感知到認知的跨越式發(fā)展，須引入發(fā)展認知技術(shù)，知識圖譜概念股在此形勢下成為了破局的關(guān)鍵技術(shù)。數(shù)字經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展將加速知識圖譜產(chǎn)業(yè)化進度，推動知識圖譜與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合。高性能圖計算可為圖計算輸送更快更準的計算能力，服務(wù)于知識圖譜運算，算力規(guī)模化部署也為知識圖譜計算的高密度、高功耗要求提供了有利發(fā)展條件。深度學(xué)習(xí)技術(shù)、NLP技術(shù)、知識圖譜技術(shù)協(xié)同并進，尤其是NLP技術(shù)近幾年的快速發(fā)展為知識圖譜產(chǎn)業(yè)化提供了機會。

 

    　　2021年，知識圖譜核心市場規(guī)模預(yù)計達到107億元，而到2026年，相應(yīng)規(guī)模將超過296億元，2021-2026年CAGR=22.5%。金融龍頭股與公安兩大行業(yè)的知識圖譜占比較高且增長速度較快，其業(yè)務(wù)與知識圖譜可密切結(jié)合，同時具備建設(shè)概念股意愿與資金投入，因而成為了市場規(guī)模的主要拉力。未來，隨著政務(wù)數(shù)字化建設(shè)龍頭股的完善，政務(wù)對知識圖譜的業(yè)務(wù)需求會逐漸喚醒，成為未來市場的拉力之一。

 

    　　知識圖譜建設(shè)概念股需面臨的建設(shè)難點主要在于數(shù)據(jù)治理、行業(yè)專家儲備、底層圖數(shù)據(jù)庫存儲、算法生產(chǎn)流程龍頭股與性能待提升、客戶認知待培養(yǎng)以及產(chǎn)品封裝形式待優(yōu)化。攻克知識圖譜的建設(shè)重難點將有利于從源頭保證知識與智慧真實可靠、可用正確，儲備培養(yǎng)深厚行業(yè)專家與技術(shù)復(fù)合型專家，升級底層圖數(shù)據(jù)的存儲方式，改善算法性能，為知識圖譜建設(shè)減少阻礙。

 

    　　未來，知識圖譜廠商、大數(shù)據(jù)廠商、NLP廠商、互聯(lián)網(wǎng)大廠與信息化廠商等知識圖譜業(yè)內(nèi)參與者將從強化技術(shù)實力與深化行業(yè)認知的角度出發(fā)，結(jié)合自身原有業(yè)務(wù)優(yōu)勢，持續(xù)深化發(fā)展行業(yè)知識圖譜業(yè)務(wù)。知識圖譜業(yè)務(wù)場景也將不斷迭代，行業(yè)應(yīng)用場景邊界拓寬，垂直應(yīng)用場景被做深做透。知識圖譜生態(tài)龍頭股也將繼續(xù)由監(jiān)管引導(dǎo)方、供給方、需求方、投資方、高校及科研院所融合共建，匯聚建設(shè)合力，促進產(chǎn)業(yè)生態(tài)成長壯大。

 

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