感知到認知的跨越式發展，須引入發展認知技術，知識圖譜概念股在此形勢下成為了破局的關鍵技術。數字經濟的持續發展將加速知識圖譜產業化進度，推動知識圖譜與傳統產業融合。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展條件。深度學習技術、NLP技術、知識圖譜技術協同并進，尤其是NLP技術近幾年的快速發展為知識圖譜產業化提供了機會。

 

    　　2021年，知識圖譜核心市場規模預計達到107億元，而到2026年，相應規模將超過296億元，2021-2026年CAGR=22.5%。金融龍頭股與公安兩大行業的知識圖譜占比較高且增長速度較快，其業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，因而成為了市場規模的主要拉力。未來，隨著政務數字化建設龍頭股的完善，政務對知識圖譜的業務需求會逐漸喚醒，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據治理、行業專家儲備、底層圖數據庫存儲、算法生產流程龍頭股與性能待提升、客戶認知待培養以及產品封裝形式待優化。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，儲備培養深厚行業專家與技術復合型專家，升級底層圖數據的存儲方式，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、大數據廠商、NLP廠商、互聯網大廠與信息化廠商等知識圖譜業內參與者將從強化技術實力與深化行業認知的角度出發，結合自身原有業務優勢，持續深化發展行業知識圖譜業務。知識圖譜業務場景也將不斷迭代，行業應用場景邊界拓寬，垂直應用場景被做深做透。知識圖譜生態龍頭股也將繼續由監管引導方、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，促進產業生態成長壯大。

 

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