哈爾濱工業大學的劉銘教授在人工智能與知識工程領域的研究備受關注，特別是在開放式知識圖譜的自動構建技術方面取得了重要進展。這項技術不僅推動了計算機科學與人工智能的前沿發展，還在計算機軟硬件的技術開發中展現出廣泛的應用前景。

開放式知識圖譜的自動構建技術旨在從海量、異構的開放數據源（如互聯網文本、數據庫和多媒體內容）中自動提取、整合和組織知識，形成結構化的知識表示。劉銘教授的研究團隊通過自然語言處理、機器學習和語義推理等方法，解決了知識抽取中的實體識別、關系抽取和知識融合等關鍵問題。例如，他們開發了高效的算法來自動識別文本中的實體及其關系，并利用圖神經網絡技術優化知識圖譜的表示學習，從而提升知識的準確性和覆蓋范圍。

這一技術在計算機軟硬件的技術開發中具有多重應用價值。在硬件開發方面，開放式知識圖譜可以幫助工程師快速獲取和整合設備規格、電路設計規則和故障診斷知識。例如，通過構建硬件知識圖譜，可以自動化地分析芯片設計文檔，識別潛在的兼容性問題，并優化制造流程。在軟件開發領域，知識圖譜可用于代碼生成、bug修復和系統維護。開發人員可以利用圖譜中的編程知識庫，自動推薦代碼片段或檢測軟件漏洞，從而提高開發效率和軟件質量。

劉銘團隊還探索了知識圖譜與邊緣計算、物聯網等硬件技術的結合，實現智能設備的自適應優化。例如，在智能家居系統中，基于知識圖譜的設備管理可以自動調度硬件資源，提升能效和用戶體驗。這些應用不僅降低了開發成本，還推動了軟硬件一體化的創新。

開放式知識圖譜的構建仍面臨數據噪聲、知識不一致和可擴展性等挑戰。劉銘教授的研究強調了多模態數據融合和實時更新機制的重要性，未來工作可能聚焦于深度學習與知識推理的深度融合，以支持更復雜的軟硬件系統。

劉銘教授在開放式知識圖譜自動構建技術上的成果，為計算機軟硬件開發提供了強大的知識支撐，有望在智能制造、自動駕駛和云計算等領域發揮更大作用。這一領域的持續發展將助力人工智能與硬件的深度融合，推動技術生態的進化。