知识图谱是人工智能实现认知智能的核心技术，通过结构化知识网络让机器理解世界，显著提升AI的信息准确性、语义理解能力和应用可靠性。

1. 赋予机器认知能力
   知识图谱将碎片化信息转化为关联性知识网络，使AI像人类一样理解实体间关系。例如，它能区分“苹果公司”和“水果苹果”，避免传统关键词搜索的歧义问题，为智能问答、推荐系统提供精准知识支撑。

2. 优化信息检索与决策
   在搜索引擎中，知识图谱直接呈现结构化答案（如“爱因斯坦的成就”），而非网页列表，提升效率；在金融、医疗领域，基于知识图谱的AI能结合历史数据与实时知识，生成可验证的分析结论，减少“AI幻觉”。

3. 增强语境理解与推理
   通过节点（实体）和边（关系）的向量化表示，知识图谱帮助大语言模型（如GPT）捕捉深层语义。例如，回答“2025年世界杯冠军”时，AI能识别该事件未发生，避免虚构答案，体现逻辑严谨性。

未来，知识图谱将持续推动AI与传统产业融合，成为智能化落地的“基础设施”。