知識圖譜產業市場現狀分析報告2024

知識圖譜是什么?知識圖譜是一種描繪實體之間關系的語義網，是新一代的知識工程技術，以NLP(自然語言處理)為底層技術，捕捉數據、信息等內容并梳理，組合成圖譜形式，為AI提供知識儲備。

除了專業搜索引擎外，知識圖譜的主流產品形態可按通用型與垂直行業型劃分，通用知識圖譜強調知識廣度，逐漸演變為通用互聯網知識圖譜，包含搜索引擎、智能推薦、智能問答等。垂直行業知識圖譜強調知識深度，用于問答、輔助決策與業務分析，是支持Al大腦深度思考的知識庫基礎。

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。

知識圖譜行業分析

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。

2023年9月，由中國工程院院士鄭緯民領銜的科研團隊，推出了國內首個“知識圖譜與大模型融合應用平臺”。知識圖譜是公認的“類腦”人工智能技術，被廣泛應用于知識推理。該平臺將兩者快和準的特性相結合，為大語言模型的工業化應用探索出一條新的技術路徑。

據國家知識產權局公告，清華大學申請一項名為“基于知識圖譜與內生知識融合的大模型問答方法及系統“，公開號CN117573850A，申請日期為2024年1月。

專利摘要顯示，本發明提供了一種基于知識圖譜與內生知識融合的大模型問答方法及系統，涉及數據處理技術領域。

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。

知識圖譜產業市場現狀分析

隨著人工智能的迅猛發展，知識圖譜落地和商用能力不斷增強，越來越多的企業開始引入知識圖譜技術，解決企業內部數據分析和挖掘問題，并取得了突出的成效。

在金融領域，目前出現多種知識圖譜，包括監管知識圖譜，如集團派系知識圖譜、產業鏈知識圖譜、擔保鏈知識圖譜、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、風險傳遞圖譜、信貸資金圖譜、供應鏈知識圖譜等;證券知識圖譜，如智能投研知識圖譜、債券風險知識圖譜等;基金知識圖譜，如資管知識圖譜、債券風險知識圖譜、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。

由于公安、金融領域數字化和信息化程度較高，且數據挖掘需求較大，短期內有望成為知識圖譜應用的先頭陣地。隨著政務數字化建設的完善疊加信創浪潮，政務、公安等行業對知識圖譜的業務需求會進一步擴大。

據中研產業研究院《2024-2029年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資預測報告》分析：

隨著信息化與數字化建設的展開與NLP技術的進步，知識圖譜不再局限于網絡百科式的搜索，其衍生出了互聯網內容與社交、大數據知識圖譜與行業知識圖譜等多種產品類型。知識圖譜技術應用受行業信息化成熟度及需求影響較大，整體規模處于起步階段，未來產品專業化和場景化趨勢明確。

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。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。

報告在總結中國知識圖譜行業發展歷程的基礎上，結合新時期的各方面因素，對中國知識圖譜行業的發展趨勢給予了細致和審慎的預測論證。報告資料詳實，圖表豐富，既有深入的分析，又有直觀的比較，為知識圖譜行業企業在激烈的市場競爭中洞察先機，能準確及時的針對自身環境調整經營策略。

想要了解更多知識圖譜行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2024-2029年中國知識圖譜產業市場現狀分析及投資預測報告》。