据艾瑞统计测算，2021年中国工业与电力知识图谱核心市场规模为6亿元，2026年相应规模可达17亿元，2021-2026年CAGR为25.4%，市场整体处于开拓阶段，增长速度很快。

　　其中，汽车制造这类离散工业需要组装来自多方供应商的元件、部件，供货受到企业与供应商关系、供应商内部生产等多重因素的影响，对分散物资供应链的依赖性很强，因此对供应链知识图谱有较强的需求。

　　智能供应链时代下的数据孤岛

　　整个汽车产业链包括原材料供应商、电子部件供应商、传统汽车部件制造商、软件开发商、新能源汽车制造商及销售和售后服务供应商。相较于燃油车的价值链，新能源汽车还涉及到电池、电驱及电控系统以及下游的多元化增值服务领域，产业链的形态更为复杂。

　　提到产业链，首先想到它是一条直线，是一个线性的结构。但事实上，现在的产业链已经不是一个链条，而是一个图。在产业链的每个环节之间有着各种各样错综复杂的关系。比如全球的通讯网络是一个图，在图当中各种通信节点、交换机、路由器都是节点，它们之间通过有线、无线、电缆、光纤等方式进行联系；全球的航运物流也是一个巨大的网络，能源的采集、运输，还有使用存储，都构成一个巨大的网络；甚至日常生活当中我们买一件衣服，衣服的原产地、棉花、材料、纽扣可能是在不同的地方，而生产、仓储、物流、分销，以及它的品牌都可能属于不同的国家，这也是一个图。

　　传统制造行业，在面对智能供应链的挑战，产生越来越多的不适应情况。比如现在很多制造业中，存在大量的数据孤岛。因此我们需要在传统的数据孤岛和不断变化的应用场景中去搭建一个知识图谱，将这些信息资料从不同的数据源中收集起来，建立它们之间的关系，然后存储在一个提供更加高效的存储和查询的数据库中，并提供一个完整的视图来满足不同应用场景的需求。如何通过技术手段和关键数据要素为新能源汽车产业链协同、供应链优化赋能，已经成为行业迫切需求。