知识图谱与 AI 多模态推理是人工智能领域的重要技术方向，前者聚焦 “知识的结构化表示”，后者侧重 “跨模态信息的逻辑推导”，二者既各有核心定位，又可协同赋能复杂 AI 任务。

知识图谱是一种结构化的语义知识表示框架，本质是将现实世界中的实体、概念及它们的关联关系，以 “实体 - 关系 - 实体” 的三元组形式组织成网络。这些三元组相互连接，形成一张清晰呈现知识关联的 “图谱”。它的核心价值在于解决 “信息碎片化” 问题：一方面将非结构化数据(如新闻文本、百科内容)转化为机器可理解的结构化知识，像从历史文献中提取的关联;另一方面支持高效的知识查询与推理。目前广泛应用于智能搜索(如百度搜索的 “知识卡片”)、智能问答(如客服机器人精准答疑)等场景。

AI 多模态推理则是 AI 系统跨多种信息模态(如图像、文本、音频、视频)进行逻辑分析与结论推导的能力。这里的 “多模态” 指不同类型的信息载体。多模态推理的核心是让 AI 突破 “单模态局限”，像人类一样融合多源信息理解世界：例如看到图片中 “乌云密布”(视觉)，结合文本 “天气预报说今日有雨”(文本)，推理出 “出门需带伞” 的结论;再如在自动驾驶中，AI 融合摄像头捕捉的路况图像(视觉)、雷达检测的障碍物距离(数据模态)、交通信号灯的颜色(视觉)，推理出 “需减速停车” 的决策。它的关键技术在于 “模态对齐” 与 “跨模态逻辑建模”—— 先建立不同模态信息的关联，再基于关联进行推理，目前已应用于医疗诊断(结合 CT 影像与病历文本判断病情)、智能教育(结合课件图片与讲解音频生成知识点总结)等领域。

值得注意的是，知识图谱与 AI 多模态推理可协同工作：知识图谱能为多模态推理提供 “结构化知识支撑”，让推理结论更精准;反之，多模态推理也能辅助知识图谱优化，补充到知识图谱中。但二者核心定位不同：知识图谱是 “知识的容器”，多模态推理是 “跨模态的思维能力”，共同推动 AI 向更智能、更贴近人类认知的方向发展。