知识图谱产业市场现状分析报告2024

知识图谱是什么?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。

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。

知识图谱行业分析

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。

2023年9月，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。

据国家知识产权局公告，清华大学申请一项名为“基于知识图谱与内生知识融合的大模型问答方法及系统“，公开号CN117573850A，申请日期为2024年1月。

专利摘要显示，本发明提供了一种基于知识图谱与内生知识融合的大模型问答方法及系统，涉及数据处理技术领域。

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。

知识图谱产业市场现状分析

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。

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。

据中研产业研究院《2024-2029年中国知识图谱产业市场现状分析及投资预测报告》分析：

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。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。

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。

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，对中国知识图谱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，为知识图谱行业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。

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