知识图谱行业现状分析以及行业前景分析

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。

据中研产业研究院报告《2021-2026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

新形势下，中国制造与人工智能相结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术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，打造我国制造业竞争新优势，实现制造强国具有重要战略意义。

知识图谱行业现状

有分析指出，在过去三年里，数字化转型领军者营业收入的复合增长率是其他企业的5.5倍，数字化转型已成为企业必修课。数字化转型应该通过‘四步走’路径：数据在线、探索分析、知识图谱、智能决策四步完成数字化转型。其中，行业知识图谱，能将人的认知赋予机器，是企业数字化转型中的关键步骤之一。数字化转型不仅仅需要企业提供平台，做建设、做服务和运营的核心就是行业知识，要有行业专家帮平台运行，让行业知识更高效地通过技术的手段使得服务和运营更可复制化。因为，不可复制的数字化转型就不叫数字化转型。如何让运营更数字化，行业知识图谱化是一个方向。

2001年至今，知识图谱领域共申请专利36572件，总体呈增长上升态势。2012年起，在算法与数据理论的推动作用下，知识图谱技术快速发展，领域专利申请量大幅增长，知识图谱领域愈发得到各创新主体的重视。2020年，知识图谱专利申请量达到峰值，共计7256件。结合国家数字化转型、智能化发展的总体战略，在人工智能技术与应用全面发展的进程中，知识图谱技术将得到更加广泛的研究与应用。

知识图谱应用正经历爆发期，已由原先的语义知识图谱不断向行业细分知识图谱发展，拓展出安全知识图谱、金融知识图谱等行业知识图谱，及风控、投研、营销等场景化的知识图谱。

据Gartner发布的2020年数据与分析领域的十大技术趋势表示，到2022年，知识图谱技术实现100%的快速增长，到2023年，知识图谱技术将促进全球30%的企业机构决策过程的快速情景化。相信未来，知识图谱将与深度学习等AI前沿技术相结合，除金融、营销等场景外，也对自然灾害和其他危机的识别、预测和规划发挥关键作用。

想要了解更多知识图谱行业的发展前景，请查阅《2021-2026年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》。

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