中國知識圖譜產業市場現狀 知識圖譜產品發展趨勢預測

• 周迅 2023年10月24日 來源：互聯網 932 58
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知識圖譜的發展之所以相比深度學習、神經網絡較慢，是因為知識圖譜的建立過程非常復雜：將非結構化數據轉變成結構化數據已經是一項繁重的工作，還需要建立數據之間的對應關系。如何保證知識的權威性，更需要技術專家和學術專家一同跨領域合作。第一個趨勢是知識圖譜的垂

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。

知識圖譜實體指的是具有可區別性且獨立存在的某種事物。如某一個人、某一個城市、某一種植物等、某一種商品等等。世界萬物有具體事物組成，此指實體。如 “中國”、“美國”、“日本”等。實體是知識圖譜中的最基本元素，不同的實體間存在不同的關系。本質上， 知識圖譜旨在描述真實世界中存在的各種實體或概念及其關系，其構成一張巨大的語義網絡圖，節點表示實體或概念，邊則由屬性或關系構成?，F在的知識圖譜已被用來泛指各種大規模的知識庫。

我國知識圖譜的研究起步較晚，缺乏對知識圖譜理論的系統的研究，目前主要以應用為主。知識圖譜應用近年來在我的應用迅速增多，其文獻分布于不同專業領域的期刊，實際應用中涉及的學科范圍較廣，涵蓋了自然科學領域及社會科學領域的的部分學科，并有不斷朝其他學科滲透的趨勢。對繪制知識圖譜，并基于知識圖譜進行情報研究目前已形成了一套較為成熟的方法。

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。

根據中研普華產業研究院發布的《2023-2028年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資預測報告》顯示：

我國知識圖譜行業發展現狀分析

第一節 我國知識圖譜行業發展分析

一、行業發展階段

我國知識圖譜的研究起步較晚，缺乏對知識圖譜理論的系統的研究，目前主要以應用為主。知識圖譜應用近年來在我的應用迅速增多，其文獻分布于不同專業領域的期刊，實際應用中涉及的學科范圍較廣，涵蓋了自然科學領域及社會科學領域的部分學科，并有不斷朝其他學科滲透的趨勢。對繪制知識圖譜，并基于知識圖譜進行情報研究目前已形成了一套較為成熟的方法。

存在的問題：

(1)主要將知識圖譜作為一個工具應用于各個領域，應用研究的理論基礎薄弱，缺乏理論上的實證分析。

(2)國內繪制知識圖譜通常采用國外已成熟的傳統方法，研究手段和方法滯后，缺乏對先進技術與方法的研究。如尋徑網絡、自組織特征映射、力矢量布局算法、潛在語義算法、最小生成樹算法、三角測量等較為先進的映射技術在國外已有實驗報道，但在國內除尋徑網絡的方法外僅有簡單評介。

(3)知識圖譜應用過程中使用的工具與軟件，多為國外開發，要求的數據格式與國內主要數據庫有差別，軟件對中文處理的支持差。

雖然存在這些問題，但當前我國知識圖譜的研究中還是有一些喜人之處的。鄭州大學的周春雷提出的“引薦分析法”，可以是我國研究人員對引文分析、知識圖譜理論的新貢獻。武漢大學的沈陽領導的ROST虛擬學習團隊開發的ROST內容挖掘系統是對基于中文的數據挖掘、知識發現的極大技術支持。該款軟件對中文支持力度好，且功能豐富，包括分詞、字頻分析、詞頻分析、社會網絡與語義網絡分析、情感分析、流量分析、相似分析、聚類分析、分類分析、微博分析、期刊分析、標簽云等一系列情報分析及可視化功能。

為保證我國科學知識圖譜研究得以發展，不斷推進理論研究與創新及技術革新，應是我國科學知識圖譜研究人員今后研究的重點與方向。

三、行業發展特點分析

1、用戶搜索次數越多，范圍越廣。

2、賦予字串新的意義，而不只是單純的字串。

3、融合了所有的學科，以便于用戶搜索時的連貫性。

4、為用戶找出更加準確的信息，作出更全面的總結并提供更有深度相關的信息。

5、把與關鍵詞相關的知識體系系統化地展示給用戶。

6、從整個互聯網汲取有用的信息讓用戶能夠獲得更多相關的公共資源。

第二節 2021-2023年我國知識圖譜行業發展現狀

一、行業發展分析

在技術活動、管理實踐等領域快速發展下，技術創新己經成為我國目前較為完善的一個知識體系，對知識圖譜鄰域內容進行相關研究，己經成為當前熱點以及前沿問題，同時在技術創新與實踐中起到一定的現實作用。技術創新的提出，在生產實踐中具有有效的促進作用。近幾年，隨著技術創新的發展，部分“互聯網+”和3D打印等技術不斷出現，促使社會逐漸邁向技術創新的時代，而智能化更是對知識圖譜提出了較高要求，我國知識圖譜雖然起步較晚但是近幾年呈現出快速發展態勢，無論是理論研究還是騰訊等具有較強知識圖譜研發實力的企業涌現都說明我國知識圖譜行業發展水平的不斷提高。

知識圖譜是實現機器認知、機器智能的基石，知識圖譜的發展伴隨著人工智能的每一次浪潮。一方面數據源越來越豐富，能夠提供知識庫建設所需的數據，推動了知識圖譜的商業化進程。另一方面用戶對于基于數據決策有著越來越深刻的認知，用戶采用并建設知識圖譜的意愿推動著市場發展。

二、行業企業發展分析

中國知識圖譜技術應用市場的創新者：竹間智能、明略數據、海知智能、北大醫信、驀然認知(排名不分先后)。這些公司的業務分布在不同的應用場景、不同的行業下，分別在技術產品化、產品商業化、技術路線、行業應用中體現出差異化特點。以明略數據為例，該公司是以知識圖譜為支撐的行業人工智能解決方案提供商，明略深耕公共安全、金融、工業與物聯網等領域，構建行業知識圖譜，實現從個體賦能到群體智能的產業轉型升級。

三、產品發展趨勢預測

1、產品發展新動態

人工智能作為新一代信息技術革命的核心，也將應用到經濟社會的各個領域，形成“AI+”。即使是谷歌、微軟、IBM，在人工智能落地方面，也在向金融、醫療、汽車、零售等數據基礎較好的行業方向布局。以醫療領域來說，人工智能算法被應用到新藥研制，提供輔助診療、癌癥檢測等方面。谷歌就宣布他們運用人工智能識別出乳腺癌。而IBM推出的Watson，也開始用于在臨床試驗中篩選乳腺癌和肺癌患。另外一個火熱的行業是自動駕駛，谷歌、百度、特斯拉、奧迪等科技和傳統巨頭紛紛加入。如果把人工智能比作一個大腦，那么深度學習是“大腦”的運轉方式，知識圖譜是“大腦”的知識庫，而大數據和GPU 并行計算、高性能計算等支撐技術是大腦“思維運轉”的支撐。知識圖譜是智能社會的重要生產資料，近幾年得到長足發展。

2、技術新動態

回看企業進化史，已經走過了從勞動密集型到資本密集型，如今大數據+人工智能作為新的生產工具，正在助推企業的智能進化，向數據密集型和智能密集型演進。對企業和組織來說，終極智能是解決問題的智能，核心是智能決策，基于大數據+AI的智能決策將是未來企業決策進化的方向。

智能決策就當下來說，應用相對比較成熟的案例主要表現為對生產或服務過程中不同環節或多個環節的人力替代及輔助決策，帶來的效果則表現為成本的節約、效率的提升或服務體驗的改進。

在這樣的決策過程之中，在大數據采集分析和計算力已經不再成為阻礙的時候，難點就在于算法，背后則是知識圖譜的構建。而在現實中，企業數據和業務隨時在變化，這體現在數據源、數據結構、數據內容隨時會發生變化，人們對業務的理解以及數據的解讀也會發生變化。此時，就需要一種實時敏捷、靈活可擴展、智能自適應的構建知識圖譜的方法，這就是動態知識圖譜。立足行業+動態知識圖譜，細分行業，為企業賦能。

3、產品發展趨勢預測

知識圖譜的發展之所以相比深度學習、神經網絡較慢，是因為知識圖譜的建立過程非常復雜：將非結構化數據轉變成結構化數據已經是一項繁重的工作，還需要建立數據之間的對應關系。如何保證知識的權威性，更需要技術專家和學術專家一同跨領域合作。

第一個趨勢是知識圖譜的垂直化。建立一個大而全的知識圖譜自然是不可能完成的任務，但將知識圖譜分割成細分領域，如醫療、金融、安防，甚至更細分到某一種疾病、某一種貨幣等等，可以極大的降低知識圖譜的建立成本，同時促進知識圖譜的快速投入使用。

第二個趨勢是知識圖譜的動態化。隨著數據挖掘的能力越來越強，在流數據場景下儲存和查詢知識圖譜正在成為可能。

本報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、中國行業研究網、全國及海外多種相關報紙雜志的基礎信息等公布和提供的大量資料和數據，客觀、多角度地對中國知識圖譜行業市場進行了分析研究。

報告在總結中國知識圖譜行業發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國知識圖譜行業的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為知識圖譜行業企業在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環境調整經營策略。

了解更多行業數據詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2023-2028年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資預測報告》。

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  2023-2028年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資預測報告

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