当前，人工智能技术正处在一个从基础感知智能迈向高级认知智能的关键转型时期。认知能力是指人类获取信息并加以应用的综合过程，因此，作为人类认知客观世界的一种有效工具，知识图谱已经成为认知智能研究领域的核心要素。知识图谱能够帮助机器系统性地积累人类在解决各类问题过程中所运用的知识，同时也能有效地组织和管理互联网上的海量资源，最终实现知识对行业智能化应用的深度赋能。由此可见，知识图谱及其背后的知识引擎技术，已经构成了现代人工智能系统不可或缺的基础设施。
_.1._ 三元组结构
知识是人类在观察、学习和思考客观世界各种现象的基础上，经过严谨论证而形成的正确信息集合。知识具有三个基本属性：可证明性（Justified）、真实性（True）以及可信度（Believed）。
知识图谱技术将现实世界中复杂多变的实体、它们之间的关系等抽象为标准的三元组形式，并以图数据库的方式进行存储和管理。
一个完整的三元组通常包含以下要素：主体（Entity）、类别（type）、特征（property）、关联（relation）、范畴（domain）以及具体数值（value）。
从本质上讲，简单的三元组可以理解为“概念 – 关联 – 属性”这种基本组合模式。
_.2._ 本体论模型
本体论描述了实体存在的具体形式，通常以一系列概念定义及其层级关系来呈现，其结构呈现为典型的树状框架，主要应用于为知识图谱构建schema（模式定义）。
1980年，源于哲学领域的本体论（Ontology）概念被正式引入人工智能研究，目的是对知识进行系统化的刻画。根据权威定义，本体是共享概念模型的明确形式化规范说明，这一界定深刻体现了本体的四个核心特征：概念化、明确性、形式化以及共享性。
_.3._ 图谱可视化呈现
在完成本体论模型构建之后，需要将已定义的信息进行整合，对结构化、非结构化以及半结构化数据进行清洗和预处理，最终转化为标准的三元组数据，并采用图数据库进行存储。
对于存储的三维数据结构，可以通过可视化技术进行直观展示，从而清晰地呈现不同实体之间的关联关系。例如，基于稻盛和夫的生平资料，可以构建相应的人物关系图谱，其部分可视化效果如下：
稻盛和夫生平事迹
最后，摘录两句稻盛和夫具有代表性的管理箴言：
1、工作成效 = 思维模式×热情×能力
2、自燃型员工、可燃型员工、不燃型员工
“燃性”指标指的是个体对事务的投入热情程度。自燃型员工是指能够主动发起行动，并将自身活力和能量传递给团队其他成员的员工。可燃型员工是指受到自燃型员工或其他活跃员工的影响而能够积极投入工作的员工。不燃型员工则是指即使受到周围环境影响，也无法被激励，甚至可能打击团队其他成员工作热情或意愿的员工。