近年來，人工智能技術(shù)（AI）一直是各行各業(yè)的討論焦點，與物聯(lián)網(wǎng)、分布式數(shù)據(jù)庫、5G、自然語言處理等等熱詞一同涌現(xiàn)在時代的浪潮前沿。然而，當(dāng)各行各業(yè)關(guān)注于這些時代熱詞，探索研發(fā)新的AI場景時，卻常常忽視了最成熟也很重要的AI技術(shù)——知識圖譜。

或許你說不出知識圖譜的具體定義，但其實處于信息時代的我們早已離不開它。當(dāng)你打開百度，搜索某個字怎么念，或者今年高考的高校錄取分?jǐn)?shù)線，其結(jié)果的聯(lián)想就來自于知識圖譜的構(gòu)建；當(dāng)你打開淘寶或者今日頭條，其中按照你的興趣愛好定制的個性化推薦內(nèi)容，背后也是知識圖譜在發(fā)揮作用……

而現(xiàn)在，互聯(lián)網(wǎng)巨頭們重新認(rèn)識到在數(shù)據(jù)之上的知識的重要，紛紛在知識圖譜上暗暗較勁。

在百度新春內(nèi)部演講中，李彥宏說，“知識圖譜（包括需求圖譜、用戶畫像等等），這些東西都是百度整個人工智能當(dāng)中非常基礎(chǔ)的構(gòu)件，也是我們相對于其他任何一家公司的優(yōu)勢所在?！痹贏I World 世界人工智能大會上，百度副總裁、AI技術(shù)平臺體系（AIG）總負(fù)責(zé)人王海峰也避開萬眾矚目的眾多熱詞，將重心聚焦于知識圖譜上。

除了百度，谷歌、阿里、華為等玩家也在積極部署知識圖譜。谷歌將語音搜索、Google Assistant、Google Lens、Google Home諸多軟硬件產(chǎn)品均接入谷歌知識圖譜，以構(gòu)建更大的知識網(wǎng)絡(luò)，阿里也利用自己的電商優(yōu)勢捕獲海量數(shù)據(jù)形成更有效的用戶畫像并入自己的知識網(wǎng)絡(luò)，并聯(lián)合清華大學(xué)、中科院等機(jī)構(gòu)組建高級知識圖譜研究團(tuán)隊……

那究竟知識圖譜是什么？它又與人工智能有著怎樣的聯(lián)系呢？

中文知識圖譜（Chinese Knowledge Graph） ，最早起源于Google Knowledge Graph。Knowledge Graph是在2012年由谷歌提出的，用于增強(qiáng)其搜索引擎功能的知識庫。

知識圖譜本質(zhì)上是一種語義網(wǎng)絡(luò)。其結(jié)點代表實體（entity）或者概念（concept），邊代表實體/概念之間的各種語義關(guān)系。知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化的語義知識庫，其基本組成單位是“實體-關(guān)系-實體”的三元組，以及實體及其相關(guān)屬性-值對，通過實體間的關(guān)系構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)，每一個節(jié)點均為實體，實體具有屬性-值對，同時實體與實體之間通過關(guān)系相互連接，構(gòu)成一個特定領(lǐng)域的知識網(wǎng)絡(luò)。

簡而言之，知識圖譜就是通過不同知識的關(guān)聯(lián)性而形成的網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。形成知識圖譜的過程實際上就是加工信息、建立認(rèn)知、理解所應(yīng)用的領(lǐng)域的過程。人類證實因為有了獲取知識、形成知識的能力才可以不斷進(jìn)步；同樣，知識是人工智能的基石，知識圖譜對于人工智能的價值也正是在于它可以讓機(jī)器具備認(rèn)知能力。

另外，知識對于AI的價值，王海峰的總結(jié)是，兩者結(jié)合可以正循環(huán)：“有了知識的人工智能會變得更強(qiáng)大，可以做更多的事情。反過來，因為更強(qiáng)大的人工智能，可以幫我們更好地從客觀世界中去挖掘、獲取和沉淀知識，這些知識和人工智能系統(tǒng)形成正循環(huán)，兩者共同進(jìn)步?！?/p>

更具體而言，知識圖譜可以說是AI應(yīng)用行業(yè)的先決條件。目前，人工智能已受到各行各業(yè)的關(guān)注，不只是BAT在戰(zhàn)略投資人工智能，金融、汽車、零售、娛樂、制造等等行業(yè)都在積極擁抱人工智能技術(shù)。然而，人工智能要在行業(yè)中得到應(yīng)用，首先必須要對行業(yè)建立起認(rèn)知，只有真正理解了行業(yè)和場景，才能實現(xiàn)智能化。也就是說，只有建立了行業(yè)知識圖譜，才能給出行業(yè)AI方案。

例如在金融行業(yè)。眾所周知，金融是百度最先商用的AI場景，正如李彥宏曾說：“金融的數(shù)據(jù)化本質(zhì)，加上業(yè)務(wù)規(guī)則清晰，使它成為人工智能最佳的應(yīng)用場景。”金融的知識相對垂直，因此也非常適合與知識圖譜技術(shù)結(jié)合。在五年前，百度就已將知識圖譜應(yīng)用在股票領(lǐng)域，旗下產(chǎn)品股市通通過數(shù)據(jù)、信息與股票的關(guān)系，以及股票與股票之間的關(guān)系，在股票領(lǐng)域首創(chuàng)知識圖譜，實現(xiàn)智能選股。不只是百度金融（現(xiàn)度小滿）在應(yīng)用知識圖譜，整個金融行業(yè)都在將知識圖譜應(yīng)用在個人征信、貸款風(fēng)控、保險銷售、保險策劃、金融指數(shù)、反欺詐、客戶管理管理、智能客服等領(lǐng)域，出現(xiàn)了不少提供金融AI技術(shù)或者是金融知識圖譜服務(wù)的創(chuàng)業(yè)公司，百度金融（現(xiàn)度小滿）也一直在積極地推進(jìn)智能金融科技的開放，包括金融知識圖譜的開放。

除了金融領(lǐng)域，咨詢也是知識圖譜應(yīng)用的典型場景。

隨著內(nèi)容創(chuàng)作進(jìn)入自媒體時代，目前內(nèi)容分發(fā)信息流日益流行，而信息流的基礎(chǔ)就是個性化推薦技術(shù)。要做好個性化推薦技術(shù)只需做好兩點：一個是理解用戶的閱讀興趣；另一個是理解資訊內(nèi)容。然而兩點要做到都不容易，理解用戶的前提是足夠多的用戶興趣數(shù)據(jù)，理解內(nèi)容的前提則是知識圖譜，平臺必須要有一定的“認(rèn)知”才知道不同內(nèi)容意味著什么，適合哪些興趣的用戶，而不是簡單的關(guān)鍵詞匹配。

舉個例子，一個文章內(nèi)容是馬云最新演講解讀，是將其推薦給電商行業(yè)人士，還是希望獲得成功的年輕人，還是李彥宏等企業(yè)家們？每個人都可能感興趣，如何推薦就要結(jié)合對內(nèi)容的認(rèn)知，以及對用戶興趣以及當(dāng)前場景的理解，這時知識圖譜就派上用場了。特別是在視頻領(lǐng)域，要理解內(nèi)容不是靠文字識別，而是要靠機(jī)器視覺技術(shù)，對內(nèi)容本身的理解難度更高，知識圖譜在這時則顯得更為重要。

現(xiàn)在，今日頭條、百度、一點資訊、搜狐、網(wǎng)易、企鵝、UC、微博等等都在做信息流。百度世界大會上宣布百度信息流月活超過6億，相比去年5月剛推出時日均閱讀量提升105倍，短視頻日均播放量提升169倍，這個成果，與知識圖譜的優(yōu)勢密不可分。

王海峰在演講中也指出，“人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合的過程中，要想為這個行業(yè)提供更好的服務(wù)，就需要對這個行業(yè)進(jìn)行定制化，要有行業(yè)知識，這時候就需要在通用知識圖譜的基礎(chǔ)上，有相應(yīng)的行業(yè)知識圖譜，進(jìn)而幫助這個行業(yè)提升生產(chǎn)力，幫助這些行業(yè)、產(chǎn)業(yè)升級。”

從王海峰的邏輯，我們窺見一條未來人工智能走向應(yīng)用的必經(jīng)之路：

機(jī)器通過人工智能技術(shù)與用戶的互動，從中獲取數(shù)據(jù)、優(yōu)化算法，更重要的是構(gòu)建和完善知識圖譜，認(rèn)知和理解世界，進(jìn)而服務(wù)于這個世界，讓人類的生活更加美好。