作为人工智能领域前沿探索之一，图计算正迎来发展的黄金时代。
Gartner 在《2021 年十大数据和分析技术趋势》报告中预测，到 2025 年图技术将应用于 80% 的数据和分析创新。伴随着元宇宙、人工智能、云计算、大数据等前沿科技的兴起，支撑这类概念的一系列“黑科技”也正在加速布局，图计算正是其中之一。
图计算是研究人类世界的事物和事物之间的关系，对其进行描述、刻画、分析和计算的一门技术。
简单来说，图计算就是用“图”作为数据模型，来表示对象之间的关联关系，以表达问题并予以解决的这一过程。一是“图”，它不是我们日常所说的图片（image），而是一种抽象数据结构（graph），是来自数学中的图论（graph theory）；
图论的基本要素是“节点”和“边”，“节点”可以理解为人或者网络账号这些相对静态的实体，而“边”则代表着不同实体之间的关系或者行为。比如A在抖音上关注了B，这个动作就成为A和B之间这条“边”上可包含的信息。“边”在记录内容的时候可以表示方向（可以理解为在A与B之间标注出了箭头），这被称为有向图，而如果“边”没有标注方向则称为无向图。这种信息数据甚至可以是多模态的，比如在脑科学领域涉及光或电信号的时候。相比于链表或者线性表的二维结构，“图”相当于在结构上做了一次升维，这也让其对于“关系”有更优越的描述能力，也更接近人类对于事物联系的原生表达。二是计算，这里就是各种大数据的算法、数据分析能力，相当于AI芯片一样。根据图计算的定义，可以看出它是下一代人工智能的核心技术，代表着人工智能、大数据、超计算等技术的发展水平。因为，在大数据时代，诸多的应用场景都需要用到图计算汇总的“图”数据，比如：社交和电商平台的关系图、道路图、电路图、知识图谱，以及水电网、自然气象图、产业和生物链图谱等。
“小到社交圈，大到元宇宙”，图计算作为下一代人工智能的核心技术，目前已被广泛应用于医疗、教育、军事、金融、互联网等多个领域，并备受各国政府、全球研发机构和巨头公司关注，目前已成为全球科技竞争新的战略制高点。
“以图之名，链接万物。”研究机构CB Insights中国以此概括图计算的应用前景。
图计算引擎在处理海量关系数据上具备天然优势，能够提高实时推荐的效率和准确性。以电商领域为例，通过交易沉淀了大量人-商品关系，拥有相似购买关系的人可归属于同一人群，可根据人-群体-商品的关联关系， 推荐某人所在群体购买的其他商品给某人。
社交网络是图经典应用场景之一，图可以轻松处理庞大的社交关系，构建复杂的社交网络。
图计算引擎可支持各领域知识图谱的快速构建，存储千亿级知识，提供毫秒级的查询响应。
风控是图计算最常见应用场景之一。大量的人员和事件编织成一张庞大的图关系网，通过图上关联分析，可以快速挖掘异常行为，识别异常人员和群体，及时避免风险。比如电商领域的刷单行为，金融领域的洗钱/骗赔等。
借助图的互联互通，可在图上进行探索性分析，快速找出网络环境中未被发现的不安全因素。例如木马病毒常使用若干域名进行恶意通讯和控制，在已经发现若干不安全域名的情况，可通过域名和服务器IP的关联关系，由对应的ip快速找出新的有问题的域名。
企业的基础设备随着数量的增加，运维难度会大幅增大，借助图来构建全局的设备关系，能清晰了解设备的全局情况，对设备进行及时有效的监管。
在元宇宙的应用上，一方面，元宇宙的落地，有着不同的阶段和不同的路径，现在正在进行的是物理世界的数智化，图计算在其中发挥重要作用。另一方面，图计算在元宇宙中的另一重要应用体现在数字人这一关键单元上，数字人是元宇宙中基础的交互单元，近年来数字人在视觉与语音、形象模拟、动作捕捉、场景渲染等方面的技术发展迅猛，但是数字人的互动、认知相关的部分，则仍然处于较为早期的阶段，很大程度上取决于我们能不能构建出足够丰富、足够延展、足够准确关联的超大规模知识图谱，让数字人真正拥有智慧和灵魂。
据《2022中国图计算技术及应用发展研究报告》中信息显示，近年来图计算学术研究领域发展迅速，从2014年到2021年间，图计算领域论文数量呈现翻倍增长趋势，其中以中美两国学者为首。
清华大学、北京大学、中国科学院以及华中科技大学等高校及研究机构是国内的图计算领域研究主力，主要研究领域涵盖了图数据、操作系统、人工智能、大数据、分布式系统等多个方向。
另一方面，2021年11月，工信部发布了《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》，指示在数据库领域，应关注大规模并行图数据处理等数据库关键技术的突破。
在政策的引导下，图计算在行业中的布局动作也吸引了资本的关注。
公开数据显示，2021年6月，国际知名的图数据库公司Neo4j完成由Eurazeo 领投、GV（原 Google Ventures）参投的 3.25亿美元F轮股权融资，创下图数据库与图计算赛道的最大单笔股权融资纪录。此次“破纪录”的投资事件引发业界一片热议。
据CB insights中国观察，近3年中，国内图计算企业融资主要集中在pre-A至C轮，参与的投资方包括腾讯、高瓴创投、红点创投等多家机构，单笔投资额集中在数千万至数亿元左右。
科研学术力量的重点聚焦促进了图计算在产业市场层面的落地，如今国内已悄然形成巨头与垂直企业并进的市场格局。
“赛道”已然形成，如何在图计算领域实现真正的突破？
中国工程院院士、清华大学教授郑纬民认为：首先要坚持走自主创新之路，确保每一行代码都是安全可靠的；同时，政府部门的产业、税收政策和资金支持，要和社会资金、人力资源的投入共同发力，形成百花齐放春满园的局面；再者，要坚持应用拉动与创新驱动并重，走产学研结合的协同创新之路。通过应用引导学术研究的方向，确保科研成果快速转化为生产力；通过创新驱动完成技术的预研储备，培育并形成新的市场发展方向，确保技术的引领性和产品的竞争力。
最后，互联网正在以更快的速度，向着更能够表达人类思想、更类似于人脑思维构造的知识网络发展。图相关技术为解决这些问题提供了新的思路。当前全球图技术格局尚未定型，把握住图智能技术的牛鼻子，中国未来可期。文章参考：
1.《暗中布局的图计算》《中国经济周刊》2.《高性能图计算：尖端科技下一个前沿》人民日报3.《中国图计算技术及应用发展研究报告》CB Insights中国