关于Web3.0的核心是什么，目前主要有两种观点：1.语义网； 2.Web IM ；下面主要介绍的是前者 语义网。

在浏览网页时，语义网将给每一篇新闻报道贴上标签，分门别类的详细描述哪句是作者、哪句是导语、哪句是标题。这样，如果你在搜索引擎里输入“老舍的作品”，你就可以轻松找到老舍的作品，而不是关于他的文章。

简而言之，语义网是一种更丰富多彩、更个性化的网络，你可以给予其高度信任，让它帮助你滤掉你所不喜欢的内容，使得网络更像是你自己的网络。

语义网虽然是一种更加美好的网络，但实现起来却是一项复杂而浩大的工程。

要使语义网搜索更精确彻底，更容易判断信息的真假，从而达到实用的目标，首先需要制订标准，该 标准允许用户给网络内容添加元数据（即解释详尽的标记），并能让用户精确地指出他们正在寻找什么；然后，还需要找到一种方法，以确保不同的程序都能分享不 同网站的内容；最后，要求用户可以增加其他功能，如添加应用软件等。

而就目前的情况来看，我们应该仍处于“首先”的阶段。比如前段时间兴起的Foursquare一类的LBS服务，初期用户做的就是将自己所到的地点信息整理为机器能够理解和处理的文档并提交，不断将所到的每一处地点数据形式化，而Foursquare现在的规则是 地点创建者或该地点的Mayor（得分最高者）具有编辑地点信息的权利，用户通过签到、贴标签（tips）获得分数，而签到次数越多，了解tips越多的人我们可以认为他对该地点是比较了解，这样就保证了最终地点信息的准确性。

我们可以假设这样一个未来场景：在进行在线登记参加会议时，会议主办方在网站上列出了时间、地点，以及附近宾馆的打折信 息。如果使用万维网的话，此时你必须上网查看时间表，并进行拷贝和粘贴，然后打电话或在线预订机票和宾馆等。但假如使用的是语义网，那么一切都变得很简单 了，此时安装在你计算机上的软件会自动替你完成上述步骤，你所做的仅仅是用鼠标按几个按钮而已。

语义Web的目标是使机器能够理解和处理的文档。同人工智能相比，语义Web求解问题的策略正好相反，它要求通过人类的额外工作，例如对Web文档中的数据进行形式化描述，以便机器能够理解Web文档。

参考资料：

http://www.w3.org/DesignIssues/Semantic.html .

Web3.0展望 .