李浩 黄心深 周崎 林晓芳 杨海华 樊志维 姚建辉 凌崇懿

摘 要 本研究基于知识图谱技术，深度融合大数据分析、机器学习算法，构建面向口岸智慧监管的进出口汽车检测生态平台。通过对多模态异构数据的知识抽取与图谱构建，实现检测任务动态智能匹配与决策优化；借助时序数据分析模型与知识推理引擎，建立检测结果的智能校验体系，减少破坏性试验。该平台将海量历史检测数据转化为可复用的知识资产，支撑技术评议决策辅助、检测方法迭代优化、数据证书跨域互认、部门监管协同联动等多元应用场景，并通过典型应用场景进行验证。结果表明，本研究构建的智慧检测平台可显著提升检测效率，优化资源配置，能够为智慧口岸建设与汽车贸易数字化监管提供有效的技术解决方案。

关键词 知识图谱；进出口汽车检测；口岸监管；智慧平台

Application of Knowledge Graphs Technology in an Intelligent Inspection Platform for Import-Export Vehicle

LI Hao¹ HUANG Xin-Shen¹ ZHOU Qi¹ LIN Xiao-Fang^1*

YANG Hai-Hua¹ FAN Zhi-Wei¹ YAO Jian-Hui¹ LING Chong-Yi¹

Abstract This study leverages knowledge graphs technology as the core driving force, integrating big data analysis and machine learning algorithms to build an intelligent platform for import-export vehicle inspection under smart port supervision. By extracting knowledge and constructing graphs from multimodal and heterogeneous data, the platform enables dynamic, intelligent matching of inspection tasks and optimized decision-making. By leveraging time-series data analysis models and knowledge reasoning engines, an intelligent verification system for inspection results is established, thereby reducing the reliance on destructive testing. The platform transforms massive volumes of historical inspection data into reusable knowledge assets, supporting multiple application scenarios, including technical evaluation and decision support, iterative optimization of inspection methods, cross-domain mutual recognition of data certificates, and collaborative regulatory coordination. Through validation in typical use cases, the results demonstrate that the platform significantly improves inspection efficiency and resource allocation, offering an effective technical solution with demonstrative value for the construction of global smart ports and digital supervision of automobile trade.

Keywords knowledge graphs; import-export vehicle inspection; port supervision; intelligent platform

基金项目：海关总署科研项目（2023HK114）；海关总署国际检验检疫标准与技术法规研究中心项目（KYHZ2024A08）

第一作者：李浩（1979—），男，汉族，河南周口人，博士，正高级工程师，主要从事商品检验技术研究工作，E-mail: lihao@iqtcnet.cn

通信作者：林晓芳（1992—），女，汉族，广东汕头人，硕士，工程师，主要从事商品检验技术研究工作，E-mail: linxiaof@iqtcnet.cn

1. 广州海关技术中心 广州 510623

1. Guangzhou Customs Technology Center, Guangzhou 510623

中国口岸科学技术

进出口汽车行业的监管与检测效率，不仅直接影响通关速度，更关乎产品质量安全与消费者权益保障。汽车产业供应链复杂化、产品迭代加速化、国际贸易规则动态调整的发展趋势，对现有检测模式提出了效率与精确度的双重挑战^[1]。此外，海量多源异构检测数据存在巨大的挖掘空间，在结构化知识网络基础上建立检测任务分配智能调度机制，可减少重复检测、破坏性试验。因此，本研究基于知识图谱技术，面向口岸智慧监管研究构建进出口汽车检测生态平台，以适应多元化应用场景，以期为智慧口岸建设与汽车贸易数字化监管提供具有参考价值的技术路径。

1 知识图谱技术概述

知识图谱技术作为语义网络与知识工程的重要发展方向，已成为人工智能领域的研究热点^[2]。其本质是通过语义网络将实体及其关系进行结构化表示，以三元组（头实体、关系、尾实体）的形式构建大规模知识库，实现对现实世界知识的形式化建模与关联分析。相较于传统数据库，知识图谱具备语义理解、关系推理和知识融合能力，能够挖掘数据间隐含联系，为复杂决策提供智能支持。

在学术研究层面，知识图谱技术的发展呈现多学科交叉融合趋势。早期研究聚焦于知识抽取与图谱构建，通过自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术从非结构化文本中提取实体与关系，如远程监督学习^[3]、弱监督学习方法有效缓解标注数据不足问题。随着深度学习的发展，基于图神经网络（Natural Language Processing，GNN）的表示学习技术成为新的研究重点，图卷积网络（Graph Convolutional Network，GCN）、图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）等模型通过节点嵌入实现知识图谱的高效表征，在链路预测、实体分类任务中取得显著突破^[4]。此外，知识推理研究从传统规则引擎向基于强化学习、概率逻辑的混合推理模式演进，通过结合符号主义与连接主义的优势，提升知识图谱的动态更新与逻辑推理能力。

在应用领域，知识图谱目前已广泛渗透至航空、低空、电气、机械、医疗、金融等领域场景^[5-8]。J Wang等^[9]应用知识图谱技术在汽轮发电机组的故障特征、诊断技术、解决方案、研究成果等多维度构建知识本体模型，实现知识关联、智能检索、可视化显示、自动问答等多项功能。Xiaojian Yi等^[10]将知识图谱技术应用于航天器异常检测，提高空间任务中的可靠性和安全性。这些应用实践证明，知识图谱在处理复杂关系数据、支撑智能决策方面具有显著优势。

知识图谱在口岸监管与进出口贸易领域的应用探索正处于起步阶段。部分研究通过构建口岸业务知识图谱，整合报关单、物流轨迹、商品属性等数据，实现风险预警与智能审单。然而，现有应用仍面临三大挑战：其一，多模态数据融合难度高，口岸场景中图像、视频、传感器数据与文本数据的异构性导致知识抽取精度有待提升；其二，国际贸易规则与商品标准的迭代频繁，知识图谱对最新监管要求应更迅速精准；其三，跨部门知识协同的有效机制尚需完善，以使知识图谱形成全域联动应用，发挥更大的数据和技术效用。

针对进出口汽车检测场景，知识图谱技术的应用价值尤为突出。汽车产品涉及不同来源/目的地的技术标准、认证体系等复杂关系网络，传统检测模式难以快速识别车型差异与潜在风险。而知识图谱通过整合国际法规、行业数据、检测标准、历史问题案例等多源信息，能够构建涵盖车辆全生命周期的知识网络，为检测任务智能分配、风险预判提供数据支撑。

2 基于知识图谱的进出口汽车智慧检测平台搭建

基于分层架构设计理念，进出口汽车检测生态平台通过数据层、映射层、算法层与应用层的协同运作，实现从数据采集到智能决策的全链条闭环。具体如图1所示。

2.1 数据层：多源异构数据的采集与结构化存储

针对进出口汽车检测业务场景，采用网络爬虫、API接口对接、物联网设备数据接入等技术，实时采集国内外法规政策（如国内外标准、认证要求 ）、车型参数（工信部道路机动车辆生产企业及产品公告数据）、行业动态信息（车企召回公告、海关风险预警通告）等多源数据。同时，依托智能传感器网络，对检测设备运行参数、环境监测数据进行实时采集，确保数据的时效性与完整性。数据处理方面，对原始数据进行清洗、去重与标准化处理，通过正则表达式、规则引擎等工具识别并修正数据错误，消除冗余信息。结构化存储方面，采用混合存储架构，将法规政策、车型参数等结构化数据存储于关系型数据库，以满足复杂查询需求；而设备日志、检测报告、图片等半结构化/非结构化数据则存入非关系型数据库，提升数据读写效率。最终形成法规库、车型库、设备库、案例库四大核心数据库，并建立自动化更新机制，确保数据与行业动态保持同步。

2.2 映射层：基于知识图谱的语义网络构建

映射层是平台实现智能决策的核心枢纽，其通过知识图谱技术将离散数据转化为结构化知识网络。该层级主要包含3个关键技术流程。

2.2.1 知识抽取

针对多源异构数据，采用混合抽取策略实现实体与关系的提取。对于结构化数据（如车型参数表），通过模板匹配直接解析实体属性；针对非结构化文本（如法规条款、检测报告），运用自然语言处理技术识别实体，并通过远程监督学习方法抽取实体间关系。此外，利用计算机视觉技术对车辆图像、检测设备运行视频进行特征提取，将图像中的零部件、检测流程等信息转化为结构化知识。

2.2.2 知识融合

由于数据来源的多样性，同一实体可能存在不同表述（如 “电动汽车”“纯电动汽车”与 “EV”），平台通过实体对齐与属性融合技术消除数据冲突。将不同数据源的实体映射到统一向量空间，计算实体相似度并进行聚类，实现重复实体合并与属性信息互补。

2.2.3 图谱构建与更新

将抽取与融合后的知识以三元组形式存储于图数据库（如Neo4j），构建涵盖 “车型—法规—标准—设备—案例” 等多维关系的知识图谱。同时，建立动态更新机制，当数据层有新数据注入时，通过增量学习算法自动更新图谱结构，确保知识网络的时效性与准确性。

2.3 算法层：智能决策模型的协同与优化

依托映射层构建的知识图谱，通过多维度数据联动与智能算法，实现检测流程的自动化与决策优化，具体功能模块如下：

（1）检测任务智能规划：通过法规库与车型库的联动分析，当输入车辆来源地/目的地、车型等条件时，基于图谱知识自动检索对应地区的法规要求与技术标准，匹配所需认证类型（如中国强制性产品认证等）、检测项目（如排放测试、安全碰撞试验、电安全测试）及适用设备清单。对检测项目进行优先级排序与流程优化，生成个性化检测任务清单与报告模板，确保检测方案符合法规要求且高效可行。

（2）风险预警与重点检测推荐：结合案例库中的历史检测数据与质量缺陷案例，利用关联规则挖掘算法（如Apriori）分析车型与缺陷类型的关联关系，构建风险预警模型。当新检测任务生成时，模型自动计算各检测项目的风险概率，并通过强化学习算法动态调整提示权重——若后续检测中复现某类缺陷，则增强该项目的提示优先级；若未出现则降低权重，避免误判。

（3）预测评估与检测成本优化：针对高成本、破坏性检测项目，采用时序数据分析模型与迁移学习技术，基于案例库中同类车型的历史检测数据，建立算法模型对当前检测样品的关键性能指标进行预测评估。当预测结果置信度达到阈值时，可替代或减少实际破坏性试验，显著降低检测成本^[11]。

（4）检测数据闭环管理：检测过程中产生的数据（如设备使用记录、检测结果）自动存入设备库与案例库，并通过区块链技术实现数据存证，确保数据不可篡改。数据同时作为模型训练的反馈输入，持续优化风险预警模型与预测评估算法，形成“数据—模型—决策”的闭环迭代机制。

2.4 应用层：多元场景赋能与协同监管

基于算法层输出的智能决策结果，面向口岸监管与汽车贸易全链条提供多维度服务。

（1）口岸监管提质增效：直接输出标准化检测报告与结果判定，实现进出口汽车检测流程的自动化与无纸化，显著提升通关效率。同时，通过可视化界面展示检测任务进度、风险预警信息，辅助监管人员快速掌握业务动态。

（2）技术评议决策辅助：为监管部门、企业提供法规政策解读、技术标准对比分析等服务，支持对新型汽车技术（如自动驾驶、氢燃料电池）的合规性评估；根据历史检测数据，对多次出现的质量缺陷问题进行分析研判并提出法规完善建议，助力监管政策制定与优化。

（3）检测方法迭代优化：基于案例库的历史数据与检测结果分析，利用机器学习算法挖掘检测流程中的薄弱环节，提出检测方法、标准改进建议，推动认证要求、检测技术的持续升级。

（4）跨域协同与数据互认：通过构建统一的数据标准与知识图谱，实现不同口岸、监管部门间的数据共享与互认，打破信息孤岛，支持跨区域协同监管与联合执法，提升全球汽车贸易监管的一致性与便利性。

通过上述四层架构的有机结合，进出口汽车检测生态平台实现了从数据采集、知识构建到智能决策的全流程数字化转型，为智慧口岸建设与汽车贸易监管提供了新的技术解决方案。

3 应用案例

为验证平台效能，本研究选取典型场景进行应用分析，并与传统检测模式在检测覆盖率、平均耗时、人工干预频次等关键指标上进行对比（表1）。结果显示，平台在提升检测效率、优化资源配置、降低人工依赖方面成效显著。

3.1 电动汽车电安全风险预警与闭环管理

在进口电动汽车专项检测中，平台通过案例库与算法层的协同分析，成功识别并处置了一起重大电安全隐患。检测过程中，某型号电动汽车在直流充电互操作性测试中出现通信中断、PE断针检测不通过等问题，不符合GB 18384—2020《电动汽车安全要求》中关于充电接口兼容性与安全性的强制性条款。平台将该缺陷数据实时录入案例库，并基于强化学习算法自动提升“充电接口协议检测”项目的风险提示权重，人工干预频次降低80%。基于平台输出的风险评估报告与整改建议，最终间接促成车企对该型号产品进行召回，召回决策周期从传统模式的平均7 d缩短至48 h内。此案例验证了平台的动态风险预警能力与闭环管理机制，通过知识图谱的关联分析与算法模型的自适应学习，将单次检测发现的问题转化为系统性风险防控策略，显著提升了口岸监管效能。

3.2 特定需求下的检测任务精准快速定制

针对某企业出口至沙特的二手车样品，平台基于映射层构建的全球法规知识图谱，快速（＜5 min）匹配沙特阿拉伯标准组织认证的M.A-179-21-09-02 Technical Regulation for Used Imported Vehicles（进口二手车技术法规），并联动车型库、设备库与案例库完成涵盖300余项检测项目的检测方案定制，而传统人工制定类似方案需耗时1 ～2 d。随后，算法层通过时序数据分析模型，优先推荐非侵入式检测技术，如漆面测厚、车载诊断系统读取等，避免拆卸耗时。基于历史案例库关联分析，平台智能标注出发动机舱密封性失效、车架号篡改风险等高概率缺陷项，辅助检测人员精准定位，减少无效检查。

最终，该批次车辆从任务受理到完成检测并出具合规报告仅耗时8 h，而传统模式下类似流程平均需3至5个工作日，显著降低企业仓储与物流成本。该案例凸显了平台在多区域法规智能适配、检测任务自动化编排与资源优化调度方面的核心优势。

3.3 新能源汽车动力电池无损检测技术突破

破坏性试验成本高、检测效率低是新能源汽车动力电池出口认证的行业痛点。平台在知识图谱技术支撑下（关联电池型号、历史性能数据、失效模式），研发基于超声成像的无损检测方法（图1算法层模块）。该方法利用超声波在电池内部不同介质中的传播特性差异，实现电解液浸润空间分布的高分辨率成像，并通过图谱将图像特征语义关联至性能指标。对比传统拆解检测，单次无损检测耗时仅需传统破坏性试验的20%，由数小时压缩至数十分钟，单次成本降低约85%。

在平台试点期间应用于50批次动力电池出口检测，预测评估模型置信度达95%以上时替代拆解验证，破坏性试验需求减少70%，未发生因无损检测导致的误判或漏检。该技术突破不仅大幅降低了企业合规成本，更推动行业向绿色、高效检测模式转型，为新能源汽车贸易的可持续发展提供关键技术支撑。

上述案例及表1数据表明，平台通过数据驱动与智能决策的深度融合，在风险防控、流程优化（显著缩短周期、减少人工干预）、成本控制（降低破坏性试验）与技术创新（提升覆盖率与检出率）等维度展现出显著应用价值，为全球汽车贸易数字化监管提供了可量化、可复制的实践范例。

4 结语

本研究围绕进出口汽车检测领域的数字化转型需求，构建了以知识图谱技术为核心的智慧监管生态平台。通过数据层对多源异构数据的整合与结构化处理，映射层基于知识图谱的语义网络构建，算法层智能决策模型的协同优化，以及应用层多元场景的深度赋能，形成了从数据采集、知识推理到决策支持的完整技术链条。典型应用案例表明，平台在电动汽车风险预警、跨境检测任务智能规划及无损检测技术创新等场景中成效显著，推动了行业监管模式从经验驱动向数据智能驱动的转变。本研究成果可为智慧口岸建设提供技术参考，助力汽车贸易监管向智能化、绿色化、全球化方向持续演进。

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图1 进出口汽车智慧检测平台框架

Fig.1 Framework of the intelligent inspection platform for import-export vehicles

表1 智慧平台检测模式与传统检测模式关键指标对比

Table 1 Comparison of key indicators between the intelligent platform detection mode and traditional detection mode