2022年中国知识图谱行业研究报告(3)

产品形态解析
满足其一即可认定为知识图谱产品，五种形态可相互嵌套
知识图谱的产品形态颇有“盲人摸象”之意。各类厂商分别通过自然语言处理、知识库、数据库、数据平台或中台、机器学习等产品逐步接触到知识图谱，在已有的业务基础上叠加知识图谱产品，或开发出独立的知识图谱产品业务线。就当前的五大产品形态而言，其中的任意一种都可算作知识图谱产品，且知识图谱产品一般为五类产品形态的排列组合复合体。

热点探讨一：KG在数据产品中的存在感
业务了解不透彻、产品开发承接性等原因诱发的有限存在感
在各类知识图谱的产品形态中，大数据知识图谱的数据产品属性强于知识图谱属性。在数据中台、大数据平台以及其他数据解决方案中，可频繁观察到知识图谱这一画龙点睛的模块或组件，多数大数据厂商也常常自诩自己具备知识图谱能力。然而，一旦深究其中的知识图谱行业能力、底层技术能力，多数厂商的知识图谱工具往往难以覆盖知识图谱本该具备的完整生产流程，并且缺失核心的Schema建模技术，现阶段知识图谱在大数据产品中的地位及作用就显得十分有限。

热点探讨二：场景知识图谱为发展方向
殊途同归：高价值、实用性强的垂类场景知识图谱
知识图谱产品在当下及未来的行业发展热点主要围绕大数据知识图谱、行业知识图谱两大类产品展开。大数据知识图谱侧，行业参与者主要分化为两大阵营，一类选择做简单的知识图谱可视化展示，不深究场景类产品的开发，另一类则在数据积累的基础上，效仿行业知识图谱厂商做场景的深度挖掘与沉淀，以期实现数据治理能力与场景产品化能力的双融合。行业知识图谱侧，知识图谱作为“行业专家”这一概念的火热潮逐渐退却，参与者在看到B端广大市场空间的同时，也深刻意识到搭建高业务价值、强专业性知识图谱的不易，因而招纳更多的业务端人才，弥补业务短板，促成技术与业务的双融合。