國內(nèi)首個知識圖譜融合大模型平臺推出 2023年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析

• 陳澤芳 2023年9月27日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 906 56
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當(dāng)前知識圖譜技術(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)，但對于視覺、聽覺數(shù)據(jù)等的關(guān)注度相對較低，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。如果在更大范圍內(nèi)進(jìn)行鏈接預(yù)測和實(shí)體對齊，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獲

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(tǒng)的研究，目前主要以應(yīng)用為主。知識圖譜應(yīng)用近年來在我的應(yīng)用迅速增多，其文獻(xiàn)分布于不同專業(yè)領(lǐng)域的期刊，實(shí)際應(yīng)用中涉及的學(xué)科范圍較廣，涵蓋了自然科學(xué)領(lǐng)域及社會科學(xué)領(lǐng)域的的部分學(xué)科，并有不斷朝其他學(xué)科滲透的趨勢。對繪制知識圖譜，并基于知識圖譜進(jìn)行情報研究目前已形成了一套較為成熟的方法。

隨著人工智能的迅猛發(fā)展，知識圖譜落地和商用能力不斷增強(qiáng)，越來越多的企業(yè)開始引入知識圖譜技術(shù)，解決企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)分析和挖掘問題，并取得了突出的成效。在金融領(lǐng)域，目前出現(xiàn)多種知識圖譜，包括監(jiān)管知識圖譜，如集團(tuán)派系知識圖譜、產(chǎn)業(yè)鏈知識圖譜、擔(dān)保鏈知識圖譜、反洗錢知識圖譜等;銀行知識圖譜，如對公知識圖譜、社交畫像知識圖譜、風(fēng)險傳遞圖譜、信貸資金圖譜、供應(yīng)鏈知識圖譜等;證券知識圖譜，如智能投研知識圖譜、債券風(fēng)險知識圖譜等;基金知識圖譜，如資管知識圖譜、債券風(fēng)險知識圖譜、FOF投研知識圖譜等;期貨知識圖譜，包括大宗商品知識圖譜、政策鏈知識圖譜等。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告》顯示：

知識圖譜屬于數(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，部分省市還以財政資金對企業(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。隨著信息化與數(shù)字化建設(shè)的展開與NLP技術(shù)的進(jìn)步，知識圖譜不再局限于網(wǎng)絡(luò)百科式的搜索，其衍生出了互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容與社交、大數(shù)據(jù)知識圖譜與行業(yè)知識圖譜等多種產(chǎn)品類型，產(chǎn)品專業(yè)化與場景化的趨勢日漸明顯，行業(yè)知識圖譜已經(jīng)成為市場開拓重點(diǎn)。

知識圖譜市場產(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);下游為基于知識圖譜而開發(fā)應(yīng)用的各類具體場景應(yīng)用，知識圖譜應(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)。

國內(nèi)首個知識圖譜融合大模型平臺推出

今年以來，以ChatGPT為代表的大語言模型和生成式人工智能成為全球科技熱點(diǎn)，并影響到人類的生活和生產(chǎn)方式。不過全球用戶也很快發(fā)現(xiàn)，在與大語言模型交互的過程中，會碰到它“一本正經(jīng)的胡說八道”，輸出似是而非甚至荒謬的結(jié)果，這種被稱作“大模型幻覺”的技術(shù)特點(diǎn)阻礙了它在企業(yè)和行業(yè)的應(yīng)用與發(fā)展。

9月8日，由中國工程院院士鄭緯民領(lǐng)銜的科研團(tuán)隊，推出了國內(nèi)首個“知識圖譜與大模型融合應(yīng)用平臺”。知識圖譜是公認(rèn)的“類腦”人工智能技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于知識推理。該平臺將兩者快和準(zhǔn)的特性相結(jié)合，為大語言模型的工業(yè)化應(yīng)用探索出一條新的技術(shù)路徑。

2023年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析

智能制造是基于新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合，貫穿于設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動的各個環(huán)節(jié)，具有自感知、自學(xué)習(xí)、自決策、自執(zhí)行、自適應(yīng)等功能的新型生產(chǎn)方式。加快發(fā)展智能制造，是培育我國經(jīng)濟(jì)增長新動能的必由之路，是搶占未來經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展制高點(diǎn)的戰(zhàn)略選擇，對于推動我國制造業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，打造我國制造業(yè)競爭新優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國具有重要戰(zhàn)略意義。

當(dāng)前知識圖譜技術(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)，但對于視覺、聽覺數(shù)據(jù)等的關(guān)注度相對較低，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。如果在更大范圍內(nèi)進(jìn)行鏈接預(yù)測和實(shí)體對齊，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獲得更好的性能。即多模態(tài)知識圖譜在傳統(tǒng)知識圖譜的基礎(chǔ)上，把多模態(tài)化的認(rèn)知體驗與相應(yīng)的符號關(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。

在知識圖譜和知識構(gòu)建技術(shù)領(lǐng)域，行業(yè)數(shù)字平臺(IDP)以本體建模、知識圖譜技術(shù)為核心，結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)，利用人工智能、自然語言處理技術(shù)構(gòu)建對象、屬性、關(guān)系，構(gòu)建行業(yè)知識體系，支撐智能搜索、對象超級檔案、關(guān)系探索、路徑分析、關(guān)聯(lián)分析、行為時序分析等智能服務(wù)，幫助客戶實(shí)現(xiàn)知識沉淀、知識共享、知識查找、知識創(chuàng)新和知識協(xié)同，下一步圍繞科技、科研、應(yīng)急、自然資源等重點(diǎn)行業(yè)探索知識圖譜與基于行業(yè)知識構(gòu)建的類行業(yè)大模型融合應(yīng)用場景。

本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領(lǐng)銜撰寫，在大量周密的市場調(diào)研基礎(chǔ)上，主要依據(jù)了國家統(tǒng)計局、國家商務(wù)部、國家發(fā)改委、國家經(jīng)濟(jì)信息中心、國務(wù)院發(fā)展研究中心、中國行業(yè)研究網(wǎng)、全國及海外多種相關(guān)報紙雜志的基礎(chǔ)信息等公布和提供的大量資料和數(shù)據(jù)，客觀、多角度地對中國知識圖譜市場進(jìn)行了分析研究。更多行業(yè)詳情請點(diǎn)擊中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2023-2028年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告》。

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  2023-2028年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告

  知識圖譜指顯示知識發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術(shù)描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。知識圖譜實(shí)體指的是具有可區(qū)別性且...

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