中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析：科技巨頭逐步加強知識圖譜布局

• 吳亞楠 2023年9月23日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 1473 98
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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系，其構成一張巨大的語義網(wǎng)絡圖，節(jié)點表示實體或概念，邊則由屬性或關系構成。現(xiàn)在的知識圖譜已被用來泛指各種大規(guī)模的知識庫。

智能制造是基于新一代信息通信技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產(chǎn)、管理、服務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)供給側結構性改革，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。

知識圖譜指顯示知識發(fā)展進程與結構關系的一系列各種不同的圖形，用可視化技術描述知識資源及其載體，挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識及它們之間的相互聯(lián)系。

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科技為技術支撐，近年來相關產(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)字化轉型以及數(shù)字化能力輸出進行補貼，為相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展營造了良好的環(huán)境。

根據(jù)中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風險預測報告》顯示：

中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析

知識圖譜可以從不同的角度可以將其分為不同的類型，比如從構建方法、構建技術、使用方式等。目前比較常用的分類方法是從應用目標出發(fā)，將其分為通用知識圖譜和垂直知識圖譜。

當前知識圖譜技術已經(jīng)被廣泛用于處理結構化數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)，但對于視覺、聽覺數(shù)據(jù)等的關注度相對較低，且目前仍缺乏有效的技術手段來從這些數(shù)據(jù)中抽取知識。如果在更大范圍內進行鏈接預測和實體對齊，進而進行實體關系抽取，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)知識圖譜的基礎上，把多模態(tài)化的認知體驗與相應的符號關聯(lián)，構建多種模態(tài)下的實體，以及多模態(tài)實體間多種模態(tài)的語義關系，即使得圖譜本身一開始就具備多模態(tài)的特性。

知識圖譜實體是具有可區(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系。

本質上， 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系，其構成一張巨大的語義網(wǎng)絡圖，節(jié)點表示實體或概念，邊則由屬性或關系構成?，F(xiàn)在的知識圖譜已被用來泛指各種大規(guī)模的知識庫。

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，目前主要以應用為主。知識圖譜應用近年來在我的應用迅速增多，其文獻分布于不同專業(yè)領域的期刊，實際應用中涉及的學科范圍較廣，涵蓋了自然科學領域及社會科學領域的的部分學科，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。

在知識圖譜和知識構建技術領域，行業(yè)數(shù)字平臺(IDP)以本體建模、知識圖譜技術為核心，結合行業(yè)數(shù)據(jù)，利用人工智能、自然語言處理技術構建對象、屬性、關系，構建行業(yè)知識體系，支撐智能搜索、對象超級檔案、關系探索、路徑分析、關聯(lián)分析、行為時序分析等智能服務，幫助客戶實現(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、應急、自然資源等重點行業(yè)探索知識圖譜與基于行業(yè)知識構建的類行業(yè)大模型融合應用場景。

隨著各大科技巨頭逐步加強知識圖譜布局，知識圖譜必將在更多領域發(fā)揮重要作用，助力各大企業(yè)建立完善的數(shù)據(jù)化智能平臺。

目前在風控領域,知識圖譜產(chǎn)品為精準揭露“欺詐環(huán)”、“窩案”、“中介造假”、“洗錢”和其他復雜的欺詐手法,提供了新的方法和工具。

在反欺詐技術涉及的推理機制方面,中郵消費金融知識圖譜風險檢測平臺亦在之前自主研發(fā)的網(wǎng)絡反欺詐系統(tǒng)“中郵星網(wǎng)”的基礎上實現(xiàn)了新突破。通過易操作的圖形化頁面,使用者可靈活組合知識和推理規(guī)則,挖掘潛在的信息與風險;可以支持基于規(guī)則的直接推理,通過推理挖掘潛在事實,實現(xiàn)對已有數(shù)據(jù)的充分利用;推理規(guī)則的可拓展性更好,未來將支持基于圖與模型的概率性推理。這對于提升反欺詐效率、防范化解金融風險具有重要作用。

知識圖譜賦能高校教育改革

新形勢下，中國制造與人工智能相結合的智能制造孕育而生。知識圖譜充分發(fā)揮信息技術在高等教育人才培養(yǎng)過程中的重要作用，更好地促進人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術與教育教學深度融合與創(chuàng)新發(fā)展，推動新時代本科高校教育教學改革。

近年來，鄭州輕工業(yè)大學十分重視智慧校園建設，具備開展智慧教學改革的基礎和環(huán)境。學校規(guī)劃了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析及治理平臺，對諸多系統(tǒng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進行整合，通過大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習等技術，對數(shù)據(jù)進行多維度的分析挖掘，以人才培養(yǎng)為核心推動學校向智慧教育轉型。李祖賀副教授所在團隊一直從事人工智能、大數(shù)據(jù)分析與處理和知識圖譜等方面的研究，曾主持一系列相關的國家自然科學基金和河南省科技攻關項目，在數(shù)據(jù)挖掘、認知計算和知識發(fā)現(xiàn)等方面具有較為扎實的專業(yè)積累。

在激烈的市場競爭中，企業(yè)及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。知識圖譜行業(yè)報告對中國知識圖譜行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業(yè)的政策環(huán)境、經(jīng)濟環(huán)境、社會環(huán)境及技術環(huán)境等方面分析行業(yè)面臨的機遇及挑戰(zhàn)。還重點分析了重點企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)狀及發(fā)展格局，并對未來幾年行業(yè)的發(fā)展趨向進行了專業(yè)的預判。

本報告同時揭示了知識圖譜市場潛在需求與潛在機會，為戰(zhàn)略投資者選擇恰當?shù)耐顿Y時機和公司領導層做戰(zhàn)略規(guī)劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據(jù)，同時對政府部門也具有極大的參考價值。同時包含大量的數(shù)據(jù)、深入分析、專業(yè)方法和價值洞察，可以幫助您更好地了解行業(yè)的趨勢、風險和機遇。

想了解關于更多知識圖譜行業(yè)專業(yè)分析，可點擊查看中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風險預測報告》。

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

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