艾瑞咨询：2022年中国知识图谱行业研究报告（73页）.pdf

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1、中国知识图谱行业研究报告2022.8 iResearch Inc. 一图胜万言，一目了然2前言研究背景：研究对象：2020年，艾瑞已经发布了2020年中国知识图谱行业研究报告、2020年面向人工智能“新基建”的知识图谱行业白皮书，初步对知识图谱的概念定义、行业场景、整体市场规模与产业链等进行了梳理与分析。2022年，艾瑞将发布第三篇知识图谱行业报告，深入探讨知识图谱技术在通用知识图谱与行业知识图谱的企业诉求，剖析各行业的核心业务痛点，阐明知识图谱技术与应用对业务痛点的针对性与价值，对比各行业的知识图谱发展现状与潜力，展现知识图谱技术的建设重点与未来趋势。希望通过本报告，为读者呈现现阶段知识图谱

2、行业发展的要点，提供辨析和判断知识图谱行业趋势的方法启发。当然，限于研究周期与行业理解水平，报告仍有不足之处，敬请各界读者指正。本报告研究对象分为：通用知识图谱与行业知识图谱，包含互联网、金融、政务与公安、医疗、工业与电力5大行业的行业痛点、知识图谱应用场景及价值、市场规模；知识图谱现阶段的行业热点与建设痛点；知识图谱的行业参与者类型及业务特点。研究方法：本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计与行业规模数据推算输出相应研究成果。艾瑞咨询产业数字化研究部人工智能研究组报告撰写32022.8 iResearch Inc. 摘要来源：艾瑞咨询研究院自主研究

3、绘制。未来，知识图谱厂商、大数据厂商、NLP厂商、互联网大厂与信息化厂商等知识图谱业内参与者将从强化技术实力与深化行业认知的角度出发，结合自身原有业务优势，持续深化发展行业知识图谱业务。知识图谱业务场景也将不断迭代，行业应用场景边界拓宽，垂直应用场景被做深做透。知识图谱生态也将继续由监管引导方、供给方、需求方、投资方、高校及科研院所融合共建，汇聚建设合力，促进产业生态成长壮大。感知到认知的跨越式发展，须引入发展认知技术，知识图谱在此形势下成为了破局的关键技术。数字经济的持续发展将加速知识图谱产业化进度，推动知识图谱与传统产业融合。高性能图计算可为图计算输送更快更准的计算能力，服务于知识图谱运算

4、，算力规模化部署也为知识图谱计算的高密度、高功耗要求提供了有利发展条件。深度学习技术、NLP技术、知识图谱技术协同并进，尤其是NLP技术近几年的快速发展为知识图谱产业化提供了机会。知识图谱建设需面临的建设难点主要在于数据治理、行业专家储备、底层图数据库存储、算法生产流程与性能待提升、客户认知待培养以及产品封装形式待优化。攻克知识图谱的建设重难点将有利于从源头保证知识与智慧真实可靠、可用正确，储备培养深厚行业专家与技术复合型专家，升级底层图数据的存储方式，改善算法性能，为知识图谱建设减少阻碍。2021年，知识图谱核心市场规模预计达到107亿元，而到2026年，相应规模将超过296亿元，2021-

5、2026年CAGR=22.5%。金融与公安两大行业的知识图谱占比较高且增长速度较快，其业务与知识图谱可密切结合，同时具备建设意愿与资金投入，因而成为了市场规模的主要拉力。未来，随着政务数字化建设的完善，政务对知识图谱的业务需求会逐渐唤醒，成为未来市场的拉力之一。行业背景行业规模建设重点探讨趋势展望4研究范围界定及赛道评估1行业场景分析2优秀案例实践3建设重点解读4行业趋势洞察552022.8 iResearch Inc. 概念与研究范围界定描绘实体之间关系的数据结构语义网络知识图谱是人工智能的一大底层技术，是描绘实体之间关系的语义网络，自带语义、逻辑含义和规则，通过三元组即“实体关系属性”集合

6、的形式来描述事物之间的关系。知识图谱将非线性世界中的知识信息结构化、可视化，辅助人类进行推理、预判、归类。知识图谱中的图并非图像概念，而是类似化学分子式的结构，一个知识图谱往往存在多种类型的实体与关系。知识结构网络化、网络结构复杂、网络由三元组构成、数据主要由知识库承载是知识图谱的四大基本特征。一般而言，知识图谱的数据以文本化数据为主，数据化数据为辅。来源：艾瑞咨询研究院根据公开资料自主研究绘制。人工智能知识图谱实体关系属性抽象出来的事物或具体的事物作为主体，对应知识图 谱 中 的 节 点 / 顶 点（Point/Vertex）事物与事物之间的外部联系，对应知识图谱中的边（Edge）事物内部的