图技术和数字孪生的高需求
Neo4j 在其客户中注意到，将知识图谱作为数字孪生基础技术的用量显著增加
慕尼黑，2022 年 9 月 21 日 – 数字孪生除了作为成本降低工具外，也日益成为可持续数字化战略的推动者。Capgemini 的一项调查显示，约有三分之一的企业正在实施数字孪生，以模拟流程并优化价值链上的能源消耗。Neo4j®，世界领先的图数据库提供商，报告称与数字孪生相关的知识图谱需求激增。
图技术被认为是整合来自不同来源的异构数据并进行整体可视化的基础技术。在实施数字孪生时，企业利用这种语义数据上下文来虚拟地映射流程、机器和系统，并进行实时监控。所谓的知识图谱也是图数据科学 (GDS) 的起点，包括预测分析、人工智能和机器学习。数据分析（包括 ML 模型训练）直接在图或数字孪生中进行。
知识图谱的灵活建模使数字孪生在各种行业中具有广泛的应用范围——从汽车行业的产品设计，到智能工厂的设备监控，再到医疗研究中更好地理解“人体”系统。在供应链领域，数字孪生提高了复杂全球供应链的透明度，并及时预警瓶颈和局部中断。在网络安全领域，IT 网络的数字表示也帮助安全团队发现漏洞并抵御攻击。
根据 Gartner* 的数据，2022 年数字孪生的市场价值为 69 亿美元。到 2027 年，这一价值预计将增长近十倍。这项技术的潜力巨大：预计三年内，25 家全球企业通过使用数字孪生将创造或节省约 10 亿美元的收入/成本。
Neo4j 产品营销高级总监 Maya Natarajan 解释说：“我们感受到人们对在数字孪生中使用知识图谱的兴趣日益增长。”“我们的客户正在利用这种技术组合进行数字模型模拟，从而不仅可以查看系统和流程的现状，还可以对未来进行预测。”“与实施人工智能解决方案类似，图技术提供了必要的性能、灵活性和可扩展性，可以充分利用数据并创建新的、创新且强大的模型。”
Neo4j 图数据库与数字孪生结合使用的示例包括 Neanex、Turku City Data、CSX Transportation 和 Transport for London。
在“Building the Rail Network Digital Twin at CSX”（在 CSX 构建铁路网络数字孪生）和“Optimize Your Supply Chain with Knowledge Graphs, IoT, and Digital Twins”（利用知识图谱、物联网和数字孪生优化您的供应链）网络研讨会中了解企业如何使用 Neo4j 实现数字孪生和供应链管理。
*Gartner，《新兴技术：数字孪生的收入机会预测》，Alfonso Velosa 等人，2022 年 2 月 16 日。
图片素材下载（来源：Neo4j）： 知识图谱和数字孪生
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