知识图谱作为人工智能的重要研究领域，其核心理念可追溯到第一次人工智能浪潮。但直至进入人工智能下半场，当具备能理解、会思考、可解释等特征的认知智能成为突破自身天花板的关键，知识图谱才得以蓬勃发展。近年来，知识图谱技术热度不减，作为实现认知智能的核心驱动力，已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等诸多领域。
知识图谱究竟能解决哪些问题、应用在哪些场景？其技术架构如何发展演变？又将如何支撑实现认知智能的终极目标？成为技术圈热议的焦点。
InfoQ基于对知识图谱技术生态的深刻观察，重磅发布《知识图谱：打破人工智能的认知天花板》研究报告。带您探索知识图谱如何实现机器的辨识、思考与主动学习，梳理知识图谱技术体系与产业链结构，剖析实现认知智能的技术挑战与发展趋势，探求知识图谱将如何打破人工智能的认知天花板。
目录
一、知识图谱概述
1.知识图谱：人工智能的认知基础
2.知识表示方法的发展与演进
3.知识图谱价值特征的三个维度
二、知识图谱的构建技术体系
1.知识图谱表示
2.知识存储
3.知识抽取
4.知识融合
5.知识推理
三、知识图谱的产业链结构
1.上游：数据资源和软硬件支撑
2.中游：知识图谱的构建
3.下游：知识图谱应用场景
四、技术挑战与发展趋势