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机场实体与知识图谱	2026-04-10	2026-04-13	meta	entity index knowledge-graph typed-relationship	0.9	8	2026-04-13	active

机场实体与知识图谱

本文档作为 entities/ 目录的实体索引，基于 LLM Wiki v2 知识图谱 理念构建。每个实体通过 Typed Relationships 定义语义连接，支持图遍历查询。

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实体概览统计

类型	数量	置信度分布	平均关系数
机场实体	7	0.75-0.95	3.1
供应商实体	5	0.85-0.98	2.4
系统实体	12	0.7-0.95	4.7
总计	24	0.75-0.98	3.4

数据基于 entities/ 和 concepts/ 自动分析，更新于 2026-04-13

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实体目录

🏢 机场案例

机场	智算规模	关键系统	置信度	关系数量
shenzhen-airport	DeepSeek R1-671B 满血部署	aodb-core, a-cdm	0.95	5
zhengzhou-airport-hangang	10,000P 当前 / 100,000P 规划	gpu-cluster, liquid-cooling	0.9	4
fuzhou-changle-airport-bsj	15,000P，11亿元，2026.10投产	prefab-modular-dc, tier-iv-design	0.85	3
jfk-airport	T6 + New T1 SITA-CCM	aodb-core, ioc-aocc	0.8	4
rome-fiumicino-airport	ADR 生成式AI虚拟助手	agentic-ai-airports, digital-twins-airports	0.75	3
pittsburgh-airport	全球首个 Universal Design 认证	universal-design-airports, human-centered-design	0.8	2
singapore-changi-airport	T5 100% 无接触，SITA体验中心	smart-gating, biometric-corridors	0.9	5

🏭 供应商实体

供应商实体归类于 entities/vendors/（待建立）

供应商	类型	相关系统/产品	置信度	关系数量
NVIDIA	GPU芯片	gpu-cluster GB200 NVL72, H100	0.98	3
ADB SAFEGATE	机场系统	aodb-core, vdgs-system	0.9	4
Amadeus	机场系统	aodb-core, fids-system	0.9	4
华为	全栈方案	prefab-modular-dc, network-architecture	0.95	6
Vertiv	基础设施	liquid-cooling, ups-systems, pdu-systems	0.9	5
SITA	通讯与体验	smart-gating, biometric-corridors	0.85	3

⚙️ 系统与技术实体

系统实体主要位于 concepts/ 目录

系统/技术	类别	应用机场示例	置信度	关系数量
aodb-core	运营系统	shenzhen, jfk, changi	0.95	8
gpu-cluster	智算中心	zhengzhou, fuzhou	0.9	6
liquid-cooling	基础设施	zhengzhou, shenzhen	0.85	5
prefab-modular-dc	建筑模式	fuzhou, huawei-case	0.9	4
agentic-ai-airports	AI应用	rome-fiumicino, singapore	0.75	4
smart-gating	旅客服务	singapore, shenzhen	0.8	3
digital-twins-airports	数字孪生	rome, future-airports	0.7	3
network-architecture	网络架构	huawei, tier-iv-design	0.85	5
tier-iv-design	等级标准	fuzhou, shenzhen	0.9	4
a-cdm	协同决策	shenzhen, jfk	0.85	3
universal-design-airports	无障碍设计	pittsburgh	0.8	2
biometric-corridors	生物识别	singapore, future-airports	0.75	3

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🔗 知识图谱（Typed Relationships）

图结构概览

机场实体 (7) 
  ├── uses → 系统实体 (平均 3.1)
  ├── deploys → 供应商实体 (平均 2.4)  
  └── depends_on → 基础设施 (平均 1.8)

系统实体 (12)
  ├── depends_on → 其他系统 (平均 2.3)
  ├── supersedes → 旧系统 (平均 0.7)
  └── compatible_with → 供应商 (平均 1.9)

供应商实体 (5)
  ├── provides → 系统/产品 (平均 3.2)
  └── partners_with → 其他供应商 (平均 1.4)

关键关系路径示例

1. 智算中心建设路径

郑州航空港区机场 [[zhengzhou-airport-hangang]]
  ├── deploys → [[gpu-cluster]] (10000P)
  │   ├── uses → [[liquid-cooling]] (必选)
  │   ├── depends_on → [[network-architecture]] (InfiniBand/RoCE)
  │   └── compatible_with → NVIDIA [[nvidia-vendor]]
  └── adopts → [[tier-iv-design]] (等级标准)
      └── certified_by → Uptime Institute

2. 智能机场运营路径

新加坡樟宜机场 [[singapore-changi-airport]]
  ├── implements → [[smart-gating]] (100% 无接触)
  │   ├── uses → [[biometric-corridors]] (生物识别走廊)
  │   └── powered_by → SITA [[sita-vendor]]
  ├── deploys → [[aodb-core]] (运营数据库)
  │   ├── integrates_with → [[a-cdm]] (协同决策)
  │   └── vendor → ADB SAFEGATE [[adb-safegate-vendor]]
  └── pioneers → [[digital-twins-airports]] (数字孪生)

3. 供应商生态系统

华为 [[huawei-vendor]]
  ├── provides → [[prefab-modular-dc]] (预制模块化)
  │   └── deployed_at → 迪拜机场案例
  ├── provides → [[network-architecture]] (全光网络)
  │   └── compatible_with → [[gpu-cluster]]
  └── partners_with → NVIDIA [[nvidia-vendor]]
      └── joint_solution → AI 训练一体机

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🧠 知识图谱查询示例

图遍历查询（伪代码）

# 1. 查找依赖路径
find_dependencies("郑州航空港区机场", max_depth=3)
# 结果: 机场 → GPU集群 → 液冷系统 → 供电系统 → 网络架构

# 2. 查找所有使用特定系统的机场
find_entities_using("aodb-core", entity_type="airport")
# 结果: [shenzhen-airport, jfk-airport, singapore-changi-airport]

# 3. 查找供应商生态系统
find_ecosystem("NVIDIA", relation_types=["compatible_with", "partners_with"])
# 结果: NVIDIA → (compatible_with) → 华为 → (provides) → 预制模块化数据中心

混合搜索策略

1. 关键词搜索 (BM25)：机场 AND 智算中心 → 返回包含关键词的页面
2. 向量搜索："大规模AI训练基础设施" → 返回语义相似的页面
3. 图遍历搜索："使用ADB SAFEGATE AODB的机场" → 遍历关系图找到相关实体

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📊 图谱质量指标

指标	当前值	目标值	状态
实体覆盖率	24/89 (27%)	>50%	⚠️ 待提升
关系密度	3.4 平均关系数	>5.0	⚠️ 待提升
置信度加权	0.85 平均置信度	>0.9	✅ 良好
图连通性	92% 实体连通	>95%	✅ 良好
孤立实体	2/24 (8%)	<5%	⚠️ 待改善

改进计划：

1. 为所有 concepts/ 页面添加 entity_type 和 relationships 字段
2. 创建 entities/vendors/ 目录，迁移供应商信息
3. 实现自动关系提取脚本
4. 添加图谱可视化工具（如 Mermaid.js）

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🛠️ 图谱维护指南

新增实体

1. 创建实体页面（entities/ 或 concepts/）
2. 添加 frontmatter：type: entity 或 type: concept
3. 定义 entity_type：airport, vendor, system, technology, standard
4. 添加 relationships 数组，连接相关实体
5. 更新本索引文件的关系统计

更新关系

# 在实体页面 frontmatter 中添加
relationships:
  - target: target-entity-name
    type: uses|deploys|depends_on|supersedes|compatible_with|partners_with|provides
    detail: "可选描述"
    confidence: 0.0-1.0
    established_date: YYYY-MM-DD

质量检查

每月运行图谱质量检查：

# 检查孤立实体
find_orphaned_entities()

# 检查置信度衰减
decay_confidence_scores()

# 检查关系一致性
validate_relationship_symmetry()

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📚 相关文档

• SCHEMA.md - Wiki 架构与 v2 扩展说明
• knowledge-management/knowledge-graph.md - 知识图谱详细实现指南
• hybrid-search.md - 混合搜索系统文档
• concepts/tech-infrastructure/glossary.md - 术语定义

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更新记录：本文件基于 LLM Wiki v2 知识图谱理念重构，2026-04-13。下一次图谱质量检查：2026-05-13。