2019年中国知识图谱行业市场研究_39页_2mb

2019年中国知识图谱行业市场研究报告总结

核心内容

知识图谱是一种对现实世界事物之间的相互关系进行形式化描述的结构化语义知识网络，其基础表达方式包括“实体-关系-实体”和“实体-属性-属性值”三元组。知识图谱技术广泛应用于金融、医疗、客服等多个领域，成为人工智能发展的重要驱动力。

主要观点

• 知识图谱构建方式：分为自顶向下和自底向上两种方式。自顶向下通过百科类网站等结构化知识库构建；自底向上则从公开数据中提取实体并进行人工审核。
• 技术架构：知识图谱构建过程包括信息抽取、知识融合、知识加工三个主要步骤，涉及实体抽取、关系抽取、属性抽取、数据整合、实体对齐、指代消解、本体构建、知识推理和质量评估等。
• 发展历程：知识图谱源于人工智能领域，2012年谷歌推出“知识图谱”产品标志着该技术正式诞生，此后知识图谱技术逐步成熟，广泛应用于多个行业。
• 市场规模：2014年中国知识图谱行业市场规模为10.7亿元，2018年增长至87.7亿元，年复合增长率达69.1%。预计未来将持续增长。
• 产业链：上游为数据提供方，中游为知识图谱服务平台，下游为最终用户，包括企业、政府和个人。
• 行业驱动因素：社会高效化、智能化趋势，资本投入推动行业发展，充足数据源支持知识图谱构建。
• 行业制约因素：技术瓶颈、人工维护成本高。
• 发展趋势：知识图谱与深度学习融合发展，与区块链结合发展，应用领域进一步扩展。

关键信息

行业驱动因素

1. 社会高效化、智能化运作需求：知识图谱技术能提升垂直应用领域的智能化水平，降低运营成本，提高系统效率。
2. 资本投入：资本市场对知识图谱技术高度关注，推动创业公司进入市场，成为有力竞争者。
3. 充足数据源：结构化、半结构化和非结构化数据源日益丰富，为知识图谱构建提供有力支持。

行业制约因素

1. 技术发展瓶颈：在信息抽取、知识表示、知识推理等方面面临技术难题。
2. 人工维护成本高：多个构建环节仍需大量人工参与，增加运营成本。

行业发展趋势

1. 知识图谱与深度学习融合：两者协同互补，提高模型性能和智能化水平。
2. 知识图谱与区块链结合：提升知识来源管理、储存和更新的透明度与安全性。
3. 应用领域扩展：知识图谱技术在金融、医疗、客服等领域的应用不断深化，未来在工业、科研等领域亦有广阔前景。

企业分析

达观数据

• 企业简介：成立于2015年，总部位于上海，专注于文本智能处理，提供多种智能软件系统。
• 产品服务：包括文本挖掘引擎、智能推荐、垂直搜索和知识图谱、文档智能审阅系统、企业级搜索引擎、客户意见洞察系统、OCR、RPA等。
• 融资情况：2016年获得天使轮1,000万元，2017年获得A轮5,000万元，2018年获得B轮1.6亿元。
• 竞争优势：拥有强大技术团队和多项专利，与高校合作加强技术支撑，专注于垂直领域。

知因智慧

• 企业简介：成立于2016年，总部位于北京，专注于金融风控和营销。
• 产品服务：提供3K平台和K-BOX，涵盖知识图谱分析、知识进化、知识仓库等。
• 融资情况：2016年获得天使轮，2017年获得Pre-A轮1,000万元，2018年获得A轮1亿元。
• 竞争优势：核心团队具备丰富的产、学、研经验，专注于金融领域，获得多家金融机构认可。

智言科技

• 企业简介：成立于2016年，总部位于深圳，专注于智能问答和关联挖掘技术。
• 产品服务：提供智能客服机器人、智能助手、图谱知识库等。
• 融资情况：2017年获得天使轮数百万元，2019年获得A轮数千万元。
• 竞争优势：核心技术基于多层知识图谱网络，数据储备丰富，客户群体广泛。

相关报告与研究机构

• 沙利文研究院：提供深度行业研究，分析知识图谱技术发展及应用。
• 头豹研究院：中国大陆首家B2B模式人工智能技术的互联网商业咨询平台，提供定制化报告、管理咨询、战略调整等服务。

总结

知识图谱作为人工智能的重要分支，正逐步成为推动社会高效化和智能化的关键技术。随着资本投入和技术发展，行业迎来快速增长。然而，技术瓶颈和人工维护成本仍是制约因素。未来，知识图谱与深度学习、区块链技术的融合将成为重要趋势，应用领域也将进一步拓展，推动行业发展。