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。

让经验自动积累，实现工作化繁为简

通过关系图谱，可以将散落的专家知识及系统自动识别的维修方法固化到系统中，减少对人的依赖。

传感器故障？行驶异常？这种小毛病就交给自动识别维修来处理吧！它会根据历史维修记录，自动给出类似故障的参考解决方案，从而缩短维修周期，提高效率。而专家们的精力则主要用于处理用户无法自行解决的棘手问题。

“基于知识图谱的智能工单”能够自动积累维修经验，让用户远离重复性的维修流程，提升售后维修服务品质，实现工作的化繁为简。

智能化辅助填写方案，提升售后工作效率

基于知识图谱和预设模板，我们为用户提供了一套辅助填写方案，可以有效解决售后部门在维修过程标准化文档工作中所产生的矛盾。

售后工程师只需要确认导致本次故障产生的核心故障代码，系统就会自动通过知识图谱关联抽取相关信息，并生成一个半完成状态的解决方案模板，工程师在此基础上稍加修改即可。

智能化辅助填写方案，既实现了留档的标准化、规范化，也大幅减轻工程师的工作量，有效提升了服务效率和工作质量。

预测性派单，智能解决报修问题

依托知识图谱和图计算技术，平台会持续监控所有车辆的状态，实现安全隐患自动发现、车辆故障自动报修，减少因车辆损坏带来的生产损失，为用户提供高效、专业的维修服务，最大化提升工程师整体周转率，在使用方和售后方之间达成双赢。

以知识驱动业务智能化

我们建设工业车辆知识中心的目标是实现对工业车辆上中下游知识资产的有效运营，以知识驱动业务智能化。我们的愿景是让显性知识像有形资产一样得到有效的管理和应用，让隐性知识通过人与人之间的关联得到有效的分享和传承，让业务人员可以随时随地获得需要的知识，让知识成为驱动工业车辆厂商转型升级的核心资产。

爱动超越“基于多模态数据的知识图谱工业车辆场景应用”仍然在快速发展和迭代中，我们将以强大的技术基础和丰富的行业知识，实现知识图谱在工业车辆领域进一步发展，持续推动工业互联网行业的智能化进程。