知识图谱与图神经网络常被一同提及，却分属不同技术范畴，核心区别体现在本质定位、核心目标、数据形式三大维度，同时也存在互补协作的关系，需从根源上厘清边界。

1、从本质定位看，两者分属 “知识载体” 与 “学习模型”

知识图谱是结构化的语义知识表示框架，本质是 “存储与组织知识的工具”—— 它以 “实体 - 关系 - 实体” 的三元组为基本单元，将分散的信息转化为结构化网络，清晰呈现实体间的关联逻辑，更像 “数字化的知识字典”。而图神经网络是基于图结构的深度学习模型，本质是 “处理图数据的算法工具”—— 它能利用图的拓扑结构(节点与边的连接关系)，通过迭代更新节点特征，实现对图数据的学习与分析，属于 “具备图数据处理能力的 AI 模型”，与卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等同属深度学习范畴。

2、核心目标的差异更凸显两者的功能边界

知识图谱的核心目标是 “知识的表示、存储与查询”：一方面，它将非结构化数据(如文本)转化为机器可理解的结构化知识，解决 “信息碎片化” 问题;另一方面，支持高效的关联查询与推理，快速挖掘间接关联，或基于规则补全缺失知识。而图神经网络的核心目标是“图数据的特征学习与预测”：它不直接存储知识，而是聚焦于从图结构中学习规律，完成分类、预测等任务，例如在社交网络图中预测用户间的潜在好友关系，在分子结构图中判断分子的化学性质，核心是 “从图数据中挖掘隐性模式”。

3、数据形式的不同也决定了两者的应用场景差异

知识图谱处理的是 “带语义标签的图数据”：其节点(实体)和边(关系)都带有明确的语义信息，数据需满足语义一致性与规范性，依赖人工定义的本体(如 “城市” 属于 “地理实体” 子类)。而图神经网络处理的图数据不强制要求语义标签 ：它的节点和边可仅代表抽象对象与连接关系，比如社交网络中，节点可仅用用户 ID 表示，边仅代表 “好友关系”，无需额外语义标注;即使处理带标签的图数据，也更关注拓扑结构对特征学习的影响，而非语义逻辑的完整性。

值得注意的是，两者并非对立关系，而是常协同工作：知识图谱可作为图神经网络的 “高质量数据源”—— 用其结构化的语义图数据训练 GNN，能提升模型对实体关联的理解;反之，图神经网络也能辅助知识图谱优化 —— 比如用 GNN 预测知识图谱中的缺失关系(知识补全)，或识别错误关联(知识清洗)。但二者的核心区别始终明确：知识图谱是 “知识的容器”，图神经网络是 “处理图的工具”，不可混淆。