由于知识图谱非常适合分析从非结构化资源中提取的数据，包括隐式的提供结构和内容的元数据，常被用于描述客观世界中，各种实体或者概念之间的彼此关系。越来越多的企业将知识图谱应用在物联网和工业互联网领域，他们运用知识图谱充分挖掘事物背后客观的隐性关系，将这种隐形关系转化为可计算数据，并且以可视化的形式展示在人们面前。

    知识图谱让我们将分析的重点放在了探索各种“关系”上，包括隐性关系。目前绝大多数的工业互联网平台，联接了“看得见、摸得着、想得清”的已知工业要素，建立了这些要素之间的数据采集、互可操作、协作控制等关系，形成了全新的工业管理逻辑，创造了巨大的经济效益。但这还不够，如果想要进一步发展，一个未被提及的公式跃然纸上，那就是联接度。

    联接度=已经联接的要素/未被联接的要素

    工业互联网的“第一性原理”，就是要广泛地联接各种机器设备和工业系统，由此而实现“联接-管控-优化-效益”的基本逻辑。因此，工业互联网的联接范围，从一开始就不局限于企业边界之内，而是以跨越企业的“价值链”，甚至是以联接各种企业的“价值网”作为起点，联接企业内外部要素，特别是在用工业品，向基于云的新价值体系探索。

    这时，联接度是评价工业互联网发展的重要指标。

    在联接度的计算公式中，分子是指“可见要素”，包括看得见、摸得着、想得清的工业要素，它们大多数已经实现了联接；分母是指“不可见要素”，包括看不见、摸不着、想不清的工业要素，以及这些要素之间的隐形关系。“联接度”是描述工业互联网的“地基”是否真正牢固的一个评价指标。提高联接度，可以通过两种方式：第一是增大分子，联接更多的工业要素，我们常说的“人、机、料、法、环”，都是可见要素；第二是减少分母，推断出不可见的工业要素，找到规律并且将其实现联接，包括各种隐形关系更要分析出来。

    这个看似不可能完成的任务，可以借助知识图谱来得以实现。

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