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中国知识图谱行业研究报告（2019年）

核心内容概览

知识图谱是实现机器认知的重要技术手段，是人工智能发展的重要方向之一。它通过结构化的方式存储和表示实体及其关系，从而支持更深层次的推理和决策。2019年知识图谱技术在NLP和图神经网络领域取得了显著进展，同时在多个行业实现了应用落地，推动了认知智能的发展。

主要观点

1. 知识图谱与人工智能融合：知识图谱作为新一代知识工程的代表，与连接主义、行为主义等人工智能流派融合，共同推动认知智能的发展。
2. 认知智能与生产力：认知智能解决的是对人类抽象概念的识别和推理，是人工智能贴近人类思维方式的关键，能够提升生产力和业务流程优化。
3. 知识图谱的应用价值：知识图谱擅长处理多源异构数据和复杂关系，适用于数据深度搜索、业务流程规范、规则和经验性预测等场景，是实现智能化解决方案的重要支撑。
4. 技术瓶颈与突破：知识图谱在关系补全、推理决策、多模态知识学习等方面面临挑战，但通过图神经网络、关系向量等技术的突破，正在逐步克服这些瓶颈。

关键信息

知识图谱技术概述

• 知识图谱是一种语义网络，通过RDF三元组形式存储和表示知识。
• 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关键环节。
• 知识抽取包括实体抽取、关系抽取、属性抽取和事件抽取，其中事件抽取是知识更新的重要手段。
• 知识融合分为概念层（本体对齐）和数据层（共指消解和实体对齐），是知识图谱建设的必要步骤。
• 知识加工包括本体构建、知识推理和质量评估，是将数据转化为知识的关键过程。
• 知识存储主要分为关系型数据库和图数据库，其中图数据库更贴合知识图谱的结构。

中国知识图谱市场概述

• 2019年中国大数据智能市场规模约为106.6亿元，预计2023年将突破300亿元，年复合增长率达30.8%。
• 金融和公安领域是知识图谱应用的主要方向，占据市场最大份额。
• 市场增速预计将有所下降，但整体仍处于良性发展区间，对高质量企业有正向意义。

中国知识图谱细分市场分析

• 知识图谱应用广泛，包括金融、公安、医疗、教育、能源、工业等多个领域。
• 在不同行业，知识图谱应用的重点不同，如金融领域用于智能风控、投资分析；公安领域用于嫌疑人关系挖掘和案件研判；司法领域用于法律知识检索、文书生成和类案推送等。

中国数据智能代表企业案例展示

• 明略科技：提供行业知识图谱解决方案，覆盖公共安全、金融、工业等领域，具备丰富的行业经验。
• 国双：作为中国首家赴美上市的大数据企业，提供多行业大数据和人工智能解决方案，包括司法、能源、金融等。
• 松鼠AI：专注于自适应教育，利用知识图谱和AI算法，实现个性化学习路径推荐，提升教学效率。

知识图谱技术应用与发展趋势

• NLP技术：自然语言处理技术是知识图谱数据抽取的重要手段，如BERT等预训练模型提升了NLP的泛化能力和自动化能力。
• 知识表示学习：将知识映射到向量空间，便于计算和推理，是知识图谱的重要研究方向。
• 图计算：用于挖掘隐藏关系，支持知识推理和关系分析，是知识图谱技术的核心算法之一。
• 图神经网络：随着研究深入，将推动知识图谱在产业中的应用，提升认知智能能力。

行业应用与案例

金融领域

• 知识图谱用于智能风控、信用评估、投资分析等，帮助金融机构提升效率和精准度。
• 明略科技为银行构建了涵盖企业、个人、账户等数据的知识图谱，支持信贷风险预警、精准营销等。

公安领域

• 知识图谱用于嫌疑人关系分析、案件研判、犯罪团伙识别等，推动智慧警务建设。
• 明略科技的公安知识图谱解决方案已部署到多个省市，覆盖多种公安应用场景。

司法领域

• 知识图谱用于法律知识检索、文书生成、类案推送、裁判结果预测等，提升司法效率和准确性。
• 国双的“法信”平台为全国大部分法院提供服务，支持司法智能化。

教育领域

• 知识图谱用于构建个性化学习路径，支持自适应教学，提升学习效率。
• 松鼠AI通过知识图谱和AI算法，实现对学生学习状态的智能分析和推荐。

油气领域

• 知识图谱用于勘探、开发、生产等环节的数据关联分析和智能化决策。
• 国双在油气领域构建了多源异构数据的统一管理平台，支持知识图谱的多维应用。

产业链与市场趋势

• 产业链上游为数据源，中游为知识图谱解决方案提供方，下游为具体应用场景。
• 随着行业需求的提升，知识图谱在垂直领域应用日益广泛，推动认知智能发展。
• 未来知识图谱将与AI、NLP、大数据等技术深度融合，实现更广泛的应用场景。

艾瑞咨询

• 艾瑞咨询专注于大数据、人工智能领域的研究，为企业提供专业洞察和咨询服务。
• 通过持续的研究和分析，艾瑞咨询助力企业把握市场趋势，实现数据驱动的决策优化。

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