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知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、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达到多学科融合目的的现代理论。它把复杂的知识领域通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来，揭示知识领域的动态发展规律，为学科研究提供切实的、有价值的参考。迄今为止，其实际应用在发达国家已经逐步拓展并取得了较好的效果，但它在我国仍属研究的起步阶段。

知识图谱市场规模

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。

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。

据中研研究院《2018-2023年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》

2020知识图谱行业前景与现状分析

随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业持续高速成长。由于人工智能产业链包含的环节较多，从基础技术层的数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术层的语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，到人用智能应用层的工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等等。

在移动互联网时代，“互联网+”的出现给经济发展带来了重大影响，随着专用人工智能的发展，作为一个庞大的高新技术合集，“人工智能+”作为一支新经济业态已经开始萌芽，越来越多的行业开始拥抱人工智能，用“人工智能+”助力技术和产业的进一步发展。目前我国人工智能+企业(融合医疗、金融、教育和安防等领域)总计占比40%，位居第一。可以看到，国内企业更多关注人工智能应用环节。

一个搜索请求可能代表多重含义，Knowledge Graph会将信息全面展现出来，让用户找到自己最想要的那种含义。现在，ogle能够理解这其中的差别，并可以将搜索结果范围缩小到用户最想要的那种含义。有了Knowledge Graph，ogle可以更好的理解用户搜索的信息，并总结出与搜索话题相关的内容。例如，当用户搜索“玛丽·居里”时，不仅可看到居里夫人的生平信息，还能获得关于其教育背景和科学发现方面的详细介绍。此外，Knowledge Graph也会帮助用户了解事物之间的关系。

1、知识图谱行业供给分析

图表：2015-2018年1-6月知识图谱新增企业数量

数据来源：工商局、中研普华

截至2018年7月4日，知识图谱数量合计为65家，其中正常29家，存续46家，吊销一家，我国目前知识图谱企业数量较少，与知识图谱起步较晚等多方面因素有关，而知识图谱国际品牌发展水平较高因此我国市场知识图谱还面临着全球市场的冲击。

知识图谱构建了一个与搜索结果相关的完整的知识体系，所以用户往往会获得意想不到的发现。在搜索中，用户可能会了解到某个新的事实或新的联系，促使其进行一系列的全新搜索查询。

那么，未来知识图谱行业发展趋势如何呢?请点击中研研究院研究出版的《2018-2023年中国知识图谱产业市场现状分析及投资风险预测报告》。

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