知识是人类制定决策的基础，与之相对应，知识库则是众多AI系统顺利运行的基础。如果将NLP、视觉计算、深度学习之类的技术比作厨艺，那么知识库就可以绵绵不绝地提供食材，老话说“巧妇难为无米之炊”，没有知识库，再牛的AI技术也无用武之地。

　　现在的企业都积聚了许多文档和非结构化数据，其中“封存”了难以估算的业务及产品知识，若不能充分利用，知识的价值就无法被释放。自然语言技术近年来获得了突破性进展，借助自然语言理解(NLU)和知识抽取已可以高效处理海量文档，由机器人自动构建知识图谱。这样一来，原本极难运用的非结构化数据就转变为可搜索、推理及预测的结构化数据。

　　只具备文档管理等简易功能的传统知识库注定将被淘汰，而新一代被冠之以“智能”之名的知识库正承担起更重的责任，使知识真正融入业务，大幅提升企业的运营效率和核心竞争力。但是，如何使知识顺畅流转起来？如何让隐性知识显性化？如何一体化管控多渠道知识？诸如此类的问题，渐次浮到台前，吸引着各路AI选手的目光。在通往智能化的路上，有许多关隘等待攻克，还有许多陷阱需要提防。