知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科理论与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱，形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构，实现多学科融合目的的现代理论。

知识图谱可以从不同的角度可以将其分为不同的类型，比如从构建方法、构建技术、使用方式等。目前比较常用的分类方法是从应用目标出发，将其分为通用知识图谱和垂直知识图谱。通用知识图谱不面向特定的领域，强调的是知识的广度，包含了大量的常识性知识;而垂直知识图谱则面向特定领域，强调的是知识的深度，包含的某个领域的特色知识。

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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。

据中研普华产业研究院出版的《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》统计分析显示：

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。

在推动制造业升级和发展工业互联网领域，基于知识图谱的解决方案，可形成完整的智能服务平台，有效降低对人的依赖程度。例如，结合知识图谱与机器学习技术，可以搭建针对地铁车辆故障维修的远程诊断辅助决策系统，帮助售后部门远程诊断并提供维修建议，通过这一系统，企业能够加速和扩大维修经验的积累和分享。

当前知识图谱技术已经被广泛用于处理结构化数据和文本数据，但对于视觉、听觉数据等的关注度相对较低，且目前仍缺乏有效的技术手段来从这些数据中抽取知识。如果在更大范围内进行链接预测和实体对齐，进而进行实体关系抽取，能使现有的模型在综合考虑文本和视觉特征时获得更好的性能。即多模态知识图谱在传统知识图谱的基础上，把多模态化的认知体验与相应的符号关联，构建多种模态下的实体，以及多模态实体间多种模态的语义关系，即使得图谱本身一开始就具备多模态的特性。

2023中国知识图谱产业市场现状分析

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。

中国知识图谱市场产业链上游主要以各类数据源企业或机构为主，因所处理数据多具有敏感性和专属性，所以往往数据源也是服务的需求方;中上游主要包括数据采集服务商、数据库服务商、云服务商等，为产业链做支撑服务，但涉及保密数据采集加工的业务更多交由解决方案提供方直接处理;中游主要以提供知识图谱解决方案的大数据智能公司、互联网公司和AI公司为主，该部分是产业链的核心环节;下游为基于知识图谱而开发应用的各类具体场景应用，知识图谱应用在中国刚刚起步，主要聚焦于图中展示领域，随着市场推进将辐射更多行业。

目前在风控领域,知识图谱产品为精准揭露“欺诈环”、“窝案”、“中介造假”、“洗钱”和其他复杂的欺诈手法,提供了新的方法和工具。在反欺诈技术涉及的推理机制方面,中邮消费金融知识图谱风险检测平台亦在之前自主研发的网络反欺诈系统“中邮星网”的基础上实现了新突破。通过易操作的图形化页面,使用者可灵活组合知识和推理规则,挖掘潜在的信息与风险;可以支持基于规则的直接推理,通过推理挖掘潜在事实,实现对已有数据的充分利用;推理规则的可拓展性更好,未来将支持基于图与模型的概率性推理。这对于提升反欺诈效率、防范化解金融风险具有重要作用。

未来行业市场发展前景和投资机会在哪?欲了解更多关于行业具体详情可以点击查看中研普华产业研究院的报告《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》。由中研普华研究院撰写，本报告对我国知识图谱行业的供需状况、知识图谱发展现状、知识图谱子行业发展变化等进行了分析，重点分析了知识图谱行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、知识图谱行业的发展建议、知识图谱行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。知识图谱报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

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