作为人工智能的重要研究领域，知识图谱可以追溯到第一波人工智能。但是直到人工智能的下半年，当具有理解，思维和可解释性的认知智能成为突破自身极限的关键时，知识图谱才能蓬勃发展。
近年来，知识图技术的普及并没有减少。作为实现认知智能的核心动力，它已广泛应用于金融，电子商务，医疗和政府事务等许多领域。
知识图可以解决哪些问题？在哪些情况下可以解决？它的技术架构如何演变？它如何支持实现认知智能的最终目标？成为技术界热议的焦点。 InfoQ发布了研究报告“知识图谱：打破人工智能的认知上限”。
基于其对知识图技术生态学的深入观察。带您探索知识图谱如何实现机器识别，思维和主动学习，梳理知识图谱技术体系和产业链结构，分析实现认知智能的技术挑战和发展趋势，并探索知识图谱将如何打破认知人工智能的上限。
两个认知维度的知识图是实现人工智能从“感知”跃升为基础的基础。到“认知”。
本质上，知识图是由相关知识组成的网络知识结构，它表示为机器图。形成过程是建立对行业或领域的理解和认知，并具有标准化的层次结构和强大的知识表示能力。
具体而言，在内容维度上，知识图是标准化且高度相关的高质量数据表示；在技术维度上，知识图可以解释为一种技术方法，该方法使用图结构来描述知识并对所有事物之间的关系进行建模。这三个价值特征在知识图的价值维度中。
首先，当人工智能进入以场景为驱动的深度应用阶段时，需要根据业务策略对数据治理进行逻辑存储和应用，知识图有助于实现业务战略。高度的行业数据治理；其次，知识图谱实现了基于语义联系的知识融合和可解释性，成为人类思维与机器路径思维之间的转换。
最后，知识图谱使用上下关系，属性类型和约束以及图形的概念。模型实体之间的关联关系，结合业务场景定义的关系推理规则，为推理和决策提供了强有力的支持，使其在更多领域得到了广泛的应用。
知识图技术系统知识图的构建是一个庞大而复杂的项目。它不仅需要不断优化算法模型，还需要持续的知识操作和工程系统的构建，最终将形成一个知识网络并得到应用。
从知识图构建技术的角度来看，它主要包括知识图表示，知识存储，知识提取，知识融合和知识推理等关键组成部分。在其发展演变的过程中，它已经经历了从人工群体智能构造到自动获取构造的转变，知识图谱与深度学习的集成已成为重要的发展方向。
图知识图的构建技术体系（来源：InfoQ Research Institute）产业链结构从知识图的产业链结构的角度来看，知识图的上游产业涉及数据收集和注释，云服务，硬件资源，数据库和其他数据和技术支持。第三方数据服务提供商旨在提供标准化，丰富且不断更新的原始数据资源池，以通过数据收集和注释来构建知识图。
Midstream从事知识图的设计和构建，面向应用场景，设计知识图的表达和粒度，包括为知识图的分析和应用提供各种工具包工具和解决方案，以及通过知识提取和知识整合，知识的完成和推理，知识的检索和分析等链接已经。
