知識圖譜是顯示知識發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的一系列各種不同的圖形。通過將應(yīng)用數(shù)學(xué)、圖形學(xué)、信息可視化技術(shù)、信息科學(xué)等學(xué)科理論與計量學(xué)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(xué)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)，實現(xiàn)多學(xué)科融合目的的現(xiàn)代理論。
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(gòu)建方法、構(gòu)建技術(shù)、使用方式等。目前比較常用的分類方法是從應(yīng)用目標出發(fā)，將其分為通用知識圖譜和垂直知識圖譜。通用知識圖譜不面向特定的領(lǐng)域，強調(diào)的是知識的廣度，包含了大量的常識性知識;而垂直知識圖譜則面向特定領(lǐng)域，強調(diào)的是知識的深度，包含的某個領(lǐng)域的特色知識。
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。
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據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院出版的《2021-2026年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告》統(tǒng)計分析顯示：
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。
在推動制造業(yè)升級和發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，基于知識圖譜的解決方案，可形成完整的智能服務(wù)平臺，有效降低對人的依賴程度。例如，結(jié)合知識圖譜與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以搭建針對地鐵車輛故障維修的遠程診斷輔助決策系統(tǒng)，幫助售后部門遠程診斷并提供維修建議，通過這一系統(tǒng)，企業(yè)能夠加速和擴大維修經(jīng)驗的積累和分享。
當前知識圖譜技術(shù)已經(jīng)被廣泛用于處理結(jié)構(gòu)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(guān)注度相對較低，且目前仍缺乏有效的技術(shù)手段來從這些數(shù)據(jù)中抽取知識。如果在更大范圍內(nèi)進行鏈接預(yù)測和實體對齊，進而進行實體關(guān)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(chǔ)上，把多模態(tài)化的認知體驗與相應(yīng)的符號關(guān)聯(lián)，構(gòu)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(guān)系，即使得圖譜本身一開始就具備多模態(tài)的特性。
2023中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析
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(shù)支撐，近年來相關(guān)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(zhuǎn)型以及數(shù)字化能力輸出進行補貼，為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展營造了良好的環(huán)境。
中國知識圖譜市場產(chǎn)業(yè)鏈上游主要以各類數(shù)據(jù)源企業(yè)或機構(gòu)為主，因所處理數(shù)據(jù)多具有敏感性和專屬性，所以往往數(shù)據(jù)源也是服務(wù)的需求方;中上游主要包括數(shù)據(jù)采集服務(wù)商、數(shù)據(jù)庫服務(wù)商、云服務(wù)商等，為產(chǎn)業(yè)鏈做支撐服務(wù)，但涉及保密數(shù)據(jù)采集加工的業(yè)務(wù)更多交由解決方案提供方直接處理;中游主要以提供知識圖譜解決方案的大數(shù)據(jù)智能公司、互聯(lián)網(wǎng)公司和AI公司為主，該部分是產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié);下游為基于知識圖譜而開發(fā)應(yīng)用的各類具體場景應(yīng)用，知識圖譜應(yīng)用在中國剛剛起步，主要聚焦于圖中展示領(lǐng)域，隨著市場推進將輻射更多行業(yè)。
目前在風(fēng)控領(lǐng)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(fù)雜的欺詐手法,提供了新的方法和工具。在反欺詐技術(shù)涉及的推理機制方面,中郵消費金融知識圖譜風(fēng)險檢測平臺亦在之前自主研發(fā)的網(wǎng)絡(luò)反欺詐系統(tǒng)“中郵星網(wǎng)”的基礎(chǔ)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(fēng)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(fēng)險具有重要作用。
未來行業(yè)市場發(fā)展前景和投資機會在哪?欲了解更多關(guān)于行業(yè)具體詳情可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)研究院的報告《2021-2026年中國知識圖譜產(chǎn)業(yè)市場現(xiàn)狀分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告》。由中研普華研究院撰寫，本報告對我國知識圖譜行業(yè)的供需狀況、知識圖譜發(fā)展現(xiàn)狀、知識圖譜子行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析，重點分析了知識圖譜行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、知識圖譜行業(yè)的發(fā)展建議、知識圖譜行業(yè)競爭力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。知識圖譜報告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài)，對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。
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