“这是最好的时代，也是最坏的时代”。人工智能大行其道：“AI+医疗”用于影像识别、疫苗研发、虚拟护理等方面，从根本上节省健康治理的成本；中国自主攻关的红旗HQ3无人驾驶车实现高速狂飙、自动泊车、“教科书式”遵守交通规则，大幅提升了道路交通安全。同时人工智能又咄咄逼人：无人工厂彻底解放了生产力，再生了传统制造业，让大量社会劳动力“光荣”下岗；谷歌、苹果、微软等科技龙头企业在目前经济形式利好的环境下纷纷裁员节流，将人力、资金布局到人工智能“抢跑战”中，力争实现高效能、高水准、高质量发展。作为智能时代的“骨灰级”产品，知识图谱始终保持与互联网发展革新的同频共振。如今，得益于信息的高效获取、算力的迅猛增长、AI的成熟应用，融入了地理要素、时间维度的知识图谱将演化成为“时空图谱”，通过放大“万物互联”的语义关联性来进一步释放数字内能、重塑产业生态、加快智能转型。

姓名、车牌号、财务报表、系统操作日志、不动产登记法规条例、矢量影像文件、市政建筑施工图、地铁站点、干部培训视频、昨天交易中心的数据、上个月的A股涨跌统计分析、2010年郑州市的GDP、京广铁路的沿线城市、中国境内的养老服务中心等等，时空图谱能够“吞噬”任何多源异构数据，从而构建起极速扩张、野蛮生长的可视化语义“一张网”。

时空图谱与众不同的信息组织模型是“三态”：动态、模态、形态。动态是时空图谱的内在属性：基于“动态”特征的加持，一个人的活动轨迹、一辆车的行驶路线、一块地的交易业务流程能够轻而易举地被时空图谱中刻画，并因时因势在图谱节点网络中创生和湮灭；模态是时空图谱的聚合导向：同指实体在时空网络中无处不在，如“郑大”和“郑州大学”、同一经纬度集合下的空间要素等，对多模态节点的融合能够有效给图谱网络“减肥瘦身”；形态是时空图谱的质量保障：知识实体在不同时空维度中共存着差异化、多样化的表示形态，如济源市在2000年至2023年的人口数量、医院学校分布、行政负责人等。

时空图谱数据组织模型

在自然资源领域，时空图谱基于混合建模的时空数据模型构建方法，集成并扩展自然实体表达、时空演变、地球空间网格、业务逻辑关系等多种模型，进而满足自然资源在时间、空间、语义、管理、服务等方面一体化、智能化、多元化表达的需要。

自然资源语义实体模型

自然资源时空数据组织架构

逛淘宝、刷抖音、读网文、订外卖，你会发现兜兜转转难逃“兴趣圈”，“比你更了解你”的AI推荐算法之所以能“投其所好”，主要原因是你在不同时空分支下的信息管理处处留痕，给了算法“还原”你的可能性。同样，时空图谱也能够基于图神经网络模型、先验性规则进行数据“生成式”检索分析。

时空图谱空间分析

二三维空间分析是GIS中的主要特征，传统空间分析需要跨图层和大量叠置运算，严重阻碍分析效率提升，而时空图谱以格网检索替代空间分析，将要素属性预存储在格网单元中，以格网为时间单位进行节点遍历检索，基于性能优越的图AI过滤算法在预定义的“生成条件”中筛选最短路径，从而迅速锁定叠加分析目标格网单元，最大限度压减地理分析中损耗的时间和成本。应用方面，“生成式”时空图谱可以“接管”你的衣食住行，例如你刚在郑州东站下高铁，要在二十分钟内赶到河南工业大学（高新区）。面对这刻不容缓的紧急情况，图谱会立刻给你“生成”一条最佳的“时空穿越线”：如果当时是早高峰，时空关系网络会结合空间分析语音指引你到地铁口，然后在盘根错节的地铁线路上快速筛选出最短路径，并根据交通情况适时调整地铁出站口以及出站后的出行规划；如果是晚上十点后（地铁停运），时空网络自动推荐给你的是附近出租车或网约车的所在地、实时路线、行程时间、省钱下车点、下车点周边的酒店等信息。

当下，火爆全网的ChatGPT再次刷新了吃瓜群众对人工智能的认知。写作业、写诗词、写年终总结、写微信公众号这些都是ChatGPT的开胃菜，金融股票分析、勒索软件辅助开发、长篇推理小说架构才是它的看家本领。细思极恐地是目前的ChatGPT还远未“完全发育”，而是在朝着终极形态不断进行“边界式”知识重构。

ChatGPT生成代码

ChatGPT写公众号

ChatGPT做表格

自带“推理”功能的时空图谱在“边界式”重构方面有着天然优势。基于因子离散、随机游走、深度学习等技术兜底，时空图谱庞大的语义网络犹如人体复杂的神经系统一样处理、加工和重组知识元，让信息管理和检索有了“自主意识”，并能够根据已知数据的“边界”进行思考、创造和创新。

时空图谱检索分析

时空图谱不仅是对海量时空数据的深层利用，也是对隐藏于生产生活中的利益链、价值链和产业链的发掘延展，是智能时代的一场数字革命，将在推动创新赋能、改革破局和开放聚力等方面大有作为。