知识图谱产业市场现状分析：知识图谱落地和商用能力不断增强

何谓知识图谱?知识图谱指显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

知识图谱实体指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。世界万物有具体事物组成，此指实体。如 “中国”、“美国”、“日本”等。实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。

本质上， 知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系，其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。

国内首个知识图谱融合大模型平台推出

9月8日，由中国工程院院士郑纬民领衔的科研团队，推出了国内首个“知识图谱与大模型融合应用平台”。知识图谱是公认的“类脑”人工智能技术，被广泛应用于知识推理。该平台将两者快和准的特性相结合，为大语言模型的工业化应用探索出一条新的技术路径。

知识图谱产业市场现状分析：知识图谱落地和商用能力不断增强

随着人工智能的迅猛发展，知识图谱落地和商用能力不断增强，越来越多的企业开始引入知识图谱技术，解决企业内部数据分析和挖掘问题，并取得了突出的成效。

在金融领域，目前出现多种知识图谱，包括监管知识图谱，如集团派系知识图谱、产业链知识图谱、担保链知识图谱、反洗钱知识图谱等;银行知识图谱，如对公知识图谱、社交画像知识图谱、风险传递图谱、信贷资金图谱、供应链知识图谱等;证券知识图谱，如智能投研知识图谱、债券风险知识图谱等;基金知识图谱，如资管知识图谱、债券风险知识图谱、FOF投研知识图谱等;期货知识图谱，包括大宗商品知识图谱、政策链知识图谱等。

今年以来，以ChatGPT为代表的大语言模型和生成式人工智能成为全球科技热点，并影响到人类的生活和生产方式。不过全球用户也很快发现，在与大语言模型交互的过程中，会碰到它“一本正经的胡说八道”，输出似是而非甚至荒谬的结果，这种被称作“大模型幻觉”的技术特点阻碍了它在企业和行业的应用与发展。

我国知识图谱的研究起步较晚，缺乏对知识图谱理论的系统的研究，目前主要以应用为主。知识图谱应用近年来在我的应用迅速增多，其文献分布于不同专业领域的期刊，实际应用中涉及的学科范围较广，涵盖了自然科学领域及社会科学领域的的部分学科，并有不断朝其他学科渗透的趋势。对绘制知识图谱，并基于知识图谱进行情报研究目前已形成了一套较为成熟的方法。

知识图谱市场产业链分析

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。

据中研产业研究院《2023-2028年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》分析：

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。

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。

随着信息化与数字化建设的展开与NLP技术的进步，知识图谱不再局限于网络百科式的搜索，其衍生出了互联网内容与社交、大数据知识图谱与行业知识图谱等多种产品类型，产品专业化与场景化的趋势日渐明显，行业知识图谱已经成为市场开拓重点。

报告在总结中国知识图谱行业发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国 行业的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为知识图谱企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。

想要了解更多知识图谱产业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2023-2028年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》。