在科技的推動下，每一個領域都在不斷的進步。而搜尋引擎領域，也在使用者需求和人工智慧的推動下，逐漸革新。

傳統的搜尋引擎，在一定程度上解決了使用者從網際網路中獲取資訊的難題，但由於它們是基於關鍵詞或字串的，並沒有對查詢的目標（通常為網頁）和使用者的查詢輸入進行理解。

因此，它們在搜尋準確度方面存在明顯的缺陷，即由於HTML形式的網頁缺乏語義，難以被計算機理解。

隨著科學技術的不斷髮展，搜尋引擎的競爭環境和競爭態勢發生了變化，搜尋引擎領域被認為是人工智慧最適合落地的領域之一。

智慧搜尋引擎，主要通過自然語言處理和知識圖譜等人工智慧技術，來實現人工智慧在搜尋引擎產品的落地。它更注重與其他科學相融合、個性化搜尋、智慧化比較高。換句話說，它是非常智慧、需要理解使用者需求、以使用者為中心的搜尋技術。

知識圖譜於2012年5月正式被提出，其目標在於改善搜尋結果，描述真實世界中存在的各種實體和概念，以及這些實體、概念之間的關聯關係。

隨著越來越多的開放連結資料和使用者生成內容被髮佈於網際網路中。網際網路逐步從僅包含網頁與網頁之間超連結的文件全球資訊網轉變為包含大量描述各種實體和實體之間豐富關係的資料全球資訊網。

也就是說，知識圖譜是結構化儲存人類知識的資料庫，在資訊檢索、問答系統和智慧對話等人工智慧相關任務中廣為運用。知識圖譜可以看成是一張巨大的圖，圖中的節點表示實體或概念，而圖中的邊則構成關係。

以往在搜尋引擎上搜索資訊，使用者往往面臨不少痛點：表達的搜尋需求和搜尋結果往往難以匹配，經常有“搜”非所問的情況;此外，搜尋結果中地址，解答等內容編排無序，顯示雜亂。

而運用了知識圖譜的智慧搜尋引擎，則可以返回更加精準的結果。就知識圖譜而言，研究語義分析方面至關重要。知識庫的構建和知識搜尋都需要語義分析。

知識圖譜的研究和應用，可分為基於廣度的通用知識圖譜和基於深度的領域知識圖譜。

然而，構造和應用領域知識圖譜，尚面臨著各種挑戰和難題，需要行業專家和人工智慧專家協作起來，以專家+大資料的方式構築自生長模式，從而真正將海量非結構化資訊自動化利用起來，成為領域應用決策的堅實支援。

所以，搜尋+知識圖譜，是未來搜尋引擎的發展方向，未來的搜尋引擎，會以使用者為核心，越來越智慧化。