在世界人工智能大会（WAIC）的达观数据专题论坛上，同济大学特聘研究员、达观数据副总裁王昊奋博士发表了题为《知识图谱在多模态大数据时代的创新与实践》的精彩演讲，引发了业界与学界的广泛关注。本次论坛由达观数据与CSDN联合举办，聚焦人工智能基础软件开发的前沿动态，为与会者呈现了一场思想盛宴。
一、多模态大数据时代的机遇与挑战
王昊奋博士开篇指出，我们正步入一个多模态大数据时代。数据不再局限于传统的结构化文本，而是涵盖了图像、视频、音频、传感器信号等多种模态，呈现出海量、异构、动态关联的复杂特征。这为人工智能，特别是认知智能的发展提供了丰沃的土壤，同时也带来了前所未有的挑战：如何跨越模态鸿沟，实现信息的深度融合与统一理解？如何从海量异构数据中高效抽取、组织与推理知识？
二、知识图谱：构建认知智能的基石
面对这些挑战，王昊奋博士强调，知识图谱作为结构化语义知识库，是连接数据与智能的关键桥梁，也是实现多模态认知理解的基石。它通过实体、属性、关系三元组的形式，将碎片化信息组织成一张互联互通的知识网络，为机器提供了可理解、可推理的“背景知识”。
在达观数据等领先企业的实践中，知识图谱已从早期的单一文本构建，演进为深度融合文本、图像、表格等多源信息的“多模态知识图谱”。例如，在金融风控领域，系统不仅能分析企业年报文本，还能结合股权结构图、财报图表等信息，构建更立体、精准的企业画像与关联风险网络。
三、创新实践：从构建到应用的全栈技术
王昊奋博士详细分享了达观数据在多模态知识图谱领域的创新技术栈与实践案例：
- 多模态信息抽取与融合：利用自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别（ASR）技术，自动从文档、图片、视频中抽取实体、关系与事件。通过跨模态对齐与表示学习技术，实现不同来源、不同形态知识片段的语义关联与统一表示。
- 大规模图谱构建与管理：面对亿级实体和关系，达观数据研发了高性能的分布式图谱存储与计算引擎，支持实时查询、复杂推理和动态更新，确保了知识图谱的时效性与可扩展性。
- 智能应用赋能：知识图谱的价值最终体现在赋能业务。王昊奋博士展示了知识图谱在智能搜索、智能推荐、辅助决策、自动化报告生成等场景中的落地成果。例如，在政务领域，通过构建政策、企业、产业知识图谱，实现政策的精准匹配与智能推送；在金融领域，赋能投研分析、信贷审批与合规审查，大幅提升效率与准确性。
四、人工智能基础软件的生态展望
作为CSDN博客的资深专家与人工智能基础软件的倡导者，王昊奋博士在论坛最后指出，知识图谱的成熟发展离不开坚实、开放的底层软件生态。这包括标准化的数据接口、高效的核心算法库、易用的开发工具链以及面向垂直行业的解决方案框架。达观数据正致力于与同济大学等高校及产业伙伴合作，共同推动知识图谱与多模态AI基础软件的标准化与普惠化，降低技术应用门槛，让更多企业能够便捷地利用知识图谱驱动智能化转型。
本次达观数据论坛的成功举办，不仅展现了以王昊奋博士为代表的产学研专家在多模态知识图谱前沿的深刻洞察与丰硕实践，更凸显了人工智能基础软件在产业智能化进程中的核心地位。知识图谱作为理解和组织复杂世界的关键技术，必将在多模态大数据时代释放更大潜能，为各行各业的数字化转型与智能化升级注入强劲动力。
