第692期 | 2021知识图谱：打破人工智能的认知天花板

第692期

本篇报告导读

主要观察发现

1、知识图谱是实现人工智能从“感知”跃升到“认知”的基础。在内容维度，知识图谱是一种表达规范、关联性强的高质量数据表示;在技术维度，知识图谱可解释为一种使用图结构描述知识和建模万物关联关系的技术方法。

2、在知识图谱的价值维度，首先，知识图谱有助于实现业务战略高度的行业数据治理;其次，知识图谱基于语义连接实现知识融合和可解释性，成为人类思维与机器路径思维的转换器;最后，知识图谱实现对推理和决策的有力支撑，使其在更多领域得以广泛应用。

3、从知识图谱的构建技术来看，主要包含知识图谱表示、知识存储、知识抽取、知识融合、知识推理等关键组成部分。在其发展演进过程中，经历了从人工群体智慧构建到自动获取构建的转变，知识图谱与深度学习的融合成为重要发展方向，

4、从知识图谱的产业链结构来看，知识图谱上游产业涉及数据采集标注、云服务、硬件资源、数据库等数据和技术支撑;中游从事知识图谱的设计与构建，包括提供用于知识图谱分析、应用的各类套件工具及解决方案;下游知识图谱主要与Al相关技术结合，深度应用于垂直领域。

5、当前，知识图谱推理和快速工业化能力的缺失成为主要技术挑战。伴随应用场景不断深入专业领域，知识图谱将从知识服务延伸至深层决策和预测服务。此外，场景驱动下的知识图谱技术生态将呈现系统化发展趋势，与知识表示，自然语言处理、机器学习。图数据库，多媒体外理等关联技术相互融合，深度赋能应用场景。

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