智慧城市是利用物联网、云计算、大数据和空间地理信息集成等新一代信息技术，促进智能城市规划、建设、管理和服务的新概念和新模式。建设智慧城市对于加快工业化、信息化、城镇化和农业现代化的融合，提高城市的可持续发展能力具有重要意义。

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RPA+AI是推导知识图谱，实现智慧城市的关键技术。那么，它是如何提取知识图谱的呢?

首先，我们必须明白AI是大脑，RPA是神经末梢。AI和人脑一样，主要负责发布命令，通常具有“思考”和“学习”的能力。一方面，AI结合了机器学习和深度学习，具有自主学习的能力。另一方面，它通过计算机视觉、语音识别、自然语言处理等技术具有认知能力。此外，AI可以通过大数据不断纠正其行为，从而有能力预测、计划、安排和重塑过程场景。RPA更像人手，倾向于反复接收和执行命令，通常有“做事”的能力。

RPA作为一个软件机器人，需要依靠固定的脚本来执行命令。RPA擅长根据明确的规则执行大量重复性和机械性的工作。然而，传统的RPA不能独立思考，只能按照预设的程序严格工作。

其次，应该理解的是，RPA+AI的目标是建立一个知识库。

在第一步，AI的能力，尤其是自然语言处理和知识映射技术，可以用来建立基础知识库和处理非结构化数据。

第二步是存放业务规则，并根据业务场景构建模型。

第三步是将数据与模型相结合，并将其应用于特定场景，以完成过程自动化。

之后，我们必须了解当下所处的阶段。

RPA只能做一些简单的基于规则的数据搬运和填充工作。AI技术，如自然语言处理和光学字符识别，已经扩大了远程过程分析自动化的范围，使其能够处理非结构化数据并实现线上线下交互。所有这些都表明数字化员工的发展已经步入了一个早期阶段，企业日常办公的智能化正在进入RPA+AI深入化。

最后，我们必须了解整个技术系统。RPA包括三个层次的技术支持。核心技术包括知识图谱引擎、智能搜索引擎和非结构化数据机器学习平台。

知识图谱引擎：支持查找数据关系、动态更新和探索数据。

智能搜索引擎：支持深度搜索、数据访问和数据创建。

非结构化数据机器学习平台：支持全过程数据处理、多类型文件支持、AI算法引擎优化学习。

分析认为，RPA+AI生成知识图谱和知识库的过程是：首先，海量非结构化数据由机器学习平台管理；

其次，利用RPA对知识点进行智能搜索，生成知识图谱。最后，知识图谱引擎生成知识库，为智能决策提供支持。

目前，物联网产生的数据爆炸式增长不仅为分析关系提供了有效的原材料，也为AI和数据智能的快速发展带来了前所未有的数据红利。知识图谱应运而生，并成为下一代智能搜索的核心关键技术。因此，基于行业场景的RPA+AI将成为不同智慧城市的竞争焦点，知识生产自动化时代已经悄然来临！

杭州实在智能科技有限公司是一家人工智能创业公司，聚焦大规模复杂问题的智能决策领域，通过AI+RPA技术打造广泛应用于运营商、电商等行业的“智能助理机器人”，助力政府和企业激增保存、降本增效，从“劳动密集型”向“AI密集型”转型，推动生产模式与业务流程实现颠覆式创新升级。

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RPA+AI如何为智慧城市构建知识图谱？ |实在智能