2022年中国知识图谱行业现状、上下游产业链分析及未来发展趋势

原文标题：2022年中国知识图谱行业现状及趋势分析，应用从搜索引擎向各细分行业渗透「图」

一、知识图谱综述

知识图谱是一种描绘实体之间关系的语义网，是新一代的知识工程技术，以NLP（自然语言处理）为底层技术，捕捉数据、信息等内容并梳理，组合成图谱形式，为AI提供知识储备。除了专业搜索引擎外，知识图谱的主流产品形态可按通用型与垂直行业型划分，通用知识图谱强调知识广度，逐渐演变为通用互联网知识图谱，包含搜索引擎、智能推荐、智能问答等。垂直行业知识图谱强调知识深度，用于问答、辅助决策与业务分析，是支持Al大脑深度思考的知识库基础。

知识图谱主流产品形态梳理

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知识图谱发展至今可以总结为三个时期和五个阶段。具体来看：

知识图谱发展历程

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二、数据智能行业相关政策梳理

知识图谱属于数据智能产业。商业数据智能以大数据、人工智能等前沿IT科技为技术支撑，近年来相关产业受到国家和各地方政策的普遍支持，部分省市还以财政资金对企业的数字化转型以及数字化能力输出进行补贴，为相关产业的发展营造了良好的环境。

2021-2022年中国数据智能行业相关政策梳理

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三、知识图谱产业链

中国知识图谱市场产业链上游主要以各类数据源企业或机构为主，因所处理数据多具有敏感性和专属性，所以往往数据源也是服务的需求方；中上游主要包括数据采集服务商、数据库服务商、云服务商等，为产业链做支撑服务，但涉及保密数据采集加工的业务更多交由解决方案提供方直接处理；中游主要以提供知识图谱解决方案的大数据智能公司、互联网公司和AI公司为主，该部分是产业链的核心环节；下游为基于知识图谱而开发应用的各类具体场景应用，知识图谱应用在中国刚刚起步，主要聚焦于图中展示领域，随着市场推进将辐射更多行业。

知识图谱产业链

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从产业链下游来看，知识图谱的应用逐渐从搜索引擎向各细分行业渗透，但应用受行业信息化与数字化基础、数据质量、场景明确程度、客户方需求等多因素影响，在各细分行业的渗透进程不一。目前，互联网与金融为主要应用场景。据统计，在2021年知识图谱核心市场中，金融和互联网行业占总市场的35.6%。

2021年中国知识图谱行业下游应用领域占比情况

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四、知识图谱行业现状分析

知识图谱技术应用受行业信息化成熟度及需求影响较大，整体规模处于起步阶段，未来产品专业化和场景化趋势明确。从市场规模来看，据统计，2021年中国知识图谱核心市场规模为107亿元，预计到2026年达到296亿元，2021-2026年CAGR约为22.5%。

2019-2026年中国知识图谱行业市场规模及增速情况

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由于公安、金融领域数字化和信息化程度较高，且数据挖掘需求较大，短期内有望成为知识图谱应用的先头阵地。随着政务数字化建设的完善叠加信创浪潮，政务、公安等行业对知识图谱的业务需求会进一步扩大。

2020-2026年中国知识图谱细分行业市场规模情况

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五、知识图谱行业未来发展趋势

1、创新的知识图谱形态-构建多模态知识图谱

当前知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据和文本数据，但对于视觉、听觉数据等的关注度相对较低，且目前仍缺乏有效的技术手段来从这些数据中抽取知识。如果在更大范围内进行链接预测和实体对齐，进而进行实体关系抽取，能使现有的模型在综合考虑文本和视觉特征时获得更好的性能。即多模态知识图谱在传统知识图谱的基础上，把多模态化的认知体验与相应的符号关联，构建多种模态下的实体，以及多模态实体间多种模态的语义关系，即使得图谱本身一开始就具备多模态的特性。

2、知识图谱与区块链技术结合发展

区块链技术的最关键特征为去中心化，即不依靠中心管理节点，让每个个体都有机会成为中心，能实现数据的分布式记录、存储和更新。在知识图谱中运用区块链技术能实现多节点知识输入、储存和更新，使开放链接知识库在更多分布节点获取知识，鼓励更多人群、特别是那些具有专业领域知识的人共同来参与知识图谱的搭建，实现知识量的进一步充实。

3、知识图谱市场向杠铃型结构发展

自动化构建知识图谱的特点是面向互联网的大规模、开放、异构环节，利用机器学习技术和信息抽取技术自动获取互联网信息，构建更大规模的常识知识图谱有利于支撑深度学习的计算。但当前知识图谱在构建和落地过程中对人工的依赖程度还较高，导致构建成本高、效率低，在相对通用的知识图谱中自动化、大规模、高质量的构建技术扔有待探索。

深度的知识（尤其是业务知识）应用和实际问题仅靠简单地同质化数据堆砌和数据驱动的统计模型的构建难以解决，亟待探索面向复杂决策的知识驱动的智能应用。

原文标题：2022年中国知识图谱行业现状及趋势分析，应用从搜索引擎向各细分行业渗透「图」

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