近年來，隨著人們對高級認知能力的積極探索，知識圖譜因為表達能力強，擴展性好，并能兼顧人類認知與機器自動處理，正在被熱烈地擁抱，企業對知識圖譜的重視程度越來越高，落地應用也越來越多。

知識圖譜是什么？

知識圖譜屬于人工智能的重要分支。從實際應用的角度來看，可以簡單地把知識圖譜理解為一個多節點、多關系構成的圖，即多關系圖（Multi-relational Graph）。

在知識圖譜里，我們通常用“實體（Entity）”表達圖里的節點，用“關系（Relation）”表達圖里的“邊”。實體指的是現實世界中的事物，比如人、地點、藥物、公司等，關系則用來表達不同實體之間的關系。如下圖，我們可以這么表達一個社交關系圖：張三-朋友-李四，張三-同學-王五，張三-同事-李四。其中，張三、李四、王五均為實體（人），朋友、同學、同事為實體之間的關系。

知識圖譜厲害在哪兒？

作為推動互聯網和人工智能發展的核心驅動力之一，知識圖譜已經助力了很多熱門的人工智能場景的應用，諸如語音助手、聊天機器人、智能問答等，凡是有關系的地方都可以用到知識圖譜。

相比于傳統的數據存儲和計算方式，知識圖譜有著突出的優勢。它所具備的對于關系的高表達能力，可以處理復雜多樣的關聯分析，并通過模擬人的思考過程去發現、求證、推理，無需依賴人工。圖式的數據存儲方式，則讓用戶做到了即時決策。

基于多模態數據的知識圖譜工業車輛場景應用

作為一種應用型技術，知識圖譜在越來越多的垂直領域中被廣泛應用，但在工業領域內，有關知識圖譜的討論卻十分匱乏，鮮見成功的案例。而如今，愛動超越憑借多年的技術積累，為客戶帶來了“基于多模態數據的知識圖譜工業車輛場景應用”，讓知識圖譜在工業車輛領域成功落地，實現了國內首發！

基于多模態數據的知識圖譜工業車輛場景應用（視頻介紹）

“基于多模態數據的知識圖譜工業車輛場景應用”通過搭建互聯互通的車輛故障維修知識與數據，歸納總結案例問題、維修經驗，用圖計算等技術實現故障模式挖掘與識別，打通車輛故障維修的各環節。

打破數據壁障，高效統合數據

知識圖譜的出現打破了系統之間的天塹，能夠實現不同數據的有效整合、利用和分析，并通過數據分析持續向各平臺輸出高價值分析結果。

不論是車輛數據的可視化分析、問題排查，還是責任追溯，打破了數據壁障的知識圖譜都能給予我們足夠助力。