无知识图谱，不AI。

一片繁荣下，满地鸡毛。

当前，知识图谱无疑是处于一个理想却很难落地的一个现状，大公司、小公司都在寻找知识图谱的落地场景。

无论是2C还是2B，还是2G，产品经理们都在知识图谱与具体业务的结合点。

"对内唱衰务实，对外吹PPT务虚"，这一模式在知识图谱实际从业者们的认知里，应该占据了大多数比例。

"知识图谱是上级意志，是优先战略，抢战略高地，挣行业影响力"，也真实体现了当前知识图谱在公司【尤其是大公司】的战略定位。

与职场中的"面试造火箭，工作拧螺丝"类比，"汇报标准化解决方案，开发洗数据造词典写规则"的项目制知识图谱开发模式，Demo级演示工具也覆盖了太多数从业者的实际现状

然而，当我们搜索知识图谱这一关键词时，我们总会看到一片繁荣的景象，不断有新的深度学习模型出现、更多门类的知识图谱技术突破，不断刷新记录的评测榜单。

但在这个繁荣景象的背后，在我们看到其真正落地情况，看到实际工作者的日常工作之后，我们需要静下心来想一想，知识图谱这种过火状态，是否真的配得上？这种技术是否也真的像报道写的那样“通往认知智能的语义基石，下一代人工智能的大脑”。

本文顺着这一问题展开论述，从知识图谱本身的技术特性进行冷思考，从知识图谱系列技术的不成熟、对数据的贪婪与敏感性，并对选型落地进行论述。

目录

知识图谱系列技术的不成熟与解释性

知识图谱本体的主观性与数据贪婪性

知识图谱的工业落地

知识图谱的未来落地趋势

 

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