人工智能（AI）技术正快速融入各行各业，而知识图谱作为关键的底层基础设施，近年来备受关注。其核心价值在于从海量、异构的数据中挖掘出隐藏的行业深层知识，进而服务于更高级的业务认知与推理。对于传统行业正在推进的数字化转型与智能化升级而言，知识图谱无疑是重要的技术支撑。

聚焦电力行业，设备检修是典型的“知识密集型”工作。经验丰富的老师傅凭借检测工具和类似“望闻问切”的独特方法，能迅速锁定设备故障点。如何将这些宝贵经验有效传承，让一线班组也具备老师傅般的诊断能力？云知声推出了基于知识图谱的电力设备故障诊断系统（UniKDS-EE）。

该系统思路明确：以电力设备检修导则、规范、细则及实际故障案例为“教材”，运用大规模知识构建技术进行学习，打造覆盖电力设备故障诊断的“知识大脑”。随后通过知识计算与推理，实现智能诊断。简而言之，就是将老师傅脑海中的隐性经验转化为系统内可调用、可推理的显性规则，从而显著提升故障诊断的精度与效率，为新型电力系统建设和数字化班组提供有力支撑。

三个层面的创新

这个系统有几个值得拎出来细说的创新点：

精准知识图谱为核心：该系统并非停留在通用知识图谱层面，而是针对电力设备这一细分领域，构建了深层次、细粒度、高精度的故障诊断知识体系。这才是真正能解决实际问题的“导航地图”。

自然灵活的人机交互：摒弃传统的菜单式操作，系统借助自然语言处理与知识驱动的对话管理技术，实现了启发式人机交互。检修人员可直接用自然语言提问，系统则提供精准、主动的反馈，极大地提升了交互体验。

多层次的诊断体系：该系统并非单一的答案生成器，而是构建了立体的辅助功能体系，涵盖现场精准诊断、相似案例参考和技术标准指引三个层次。使一线人员不仅知道“是什么”，更能理解“为什么”，同时做到有据可查。

竞争优势何在？

那这个方案相比传统做法，优势体现在哪？

认知决策可解释性更强：相比粗糙集、神经网络等“黑盒”方法，知识图谱的知识来源清晰可查。这使得故障诊断的依据与结论更具权威性和可解释性，对电力这样高度严谨的行业而言尤为重要。

大规模自动知识构建：传统依赖专家知识的系统在知识构建上存在明显瓶颈。而该方案采用大规模知识图谱自动构建技术，在知识规模、可扩展性和应用灵活性方面实现了代际提升。

技术积累深厚：云知声在知识图谱与自然语言处理领域底蕴扎实。不仅在ACL、EMNLP、CCKS等顶级学术会议发表数十篇论文，还拥有数百项专利，并凭借《大规模知识图谱构建关键技术与应用》项目荣获2020年北京市科技进步一等奖。近三年在各类认知技术测评比赛中斩获十多次冠亚军，技术实力有目共睹。

落地案例丰富：技术再先进，不能落地也是空谈。云知声相关产品已在北京、天津、新疆等十几个电力公司部署应用，并重点参与了2022年北京冬奥会的电力保障工作。这些实际案例本身就是最好的验证。

云知声作为国内领先的AI独角兽企业，以智能语音、知识图谱、图像识别等全栈AI技术为核心，构建了云端芯一体化平台，持续为医疗、地产、能源等行业提供智能化解决方案。连续三年参与承建科技部国家重点研发计划，并获得“吴文俊人工智能科技进步奖”和“北京市科技进步一等奖”等荣誉，充分彰显了其在行业内的领先地位。

正如其创始人黄伟博士所言：“既要抬头仰望星空，也要低头脚踏实地。”云知声正将遥不可及的AI理想，转化为实实在在的行业赋能行动。未来，公司将继续深耕AI技术与行业场景的融合，以认知与感知智能技术，为产业的数智化升级注入全新动力。

审核编辑：彭菁