中國知識圖譜產業市場現狀分析：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：互聯網 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絡圖，節點表示實體或概念，邊則由屬性或關系構成。現在的知識圖譜已被用來泛指各種大規模的知識庫。

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、管理、服務等制造活動的各個環節，具有自感知、自學習、自決策、自執行、自適應等功能的新型生產方式。加快發展智能制造，是培育我國經濟增長新動能的必由之路，是搶占未來經濟和科技發展制高點的戰略選擇，對于推動我國制造業供給側結構性改革，打造我國制造業競爭新優勢，實現制造強國具有重要戰略意義。

知識圖譜指顯示知識發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系。

知識圖譜屬于數據智能產業。商業數據智能以大數據、人工智能等前沿IT科技為技術支撐，近年來相關產業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的數字化轉型以及數字化能力輸出進行補貼，為相關產業的發展營造了良好的環境。

根據中研普華研究院撰寫的《2023-2028年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資風險預測報告》顯示：

中國知識圖譜產業市場現狀分析

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，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被廣泛用于處理結構化數據和文本數據，但對于視覺、聽覺數據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據中抽取知識。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。即多模態知識圖譜在傳統知識圖譜的基礎上，把多模態化的認知體驗與相應的符號關聯，構建多種模態下的實體，以及多模態實體間多種模態的語義關系，即使得圖譜本身一開始就具備多模態的特性。

知識圖譜實體是具有可區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絡圖，節點表示實體或概念，邊則由屬性或關系構成。現在的知識圖譜已被用來泛指各種大規模的知識庫。

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，行業數字平臺(IDP)以本體建模、知識圖譜技術為核心，結合行業數據，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、關聯分析、行為時序分析等智能服務，幫助客戶實現知識沉淀、知識共享、知識查找、知識創新和知識協同，下一步圍繞科技、科研、應急、自然資源等重點行業探索知識圖譜與基于行業知識構建的類行業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揮重要作用，助力各大企業建立完善的數據化智能平臺。

目前在風控領域,知識圖譜產品為精準揭露“欺詐環”、“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的網絡反欺詐系統“中郵星網”的基礎上實現了新突破。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則,挖掘潛在的信息與風險;可以支持基于規則的直接推理,通過推理挖掘潛在事實,實現對已有數據的充分利用;推理規則的可拓展性更好,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。知識圖譜充分發揮信息技術在高等教育人才培養過程中的重要作用，更好地促進人工智能、大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術與教育教學深度融合與創新發展，推動新時代本科高校教育教學改革。

近年來，鄭州輕工業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境。學校規劃了統一的數據分析及治理平臺，對諸多系統產生的海量數據進行整合，通過大數據、人工智能、機器學習等技術，對數據進行多維度的分析挖掘，以人才培養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、大數據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，在數據挖掘、認知計算和知識發現等方面具有較為扎實的專業積累。

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

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

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

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  2023-2028年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資風險預測報告

  知識圖譜指顯示知識發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系。知識圖譜實體指的是具有可區別性且...

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