讲师：无

创建时间：2021-03-24 17:31:25

关键词：知识图谱

关联标准：

知识图谱（Knowledge Graph）以结构化的形式描述客观世界中的概念、实体及其关系的大型知识网络，将信息表达成更接近人类认知的形式，提供了一种更好地组织、管理和理解海量信息的能力。知识图谱作为机器认知智能实现的基础之一，是人工智能的重要组成部分，目前已被应用于信息搜索、知识百科、智能问答、关联推荐、社交网络、决策分析等多个领域。

（一）知识图谱发展现状

知识图谱将人与知识智能地连接起来，能够对各类应用进行智能化升级，为用户带来更智能的应用体验。在国际方面，知识图谱的应用场景不仅包括通用领域的应用，也正在快速拓展垂直领域的业务场景，涉及谷歌、IBM、Facebook、微软、西门子等。同时，围绕基础知识库在通用知识图谱构建和应用中起到的重要作用，国外已建设了维基百科、Freebase、YAGO等一系列开源知识库，并着力打造了覆盖知识表示、知识建模、知识存储等多个环节的基础工具集，推动了知识图谱技术在全球范围内的传播和应用。

在国内方面，经过多年的发展和巨大的市场需求，我国也逐渐出现了一批优秀的知识图谱企业及应用服务平台，其中既有阿里巴巴、华为、百度、腾讯、京东、联想、东软、海信等大型企业，也有依图、百分点、同方知网、数联铭品、国双、华宇、中电科大数据等专注于不同行业的创新型公司。当前，我国知识图谱相关产品或服务平台已覆盖智慧金融、智慧医疗、智慧司法、智能制造、智慧教育、智慧政务、智慧交通、智能电网等多个领域，大幅推动了上述领域的知识挖掘与应用水平，加速了传统企业的转型升级。此外，在疫情期间，针对疫情监测、疫情态势感知与辅助研判、密切接触者挖掘、医疗物资产业链构建、远程办公、在线教育、知识问答、政务规划、疫情分析追溯、人员活动档案管理等方面涌现了一批优秀产品、服务及解决方案，有效支持了疫情科学防控与企业有序复工复产。

（二）知识图谱标准化现状

从2019年5月开始，中国电子技术标准化研究院联合国内知识图谱领域相关开发商、系统集成商、用户企业、科研院所、高校围绕迫切标准化需求，逐步形成了国际标准、国家标准、团体标准协同推进的标准研制体系，有效支撑了我国当前产业发展。

1.国际标准化现状

ISO/IEC JTC 1/SC 42人工智能分技术委员会于2020年8月23日正式批准通过了由我国提出的《信息技术 人工智能 知识工程参考架构》国际标准提案（项目号：ISO/IEC WD 5392）。同时，在SC 42/WG 5下成立了本体和知识工程/表示临时咨询组（Ontology and Knowledge Engineering/ Representation AHG）,拟对该领域国际标准研制方向进行深入研究并提交报告。

IEEE标准协会就知识图谱领域的标准化需求批准成立了IEEE P2807知识图谱标准工作组，开展知识图谱架构、关键技术、性能指标、典型应用等领域方向的标准研制工作。其中，中国电子技术标准化研究院物联网研究中心副主任韦莎担任工作组主席，清华大学人工智能研究院知识智能研究中心主任李涓子教授和阿里巴巴集团高级标准化专家胡宁分别担任工作组副主席与秘书。目前，已立项《知识图谱架构》（《Framework of Knowledge Graph》，项目编号：P2807）、《知识图谱技术要求及测试评估规范》(《Standard for Technical Requirements and Evaluating Knowledge Graphs》，项目编号：P2807.1)、IEEE P2807.2《金融服务领域知识图谱应用指南》(《Guide for Application of Knowledge Graphs for Financial Services》，项目编号：P2807.2)等系列标准。

除此之外，W3C（World Wide Web Consortium，万维网联盟）也已发布了一系列关于知识表示、知识建模相关的标准，如SPARQL、RDF Schema、OWL等，并在推进图数据的Web标准化相关研究工作。

2.国内标准化现状

在标准化需求研究方面，依托全国信标委人工智能标准化工作，中国电子技术标准化研究院联合中电科大数据研究院有限公司、东软集团股份有限公司、联想(北京)有限公司、阿里巴巴网络技术有限公司等21家知识图谱领域相关单位编写并发布了《知识图谱标准化白皮书》，从哲学、政策、产业、行业、技术、工具、支撑技术等多个层面对知识图谱的实际需求、关键技术、面临的问题与挑战、标准化需求等进行了梳理，并初步提出了知识图谱技术架构和标准体系框架。

在标准研制方面，国家标准化管理委员会于2019年7月正式批准理想了《信息技术 人工智能 知识图谱技术框架》（国标计划号：20192137-T-469），其中将对知识图谱技术框架、利益相关方、关键技术要求、数字基础设施等内容进行研究。此外，规范化的知识图谱分类分级方法及测试评估指标体系是保障其相关产品、服务及解决方案质量的重要基础。中国电子工业标准化技术协会于6月10日批准立项了《人工智能知识图谱 性能评估与测试规范》(项目号：CESA-2020-2-020)、《人工智能知识图谱 分类分级规范》(项目号：CESA-2020-2-019)两项团体标准，加快形成我国国家标准、团体标准协同推进的知识图谱标准研制局面，以满足我国知识图谱领域市场快速发展的需求。

（三）总结

随着知识图谱技术的加速发展以及各行业应用需求的不断升级，知识图谱相关产品、服务或解决方案在推动企业智能化转型升级中起到的作用日益凸显。

一是，知识图谱与机器学习、机器视觉、云计算等技术的融合，提升了人工智能领域相关应用的可解释性，加快推动我国机器认知智能相关技术的演进与发展，并孕育一批优秀的创业公司。

二是，我国该领域基础软件工具、高品质开放知识库较为匮乏，各利益相关方间协同创新不足。此外，各企业、行业间知识图谱由于知识表示结构、知识交换接口、系统架构等方面差异大导致融合困难，亟需完善知识图谱标准顶层设计，系统推动知识图谱相关产业持续健康高质量发展。

三是，知识图谱相关产品或平台的整体性能评估难度大，不仅涉及输入数据和业务功能等，还涉及构建过程中知识获取、知识表示、知识存储、知识融合、知识建模、知识计算等各环节，导致质量良莠不齐，优秀产品难以脱颖而出。亟需结合国内产业、技术和生态发展需求，加快探索和研究测试评估规范及配套的认证方法，形成健康、多元、有序的市场生态体系。