随着人工智能技术的不断发展，将会有更多的工作被机械取代，人们的智力也会逐渐得到解放。认知智力在知识图谱中有着非常广泛的应用。各种数据分析，智能搜索，智能推荐，以及决策支持等，都需要知识图谱。
1.资料分析
要精确、精确地分析大数据，就必须要有一个知识图谱。目前，越来越多的行业和企业已经拥有了海量的大数据，然而，这些数据却没有得到充分的利用，许多大数据都要耗费巨大的维护费用。与之相比，大数据并不能带来任何的价值，在许多时候，它已经变成了一种消极的资产。究其根源，是现有的计算机缺少知识图谱等基础知识，不能对数据进行正确的解读，从而制约了大数据的精确和精确分析，从而影响到其价值的实现。其实，舆论分析、网络分析、军事分析、商业分析，都是对大数据进行精确分析的。
除大数据的精确分析外，还有一种新的研究方向，即精细分析，也是对知识图谱与认知智能的需求。例如，许多汽车厂商都想通过网络收集消费者对汽车的评价和反馈，从而达到个性化的需求。要想达到个性化，制造商不但要了解顾客对汽车的评价，还要了解他们对汽车的不满，想要改善，还要知道他们提到的是什么牌子。很明显，对基于网络的数据进行精确的数据分析，需要对汽车的评估有一定的了解（例如汽车的型号、装饰、动力、能源消耗等）。
2.智能搜寻
智能搜索可以通过多种方式进行，例如，在淘宝上搜索“iPad充电器”，其目的明显是为了寻找充电器而非iPad，这时淘宝就会向消费者提供几种不同于iPad的充电器产品。又比如，在谷歌上搜索“toyskids”或“kidstoys”，无论搜索哪个单词，使用者的目的都是要找的是什么玩具，而非玩这个玩具的人，因为没有人会用搜索引擎来搜索。
传统的搜索对象主要是文字，将来更多的应用会期望能搜索到图像和声音，甚至可以搜到代码，视频，设计朴素等。如今的搜寻不再只是语篇层面的搜寻，而是期望能够达到段落级、语句级、词汇级的搜寻。
在不断改变的市场环境下，对多媒介协作搜索的要求也越来越高。比如，当一个明星把自己的小区的照片发到微博上，网友们就会根据她的微博、百度地图、微博、文字、图片等不同的渠道，找到了自己的小区。
企业要抓住这个机会，就必须在知识图谱基础上构建专门的知识库。例如，将iPad和手机的配件联系起来，可以让平台更好地识别出关键词，并能正确地确定用户的搜索意向。要实现复杂物体的检索，必须通过构建标记图谱（通过标记和标记之间的联系形成知识图谱）来加强物体的表达。
3.智能推荐
每个智能推荐任务都有相应的知识图谱要求。
第一个是情景式的推荐。例如，用户通过淘宝搜索“沙滩裤”、“沙滩鞋”等信息，就可以推断出该用户是要到海边旅游了。然后，平台会向你推荐一些在海边度假时经常使用的东西，如“泳衣”和“防晒霜”。
第二，建议在冷启动阶段。在冷启动阶段，传统的基于统计的推荐策略很难很好地解决。通过从知识图谱中获取的信息，提高了对对象的描述，提高了匹配的准确率。
第三，多个行业的推荐。目前，网络上出现了许多不同类型的平台，因此，在不同的平台间进行跨行业推荐的应用需求也日益增加。比如某网友经常在网上发布九寨沟，黄山，泰山等图片，那就给这个用户在淘宝上找几件登山用品非常合适。这是一个典型的跨行业推荐，其中，微博是一个媒介，淘宝是一个电子商务。他们的语言系统和用户行为都是完全不同的，因此，要实现这样的跨行业推荐具有很大的商业价值，但必须要跨越很大的表达空间（在不同的平台上，表现的方式完全不同）。如果能够有效地运用知识图谱这样的背景知识，就可以在不同的平台上跨越这个表达上的差距。
第四，是知识的建议。如果消费者在网上进行“三段奶粉”的搜索，就可以向消费者提供有关儿童日常饮水、常见疾病防治等方面的建议。推荐的知识会大大提高使用者的信心和接受度。在建议中，消费者行为的内涵和知识需要是一个很重要的考量。在此基础上，将各种知识碎片与商品对象进行链接，是实现此类知识类型内容推荐的重要环节。
4.提供决策支助
知识图谱可以为决策提供深度的关联和推理。对于像叶莉是姚明的老婆这样的简单的联系，人们已经越来越不满意了，他们想要挖掘出一些深层的、隐藏的联系。比如，王宝强离婚后，王宝强为什么要请张起淮做他的律师，就是从人物关系图中挖掘出来的。从人物关系图可以看出，王宝强和冯小刚的感情非常好，冯小刚也经常和徐静蕾、赵薇一起工作，而张起淮则是他们的律师。从某种意义上说，王宝强和他的关系有很深的联系，这也是王宝强为什么会选择这个律师的原因。在金融业，这样的例子还有很多。在金融方面，我们也许会非常关心投资的关系，例如，为什么一个投资者会投资一个公司；我们非常重视财务安全，例如，信用风险评价要求对贷方的相关人员和相关企业进行信用评级的分析。因此，构建具有多种语义关联的知识图谱，并从不同的实体中挖掘出更深层次的关系，是进行决策分析的一个重要辅助工具。
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