2023知识图谱行业发展趋势及市场现状分析

• 曾燕 2023年3月16日 来源：互联网 976 61
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知识图谱行业发展趋势及市场现状如何?我国知识图谱市场产业链上游主要以各类数据源企业或机构为主，因所处理数据多具有敏感性和专属性，所以往往数据源也是服务的需求方;中上游主要包括数据采集服务商、数据库服务商、云服务商等，为产业链做支撑服务等。

2023知识图谱行业发展趋势及市场现状分析

知识图谱行业发展趋势及市场现状如何?我国知识图谱市场产业链上游主要以各类数据源企业或机构为主，因所处理数据多具有敏感性和专属性，所以往往数据源也是服务的需求方;中上游主要包括数据采集服务商、数据库服务商、云服务商等，为产业链做支撑服务，但涉及保密数据采集加工的业务更多交由解决方案提供方直接处理;中游主要以提供知识图谱解决方案的大数据智能公司、互联网公司和AI公司为主，该部分是产业链的核心环节;下游为基于知识图谱而开发应用的各类具体场景应用，知识图谱应用在中国刚刚起步，主要聚焦于图中展示领域，随着市场推进将辐射更多行业。

知识图谱指显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

知识图谱将信息结构化、可视化，辅助人类进行推理、预判、归类。“知识图谱”的“图”并非图像概念，而是类似化学分子式的结构。知识结构网络化、网络结构复杂、网络由三元组构成、数据主要由知识库承载是它的四大基本特征。

过去,众多分散的常用数据表无法直观表示数据之间的关联,对数据的处理亦需要耗费大量人力物力,数据的价值未被充分利用。而知识图谱是由节点和关系所组成的图谱,通过不同知识节点的关联性形成一个网状的知识结构,用“图”作为表达方式,更加直观、高效地表达世界的各种关系,不需要中间过程的转换和处理。

自动化构建知识图谱的特点是面向互联网的大规模、开放、异构环节，利用机器学习技术和信息抽取技术自动获取互联网信息，构建更大规模的常识知识图谱有利于支撑深度学习的计算。但当前知识图谱在构建和落地过程中对人工的依赖程度还较高，导致构建成本高、效率低，在相对通用的知识图谱中自动化、大规模、高质量的构建技术扔有待探索。

对于知识图谱的未来发展，建设难点主要在于：数据治理、行业专家储备、图数据库的研发、持续攻克生产流程与算法难点以及培养客户内生需求和优化产品、市场策略。未来，知识图谱厂商、大数据厂商、NLP厂商、互联网大厂与信息化厂商等参与者将不断强化技术、深化行业认知，结合自身优势，持续推进知识图谱产品和业务场景的迭代、丰富，垂直行业应用场景必将大有可为。

据中研普华产业研究院出版的《2021-2026年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》统计分析显示：

知识图谱(Knowledge Graph)，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。知识图谱，是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论。知识图谱，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考。

当前知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据和文本数据，但对于视觉、听觉数据等的关注度相对较低，且目前仍缺乏有效的技术手段来从这些数据中抽取知识。如果在更大范围内进行链接预测和实体对齐，进而进行实体关系抽取，能使现有的模型在综合考虑文本和视觉特征时获得更好的性能。即多模态知识图谱在传统知识图谱的基础上，把多模态化的认知体验与相应的符号关联，构建多种模态下的实体，以及多模态实体间多种模态的语义关系，即使得图谱本身一开始就具备多模态的特性。

知识图谱的产品类型以“通用知识图谱”与“行业知识图谱”为典型代表，前者逐渐演变为通用互联网知识图谱，形成搜索引擎、智能推荐、智能问答三大类型，发展较为成熟;后者处于起步期，是未来一段时期内的发展热点。当前，知识图谱主要表现为五大产品形态。

随着信息化与数字化建设的展开与NLP技术的进步，行业知识图谱已经成为市场开拓重点。2021年，知识图谱核心市场规模约为107亿元，2026年将达296亿元。金融、公安两行业占知识图谱市场份额较大且增速较快。未来，政务知识图谱将成为市场重要拉力之一。

目前在风控领域,知识图谱产品为精准揭露“欺诈环”、“窝案”、“中介造假”、“洗钱”和其他复杂的欺诈手法,提供了新的方法和工具。

在反欺诈技术涉及的推理机制方面,中邮消费金融知识图谱风险检测平台亦在之前自主研发的网络反欺诈系统“中邮星网”的基础上实现了新突破。通过易操作的图形化页面,使用者可灵活组合知识和推理规则,挖掘潜在的信息与风险;可以支持基于规则的直接推理,通过推理挖掘潜在事实,实现对已有数据的充分利用;推理规则的可拓展性更好,未来将支持基于图与模型的概率性推理。这对于提升反欺诈效率、防范化解金融风险具有重要作用。

目前，知识图谱作为知识的一种形式，已经在语义搜索、智能问答、数据分析、自然语言理解、视觉理解、物联网设备互联等多个方面发挥越来越大的作用。在新冠肺炎疫情防控中，技术人员通过知识图谱技术，快速搭建了疫情防控图谱分析研判系统，为抗疫提供大数据支撑。

国内企业界对于知识图谱的研究目前非常活跃，特别是一些大型的互联网企业，对于知识图谱的需求是非常强烈的。例如百度的知识图谱自从2014年上线开始，业务规模三年间增长了大约160倍;搜狗借助基于知识图谱的AI技术，使得其移动端的搜索流量取得了快速增长;腾讯则利用自己的数据优势构建了自己的社交知识图谱，服务于众多的产品;基于知识图谱的个性化推荐系统则为阿里的营收增长起到了至关重要的作用。

在推动制造业升级和发展工业互联网领域，基于知识图谱的解决方案，可形成完整的智能服务平台，有效降低对人的依赖程度。例如，结合知识图谱与机器学习技术，可以搭建针对地铁车辆故障维修的远程诊断辅助决策系统，帮助售后部门远程诊断并提供维修建议，通过这一系统，企业能够加速和扩大维修经验的积累和分享。

新形势下，中国制造与人工智能相结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术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。

如今知识图谱应用正经历爆发期，已由原先的语义知识图谱不断向行业细分知识图谱发展，拓展出安全知识图谱、金融知识图谱等行业知识图谱，及风控、投研、营销等场景化的知识图谱。

知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科理论与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱，形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构，实现多学科融合目的的现代理论。

知识图谱可以从不同的角度可以将其分为不同的类型，比如从构建方法、构建技术、使用方式等。目前比较常用的分类方法是从应用目标出发，将其分为通用知识图谱和垂直知识图谱。通用知识图谱不面向特定的领域，强调的是知识的广度，包含了大量的常识性知识;而垂直知识图谱则面向特定领域，强调的是知识的深度，包含的某个领域的特色知识。

据Gartner发布的2020年数据与分析领域的十大技术趋势表示，到2022年，知识图谱技术实现100%的快速增长，到2023年，知识图谱技术将促进全球30%的企业机构决策过程的快速情景化。相信未来，知识图谱将与深度学习等AI前沿技术相结合，除金融、营销等场景外，也对自然灾害和其他危机的识别、预测和规划发挥关键作用。

未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《2021-2026年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》。由中研普华研究院撰写，本报告对我国知识图谱行业的供需状况、知识图谱发展现状、知识图谱子行业发展变化等进行了分析，重点分析了知识图谱行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、知识图谱行业的发展建议、知识图谱行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。知识图谱报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

知识图谱行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，分析知识图谱未来的政策走向和监管体制的发展趋势，挖掘知识图谱行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

在形式上，知识图谱报告以丰富的数据和图表为主，突出文章的可读性和可视性，避免套话和空话。报告附加了与行业相关的数据、知识图谱政策法规目录、主要企业信息及知识图谱行业的大事记等，为投资者和业界人士提供了一幅生动的知识图谱行业全景图。

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