感知到認知的跨越式發(fā)展，須引入發(fā)展認知技術，知識圖譜概念股在此形勢下成為了破局的關鍵技術。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，服務于知識圖譜運算，算力規(guī)�；�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。深度學習技術、NLP技術、知識圖譜技術協(xié)同并進，尤其是NLP技術近幾年的快速發(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)模預計達到107億元，而到2026年，相應規(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)務與知識圖譜可密切結合，同時具備建設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，隨著政務數(shù)字化建設龍頭股的完善，政務對知識圖譜的業(yè)務需求會逐漸喚醒，成為未來市場的拉力之一。

 

    　　知識圖譜建設概念股需面臨的建設難點主要在于數(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)專家與技術復合型專家，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實力與深化行業(yè)認知的角度出發(fā)，結合自身原有業(yè)務優(yōu)勢，持續(xù)深化發(fā)展行業(yè)知識圖譜業(yè)務。知識圖譜業(yè)務場景也將不斷迭代，行業(yè)應用場景邊界拓寬，垂直應用場景被做深做透。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，匯聚建設合力，促進產(chǎn)業(yè)生態(tài)成長壯大。

 

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