你真的了解能源行业吗？

2022 年，以人工智能为首的相关技术飞速发展，并与央国企数字化转型深度结合，其已成为我国各行业大型央国企开展转型落地工作的重要切入点之一。

然而由于行业限制与历史问题，央国企之间信息化程度差异大，数字化转型起点不同，这大大影响了央国企转型速度与业务方向。

十九届五中全会以来，建设现代能源体系被纳入到现代产业体系的整体布局中，能源系统与产业系统的关系将由“保障供能型”转变为“互驱发展型”。

目前，大数据分析、人工智能等新兴技术正在加速能源行业的数字化转型，挖掘能源数据价值是加速能源行业数字化转型的重要驱动力。

能源系统与交通系统、通信系统、建筑系统、工业制造系统等各个产业门类高度耦合，不同基础设施之间依托数字化技术与数据连接实现深层次的交互与交叉赋能。其典型特征就是电力与算力的相互融合成为发展能源数字经济的底座。

大数据支撑能源行业数字换转型更加畅通，而实现数据链接知识图谱就可以一键搞定

知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

知识图谱将来自各个部门的人类经验和数据转化为数字知识，以便员工做出更好、更快的决策。其更是一个模型网络，为企业的关键决策流程提供连续的、可操作的建议。知识图谱与算法模型的深度结合，能够加速从数据筒仓和信息源中提取知识，以揭示在知识或流程描述中上下文的关系，从而实现优化工作流。

知识图谱目前广泛应用于各个行业中，其中智能搜索、医疗、金融投资、政府管理和安全、电商营销运营、聊天机器人（深度问答）、社交网络等几大领域表现最为优异。

如在智能搜索上，知识图谱基于先天优势可以为用户提供丰富的结构化知识结果，详细展示信息与知识之间的联系，可以通过搜索直接得到用户想要的答案，减少了大量知识数据检索的时间。

沃丰科技AI场景落地专家GaussMind基于深度学习NLP算法，实现上传、标注数据，自定义构建模型训练，构建可视化知识图谱，将非结构化文档自动构建成知识图谱结构化知识表示，快速查找知识构建知识关联，发现未知联系，赋能企业对知识数据的多纬度利用。