2020年中国知识图谱行业研究报告_45页_2mb

中国知识图谱行业研究报告（2019）

核心内容

知识图谱是实现机器认知的关键技术，作为认知智能的基础，其通过将实体间的关系以语义网络的形式进行组织和表示，使机器具备对抽象概念的理解、推理和决策能力。知识图谱技术在多个领域具有广泛应用价值，特别是在处理多源异构数据和复杂关系方面表现突出。

主要观点

• 人工智能技术分类：人工智能分为感知智能、认知智能和行为智能，其中认知智能是实现生产力升级的核心，而知识图谱是其发展的重要基础。
• 知识图谱的发展历程：经历了三个时期和五个阶段，从启蒙期到现代发展期，逐步形成了当前的结构与应用模式。
• 知识图谱的应用价值：能够有效处理和展示复杂关系，提升决策效率，成为各行业实现智能化的重要工具。
• 知识图谱的市场前景：2019年市场规模约为106.6亿元，预计到2023年将突破300亿元，年复合增长率30.8%，其中金融和公安领域占比最大。
• 技术支撑：知识抽取、知识融合、知识加工、知识存储和图计算是知识图谱建设的核心环节，NLP、知识表示学习等技术为其提供了强大的支撑。

关键信息

• 知识抽取：包括实体抽取、关系抽取、属性抽取和事件抽取，其中事件抽取有助于知识更新。
• 知识融合：通过本体对齐和实体对齐，实现知识库的整合，提高知识共享效率。
• 知识加工：涵盖本体构建、知识推理和质量评估，使RDF数据转化为真正的知识。
• 知识存储：关系型数据库和图数据库是主要的存储方式，图数据库更适用于知识图谱的存储和查询。
• 图计算：用于图结构化数据的关联推理，主要应用于知识图谱的推理过程，提升数据挖掘能力。
• NLP技术：作为知识图谱的重要支撑，NLP技术在信息抽取、语义分析和数据处理中发挥关键作用。
• 知识表示学习：通过将知识映射到向量空间，提升知识的计算效率和表示能力，是知识图谱的重要研究方向。

知识图谱在各领域的应用

金融领域

• 知识图谱与机器学习结合，用于智能风控、信用评估、投资分析等场景。
• 明略科技为某全国股份制银行构建了包含“企业、个人、机构、账户、交易及行为数据”的知识图谱数据库，支持风险预警、精准营销等应用。
• 京东数科利用知识图谱技术构建了智慧产业链，支持销售对话机器人和金融App的智能问答系统。

公安领域

• 知识图谱用于构建多维实体与事件的关系网络，提升案件研判、嫌疑人分析、风险预警等能力。
• 明略科技的智慧公安解决方案包括警务大脑平台、公安知识图谱平台等，已部署到30多个省市级公安局。
• 公安知识图谱是智慧警务的重要组成部分，通过多模态数据融合和泛在感知，实现对复杂数据的统一管理。

司法领域

• 知识图谱用于法律知识检索、文书自动生成、裁判结果预测等场景，辅助司法决策。
• 国双的“法信”平台覆盖全国30个省，为90%的法官提供审判知识服务，解决“案多人少”问题。

教育领域

• 知识图谱用于构建个性化学习路径、学生画像、教学资源管理等，实现因材施教。
• 松鼠AI通过自适应学习技术，提供个性化教育方案，已拥有近200万注册用户。

油气领域

• 知识图谱用于勘探、开发、生产等环节，实现对多源异构数据的关联分析和智能化决策。
• 国双的油气知识图谱平台提供勘探区带预测、开发方案优化、生产管理等服务。

中国知识图谱市场结构

• 上游：数据源企业或机构，提供多源异构数据。
• 中游：知识图谱解决方案提供商，涵盖数据采集、处理、建模等环节。
• 下游：基于知识图谱的行业应用，如金融风控、公安研判、司法辅助、教育个性化等。

代表企业案例

明略科技

• 提供多领域知识图谱解决方案，包括公共安全、金融、工业等。
• 通过数据中台连接行业和客户，形成智能化应用闭环。

国双

• 中国首家赴美上市的大数据企业，提供数据科学和AI解决方案。
• 涉及能源、金融、司法等多个领域，具备强大的数据处理和分析能力。

松鼠AI

• 国内领先的自适应教育公司，提供个性化学习路径和智能教育方案。
• 通过AI算法和大数据技术，实现因材施教和精准教学。

京东数科

• 以AI驱动产业数字化，布局多个领域，包括金融、城市、农牧等。
• 提供知识图谱技术，支持智慧产业链、智能客服等应用场景。

市场趋势与展望

• 随着技术发展和行业需求增长，知识图谱将在更多领域实现应用落地。
• 未来，知识图谱将与NLP、图神经网络等技术深度融合，推动认知智能发展。
• 市场增速预计有所放缓，但咨询性需求将增加，对有实际价值的企业具有正向意义。