近年来，随着人们对高级认知能力的积极探索，知识图谱因为表达能力强，扩展性好，并能兼顾人类认知与机器自动处理，正在被热烈地拥抱，企业对知识图谱的重视程度越来越高，落地应用也越来越多。

知识图谱是什么？

知识图谱属于人工智能的重要分支。从实际应用的角度来看，可以简单地把知识图谱理解为一个多节点、多关系构成的图，即多关系图（Multi-relational Graph）。

在知识图谱里，我们通常用“实体（Entity）”表达图里的节点，用“关系（Relation）”表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物，比如人、地点、药物、公司等，关系则用来表达不同实体之间的关系。如下图，我们可以这么表达一个社交关系图：张三-朋友-李四，张三-同学-王五，张三-同事-李四。其中，张三、李四、王五均为实体（人），朋友、同学、同事为实体之间的关系。

知识图谱厉害在哪儿？

作为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一，知识图谱已经助力了很多热门的人工智能场景的应用，诸如语音助手、聊天机器人、智能问答等，凡是有关系的地方都可以用到知识图谱。

相比于传统的数据存储和计算方式，知识图谱有着突出的优势。它所具备的对于关系的高表达能力，可以处理复杂多样的关联分析，并通过模拟人的思考过程去发现、求证、推理，无需依赖人工。图式的数据存储方式，则让用户做到了即时决策。

基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用

作为一种应用型技术，知识图谱在越来越多的垂直领域中被广泛应用，但在工业领域内，有关知识图谱的讨论却十分匮乏，鲜见成功的案例。而如今，爱动超越凭借多年的技术积累，为客户带来了“基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用”，让知识图谱在工业车辆领域成功落地，实现了国内首发！

基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用（视频介绍）

“基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用”通过搭建互联互通的车辆故障维修知识与数据，归纳总结案例问题、维修经验，用图计算等技术实现故障模式挖掘与识别，打通车辆故障维修的各环节。

打破数据壁障，高效统合数据

知识图谱的出现打破了系统之间的天堑，能够实现不同数据的有效整合、利用和分析，并通过数据分析持续向各平台输出高价值分析结果。

不论是车辆数据的可视化分析、问题排查，还是责任追溯，打破了数据壁障的知识图谱都能给予我们足够助力。