知識圖譜市場規(guī)模 2020知識圖譜行業(yè)前景與現(xiàn)狀分析

• 2020年7月30日 LiuMingYue來源：百度百科 695 41
• 繁體

知識圖譜是通過將應(yīng)用數(shù)學、圖形學、信息可視化技術(shù)、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構(gòu)達到多學科融合目的的現(xiàn)代理論。

知識圖譜是通過將應(yīng)用數(shù)學、圖形學、信息可視化技術(shù)、信息科學等學科的理論與方法與計量學引文分析、共現(xiàn)分析等方法結(jié)合，并利用可視化的圖譜形象地展示學科的核心結(jié)構(gòu)、發(fā)展歷史、前沿領(lǐng)域以及整體知識架構(gòu)達到多學科融合目的的現(xiàn)代理論。它把復雜的知識領(lǐng)域通過數(shù)據(jù)挖掘、信息處理、知識計量和圖形繪制而顯示出來，揭示知識領(lǐng)域的動態(tài)發(fā)展規(guī)律，為學科研究提供切實的、有價值的參考。迄今為止，其實際應(yīng)用在發(fā)達國家已經(jīng)逐步拓展并取得了較好的效果，但它在我國仍屬研究的起步階段。

知識圖譜市場規(guī)模

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)用中涉及的學科范圍較廣，涵蓋了自然科學領(lǐng)域及社會科學領(lǐng)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(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、自學習、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)中研研究院《2018-2023年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風險預測報告》

2020知識圖譜行業(yè)前景與現(xiàn)狀分析

隨著人工智能在我國移動互聯(lián)網(wǎng)、智能家居等領(lǐng)域的發(fā)展，我國人工智能產(chǎn)業(yè)持續(xù)高速成長。由于人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含的環(huán)節(jié)較多，從基礎(chǔ)技術(shù)層的數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)存儲以及數(shù)據(jù)挖掘等，人工智能技術(shù)層的語音識別、自然語言處理、圖像識別和生物識別等，到人用智能應(yīng)用層的工業(yè)4.0、無人駕駛汽車、智能家居、智能金融、智慧醫(yī)療、智能營銷、智能教育以及智能農(nóng)業(yè)等等。

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)給經(jīng)濟發(fā)展帶來了重大影響，隨著專用人工智能的發(fā)展，作為一個龐大的高新技術(shù)合集，“人工智能+”作為一支新經(jīng)濟業(yè)態(tài)已經(jīng)開始萌芽，越來越多的行業(yè)開始擁抱人工智能，用“人工智能+”助力技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的進一步發(fā)展。目前我國人工智能+企業(yè)(融合醫(yī)療、金融、教育和安防等領(lǐng)域)總計占比40%，位居第一?？梢钥吹?，國內(nèi)企業(yè)更多關(guān)注人工智能應(yīng)用環(huán)節(jié)。

一個搜索請求可能代表多重含義，Knowledge Graph會將信息全面展現(xiàn)出來，讓用戶找到自己最想要的那種含義?，F(xiàn)在，Google能夠理解這其中的差別，并可以將搜索結(jié)果范圍縮小到用戶最想要的那種含義。有了Knowledge Graph，Google可以更好的理解用戶搜索的信息，并總結(jié)出與搜索話題相關(guān)的內(nèi)容。例如，當用戶搜索“瑪麗·居里”時，不僅可看到居里夫人的生平信息，還能獲得關(guān)于其教育背景和科學發(fā)現(xiàn)方面的詳細介紹。此外，Knowledge Graph也會幫助用戶了解事物之間的關(guān)系。

1、知識圖譜行業(yè)供給分析

圖表：2015-2018年1-6月知識圖譜新增企業(yè)數(shù)量

數(shù)據(jù)來源：工商局、中研普華

截至2018年7月4日，知識圖譜數(shù)量合計為65家，其中正常29家，存續(xù)46家，吊銷一家，我國目前知識圖譜企業(yè)數(shù)量較少，與知識圖譜起步較晚等多方面因素有關(guān)，而知識圖譜國際品牌發(fā)展水平較高因此我國市場知識圖譜還面臨著全球市場的沖擊。

知識圖譜構(gòu)建了一個與搜索結(jié)果相關(guān)的完整的知識體系，所以用戶往往會獲得意想不到的發(fā)現(xiàn)。在搜索中，用戶可能會了解到某個新的事實或新的聯(lián)系，促使其進行一系列的全新搜索查詢。

那么，未來知識圖譜行業(yè)發(fā)展趨勢如何呢?請點擊中研研究院研究出版的《2018-2023年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風險預測報告》。

• 相關(guān)深度報告REPORTS

  

  2020-2025年復印設(shè)備行業(yè)并購重組機會及投融資戰(zhàn)略研究咨詢報告

  隨著國際經(jīng)濟一體化的步伐加快，企業(yè)競爭日趨激烈，企業(yè)要在激烈的國際競爭中求得生存與發(fā)展，資本擴張無疑十分必要。在快速的資本積聚中，企業(yè)兼并重組是一條可選擇的道路。在國際化的企業(yè)兼并...

  查看詳情

延伸閱讀

推薦閱讀

猜您喜歡