知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀及知識圖譜產(chǎn)品發(fā)展趨勢預(yù)測

• 郭夢 2023年10月11日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 237 7
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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，其文獻分布于不同專業(yè)領(lǐng)域的期刊，實際應(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

知識圖譜指顯示知識發(fā)展進程與結(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。知識圖譜實體指的是具有可區(qū)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(guān)系。本質(zhì)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(guān)系，其構(gòu)成一張巨大的語義網(wǎng)絡(luò)圖，節(jié)點表示實體或概念，邊則由屬性或關(guān)系構(gòu)成?，F(xiàn)在的知識圖譜已被用來泛指各種大規(guī)模的知識庫。

知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀及知識圖譜產(chǎn)品發(fā)展趨勢預(yù)測

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，其文獻分布于不同專業(yè)領(lǐng)域的期刊，實際應(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(jié)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(shù)與先進制造技術(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)濟增長新動能的必由之路，是搶占未來經(jīng)濟和科技發(fā)展制高點的戰(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，實現(xiàn)制造強國具有重要戰(zhàn)略意義。

據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2023-2028年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資預(yù)測報告》分析

第四章 我國知識圖譜行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

第一節(jié) 我國知識圖譜行業(yè)發(fā)展分析

一、行業(yè)發(fā)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(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，其文獻分布于不同專業(yè)領(lǐng)域的期刊，實際應(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(yīng)用于各個領(lǐng)域，應(yīng)用研究的理論基礎(chǔ)薄弱，缺乏理論上的實證分析。

(2)國內(nèi)繪制知識圖譜通常采用國外已成熟的傳統(tǒng)方法，研究手段和方法滯后，缺乏對先進技術(shù)與方法的研究。如尋徑網(wǎng)絡(luò)、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(shù)在國外已有實驗報道，但在國內(nèi)除尋徑網(wǎng)絡(luò)的方法外僅有簡單評介。

(3)知識圖譜應(yīng)用過程中使用的工具與軟件，多為國外開發(fā)，要求的數(shù)據(jù)格式與國內(nèi)主要數(shù)據(jù)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(xué)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(xué)的沈陽領(lǐng)導(dǎo)的ROST虛擬學(xué)習(xí)團隊開發(fā)的ROST內(nèi)容挖掘系統(tǒng)是對基于中文的數(shù)據(jù)挖掘、知識發(fā)現(xiàn)的極大技術(shù)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(wǎng)絡(luò)與語義網(wǎng)絡(luò)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(xué)知識圖譜研究得以發(fā)展，不斷推進理論研究與創(chuàng)新及技術(shù)革新，應(yīng)是我國科學(xué)知識圖譜研究人員今后研究的重點與方向。

三、行業(yè)發(fā)展特點分析

1、用戶搜索次數(shù)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(xué)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(jié)并提供更有深度相關(guān)的信息。

5、把與關(guān)鍵詞相關(guān)的知識體系系統(tǒng)化地展示給用戶。

6、從整個互聯(lián)網(wǎng)汲取有用的信息讓用戶能夠獲得更多相關(guān)的公共資源。

第二節(jié) 2021-2023年我國知識圖譜行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

一、行業(yè)發(fā)展分析

在技術(shù)活動、管理實踐等領(lǐng)域快速發(fā)展下，技術(shù)創(chuàng)新己經(jīng)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(nèi)容進行相關(guān)研究，己經(jīng)成為當前熱點以及前沿問題，同時在技術(shù)創(chuàng)新與實踐中起到一定的現(xiàn)實作用。技術(shù)創(chuàng)新的提出，在生產(chǎn)實踐中具有有效的促進作用。近幾年，隨著技術(shù)創(chuàng)新的發(fā)展，部分“互聯(lián)網(wǎng)+”和3D打印等技術(shù)不斷出現(xiàn)，促使社會逐漸邁向技術(shù)創(chuàng)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(xiàn)出快速發(fā)展態(tài)勢，無論是理論研究還是騰訊等具有較強知識圖譜研發(fā)實力的企業(yè)涌現(xiàn)都說明我國知識圖譜行業(yè)發(fā)展水平的不斷提高。

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

二、行業(yè)企業(yè)發(fā)展分析

中國知識圖譜技術(shù)應(yīng)用市場的創(chuàng)新者：竹間智能、明略數(shù)據(jù)、海知智能、北大醫(yī)信、驀然認知(排名不分先后)。這些公司的業(yè)務(wù)分布在不同的應(yīng)用場景、不同的行業(yè)下，分別在技術(shù)產(chǎn)品化、產(chǎn)品商業(yè)化、技術(shù)路線、行業(yè)應(yīng)用中體現(xiàn)出差異化特點。以明略數(shù)據(jù)為例，該公司是以知識圖譜為支撐的行業(yè)人工智能解決方案提供商，明略深耕公共安全、金融、工業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域，構(gòu)建行業(yè)知識圖譜，實現(xiàn)從個體賦能到群體智能的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

三、產(chǎn)品發(fā)展趨勢預(yù)測

1、產(chǎn)品發(fā)展新動態(tài)

人工智能作為新一代信息技術(shù)革命的核心，也將應(yīng)用到經(jīng)濟社會的各個領(lǐng)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(yī)療、汽車、零售等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)較好的行業(yè)方向布局。以醫(yī)療領(lǐng)域來說，人工智能算法被應(yīng)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(yè)是自動駕駛，谷歌、百度、特斯拉、奧迪等科技和傳統(tǒng)巨頭紛紛加入。如果把人工智能比作一個大腦，那么深度學(xué)習(xí)是“大腦”的運轉(zhuǎn)方式，知識圖譜是“大腦”的知識庫，而大數(shù)據(jù)和GPU 并行計算、高性能計算等支撐技術(shù)是大腦“思維運轉(zhuǎn)”的支撐。知識圖譜是智能社會的重要生產(chǎn)資料，近幾年得到長足發(fā)展。

2、技術(shù)新動態(tài)

回看企業(yè)進化史，已經(jīng)走過了從勞動密集型到資本密集型，如今大數(shù)據(jù)+人工智能作為新的生產(chǎn)工具，正在助推企業(yè)的智能進化，向數(shù)據(jù)密集型和智能密集型演進。對企業(yè)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(shù)據(jù)+AI的智能決策將是未來企業(yè)決策進化的方向。

智能決策就當下來說，應(yīng)用相對比較成熟的案例主要表現(xiàn)為對生產(chǎn)或服務(wù)過程中不同環(huán)節(jié)或多個環(huán)節(jié)的人力替代及輔助決策，帶來的效果則表現(xiàn)為成本的節(jié)約、效率的提升或服務(wù)體驗的改進。

在這樣的決策過程之中，在大數(shù)據(jù)采集分析和計算力已經(jīng)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(gòu)建。而在現(xiàn)實中，企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)隨時在變化，這體現(xiàn)在數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)內(nèi)容隨時會發(fā)生變化，人們對業(yè)務(wù)的理解以及數(shù)據(jù)的解讀也會發(fā)生變化。此時，就需要一種實時敏捷、靈活可擴展、智能自適應(yīng)的構(gòu)建知識圖譜的方法，這就是動態(tài)知識圖譜。立足行業(yè)+動態(tài)知識圖譜，細分行業(yè)，為企業(yè)賦能。

3、產(chǎn)品發(fā)展趨勢預(yù)測

知識圖譜的發(fā)展之所以相比深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較慢，是因為知識圖譜的建立過程非常復(fù)雜：將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)已經(jīng)是一項繁重的工作，還需要建立數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系。如何保證知識的權(quán)威性，更需要技術(shù)專家和學(xué)術(shù)專家一同跨領(lǐng)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(wù)，但將知識圖譜分割成細分領(lǐng)域，如醫(yī)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(tài)化。隨著數(shù)據(jù)挖掘的能力越來越強，在流數(shù)據(jù)場景下儲存和查詢知識圖譜正在成為可能。

知識圖譜行業(yè)研究報告旨在從國家經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手，分析知識圖譜未來的政策走向和監(jiān)管體制的發(fā)展趨勢，挖掘知識圖譜行業(yè)的市場潛力，基于重點細分市場領(lǐng)域的深度研究，提供對產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域結(jié)構(gòu)、市場競爭、產(chǎn)業(yè)盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪，清晰發(fā)展方向。

欲了解更多關(guān)于知識圖譜行業(yè)的市場數(shù)據(jù)及未來行業(yè)投資前景，可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2023-2028年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資預(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)狀分析及投資預(yù)測報告

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