知识改变企业命运
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近年来，人工智能逐渐从感知智能向认知智能发展。AI赋能的知识应用是实现认知智能的创新形态——该领域采用大数据、知识图谱、图存储和图计算等多种技术。将过去结构化、半结构化、非结构化的信息变成知识库，建立模型并给出行动建议，驱动企业基于知识智能决策。在此背景下，IDC针对 “AI赋能的知识应用”领域开展研究，并发布《AI赋能的知识应用市场发展现状及趋势分析》报告。报告从企业面临的挑战着手，介绍了当前中国行业用户正在逐步落地的应用场景，以及各个子市场上主流供应商的情况，为技术买家提供建议。
本文引用地址：https://www.eepw.com.cn/article/202106/426327.htmAI赋能的知识应用市场发展现状
在本篇报告中，“AI赋能的知识应用”市场指以知识图谱的构建与应用为核心的知识应用解决方案市场，具体的软件产品及服务如图数据库/图计算引擎、知识图谱构建平台等。
在认知智能发展的过程中，知识应用系统与业务专家将持续紧密协作，并且长期并存。
企业面临的挑战
企业想要实现知识应用，面对着知识来源、基础知识建设和统一的知识底座三个方面的挑战，表现为：
● 知识积累过度依赖员工
● 智能化转型缺乏基础知识建设，难以发挥业务价值
● 企业内卷与人才贬值
行业应用场景
当前知识应用正在行业中逐步落地，整体发展较为早期，行业垂深应用场景已经在互联网、金融、制造等领域落地。
长远来看，企业从数据化到知识化是必然趋势，结合场景的应用创新为企业带来持续增长潜力。
主流供应商如何解决当前的挑战
当前知识应用市场的成熟度较低但非常活跃，大多厂商正在探索适合自己的发展路线。
知识应用市场中的技术供应商各有特点，可分为三大类：
01
知识应用整体方案供应商：
为用户提供包含从知识的采集、存储、计算、知识图谱构建及应用等的整体方案，根据知识的生命周期提供基于标准产品的应用和服务，帮助行业企业构建自己的知识应用平台。
华为云知识计算解决方案以ModelArts AI开发平台为基础，包括原子能力层、知识构建层、知识通用应用和行业知识资产四大模块，赋能企业构建知识计算平台、挖掘知识价值，服务于油气、金融、制造等行业。
百度知识中台基于百度知识图谱、自然语言处理、多模态语义理解、语音图像、智能搜索、数据科学等AI技术，提供覆盖企业知识生产、知识组织与知识应用的全过程核心能力，已在多个行业客户落地。
02
知识图谱与图计算供应商：
为用户构建面向行业的知识图谱，对图数据进行分析，开发相关的知识应用。由于知识应用与行业相关密切，厂商随着对业务模型的积累将持续在垂直领域提升应用服务水平。
百分点科技将知识图谱作为认知智能解决方案的关键能力，当前已在应急、公共安全、媒体出版等行业构建了对应的知识图谱，构建的实体数达到数千万的量级，关系数达到几十亿的量级，服务了众多的政府和企业客户。
明略科技知识图谱平台SCOPA围绕知识图谱的构建与应用，提供知识图谱建模、抽取、存储、计算和应用的一站式交付，帮助客户实现对象洞察和决策分析。
蚂蚁集团知识图谱平台高效融合了AI算法、图数据库等能力，依赖蚂蚁自研的金融级图数据库GeaBase，图学习框架AGL等平台能力，围绕本体/概念/规则等知识定义、构建、推理等形成了面向业务的平台方案。
03
图数据库供应商：
为用户提供用于存储及管理图数据的数据库产品，解决大规模图数据处理问题。
蚂蚁集团依托着其在风控以及推荐等复杂的应用场景，苛刻的技术要求，构建了一套包含了图存储、图计算、图学习、图研发平台的完善的图数据库体系。
星环科技StellarDB是一款分布式图数据库产品，作为星环大数据平台的重要组件之一，支持企业级图数据的存储、查找、分析和展现，主要应用于金融和政府行业。
市场驱动力
该市场的驱动力既包含整体数字化环境因素，也包含大数据、AI等技术发展的因素。尤其是移动互联网的发展使分析对象从“个体”拓展到“个体之间的关系”，企业对知识的共享和挖掘的需求越来越强。
未来趋势
● 知识存储：分布式图数据库和多模数据库趋热并且云化，成为大数据平台的新组件，完善平台对多模态数据的支持；
● 知识图谱构建：通过小样本抽取结合人工的方式快速启动知识抽取环节的工作，行业知识图谱构建成本降低、自动化程度提高，知识图谱普遍动态化，随时间更新图谱、满足业务变化需求；
● 知识应用：分行业的市场集中度提高，面向特定细分场景的知识应用逐步成熟。
给技术买家的建议
企业开发知识应用的过程，往往从初期知识图谱平台搭建、更多业务部门参与，到平台数据种类扩展、运行模型优化、运算能力扩展，不同阶段对应着不同的成功要素。
IDC中国高级分析师王丽萌表示：“在知识经济时代，知识成为主要生产要素，利用知识或信息工作的知识型员工日益成为组织核心能力与竞争优势的源泉。因此，如何把知识用在企业、留在企业，促进知识积累与应用，减少知识型员工流失带来的影响，成为企业正在面临的挑战。AI赋能的知识应用正在互联网、金融、制造、政府等领域逐步落地，随着企业数据治理的进度，以及细分领域知识图谱的积累和完善，知识应用将在中国快速发展。”
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