了，比如媒体、金融、广告，移动通讯、搜索引擎优化。所以说，这个盈利模式现在开始建立了。具体怎么样盈利，我不清楚。

语义网界，有很多Hype，也有很多Hope。分清楚，不容易，要即学且思，才能不罔不殆。我现在是又罔又殆。

semantic web或者linked data如何帮助企业盈利了？目前有些小的例子，比如原来搞一个文档，要5个星期，现在用了semantic wiki，3个星期就够了。但是对于大的企业，大的项目，涉及的人员成千上万的应用，生产效率有没有提高？生产成本有没有下降？

这些问题，是工程的问题，是市场的问题。

比如你穿越回十八世纪问，实现蒸汽机最大的障碍是什么？不是因为热力学知识不够，而是到底生产要不要一个大规模的扩展的问题。英国的采矿业、纺织业发展，是因为世界市场在十八世纪逐渐开始形成，生产规模的扩张成为一种经济上的必然，蒸汽机采用，可以提高单位时间的生产效率，自然而然就形成它被采用的动力。反之，在中国，自然经济下生产饱和，采用更高效率的机器也无利可图，那谁会去搞？从终端用户的角度，元数据有没有提高他的工作效率？从Web巨头的角度，元数据有没有提高它广告的投放回报？这些事情，不能想当然。有效的，自然有人来做。

蒸汽机原理是很简单的，无非是用某种燃料加热水，利用蒸汽推动某种机械的往复运动。但是，不同种类的蒸汽机，效率是大不一样的，依赖机械上的一些“小”发明，比如分离式冷凝器、行星式齿轮、平行运动连杆机构，蒸汽机才最终成功被应用，是很多技术的集成。即使如此，最初把蒸汽机用来拉火车，还是跑不过马。这就好比现在数据库的人问：你语义网和我比，到底好在哪里？工程上形成可以用的技术平台，比如好用的web-scale triple store，推理机，要很多年的技术积累，也会是很多技术的集成。W3C的协议栈，只是其中很小的一块。Jena, Protege这些东西，长远看都是些玩具罢了。

要说障碍，最大的障碍可能就是迷信。有点象中共还没有老毛的那个时候，只知道搬教条（W3C的规范），忽视普遍真理和（数据的）贫困落后的现状相结合。28个布尔什维克...

包括语义网层次蛋糕模型，都是可以讨论的。TCP/IP并不是OSI，实现的语义网并不一定是W3C路线。甚至最底层，URL，是不是一定是基础，都可以商量商量。

企业界其实都在实践不同的方法。不过大家都很低调。要理解语义网的实践，要少看文章，多看专利。

www.jinyuts.com/anli/4