中国工程院发布的全球工程前沿报告，对知识图谱与大模型技术的应用进行了深入解读。这两项技术的结合，正在推动多个行业的智能化升级。
在电力设备运维领域，知识图谱与大模型的应用取得了显著成效。中国工程院陈晓红院士研究团队开发的多模态 AI 大模型，能够整合电力设备的多源异构数据，实现对设备健康状态的实时评估和故障预测。比如，通过知识图谱检索增强生成技术，模型可以快速识别设备异常，并生成精准的检修策略。这不仅提高了运维效率，还降低了因设备故障导致的停电风险。
水利行业也在积极探索知识图谱与大模型的应用。浙江同济科技职业学院研发的水利标准大模型，构建了全链条知识图谱，覆盖 800 余项国家标准、行业标准及地方标准。该模型能够实现标准智能查询、辅助编写、修订分析等全流程服务，显著提升了水利标准化工作的效率和质量。例如，AI + 标准查询功能可以通过自然语言精准检索，标准匹配精准度达 95% 以上。
在材料科学领域，上海硅酸盐研究所发布的 MatMind 大模型，融合了多尺度数据与跨领域知识，解决了材料研发中的构效关系与制备工艺的非线性相互作用问题。该模型通过增量预训练的多专家机制和 CoT 与 RAG 融合技术，实现了材料设计与制备的智能化。在高熵合金评估中，其推理效率是贝叶斯优化的三倍，展现了知识与数据结合的强大优势。
知识图谱与大模型的结合，还在政务服务领域发挥了重要作用。青岛自贸片区构建的市场准入知识图谱，整合了 29 万余条知识数据，构建了 25.35 万个实体和 27.45 万条关系。通过深度融合 DeepSeek，该知识图谱能够为企业提供经营范围查询、个体登记、章程写作等 12 个智能体服务，显著提升了企业登记注册的效率和便利性。
然而，知识图谱与大模型的应用也面临一些挑战。例如，大模型存在的 “幻觉” 问题，可能导致输出结果不准确。中国工程院院士郑纬民领衔的科研团队推出的 “知识图谱与大模型融合应用平台”，通过全过程结合知识图谱和大模型技术，有效克服了这一问题。实验表明，加入知识图谱后，系统的准确率从 37% 提升到了 90% 以上。
此外，数据质量和算法的可解释性也是当前面临的主要挑战。电力设备运维场景中，数据的多源异构性和不平衡性可能影响模型的性能。陈晓红院士团队提出的持续监控并优化数据质量、采用持续学习算法等策略，为解决这些问题提供了有效途径。
未来，知识图谱与大模型技术的融合将朝着更深入的方向发展。中国工程院的报告指出，多模态大模型、AI Agent 的崛起以及知识图谱与大模型的深度融合，将成为未来工程科技的重要发展趋势。例如，GraphRAG 框架的应用，将进一步提升检索增强生成的效率和准确性。
在实际应用中，企业和研究机构需要关注技术的落地和场景化应用。例如，中国建研院基于 “通用大模型 - 行业大模型 - 场景大模型” 的三级逻辑框架，开发了覆盖全流程的 AI 工具链，在建筑设计、安全管理等领域取得了显著成效。
总之，知识图谱与大模型技术的应用，正在推动全球工程科技的发展。中国工程院的报告为我们提供了一个全面的视角，展示了这两项技术在不同领域的应用现状和未来趋势。随着技术的不断进步和应用的不断深化，我们有理由相信，知识图谱与大模型将为更多行业带来智能化的解决方案，推动社会的持续发展。
该文章由dudu123.com嘟嘟 ai 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具
