在數(shù)字化時代的浪潮中，圖計算與人工智能這兩項前沿技術在各自的發(fā)展與演變中逐漸交織， 形成了一幅生動的科技藍圖。

圖計算作為處理復雜關系網絡的一種G效工具和計算模式，其起源可以追溯到 18 世紀數(shù)學家 歐拉提出的“七橋問題”。在 20 世紀 60 年代計算機科學發(fā)展的早期階段，圖計算就被應用于網絡 流優(yōu)化、短路徑尋找等經典問題，為后續(xù)的數(shù)據挖掘、知識表示等L域提供了基礎。隨著大數(shù) 據和互聯(lián)網的迅猛發(fā)展，圖計算在社交網絡分析、金融風險控制、推薦系統(tǒng)、生物信息學等多個 L域展現(xiàn)出了強大的潛力和應用價值。

在圖神經網絡出現(xiàn)之前，研究者們已經探索了多種將圖計算與人工智能相結合的方法，包括 圖嵌入技術、概率圖模型、圖核方法等。圖神經網絡的出現(xiàn)，標志著圖計算與人工智能開始深度 結合。圖神經網絡通過在圖結構上進行信息傳播和聚合，實現(xiàn)了對圖數(shù)據的G效建模和特征提取。 這種結合不僅提升了人工智能模型在處理圖數(shù)據時的表現(xiàn)，也解鎖了圖計算技術在智能化應用中 的巨大潛能。

近年來，大規(guī)模預訓練模型的興起再次引L了人工智能技術的革命。這些模型憑借其出色的 理解和生成能力，展示了向通用人工智能邁進的可能性與“曙光”。同樣的，大模型的出現(xiàn)也為 圖計算與人工智能的結合帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)，比如，大模型的訓練通常需要數(shù)量龐大且多樣 化的數(shù)據，圖計算在捕捉數(shù)據深層次關系方面的能力為這一問題提供了潛在解決方案。而如何構 建圖基礎模型以獲得類似大語言模型的涌現(xiàn)能力和強泛化能力則是新的挑戰(zhàn)。

在大模型的浪潮之下，如何巧妙地整合圖計算和人工智能的優(yōu)勢，進一步深化二者的融合， 并開拓更廣闊的應用前景，已經成為當前學術界和產業(yè)界共同關注的焦點。本白皮書旨在多面解析圖計算與人工智能（尤其是大模型技術）的交互現(xiàn)狀，探討其背后的原理、面臨的問題與挑戰(zhàn)、 關鍵技術以及成功實踐。希望通過本白皮書的系統(tǒng)梳理和案例闡述，激發(fā)更多關于圖與人工智能 融合創(chuàng)新的思考與探索，為相關L域的研究和應用提供有益的參考和啟示，共同迎接一個充滿無限可能的圖智能未來。

附件：Graph AI：大模型浪潮下的圖計算白皮書(2024年),交互現(xiàn)狀,面臨的問題與挑戰(zhàn),關鍵技術以及成功實踐