說到人工智能技術，人們首先會聯(lián)想到深度學習、機器學習技術；談到人工智能應用，人們很可能會馬上想起語音助理、自動駕駛等等，各行各業(yè)都在研發(fā)底層技術和尋求AI場景，卻忽視了當下最時髦也很重要的AI技術：知識圖譜。
通俗來說，知識圖譜就像福爾摩斯破案一樣，首先需要采集散布在各個角落的碎片化信息和數(shù)據(jù)，然后把它按標準化思考方式整理，再將各個看似不相關但背后有著共同聯(lián)系的信息關聯(lián)起來，并挖掘背后的規(guī)律，據(jù)此做深入的推理，最后激昂的背景音樂就此響起，智慧的福爾摩斯搬出最致命的證據(jù)，兇手的臉一陣抽搐……
其實，知識圖譜是結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，用于迅速描述物理世界中的概念及其相互關系。知識圖譜的基本單位是“實體（Entity）-關系（Relationship）-實體（Entity）”構(gòu)成的三元組，以人類對世界認知的角度，闡述世間萬物的聯(lián)系，賦予機器認知能力，最能體現(xiàn)人工智能的特色——像人類大腦一樣“思考”！人類最擅長的思考方式就是將點和線關聯(lián)起來并由點及面，然后抽絲剝繭，慢慢理清其中的邏輯關系?？梢哉f，知識圖譜是實現(xiàn)AI邁向認知智能的基礎。
當我們進行搜索時，搜索結(jié)果右側(cè)的聯(lián)想，就來自于知識圖譜技術的應用。我們幾乎每天都會接收到各種各樣的推薦信息，從新聞、購物到吃飯、娛樂。個性化推薦作為一種信息過濾的重要手段，可以依據(jù)我們的習慣和愛好推薦合適的服務，也來自于知識圖譜技術的應用。搜索、地圖、個性化推薦、智能問答、分析與決策、金融風控……越來越多的應用場景，都越來越依賴知識圖譜。 下面以沃豐科技GaussMind推出AI中臺?知識圖譜解決方案（基于自研“原心引擎”深度學習的NLP算法，使用搜索、語義識別、機器學習等技術，幫助企業(yè)建立數(shù)據(jù)知識體系）為例，探討知識圖譜應用在眾多領域的落地探索。尤其在醫(yī)藥\醫(yī)療、電商\新零售、工業(yè)\制造業(yè)等數(shù)據(jù)規(guī)范度比較好的行業(yè)。
l 醫(yī)藥\醫(yī)療——
市場拓展：通過對疾病、癥狀和藥品信息構(gòu)建知識圖譜、搭建知識體系平臺或問答機器人，能對高頻固定的問題進行智能回復，釋放人力處理更復雜的問題及服務。同時，通過圖譜的積累能不斷完善用戶畫像，進行客戶的關聯(lián)和轉(zhuǎn)化。
智能就醫(yī)導診：基于病史中提到的癥狀、疾病、醫(yī)院對應科室和醫(yī)生形成的知識圖譜，創(chuàng)建智能就醫(yī)導診系統(tǒng)，借助知識圖譜的推理能力，為患者精準匹配對應的科室和醫(yī)生，不僅為患者就醫(yī)提供方便，改善患者就醫(yī)體驗，同時也能促進醫(yī)療資源合理配置。
l 電商\新零售——
商品推薦：新建的電商平臺，缺乏用戶行為數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的推薦算法很難發(fā)揮作用；基于知識圖譜的推薦，利用知識推理引擎構(gòu)建推理、推薦規(guī)則，實現(xiàn)對“人、貨、場景”的關聯(lián)推薦；通過推薦算法，及時發(fā)現(xiàn)同款、搭配商品。
l 工業(yè)/制造業(yè)——
輔助設備檢修：使用企業(yè)知識庫中的設備維修手冊、培訓資料和使用說明等文檔和視頻材料，構(gòu)建設備檢修知識圖譜，搭建智能問答機器人，幫助維修工程師和用戶高效定位問題，獲得指導，減少產(chǎn)品維修維護成本。
那么，相比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲和計算方式，知識圖譜的優(yōu)勢顯現(xiàn)在哪里呢？
（1）關系的表達能力強，消除數(shù)據(jù)孤島
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫通常通過表格、字段等方式進行讀取，而關系的層級及表達方式多種多樣，且基于圖論和概率圖模型，可以處理復雜多樣的關聯(lián)分析，滿足企業(yè)各種角色關系的分析和管理需要。同時助力各行業(yè)客戶，全方位整合企業(yè)各種數(shù)據(jù)資源，打通數(shù)據(jù)隔離，完整理解數(shù)據(jù)。
（2）像人類思考一樣去做分析，輔助人工決策
基于知識圖譜的交互探索式分析，可以模擬人的思考過程去發(fā)現(xiàn)、求證、推理，業(yè)務人員自己就可以完成全部過程，不需要專業(yè)人員的協(xié)助。通過多維數(shù)據(jù)整合，搭建起專家系統(tǒng)，從而輔助人工決策，助力釋放員工價值。
（3）知識學習
利用交互式機器學習技術，支持根據(jù)推理、糾錯、標注等交互動作的學習功能，不斷沉淀知識邏輯和模型，提高系統(tǒng)智能性，將知識沉淀在企業(yè)內(nèi)部，降低對經(jīng)驗的依賴。
（4）高速反饋，解決企業(yè)各類場景
圖式的數(shù)據(jù)存儲方式，相比傳統(tǒng)存儲方式，數(shù)據(jù)調(diào)取速度更快，圖庫可計算超過百萬潛在的實體的屬性分布，可實現(xiàn)秒級返回結(jié)果，真正實現(xiàn)人機互動的實時響應，讓用戶可以做到即時決策，解決企業(yè)咨詢、問答、查詢、推薦等各類應用場景。
