知识图谱的发明，源于信息的检索和呈现，其形式并不适用于知识的学习和应用。
知识图谱的构成形式，以及它的用途决定了，知识图谱是一种存在周期很短的中间体。细分行业的知识图谱无外乎两个结局：①无法应用、②找到应用场景并迅速演化成知识系统。
具体细分行业应该建立知识系统，而不是追求片面无用的知识图谱。
1、知识图谱源于知识表示，从源流上讲知识图谱是知识的一种呈现形式，比较适合于知识的检索查找，而对知识的产生、知识的学习、知识应用并没有特别明显的优势。
不同行业的知识图谱在基本逻辑不一样。打个比方，同样是物品的摆放，超市是为了促进顾客购买、京东物流中心的商品摆放是为了便于分拣快速分拣出库。富士康生产线物品摆放。知识图谱源于信息检索的一个工具，这就先天决定了它的用途是有限定的。
知识表示是知识的一个比较低的层次要求，只是为了满足知识呈现、检索的便捷，更高的需求层次是知识的学习理解更便捷，再高的需求层次是知识的应用更便捷。后边这两个需求（学习理解和应用的便捷），以目前知识图谱的发展水平，还没有触及，根本谈不上能否满足了。
2、知识图谱这一工具有重要意义，但远远不够
知识图谱是一个知识的重要转向：由知识的内容转向知识的呈现形式。这一转向与哲学领域的“语言转向”是同一类转向，由内容转向形式。语言转向在哲学领域是很大的流派，资料很多，这里就不展开了。
为什么说不够呢？知识形式影响检索、影响传播，所以有了知识图谱，但知识形式同样影响“知识的学习和理解”，知识形式更是影响知识的应用。
知识图谱虽然转向了形式，但是并没有兼顾知识的学习和知识的应用。就是说，知识图谱对于提升知识的全流程（知识的生产、传播、检索、学习、理解、应用、更新）链的效率提升还远远不够。
3、为什么说知识图谱只是一个过渡式的中间体。
首先，知识图谱的应用面非常窄，提出“知识图谱”工具的主要是谷歌这样的搜索公司以及一些人工智能公司。而对个人而言，关于知识的处理最重的部分是知识的学习和知识的应用。宏观上讲知识最终的目的都是为了应用，仅仅为了检索方便而牺牲应用便捷性，是很不明智的。
其次，知识图谱的应用是一个非常强的特点，每用一次就相当于给其做一次更新迭代。用越久就会形成一个非常庞大的多版本数据长尾。这个长尾价值远大于知识图谱本身。
再次、在知识维度上，只要情景化、实例化必然带来其维度的增加。因为知识图谱的维度低于现实应用维度，每一次应用都会导致维度的拓展。应用的压力使得知识图谱*升维，最终远离“知识图谱”的形式，演化成“知识系统”。
当你真正应用“知识图谱”之后会发现一个很长的多版本长尾，“知识图谱”的每一个应用实例的维度都比知识图谱本身维度要丰富很多。于是知识图谱就会很快升级为一种更高维度的系统，在这暂且称之为“知识系统”，知识图谱是知识系统的一个状态片段。
所以说，知识图谱这个工具注定只有两个结局：一个是不应用，保持相对稳定的结构框架形式，另一个结局是在应用中迭代升级多维化，最终演化成知识体系。
如果不应用，那就没用什么必要做建立知识图谱了，如果应用会将知识图谱快速变形演化。所以，知识图谱注定是一个阶段性的过渡性中间体。
4、知识图谱只能作为引导过度，知识系统才是长期稳态工具
知识系统作为一个比知识图谱更高维的知识呈现，其要解决的问题跟大家期望“知识图谱”所要解决的问题是一致的。不同的是，更深的需求（学习和应用）知识系统可以更好地解决，而知识图谱先天不具备这些能力。
6、知识系统与知识图谱有什么区别。二者是什么关系？
知识图谱是知识系统的一个状态，就像某一时刻的魔方状态一样。而知识系统就是魔方本身。
7、知识系统的建立需要哪些能力方法
知识图谱（系统）与计算机编程没什么关系，但是跟哲学尤其是语言哲学、符号学关系密切。就像是拿鲁班奖的一定是设计师或设计院，而不可能是建筑工人。知识图谱的程序员仅仅是实现图谱（系统），但是设计知识图谱并不是计算机专业的事情。核心能力是对该行业知识的了解，应具有一定的知识图谱（系统）化的方法。说白了就是要对该行业有充分了解。