2024年知識(shí)圖譜行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢

• 李基錦 2023年12月26日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 826 50
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知識(shí)圖譜屬于數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)。商業(yè)數(shù)據(jù)智能以大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿IT科技為技術(shù)支撐，近年來相關(guān)產(chǎn)業(yè)受到國家和各地方政策的普遍支持，部分省市還以財(cái)政資金對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及數(shù)字化能力輸出進(jìn)行補(bǔ)貼，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造了良好的環(huán)境。

知識(shí)圖譜是一種描繪實(shí)體之間關(guān)系的語義網(wǎng)，是新一代的知識(shí)工程技術(shù)，以NLP(自然語言處理)為底層技術(shù)，捕捉數(shù)據(jù)、信息等內(nèi)容并梳理，組合成圖譜形式，為AI提供知識(shí)儲(chǔ)備。除了專業(yè)搜索引擎外，知識(shí)圖譜的主流產(chǎn)品形態(tài)可按通用型與垂直行業(yè)型劃分，通用知識(shí)圖譜強(qiáng)調(diào)知識(shí)廣度，逐漸演變?yōu)橥ㄓ没ヂ?lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜，包含搜索引擎、智能推薦、智能問答等。垂直行業(yè)知識(shí)圖譜強(qiáng)調(diào)知識(shí)深度，用于問答、輔助決策與業(yè)務(wù)分析，是支持Al大腦深度思考的知識(shí)庫基礎(chǔ)。

知識(shí)圖譜屬于數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)。商業(yè)數(shù)據(jù)智能以大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿IT科技為技術(shù)支撐，近年來相關(guān)產(chǎn)業(yè)受到國家和各地方政策的普遍支持，部分省市還以財(cái)政資金對(duì)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型以及數(shù)字化能力輸出進(jìn)行補(bǔ)貼，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)I造了良好的環(huán)境。

知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)鏈

中國知識(shí)圖譜市場產(chǎn)業(yè)鏈上游主要以各類數(shù)據(jù)源企業(yè)或機(jī)構(gòu)為主，因所處理數(shù)據(jù)多具有敏感性和專屬性，所以往往數(shù)據(jù)源也是服務(wù)的需求方;中上游主要包括數(shù)據(jù)采集服務(wù)商、數(shù)據(jù)庫服務(wù)商、云服務(wù)商等，為產(chǎn)業(yè)鏈做支撐服務(wù)，但涉及保密數(shù)據(jù)采集加工的業(yè)務(wù)更多交由解決方案提供方直接處理;中游主要以提供知識(shí)圖譜解決方案的大數(shù)據(jù)智能公司、互聯(lián)網(wǎng)公司和AI公司為主，該部分是產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié);下游為基于知識(shí)圖譜而開發(fā)應(yīng)用的各類具體場景應(yīng)用，知識(shí)圖譜應(yīng)用在中國剛剛起步，主要聚焦于圖中展示領(lǐng)域，隨著市場推進(jìn)將輻射更多行業(yè)。

從產(chǎn)業(yè)鏈下游來看，知識(shí)圖譜的應(yīng)用逐漸從搜索引擎向各細(xì)分行業(yè)滲透，但應(yīng)用受行業(yè)信息化與數(shù)字化基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、場景明確程度、客戶方需求等多因素影響，在各細(xì)分行業(yè)的滲透進(jìn)程不一。目前，互聯(lián)網(wǎng)與金融為主要應(yīng)用場景。據(jù)統(tǒng)計(jì)，知識(shí)圖譜核心市場中，金融和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)占總市場的35.6%。

知識(shí)圖譜行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

知識(shí)圖譜不僅僅在搜索引擎和智能助手中得到應(yīng)用，還在各種行業(yè)中發(fā)揮重要作用，包括醫(yī)療保健、金融、制造業(yè)、教育和政府部門。這種多樣性有助于市場規(guī)模的上漲，因?yàn)楦嘈袠I(yè)開始意識(shí)到知識(shí)圖譜技術(shù)的潛力，并尋求將其應(yīng)用于解決實(shí)際問題。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2022年全球知識(shí)圖譜行業(yè)市場規(guī)模約為639.1億美元。

企業(yè)越來越依賴知識(shí)圖譜來支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定。這對(duì)于提高效率、減少風(fēng)險(xiǎn)和創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值至關(guān)重要。知識(shí)圖譜的能力將不同來源的數(shù)據(jù)整合成一種更易于理解和利用的形式，有助于企業(yè)更好地理解其內(nèi)部和外部環(huán)境。隨著知識(shí)圖譜的廣泛應(yīng)用，合規(guī)和隱私問題變得愈發(fā)重要。保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)和遵守法規(guī)對(duì)行業(yè)的未來發(fā)展至關(guān)重要。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2022年中國知識(shí)圖譜行業(yè)市場規(guī)模約為390.4億元，其中行業(yè)知識(shí)圖譜占比較重，占比為71.47%。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2029年知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報(bào)告》分析

知識(shí)圖譜行業(yè)市場競爭格局

大型科技公司如Google、Microsoft、Facebook等在知識(shí)圖譜領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位。它們擁有龐大的數(shù)據(jù)資源和強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，使其能夠構(gòu)建廣泛且深度的知識(shí)圖譜。這些公司通常將知識(shí)圖譜集成到其產(chǎn)品和服務(wù)中，如搜索引擎、虛擬助手和廣告平臺(tái)，從而形成了強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)。在知識(shí)圖譜市場競爭中，關(guān)鍵的競爭優(yōu)勢包括數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量、算法和技術(shù)創(chuàng)新、安全性和隱私保護(hù)、行業(yè)專業(yè)知識(shí)以及整合能力。目前中國本土重點(diǎn)企業(yè)為百度、騰訊、阿里、搜狗等。

知識(shí)圖譜行業(yè)發(fā)展趨勢

創(chuàng)新的知識(shí)圖譜形態(tài)-構(gòu)建多模態(tài)知識(shí)圖譜

當(dāng)前知識(shí)圖譜技術(shù)已經(jīng)被廣泛用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)，但對(duì)于視覺、聽覺數(shù)據(jù)等的關(guān)注度相對(duì)較低，且目前仍缺乏有效的技術(shù)手段來從這些數(shù)據(jù)中抽取知識(shí)。如果在更大范圍內(nèi)進(jìn)行鏈接預(yù)測和實(shí)體對(duì)齊，進(jìn)而進(jìn)行實(shí)體關(guān)系抽取，能使現(xiàn)有的模型在綜合考慮文本和視覺特征時(shí)獲得更好的性能。即多模態(tài)知識(shí)圖譜在傳統(tǒng)知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)上，把多模態(tài)化的認(rèn)知體驗(yàn)與相應(yīng)的符號(hào)關(guān)聯(lián)，構(gòu)建多種模態(tài)下的實(shí)體，以及多模態(tài)實(shí)體間多種模態(tài)的語義關(guān)系，即使得圖譜本身一開始就具備多模態(tài)的特性。

知識(shí)圖譜與區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合發(fā)展

區(qū)塊鏈技術(shù)的最關(guān)鍵特征為去中心化，即不依靠中心管理節(jié)點(diǎn)，讓每個(gè)個(gè)體都有機(jī)會(huì)成為中心，能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式記錄、存儲(chǔ)和更新。在知識(shí)圖譜中運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)能實(shí)現(xiàn)多節(jié)點(diǎn)知識(shí)輸入、儲(chǔ)存和更新，使開放鏈接知識(shí)庫在更多分布節(jié)點(diǎn)獲取知識(shí)，鼓勵(lì)更多人群、特別是那些具有專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)的人共同來參與知識(shí)圖譜的搭建，實(shí)現(xiàn)知識(shí)量的進(jìn)一步充實(shí)。

知識(shí)圖譜市場向杠鈴型結(jié)構(gòu)發(fā)展

自動(dòng)化構(gòu)建知識(shí)圖譜的特點(diǎn)是面向互聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模、開放、異構(gòu)環(huán)節(jié)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和信息抽取技術(shù)自動(dòng)獲取互聯(lián)網(wǎng)信息，構(gòu)建更大規(guī)模的常識(shí)知識(shí)圖譜有利于支撐深度學(xué)習(xí)的計(jì)算。但當(dāng)前知識(shí)圖譜在構(gòu)建和落地過程中對(duì)人工的依賴程度還較高，導(dǎo)致構(gòu)建成本高、效率低，在相對(duì)通用的知識(shí)圖譜中自動(dòng)化、大規(guī)模、高質(zhì)量的構(gòu)建技術(shù)仍有待探索。

了解更多本行業(yè)研究分析詳見中研普華產(chǎn)業(yè)研究院《2024-2029年知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報(bào)告》。同時(shí), 中研普華產(chǎn)業(yè)研究院還提供產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)招商、產(chǎn)業(yè)圖譜、智慧招商系統(tǒng)、IPO募投可研、IPO業(yè)務(wù)與技術(shù)撰寫、IPO工作底稿咨詢等解決方案。

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  2024-2029年知識(shí)圖譜產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報(bào)告

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