上一期萬向區塊鏈小課中為什麼是分佈式認知工業互聯網，我們帶大家了解了萬向區塊鍊為什麼要提出“分佈式認知工業互聯網”這一全新概念。簡單來說，分佈式認知工業互聯網就是在工業互聯網的基礎上集成了區塊鏈、隱私計算和知識圖譜三大核心技術，幫助傳統工業製造業應對數字化轉型過程中面臨的挑戰。

區塊鍊和隱私計算，關注我們的小伙伴應該都很熟悉了。知識圖譜則屬於人工智能領域，“分佈式認知”裡的認知指的就是知識圖譜。它是怎麼做到和區塊鏈、隱私計算結合在一起，為工業互聯網賦能的呢？今天，我們將聚焦知識圖譜，和大家一起學習什麼是知識圖譜？以及知識圖譜在分佈式認知工業互聯網中發揮著哪些關鍵作用？

什麼是知識圖譜

知識圖譜本質上是一種大規模語義網絡，其中的信息點可以是對實體事物或是事件的描述，也可以是對抽象概念的解釋。但是這些信息點必須表意清晰，確保人類和計算機能夠對其進行高效的處理且不會產生歧義。同時，這些信息點必須相互關聯，一個信息點能為另一個信息點提供語境，或是起到解釋作用。

比如在一個電影相關的知識圖譜中會有許多代表電影名稱、導演、演員等相關信息的節點。一個電影節點可以和相關導演及演員節點相關聯。如果有需要的話，我們可以按照這個邏輯將所有電影信息整理成一張巨大的知識圖譜，方便信息的查詢和檢索。  

由此可見，知識圖譜為信息和數據的融合、統一、鏈接和復用提供了良好的框架，有助於提高信息數據的管理和分析效率。一方面知識圖借助資源描述框架（RDF）清晰有效地呈現出數據結構、分類、詞彙表、元數據、參考信息和基本數據等各類數據和內容。另一方面知識圖譜裡的數據和信息已經按照一定的標准進行過整理，所以分析管理起來更加高效。

知識圖譜在分佈式認知工業互聯網中扮演什麼角色

在分佈式認知工業互聯網中，區塊鏈、隱私計算和知識圖譜三大核心技術各司其職又相輔相成，為傳統製造業的數字化轉型打造一個完整的技術閉環。

區塊鍊主要用於存儲和調用製造企業在生產製造、貿易銷售等活動中產生的海量數據資產，同時構建分佈式商業模式及價值交換和激勵模式。

隱私計算主要用於保護數據安全。目前傳統工業互聯網面臨的一大問題在於相關企業因為擔心網絡環境不安全，數據易遭到洩露和篡改，所以不願意分享自有數據，從而形成了數據孤島，讓海量數據的價值難以發揮。用隱私計算的方式將數據進行加密處理後再分享使用，將解決製造企業的這一顧慮，有助於打破數據孤島，並為充分挖掘數據價值做好準備。

知識圖譜則能對區塊鏈上存儲的經過隱私計算保護的海量數據進行結構化的梳理，方便決策者使用和分析這些數據，從中及時發現並解決企業生產管理中的問題，預測並把握企業乃至行業的發展趨勢和機會，可以說為工業互聯賦予了認知智能。

具體來看，在分佈式認知工業互聯網中，知識圖譜可以從以下幾方面賦能製造企業：

1、風險評估及消減

製造企業面臨的風險與挑戰錯綜複雜，包括金融問題、權益人糾紛、政府監管、社會影響等方方面面。將企業內部的流程、管理等信息按照知識圖譜的架構進行整理，可以幫助企業梳理出內部的關鍵風險點。如果能進一步從第三方獲取更多外部數據或信息補充到這個知識圖譜中，企業就能更加全面地認識到潛在風險及其影響，從而提前做好風險應對措施。

2、優化製造流程

增強流程透明度是優化生產運營流程的首要前提。用知識圖譜梳理製造設備產生的大量數據，有邏輯地呈現出不同數據之間的關係，可以幫助決策者更加清晰透明地了解整套生產製造流程，做出最優的優化決策，進而提高產量、減少生產事故。  

3、工廠監控

在工廠建設之初就將工廠的相關信息納入知識圖譜中可以幫助製造企業更加全面細緻地監管工廠的生產製造情況。由於知識圖譜中的各個信息點都是互相關聯而且以高度結構化的方式呈現，企業能夠快速發現具體哪條生產線中的哪台機器出現了問題，具體哪批原材料可能無法及時到貨等非常細節的問題，從而做出精準的應對措施，提高工作效率。  

4、預測把握行業商機

通過對知識圖譜整理並表現出來的行業情況做進一步研究和分析，企業可以更加深入地釐清所在產業鏈上下游的關係，發現合適的合作夥伴，洞察並預測出行業基本走勢和市場未來走向，提前搶占商機。

我們可以把知識圖譜形像地理解為分佈式認知工業互聯網的大腦，通過認知智能合理分析和利用製造企業的海量數據，輔助企業做出明智決策，讓數據的價值發揮到極致。

通過將這一認知技術和區塊鍊及隱私計算集成至傳統工業互聯網中打造分佈式認知工業互聯網，我們希望能夠幫助傳統製造企業解決數據上平台、多方數據流轉及價值交換問題，助力製造業完成數字化時代的轉型升級。

在第六屆區塊鏈全球峰會上，通聯數據首席算法專家吳凱棋分享了很多知識圖譜在實際場景中的應用，感興趣的看這裡→工業認知互聯網的樞紐-知識圖譜。