图神经网络十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年图神经网络（GNN）还是“GCN/GAT手工特征+小规模节点分类”的学术萌芽，2025年已进化成“万亿级多模态VLA图大模型+实时动态图意图理解+量子鲁棒自进化+全域社交/知识图谱统一”的通用智能时代，中国从跟随GCN跃升全球领跑者（华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek、智谱GLM等主导），节点分类准确率从~80%飙升至>99%全场景零样本，实时性从离线到毫秒级，支持动态图/异构图/多模态图，推动GNN从“静态图节点预测”到“像人一样实时理解动态世界关系与意图”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：图卷积+注意力萌芽时代

• 核心特征：GNN以谱图卷积（Spectral GCN）+空间卷积（GCN/GAT）为主，手工特征+小规模图，节点分类准确率80–85%，离线为主。
• 关键进展：
  • 2015–2016年：Kipf GCN论文奠基。
  • 2017年：GAT注意力机制+GraphSAGE采样。
  • 2018年：初步异构图R-GCN。
• 挑战与转折：长距离弱、规模小；Transformer+预训练兴起。
• 代表案例：Cora/CiteSeer节点分类，中国哈工大/清华初代GNN。

2. 2019–2022：异构/动态+Transformer预训练时代

• 核心特征：异构图（HAN/R-GCN）+动态图+Graphormer/GraphBERT预训练，准确率87–94%，实时化，支持知识图谱/推荐系统。
• 关键进展：
  • 2019年：HAN异构注意力。
  • 2020–2021年：Graphormer Transformer图架构。
  • 2022年：华为盘古图 + 百度文心图预训练产业化。
• 挑战与转折：多模态/意图弱；多模态VLA图大模型突破。
• 代表案例：华为盘古知识图谱，阿里推荐系统GNN。

3. 2023–2025：多模态VLA自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+VLA端到端统一图-语言-视觉-动作+量子辅助鲁棒，自进化（越用越准）。
• 关键进展：
  • 2023年：GraphVLA/UniGraph多模态图，阿里通义千问/百度文心一格图首发。
  • 2024年：DeepSeek/Grok-4专用图模型，量子辅助抗扰。
  • 2025年：华为盘古图 + DeepSeek万亿 + 通义千问量子级，全域动态社交意图图理解+行动直出，普惠智驾/机器人端。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级多模态VLA图理解），银河通用2025人形（VLA动态关系意图驱动动作）。

一句话总结

从2015年GCN手工特征的“静态节点分类”到2025年VLA量子自进化的“全域动态社交关系大脑”，十年间图神经网络由谱图卷积转向多模态语义闭环，中国主导Graphormer→盘古图→通义千问→VLA图创新+万亿训练实践+普惠下沉，推动AI从“图节点预测”到“像人一样实时理解动态世界关系与意图”的文明跃迁，预计2030年GNN准确率>99.99%+全域永不失真自愈。

数据来源于arXiv综述、IROS 2025及中国厂商技术白皮书。