“新基建”中的佼佼者：基于知识图谱的工业互联网

2020-06-08 09:59

基于知识图谱已经建立的模型，持续的采集和积累数据，才能为后面的数字化和人工智能应用铺好路。当有了知识图谱以后，人工智能才有可能实现最后的终极目标，就是所有的设备完全自主、自治。

施耐德电气则与企业级的知识图谱平台Stardog合作，构建了智能建筑领域的物联网知识图谱，打通了建筑物管理、居住舒适度调节、电源监控等数据孤岛，分析和集成来自无数物联网传感器和系统的信息，同时降低了开发者和工程师的工作量，实现最优化的智能建筑运营。

国内的初创企业智通科技在2020年初，发布了全新的知识图谱产品：通图Smart．KG，它拥有知识图谱的构建和全过程的可视化操作能力，帮助企业将数据隐形关系显性化，残缺关系完整化，并提供不同场景的图谱智能化服务，目前已经在食品饮料、纺织、能源等行业取得了一定的应用进展。

－－－－写在最后－－－－

知识图谱的构建思路包括“自下而上”和“自上而下”，分别适合不同的场景。基于知识图谱已经建立的模型，持续的采集和积累数据，才能为后面的数字化和人工智能应用铺好路。利用知识图谱作为数字孪生的基础，打造一个可持续使用、可持续开发的数字化平台，这才是关键。

知识图谱就像语义世界的百科全书，更确切的说，这是一套物联网设备可以使用的百科全书，它是一个活着的数字孪生。

预计基于知识图谱的工业互联网平台，在今后一段时间将会获得业界青睐，具有较大的发展动能与应用潜力。

最后，诚挚感谢清华学长赵敏在文章写作过程中，给予我的极大帮助。

本文小结：

知识图谱让我们将分析的重点放在了探索各种“关系”，包括隐性关系。

在工业互联网领域，知识图谱的价值在于将“三不”变为“三可”。“三不”和“三可”是指：过去不可见的要素可见；过去不可计算的要素可计算；过去不可联接的要素可联接。

在推进工业智能的过程中，有两个大的支柱，第一是知识图谱，其次才是深度学习。

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