会议简介

全国知识图谱与语义计算大会（China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing，CCKS）由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会主办，大会源自中文知识图谱研讨会（Chinese Knowledge Graph Symposium，CKGS）和中国语义网与万维网科学大会（Chinese Semantic Web and Web Science Conference，CSWS），2016年两会合并，CCKS 2016、2017、2018、2019、2020、2021、2022、2023、2024、2025分别在北京、成都、天津、杭州、南昌、广州（线上）、秦皇岛、沈阳、重庆、福州举办。全国知识图谱与语义计算大会已经成为国内知识图谱、语义技术等领域的核心学术会议，聚集了知识表示与推理、自然语言理解与知识获取、图数据管理与图计算、智能问答等相关技术领域的学者和研发人员。

第二十届全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2026）由西安交通大学承办，将于2026年8月21日至23日在西安召开。

本届大会的主题是“知识、记忆与认知推理”，旨在探讨知识记忆机制与认知推理之间的深度融合与协同演进。大会将聚焦知识表示、知识存储、知识挖掘、知识融合、知识推理、可解释性、记忆增强、认知计算等知识图谱与大模型关键技术，引导知识驱动的新一代认知智能理论技术突破与产业应用发展。大会议程将包括讲习班、大会特邀报告、前沿趋势论坛、工业界论坛、青年学者论坛、评测与竞赛、论文报告、海报与系统展示等环节，邀请国内外知名学者介绍相关领域的最新进展和发展趋势，邀请产业界知名研发人员分享实战经验，促进产学研合作。

除研究论文与应用论文之外，本届大会将继续设置知识图谱与大模型开放资源主题，旨在支持并推动学术界和工业界的数据资源共享。资源包括但不限于：知识图谱/本体、大模型、数据集/评测集、软件工具/服务/API/框架、协议/标准规范等，并鼓励将资源发布在开放知识图谱社区（OpenKG）。审稿人将从资源的质量和潜在影响力、可复用性（例如说明文档）、可获得性（例如网址和开源协议）等维度综合评价资源和论文的质量，OpenKG将对入选的开放资源进行宣传推广。

专家介绍

会议内容

会议日程

2026年8月21-23日

参会对象

• 知识表示与知识图谱推理领域的研究人员
• 知识图谱构建与知识集成方向的学者
• 图数据库与知识管理技术的开发者
• 知识图谱增强的大模型训练与研究者
• 知识图谱与大模型应用领域的实践者
• 致力于知识图谱与大模型开放资源建设的专业人士
• 自然语言理解与知识获取方向的科研人员
• 智能问答系统研发人员
• 语义搜索技术开发者
• 对话与检索增强生成领域的研究者
• 大模型智能体开发人员
• 政务、科技、教育、医疗等领域应用知识图谱与大模型的专业人士
• 多模态知识获取与处理的学者
• 本体匹配与实体对齐技术的研究者
• 图查询语言与图数据库索引技术的开发者

注册征文

大会诚挚邀请相关领域的学者和研发人员将未经发表的成果投稿英文和中文论文。英文投稿篇幅不超过12页PDF，中文投稿篇幅不超过8页PDF，以上篇幅限制均包含参考文献、附录等所有内容。研究与应用论文采用双盲审稿机制，投稿不应在作者、正文、脚注、致谢、引用等任何地方透露作者信息，否则将被拒稿；知识图谱开放资源论文采用单盲审稿机制，投稿应包含作者信息和资源网址。稿件模版如下：

英文投稿采用Springer LNCS模版：https://www.springer.com/gp/computer-science/lncs/conference-proceedings-guidelines

中文投稿采用《中文信息学报》模版：http://jcip.cipsc.org.cn/

录用的英文论文将收录于Springer出版的论文集，优秀英文论文扩展后将被推荐到《Tsinghua Science and Technology》、《Journal of Computer Science and Technology》、《Knowledge Engineering Review》、《Data Intelligence》等相关期刊；录用的中文论文将被推荐到《清华大学学报（自然科学版）》、《中文信息学报》、《北京大学学报》等相关期刊。期刊将对推荐论文进行二次审查，并决定是否发表。

论文主题包括（但不限于）：

知识表示与知识图谱推理，例如本体建模与演化、知识图谱表示学习、知识图谱推理补全；

知识图谱构建与知识集成，例如实体/关系/事件抽取、多模态知识获取、本体匹配、实体对齐等；

图数据库与知识管理，例如图数据库的架构设计、图查询语言、图数据库索引技术、图数据库在知识管理中的应用等；

知识图谱增强的大模型，例如知识图谱增强的大模型训练/认知推理/可解释性、知识记忆机制、知识记忆增强等；

知识图谱与大模型应用，例如语义搜索、问答与对话、检索增强生成、大模型智能体、政务/科技/教育/医疗等领域应用；

知识图谱与大模型开放资源，例如领域知识图谱/大模型、知识图谱/大模型评测方法与评测集、工具等。

投稿网址：https://openreview.net/group?id=cipsc.org/CCKS/2026/Conference

重要日期：

论文全文提交：2026年5月30日（23:59，北京时间）

审稿结果通知：2026年6月30日（23:59，北京时间）

论文正稿提交：2026年7月10日（23:59，北京时间）

产业简报

2026年中国知识图谱与语义计算行业发展趋势简报

一、核心趋势：知识记忆与认知推理深度融合

基于CCKS 2026主题"知识、记忆与认知推理"，行业正从单一知识图谱构建向"知识-记忆-推理"三位一体架构演进。国家《新一代人工智能发展规划》明确要求突破认知智能核心技术，该趋势与政策导向高度契合。西安交通大学等机构已开展知识记忆增强型大模型研究，通过引入外部知识库解决大模型幻觉问题，相关成果将在会议工业界论坛展示。

二、关键技术方向

多模态知识融合：结合视觉、语音等多源数据构建跨模态知识图谱，支撑智能制造、智慧医疗等场景。中科院自动化所等机构已实现医学影像与电子病历的知识关联。

可解释性推理：开发基于知识图谱的逻辑推理框架，满足金融风控、司法判决等高合规领域需求。东南大学团队提出的因果推理模型已通过央行金融科技认证。

轻量化部署：针对边缘计算场景优化知识图谱存储与查询技术，华为、阿里等企业已推出图计算专用芯片，响应国家"东数西算"战略。

三、政策驱动因素

数据要素市场化：国家数据局《"数据要素×"三年行动计划》推动知识图谱作为数据资产化关键工具，在政务、能源等领域形成千亿级市场。

AI伦理治理：网信办《生成式AI服务管理办法》要求大模型必须配备知识核验模块，催生知识图谱质量评估新赛道。

新型基础设施建设：工信部"5G+工业互联网"专项支持知识图谱在设备预测性维护中的应用，宝信软件等企业已建立钢铁行业设备知识库。

四、产学研生态

研究矩阵：

高校：清华大学、西安交大等12所"双一流"高校设立知识计算实验室

科研院所：中科院软件所、计算所牵头制定知识图谱国际标准

企业：百度、腾讯建立知识增强型大模型，华为推出图引擎GaussDB

典型应用领域：

智慧政务：北京市"城市大脑"集成3000+政务知识图谱

金融科技：平安集团构建万亿级企业关系图谱

生物医药：药明康德开发分子结构-文献知识关联系统

开放生态建设：

OpenKG社区已汇聚2000+开放知识资源

CCKS 2026特设"知识图谱+大模型"资源共建赛道，优秀项目可获工信部试点示范项目推荐

五、企业行动建议

技术布局：

短期：优先部署知识增强型客服、推荐系统等轻量应用

长期：构建行业知识中台，参与国家标准制定

人才战略：

核心岗位：知识图谱工程师（需求年增45%）、语义解析架构师、认知推理算法专家

培养路径：与西安交大、哈工大等高校联合开设"知识计算"微专业

生态合作：

加入OpenKG社区获取开源资源

通过CCKS评测竞赛积累技术资质

申请"人工智能+知识图谱"专项扶持资金

当前行业正处于从技术突破向规模应用的关键转折点。CCKS 2026设置的工业界论坛将发布《知识图谱产业应用白皮书》，建议企业派技术决策层参会，把握政策窗口期，构建知识驱动的核心竞争力。会议投稿截止2026年5月30日，优秀成果可优先获得产业资本对接机会。

会议简评

推荐指数 : 9

理由：

会议权威性：全国知识图谱与语义计算大会（CCKS）是国内知识图谱、语义技术等领域的核心学术会议，具有较高的学术影响力和行业认可度。

会议主题：本届大会的主题是“知识、记忆与认知推理”，紧跟当前人工智能和认知科学领域的前沿热点，具有较高的研究价值和实际意义。

会议议程：大会议程丰富多样，包括讲习班、特邀报告、前沿趋势论坛、工业界论坛、青年学者论坛、评测与竞赛、论文报告、海报与系统展示等环节，能够满足不同参会者的需求。

专家阵容：会议邀请了国内外众多知名学者和产业界研发人员，能够提供高质量的学术报告和实战经验分享。

产学研合作：会议注重产学研合作，为学术界和工业界提供了一个良好的交流和合作平台。

预估会议人数规模：800-1000人

理由：

历史数据：根据过往会议的举办情况和规模，CCKS系列会议通常能够吸引大量学者和研发人员参加。

会议影响力：随着会议影响力的不断提升，预计本届会议的参会人数将有所增加。

会议地点：西安交通大学作为承办单位，具备较好的会议组织和接待能力，能够容纳较多参会者。

会议议程和专家阵容：丰富的会议议程和强大的专家阵容将吸引更多学者和研发人员前来参会。