文章摘要：實(shí)際應(yīng)用過程中，知識(shí)圖譜在落地中會(huì)出現(xiàn)很多挑戰(zhàn)與困難，而其實(shí)知識(shí)圖譜落地出現(xiàn)的困難正是由于廠商與用戶在構(gòu)建“一核兩翼”能力過程中出現(xiàn)問題，典型挑戰(zhàn)與困難可以歸納為“數(shù)據(jù)不精、業(yè)務(wù)不專、技術(shù)不強(qiáng)、配合不暢”。

實(shí)際應(yīng)用過程中，知識(shí)圖譜在落地中會(huì)出現(xiàn)很多挑戰(zhàn)與困難，而其實(shí)知識(shí)圖譜落地出現(xiàn)的困難正是由于廠商與用戶在構(gòu)建“一核兩翼”能力過程中出現(xiàn)問題，典型挑戰(zhàn)與困難可以歸納為“數(shù)據(jù)不精、業(yè)務(wù)不專、技術(shù)不強(qiáng)、配合不暢”。

技術(shù)不強(qiáng)

知識(shí)圖譜在應(yīng)用的過程中，針對(duì)算法模型的封裝、智能推理、搜索推薦、智能問答等多應(yīng)用環(huán)節(jié)都存在一定的技術(shù)壁壘。同時(shí)，由于不同行業(yè)場景的需求不同，知識(shí)圖譜普遍在各行業(yè)落地過程中存在較大的定制工作量，需要廠商不斷的積累產(chǎn)品能力才能提高產(chǎn)品率，降低定制量；

業(yè)務(wù)不專

業(yè)務(wù)不專的核心在于廠商理解用戶需求，尋找知識(shí)圖譜與業(yè)務(wù)的結(jié)合點(diǎn)，有效的賦能業(yè)務(wù)場景。前面幾節(jié)已經(jīng)多次強(qiáng)調(diào)業(yè)務(wù)專家以及行業(yè)知識(shí)對(duì)于知識(shí)圖譜搭建的重要性；知識(shí)圖譜的設(shè)計(jì)是需要業(yè)務(wù)專家的深度參與。由于不同行業(yè)、不同領(lǐng)域?qū)τ谥R(shí)的需求天差萬別，所以很難出現(xiàn)跨行業(yè)通用的知識(shí)圖譜搭建工具。同時(shí)，知識(shí)圖譜的搭建過程本身也是一個(gè)行業(yè)知識(shí)的封裝過程，只有業(yè)務(wù)專家的參與，才能更好的形成真實(shí)契合行業(yè)需求的知識(shí)圖譜。

數(shù)據(jù)不精

問題的核心是在部分信息化發(fā)展較緩慢的行業(yè)，行業(yè)數(shù)據(jù)整體治理水平較差，甚至部分關(guān)鍵數(shù)據(jù)仍未進(jìn)行有效管控，需要知識(shí)圖譜廠商進(jìn)行合理的規(guī)劃建設(shè)；但知識(shí)圖譜廠商并非數(shù)據(jù)中臺(tái)廠商，知識(shí)圖譜廠商更強(qiáng)調(diào)基于有效的數(shù)據(jù)進(jìn)行上層應(yīng)用的建設(shè)。對(duì)于海量數(shù)據(jù)的治理工作能力有限，造成項(xiàng)目工期延長或適當(dāng)降低項(xiàng)目功能預(yù)期等情況。隨著各行業(yè)信息化以及數(shù)字化建設(shè)的推廣，數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品也將得到較好的推廣，未來基于數(shù)據(jù)中臺(tái)產(chǎn)品之上進(jìn)行知識(shí)圖譜建設(shè)，將有效的緩解數(shù)據(jù)不精的問題；

配合不暢

知識(shí)圖譜作為一項(xiàng)無自身單獨(dú)使用場景的底層技術(shù)，需要技術(shù)人員與業(yè)務(wù)專家以及用戶方進(jìn)行有效配合。知識(shí)圖譜項(xiàng)目很難單獨(dú)依靠廠商自身能力單獨(dú)完成項(xiàng)目。在落地的過程中，業(yè)務(wù)專家與技術(shù)專家對(duì)于甲方用戶需求的理解、應(yīng)用場景的選擇，都來源于項(xiàng)目實(shí)施過程中的配合。用戶、業(yè)務(wù)專家與技術(shù)專家良好的配合將有效促進(jìn)項(xiàng)目落地的使用效果。

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