知识工程和人工智能是两个不同但相互关联的领域。知识工程致力于将领域知识形式化并应用于计算机系统中，以便进行自动化推理和决策。人工智能则涉及模拟人类智能的实现，包括学习、推理、决策等方面。两者的相互融合可以为智能系统的发展带来许多新的可能性。

首先，知识工程为人工智能的学习和推理提供了基础。通过知识工程的手段，我们可以将大量的领域知识进行形式化表示，从而使计算机能够对这些知识进行学习和推理。例如，在医疗领域，医学专家的经验和知识可以被编码成为一个知识库，并通过人工智能技术进行分析和应用，以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。这种融合可以提高医疗系统的准确性和效率。

其次，人工智能为知识工程提供了更强大的推理和决策能力。传统的知识工程方法主要依赖人工编写规则和逻辑来进行推理，面对复杂的领域问题时效果有限。而人工智能技术可以通过机器学习等方法从大量数据中提取规律和模式，并自动学习和更新知识库，使得知识工程更具自适应性和智能化。例如，在智能交通系统中，通过人工智能的图像识别和数据分析技术，可以实时监测交通流量、车辆状态等信息，并基于这些信息做出智能的调度和决策，提高交通效率和安全性。

此外，知识工程和人工智能的融合还可以为智能系统提供更强大的解释和沟通能力。传统的人工智能系统通常是黑箱操作，难以解释其决策的原因和过程。而通过知识工程的手段，我们可以将系统的决策过程形式化表示，并提供解释和证明。这对于某些关键领域如医疗、法律等至关重要，因为在这些领域，系统的决策需要得到充分的解释和合理性验证，以确保其可信度和可接受性。

总之，知识工程和人工智能的相互融合为智能系统的发展提供了许多新的可能性。通过知识工程，人工智能可以更好地学习和推理；而通过人工智能，知识工程可以更好地进行自动化和智能化。这种融合不仅提高了智能系统的性能和效率，还增强了系统的解释和沟通能力，使得智能系统更具可信度和可接受性。