國有企業(yè)要從技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)、安全四個方面，加強對標，夯實數(shù)字化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)。一是技術(shù)基礎(chǔ)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)是新一代信息技術(shù)引發(fā)的系統(tǒng)性變革，新一代信息技術(shù)作為通用使能技術(shù)，需要不斷強化其技術(shù)賦能作用，及與其他專業(yè)技術(shù)融合。二是管理基礎(chǔ)。數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅僅是技術(shù)滲透和融合的問題，更是一項優(yōu)化管理模式以適應(yīng)技術(shù)變革的問題，要導(dǎo)入系統(tǒng)化管理體系，有效獲取預(yù)期的轉(zhuǎn)型成效。三是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。縱觀歷史上歷次轉(zhuǎn)型的核心都是動力轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)已成為第五大生產(chǎn)要素，要充分發(fā)揮數(shù)據(jù)要素驅(qū)動作用，打破傳統(tǒng)要素有限供給對企業(yè)增長的制約。四是安全基礎(chǔ)。安全是發(fā)展的前提，要加強安全可靠和信息安全兩方面基礎(chǔ)工作，強化本質(zhì)安全。

知識圖譜（Knowledge Graph），在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領(lǐng)域映射地圖，是顯示知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。

知識圖譜將來自各個部門的人類經(jīng)驗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)字知識，以便員工做出更好、更快的決策。其更是一個模型網(wǎng)絡(luò)，為企業(yè)的關(guān)鍵決策流程提供連續(xù)的、可操作的建議。知識圖譜與算法模型的深度結(jié)合，能夠加速從數(shù)據(jù)筒倉和信息源中提取知識，以揭示在知識或流程描述中上下文的關(guān)系，從而實現(xiàn)優(yōu)化工作流。

知識圖譜目前廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)中，其中智能搜索、醫(yī)療、金融投資、政府管理和安全、電商營銷運營、聊天機器人（深度問答）、社交網(wǎng)絡(luò)等幾大領(lǐng)域表現(xiàn)最為優(yōu)異。

如在智能搜索上，知識圖譜基于先天優(yōu)勢可以為用戶提供豐富的結(jié)構(gòu)化知識結(jié)果，詳細展示信息與知識之間的聯(lián)系，可以通過搜索直接得到用戶想要的答案，減少了大量知識數(shù)據(jù)檢索的時間。

沃豐科技AI場景落地專家GaussMind基于深度學(xué)習NLP算法，實現(xiàn)上傳、標注數(shù)據(jù)，自定義構(gòu)建模型訓(xùn)練，構(gòu)建可視化知識圖譜，將非結(jié)構(gòu)化文檔自動構(gòu)建成知識圖譜結(jié)構(gòu)化知識表示，快速查找知識構(gòu)建知識關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)未知聯(lián)系，賦能企業(yè)對知識數(shù)據(jù)的多緯度利用。