图数据库知识图谱技术

为知识图谱提供高效的存储和查询支持，使其能够更好地进行信息检索和智能问答等应用。技术优势：图数据库的高效关系查询和分析能力，为知识图谱的构建和应用提供了强大的技术支撑，使得知识图谱能够更好地发挥其价值。相互促进：知识图谱的发展推动了图数据库技术的创新和应用，而图数据库的进步也为知识图谱的构建和应用提供了更加强大和灵活的工具。知识图谱和图数据库之间存在密切的关系，具体如下：知识图谱定义：知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形结构，由一组实体（节点）和它们之间的语义关系（边）组成的知识库。作用：将知识结构化地表示为图，使得管理知识图谱数据。知识图谱可以在图数据库中表示为一组节点和关系，图数据库的强调关系的特性非常适合用于查询和遍历复杂的知识图谱数据。应用方向：知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向之一。图数据库不同领域的知识可以相互关联，便于进行知识的存储、检索、推理和应用，广泛应用于智能问答、推荐系统、知识管理等领域。图数据库定义：图数据库是一种专门用于存储和查询图形数据结构的数据库管理系统，以图作为

图数据库和知识图谱之间有紧密的关系，可以说图数据库是支持知识图谱建模和查询的一种技术实现方式。图数据库是一种专门用于存储和处理图形数据的数据库系统。它基于图的数据模型，将实体、属性和关系以节点和边的和分析。图数据库是知识图谱构建和查询的一种重要技术支持，两者紧密相关，并相互促进。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模形式存储，并提供了高效的图查询和图算法操作，适用于处理大规模和复杂的关系型数据。图数据库可以用于构建知识图谱的底层存储和操作平台。知识图谱是一种用图形方式表示知识的结构，包含实体、属性和关系的信息，并通过本体论对知识进行丰富的语义建模。知识图谱可以利用图数据库的存储和查询能力，快速构建和查询实体之间的关系、属性之间的关联，并支持复杂的推理和分析操作。图数据库提供了高效的图查询和图操作能力，能够方便地对知识图谱进行增删改查操作，并支持复杂的图算法和推理操作。知识图谱则利用图数据库的存储和查询能力，将知识以图的形式进行表示和管理，通过图数据库提供的图查询和算法操作，实现对知识图谱的灵活、高效的查询

和知识的技术，但图数据库更偏重于底层的数据存储和处理，而知识图谱平台则更加注重于知识的组织、管理和应用。图数据库可以作为知识图谱平台的基础设施，提供数据存储和查询的支持，而知识图谱平台则是在图数据库具有高度关联性和复杂关系的数据。知识图谱平台则是建立在图数据库之上的应用层平台。它利用图数据库的存储能力和图分析功能，来构建和管理知识图谱。知识图谱是一种用于表示和存储知识的结构化图形，它将实体、关系和属性等知识元素组织来，形成一个具有层次结构和语义关联的知识图谱。知识图谱平台可以支持知识图谱的构建、查询、推理和可视化等功能，帮助用户更好地理解和利用知识。图数据库和知识图谱平台都是用于处理图形数据openCypher,并具备2D/3D图展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。星环知识图谱平台-Sophon星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台

提供高效的存储和查询支持，使其能够更好地进行信息检索和智能问答等应用。技术优势：图数据库的高效关系查询和分析能力，为知识图谱的构建和应用提供了强大的技术支撑，使得知识图谱能够更好地发挥其价值。图数据库为图数据库和知识图谱之间有着紧密的联系，但它们是两个不同的概念，具体如下：图数据库定义：图数据库是一种数据库管理系统，用于存储和查询图形数据结构，其核心数据模型是图，由节点（代表实体）和边（代表实体整合：可以涵盖不同领域的知识，实现不同领域数据和知识的整合和关联。支持知识推理：基于图结构和语义关系，能够进行知识推理和推导，发现新的知识和关联。关系存储与管理：图数据库可以用于存储和管理知识图谱数据。知识图谱可以在图数据库中表示为一组节点和关系，图数据库的强调关系的特性非常适合用于查询和遍历复杂的知识图谱数据。应用方向：知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向之一。图数据库为知识图谱知识图谱提供了底层的存储和查询支持，而知识图谱则是图数据库在知识管理和应用领域的重要应用形式，两者相辅相成，共同推动了数据管理和知识应用的发展。

着知识图谱的质量和实现。金融机构可以利用图数据库技术构建知识图谱，将客户、账户、交易、风险、合规等相关信息进行整合形成一个图谱，可以更好地实现对客户360度全景视图，更快地识别客户需求、风险和潜在机会。应用案例：为了满足企业级应用，某证券基于星环科技分布式图数据库StellarDB和知识图谱平台SophonKG，打造了企业级知识图谱平台。其中，知识图谱平台的图存储技术为自研KV存储，存储设计按照属性知识图谱作为图数据库的底层应用，已服务于多种行业，可以开展智能问答、搜索、个性化推荐等应用，广受关注的ChatGPT就属于知识图谱的应用。在知识图谱的应用落地上，NLP自然语言处理引擎、算法库影响图模型设计，满足TB级存储需求。2023年5月，该证券公司完成知识图谱平台的扩容，并基于StellarDB5.0进行架构升级。基于知识图谱平台，该证券公司构建了同一客户集团画像、科创板关联发现、风险expand算法，可以实现15跳内的数据血缘(溯源和影响性分析)。尽管很多厂家都可以构造图谱，但是缺乏图数据库的算力支撑的图谱，效率是非常低下的。利用星环StellarDB，建立全球企业关联图谱，将境外

知识图谱就是图数据库吗？在信息技术快速发展的今天，"知识图谱"和"图数据库"这两个术语经常被同时提及，导致不少人产生困惑：它们是一回事吗？知识图谱是否就是图数据库的另一种说法？事实上，虽然两者，通常还融合了本体论和推理能力，能够支持更复杂的知识发现和应用。核心区别分析从本质上看，图数据库强调的是数据的存储和查询技术，而知识图谱侧重的是知识的组织和表示方式。图数据库是实现知识图谱的一种可能技术手段，但不是唯一选择。知识图谱也可以使用其他数据库形式存储，如关系型数据库。在功能层面上，图数据库主要提供数据存储和基础查询功能，而知识图谱则包含更丰富的语义层次，通常具备本体定义、推理引擎、知识融合作为底层存储。这种组合既利用了图数据库的有效关系处理能力，又发挥了知识图谱的语义优势，形成了强大的知识管理和应用平台。总结知识图谱和图数据库是相辅相成但又各具特色的技术。图数据库为知识图谱提供了有效的等功能。知识图谱往往构建在图数据库之上，但增加了语义理解和逻辑推理能力。数据复杂度方面，图数据库处理的主要是原始数据关系，而知识图谱处理的是经过提炼和加工的知识。知识图谱中的数据通常经过清洗、融合和

复杂的查询和推理操作。图数据库的高性能和灵活性使其成为存储和查询知识图谱的理想选择。总结起来，图数据库是一种存储和查询数据的技术，而知识图谱是一种组织和表示知识的图谱模型。图数据库可以作为知识图谱的底层图数据库和知识图谱是两个相关但又不同的概念。图数据库是一种特殊类型的数据库，它使用图形结构存储和查询数据。图数据库中的数据由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体之间的关系。图数据库可以有效地的关系。知识图谱旨在呈现和连接不同领域的知识，使得用户可以根据特定的查询需求快速访问和发现相关的知识。图数据库可以作为知识图谱的底层存储和查询引擎。知识图谱通常需要存储大量的实体和关系，并且需要支持分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。星环知识图谱平台处理复杂的关系型数据，并通过图结构的灵活性和高性能查询实现数据的快速访问和分析。知识图谱是一种表示和组织知识的图形化知识库。它使用图结构来表示知识，其中节点表示实体（如人、地点、概念）或事件，边表示它们之间

中发现实体之间的关系、推断隐藏的关联等，从而进行更深入的关系分析。知识图谱是一种知识表示和管理的方法，而图数据库是一种数据存储和管理的技术。两者相互辅助，共同解决复杂问题。星环分布式图数据库层面的表达，强调实体和关系的语义含义，通常包含丰富的语义信息，如实体的属性、关系的类型等。知识图谱广泛应用于智能问答、推荐系统、金融风控等领域，需要对知识进行深度理解和推理的场景。图数据库则是一种专门实际应用中，知识图谱可以存储在图数据库中，利用图数据库高效存储知识图谱中的实体和关系，然后通过知识图谱的推理能力进行知识发现和决策支持。同时，图数据库提供了丰富的图形查询和分析功能，可以帮助我们从知识图谱、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备2D/3D图展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。知识图谱是一种用于表示和存储知识的图形化结构，它由实体（节点）和实体之间的关系（边）组成。知识图谱可以帮助我们组织和理解大量的结构化和非结构化数据，从而提供更高效的数据查询和分析能力。它更侧重于语义

图数据库和知识图谱之间存在密切的关系，但它们是两个不同的概念。图数据库定义：图数据库是一种特殊类型的数据库，用于存储和管理图形数据结构。其核心概念是图，由节点（Nodes）和节点之间的关系组成。节点查询。将知识组织成图形结构，使得不同实体之间的关联关系变得清晰和可见。可以涵盖不同领域的知识，使得不同领域的数据和知识可以相互关联。关系存储与管理：图数据库可以用于存储和管理知识图谱数据。知识图谱可以在图数据库中表示为一组节点和关系，图数据库的强调关系的特性非常适合用于查询和遍历复杂的知识图谱数据。应用方向：知识图谱是图数据库关联最为紧密、场景最广泛的应用方向之一。图数据库为知识图谱提供高效的存储提供了高效的关联查询，可以通过查询实体的边和其边上的标签来快速地获取与其相联系的另一实体。应用知识图谱应用：知识图谱广泛应用于推荐系统、智能问答、社交网络分析、金融风控等领域。图数据库应用：除了支持知识图谱，图数据库还应用于社交网络分析、路径分析、推荐系统等需要处理关联数据的场景。都具有自定义的属性。知识图谱定义：知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形结构，由一组实体（节点）和它们之间的语义关系（边）组成的知识库。特点：使用语义化的关系来描述实体之间的含义，使得数据更易于理解和

，所见即所得地拖拽出所需的实体和对应关联关系，完成图构建。同时，对特定场景，系统内置了蓝图和蓝图模板，用户只需将业务数据与蓝图模板做映射即可生成图谱。复杂图谱构建：针对复杂的知识图谱需求，如医药知识图谱、智能化知识抽取、多模态知识存储、分布式图计算以及多维度的图谱分析。Sophon能提供什么？简单图谱构建：针对关联关系简单的知识图谱需求，如单一渠道的风险分析，用户可以使用Sophon的蓝图定义模块以及知识应用和发布，Sophon对于知识的全生命周期管理进行了全链路的支撑与管理，同时基于拖拉拽的零代码知识图谱操作大大降低了知识图谱分析的使用门槛。多模态数据处理平台：Sophon支持多源、多方式、多、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStartups，GreaterChina》；参编知识图谱领域首项国际标准IEEEP2807《知识图谱架构》、中国电子技术标准化研究院出版的《知识图谱标准化白皮书》、《知识图谱选型与实施指南》，不断为行业规范发展建言献策。

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...