2022 年，以人工智能為首的相關技術飛速發(fā)展，并與央國企數(shù)字化轉型深度結合，其已成為我國各行業(yè)大型央國企開展轉型落地工作的重要切入點之一。

然而由于行業(yè)限制與歷史問題，央國企之間信息化程度差異大，數(shù)字化轉型起點不同，這大大影響了央國企轉型速度與業(yè)務方向。

十九屆五中全會以來，建設現(xiàn)代能源體系被納入到現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的整體布局中，能源系統(tǒng)與產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)的關系將由“保障供能型”轉變?yōu)椤盎ヲ尠l(fā)展型”。

目前，大數(shù)據(jù)分析、人工智能等新興技術正在加速能源行業(yè)的數(shù)字化轉型，挖掘能源數(shù)據(jù)價值是加速能源行業(yè)數(shù)字化轉型的重要驅動力。

能源系統(tǒng)與交通系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、建筑系統(tǒng)、工業(yè)制造系統(tǒng)等各個產(chǎn)業(yè)門類高度耦合，不同基礎設施之間依托數(shù)字化技術與數(shù)據(jù)連接實現(xiàn)深層次的交互與交叉賦能。其典型特征就是電力與算力的相互融合成為發(fā)展能源數(shù)字經(jīng)濟的底座。

大數(shù)據(jù)支撐能源行業(yè)數(shù)字換轉型更加暢通，而實現(xiàn)數(shù)據(jù)鏈接知識圖譜就可以一鍵搞定

知識圖譜（Knowledge Graph），在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發(fā)展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、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，為企業(yè)的關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系，從而實現(xiàn)優(yōu)化工作流。

知識圖譜目前廣泛應用于各個行業(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)絡等幾大領域表現(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構化知識結果，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基于深度學習NLP算法，實現(xiàn)上傳、標注數(shù)據(jù)，自定義構建模型訓練，構建可視化知識圖譜，將非結構化文檔自動構建成知識圖譜結構化知識表示，快速查找知識構建知識關聯(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。