随着经济社会数字化转型全面开启，数据作为新生产要素的重要性日益凸显。面对海量无序的数据，不少人开始考虑该如何快速定位、梳理和消化目标信息，总结提炼知识，让数据发挥最大价值。近年来受到无数关注的知识图谱，为我们提供了数据编织和概念解释的有效方式，其应用前景也愈加广阔。
知识图谱概念&应用机制
知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间关联关系的大规模语义网络。这个语义网络包括众多结点和连接结点的边，其中结点代表实体或概念，而边代表这些实体或概念之间的关系。杂乱无章的原始数据能通过知识图谱转化为实体、概念的关系映射结构。这种网状的知识结构具备规模巨大、语义丰富、质量精良与结构友好等特点，为人类描绘物理世界生产生活行为提供了有效的方法与工具。
同时，知识图谱中实体、概念、关系的映射对机器也十分友好。机器能通过知识图谱理解数据，从数据中提炼出行业或领域内高精度的知识，或解释现实世界中的事物和现象。在技术应用成熟的条件下，机器甚至能更进一步，根据实体或概念间深层的、隐含的关系，实现认知智能的“推理”能力。
上面所述只是知识图谱的概念和简单应用机制，在实际应用中，构建知识图谱的过程会受到数据自身属性和覆盖范围的影响，“提炼知识”这一过程可能会相当复杂，但总体来看，知识图谱之所以能被各行业快速应用，其必要性体现在三个方面：一是能提炼显示复杂的知识领域和知识体系，展现特定领域发展动态及规律，助力该领域研究；二是可为各种人工智能提供基础知识库，充当“生产资料”的角色；三是适合整合非结构化数据，从零散数据中发现知识，帮助各种组织机构实现业务智能化。
数字图谱应用场景示例
为了形象地说明知识图谱的应用前景，我们不妨以产业经济领域为例，从上面三个角度来分别进行阐释。
呈现地区产业发展态势，开展产业研究。要评估某地区产业经济好坏，需要建立地区产业知识图谱。该图谱中的实体为区域内所有涉及该产业链环节的企业，关系为产业链上下游环节关系。在此基础上与产业链全链图谱做对比，能快速找出强势、弱势和缺失环节，判定产业链完整度，评估该地区产业竞争力情况，为后续的地区产业研究提供第一手素材。
建立产业数据库，助力“产业大脑”建设。地区产业知识图谱能在单一实体和关系的基础上进一步细化，拓展空间链、产业链、创新链、供应链等不同维度的详细信息，动态静态结合，全面展现地区产业发展态势。诸如“产业大脑”等数智化产品能直接套用图谱数据，落地不同场景应用，开展有针对性的数字化服务。
为招商、园区等多业务整体提效。地区产业图谱作为地方经济数据的一部分，在不同部门机构能发挥不同用处。政府招商部门能根据图谱上的产业缺失环节确定招商目标企业；园区建设方能根据产业集聚情况确定园区建设位置；企业方则可根据地方产业链上下游其他企业分布情况确定主营产品，有利于最大化生产利润等。
知识图谱在不同行业间应用场景各具特色，其背后逻辑相对统一，即通过体系化知识为生产生活提质增效。未来，知识图谱还能与数字孪生等前沿技术相结合，帮助人们更好地理解复杂的实体对象，提高业务处理效率并辅助管理决策。从长远来看，知识图谱助力更多数字化应用场景已成定局。
