2023知識圖譜行業發展趨勢及市場現狀分析

• 曾燕 2023年3月16日 來源：互聯網 976 61
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知識圖譜行業發展趨勢及市場現狀如何?我國知識圖譜市場產業鏈上游主要以各類數據源企業或機構為主，因所處理數據多具有敏感性和專屬性，所以往往數據源也是服務的需求方;中上游主要包括數據采集服務商、數據庫服務商、云服務商等，為產業鏈做支撐服務等。

2023知識圖譜行業發展趨勢及市場現狀分析

知識圖譜行業發展趨勢及市場現狀如何?我國知識圖譜市場產業鏈上游主要以各類數據源企業或機構為主，因所處理數據多具有敏感性和專屬性，所以往往數據源也是服務的需求方;中上游主要包括數據采集服務商、數據庫服務商、云服務商等，為產業鏈做支撐服務，但涉及保密數據采集加工的業務更多交由解決方案提供方直接處理;中游主要以提供知識圖譜解決方案的大數據智能公司、互聯網公司和AI公司為主，該部分是產業鏈的核心環節;下游為基于知識圖譜而開發應用的各類具體場景應用，知識圖譜應用在中國剛剛起步，主要聚焦于圖中展示領域，隨著市場推進將輻射更多行業。

知識圖譜指顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。

知識圖譜將信息結構化、可視化，輔助人類進行推理、預判、歸類。“知識圖譜”的“圖”并非圖像概念，而是類似化學分子式的結構。知識結構網絡化、網絡結構復雜、網絡由三元組構成、數據主要由知識庫承載是它的四大基本特征。

過去,眾多分散的常用數據表無法直觀表示數據之間的關聯,對數據的處理亦需要耗費大量人力物力,數據的價值未被充分利用。而知識圖譜是由節點和關系所組成的圖譜,通過不同知識節點的關聯性形成一個網狀的知識結構,用“圖”作為表達方式,更加直觀、高效地表達世界的各種關系,不需要中間過程的轉換和處理。

自動化構建知識圖譜的特點是面向互聯網的大規模、開放、異構環節，利用機器學習技術和信息抽取技術自動獲取互聯網信息，構建更大規模的常識知識圖譜有利于支撐深度學習的計算。但當前知識圖譜在構建和落地過程中對人工的依賴程度還較高，導致構建成本高、效率低，在相對通用的知識圖譜中自動化、大規模、高質量的構建技術扔有待探索。

對于知識圖譜的未來發展，建設難點主要在于：數據治理、行業專家儲備、圖數據庫的研發、持續攻克生產流程與算法難點以及培養客戶內生需求和優化產品、市場策略。未來，知識圖譜廠商、大數據廠商、NLP廠商、互聯網大廠與信息化廠商等參與者將不斷強化技術、深化行業認知，結合自身優勢，持續推進知識圖譜產品和業務場景的迭代、豐富，垂直行業應用場景必將大有可為。

據中研普華產業研究院出版的《2021-2026年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資風險預測報告》統計分析顯示：

知識圖譜(Knowledge Graph)，在圖書情報界稱為知識域可視化或知識領域映射地圖，是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯系。知識圖譜，是通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構達到多學科融合目的的現代理論。知識圖譜，它能為學科研究提供切實的、有價值的參考。

當前知識圖譜技術已經被廣泛用于處理結構化數據和文本數據，但對于視覺、聽覺數據等的關注度相對較低，且目前仍缺乏有效的技術手段來從這些數據中抽取知識。如果在更大范圍內進行鏈接預測和實體對齊，進而進行實體關系抽取，能使現有的模型在綜合考慮文本和視覺特征時獲得更好的性能。即多模態知識圖譜在傳統知識圖譜的基礎上，把多模態化的認知體驗與相應的符號關聯，構建多種模態下的實體，以及多模態實體間多種模態的語義關系，即使得圖譜本身一開始就具備多模態的特性。

知識圖譜的產品類型以“通用知識圖譜”與“行業知識圖譜”為典型代表，前者逐漸演變為通用互聯網知識圖譜，形成搜索引擎、智能推薦、智能問答三大類型，發展較為成熟;后者處于起步期，是未來一段時期內的發展熱點。當前，知識圖譜主要表現為五大產品形態。

隨著信息化與數字化建設的展開與NLP技術的進步，行業知識圖譜已經成為市場開拓重點。2021年，知識圖譜核心市場規模約為107億元，2026年將達296億元。金融、公安兩行業占知識圖譜市場份額較大且增速較快。未來，政務知識圖譜將成為市場重要拉力之一。

目前在風控領域,知識圖譜產品為精準揭露“欺詐環”、“窩案”、“中介造假”、“洗錢”和其他復雜的欺詐手法,提供了新的方法和工具。

在反欺詐技術涉及的推理機制方面,中郵消費金融知識圖譜風險檢測平臺亦在之前自主研發的網絡反欺詐系統“中郵星網”的基礎上實現了新突破。通過易操作的圖形化頁面,使用者可靈活組合知識和推理規則,挖掘潛在的信息與風險;可以支持基于規則的直接推理,通過推理挖掘潛在事實,實現對已有數據的充分利用;推理規則的可拓展性更好,未來將支持基于圖與模型的概率性推理。這對于提升反欺詐效率、防范化解金融風險具有重要作用。

目前，知識圖譜作為知識的一種形式，已經在語義搜索、智能問答、數據分析、自然語言理解、視覺理解、物聯網設備互聯等多個方面發揮越來越大的作用。在新冠肺炎疫情防控中，技術人員通過知識圖譜技術，快速搭建了疫情防控圖譜分析研判系統，為抗疫提供大數據支撐。

國內企業界對于知識圖譜的研究目前非常活躍，特別是一些大型的互聯網企業，對于知識圖譜的需求是非常強烈的。例如百度的知識圖譜自從2014年上線開始，業務規模三年間增長了大約160倍;搜狗借助基于知識圖譜的AI技術，使得其移動端的搜索流量取得了快速增長;騰訊則利用自己的數據優勢構建了自己的社交知識圖譜，服務于眾多的產品;基于知識圖譜的個性化推薦系統則為阿里的營收增長起到了至關重要的作用。

在推動制造業升級和發展工業互聯網領域，基于知識圖譜的解決方案，可形成完整的智能服務平臺，有效降低對人的依賴程度。例如，結合知識圖譜與機器學習技術，可以搭建針對地鐵車輛故障維修的遠程診斷輔助決策系統，幫助售后部門遠程診斷并提供維修建議，通過這一系統，企業能夠加速和擴大維修經驗的積累和分享。

新形勢下，中國制造與人工智能相結合的智能制造孕育而生。智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。加快發展智能制造，是培育我國經濟增長新動能的必由之路，是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇，對于推動我國制造業供給側結構性改革，打造我國制造業競爭新優勢，實現制造強國具有重要戰略意義。

如今知識圖譜應用正經歷爆發期，已由原先的語義知識圖譜不斷向行業細分知識圖譜發展，拓展出安全知識圖譜、金融知識圖譜等行業知識圖譜，及風控、投研、營銷等場景化的知識圖譜。

知識圖譜是顯示知識發展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形。通過將應用數學、圖形學、信息可視化技術、信息科學等學科理論與計量學引文分析、共現分析等方法結合，并利用可視化的圖譜，形象地展示學科的核心結構、發展歷史、前沿領域以及整體知識架構，實現多學科融合目的的現代理論。

知識圖譜可以從不同的角度可以將其分為不同的類型，比如從構建方法、構建技術、使用方式等。目前比較常用的分類方法是從應用目標出發，將其分為通用知識圖譜和垂直知識圖譜。通用知識圖譜不面向特定的領域，強調的是知識的廣度，包含了大量的常識性知識;而垂直知識圖譜則面向特定領域，強調的是知識的深度，包含的某個領域的特色知識。

據Gartner發布的2020年數據與分析領域的十大技術趨勢表示，到2022年，知識圖譜技術實現100%的快速增長，到2023年，知識圖譜技術將促進全球30%的企業機構決策過程的快速情景化。相信未來，知識圖譜將與深度學習等AI前沿技術相結合，除金融、營銷等場景外，也對自然災害和其他危機的識別、預測和規劃發揮關鍵作用。

未來行業市場發展前景和投資機會在哪?欲了解更多關于行業具體詳情可以點擊查看中研普華產業研究院的報告《2021-2026年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資風險預測報告》。由中研普華研究院撰寫，本報告對我國知識圖譜行業的供需狀況、知識圖譜發展現狀、知識圖譜子行業發展變化等進行了分析，重點分析了知識圖譜行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、知識圖譜行業的發展建議、知識圖譜行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。知識圖譜報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

知識圖譜行業研究報告旨在從國家經濟和產業發展的戰略入手，分析知識圖譜未來的政策走向和監管體制的發展趨勢，挖掘知識圖譜行業的市場潛力，基于重點細分市場領域的深度研究，提供對產業規模、產業結構、區域結構、市場競爭、產業盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪，清晰發展方向。

在形式上，知識圖譜報告以豐富的數據和圖表為主，突出文章的可讀性和可視性，避免套話和空話。報告附加了與行業相關的數據、知識圖譜政策法規目錄、主要企業信息及知識圖譜行業的大事記等，為投資者和業界人士提供了一幅生動的知識圖譜行業全景圖。

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