2020年，中國(guó)正式將人工智能納入“新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)”（新基建）戰(zhàn)略版圖，標(biāo)志著AI技術(shù)從前沿探索邁向全面賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的新階段。在這一宏觀背景下，知識(shí)圖譜作為人工智能認(rèn)知智能的核心技術(shù)之一，迎來(lái)了前所未有的發(fā)展機(jī)遇。本白皮書(shū)旨在梳理2020年中國(guó)知識(shí)圖譜行業(yè)在新基建浪潮中的發(fā)展態(tài)勢(shì)，并重點(diǎn)探討人工智能行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)與未來(lái)趨勢(shì)。

一、新基建戰(zhàn)略下的知識(shí)圖譜發(fā)展新機(jī)遇

新基建以信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施為核心，為知識(shí)圖譜技術(shù)提供了豐富的應(yīng)用場(chǎng)景和強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施支撐。在信息基礎(chǔ)設(shè)施方面，5G、數(shù)據(jù)中心、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的加速建設(shè)，為海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、傳輸與處理提供了可能，這正是構(gòu)建大規(guī)模、高質(zhì)量知識(shí)圖譜的前提。知識(shí)圖譜能夠?qū)⒎稚ⅰ悩?gòu)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為關(guān)聯(lián)、可推理的結(jié)構(gòu)化知識(shí)，成為新基建數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放的關(guān)鍵“轉(zhuǎn)換器”。

在融合基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，如智能交通、智慧能源、智慧醫(yī)療等，知識(shí)圖譜憑借其強(qiáng)大的語(yǔ)義理解和關(guān)聯(lián)分析能力，正深度融入行業(yè)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)。例如，在智慧醫(yī)療中，知識(shí)圖譜可以整合病歷、文獻(xiàn)、基因數(shù)據(jù)，輔助臨床決策；在智能電網(wǎng)中，它能建模設(shè)備、運(yùn)行與故障知識(shí)，提升運(yùn)維效率與安全性。

二、知識(shí)圖譜驅(qū)動(dòng)的AI行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)現(xiàn)狀

2020年，知識(shí)圖譜不再僅僅是實(shí)驗(yàn)室中的技術(shù)模型，而是日益成為AI行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)中的核心組件。系統(tǒng)集成服務(wù)商正從傳統(tǒng)的硬件和軟件集成，向“數(shù)據(jù)+知識(shí)+算法+應(yīng)用”的一體化智能解決方案轉(zhuǎn)型升級(jí)。

1. 服務(wù)模式深化：集成服務(wù)從項(xiàng)目定制化開(kāi)發(fā)，逐漸衍生出平臺(tái)化、SaaS化服務(wù)模式。頭部科技企業(yè)和專業(yè)廠商推出知識(shí)圖譜平臺(tái)，提供從知識(shí)建模、抽取、融合到存儲(chǔ)、計(jì)算、可視化的全棧工具鏈，降低行業(yè)用戶的應(yīng)用門(mén)檻。
2. 垂直行業(yè)滲透加速：金融、公安、司法、政務(wù)、醫(yī)療、工業(yè)制造、媒體等領(lǐng)域成為知識(shí)圖譜集成應(yīng)用的主戰(zhàn)場(chǎng)。在金融風(fēng)控領(lǐng)域，知識(shí)圖譜用于構(gòu)建企業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，精準(zhǔn)識(shí)別欺詐與風(fēng)險(xiǎn)；在智慧政務(wù)中，它用于梳理政策法規(guī)、部門(mén)職責(zé)與辦事流程，實(shí)現(xiàn)“一網(wǎng)通辦”和智能問(wèn)答。
3. 與其它AI技術(shù)融合：知識(shí)圖譜與機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)深度融合，形成更強(qiáng)大的復(fù)合型智能。例如，知識(shí)圖譜為機(jī)器學(xué)習(xí)提供可解釋的領(lǐng)域知識(shí)約束，提升模型性能與可信度；NLP技術(shù)則從文本中自動(dòng)化抽取知識(shí)，反哺圖譜的構(gòu)建與更新。

三、面臨的挑戰(zhàn)與核心能力要求

盡管發(fā)展迅速，但知識(shí)圖譜的行業(yè)集成應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

• 數(shù)據(jù)壁壘與質(zhì)量難題：跨部門(mén)、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象依然存在，且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)理解、多源數(shù)據(jù)融合與知識(shí)對(duì)齊的精度有待提升。
• 領(lǐng)域知識(shí)工程復(fù)雜度高：不同行業(yè)的知識(shí)體系差異巨大，需要深度的領(lǐng)域?qū)＜覅⑴c建模，規(guī)模化復(fù)制難度較大。
• 實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新與推理性能：業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)知識(shí)的實(shí)時(shí)性要求越來(lái)越高，動(dòng)態(tài)圖譜的增量更新、高效查詢與復(fù)雜推理仍是技術(shù)難點(diǎn)。
• 投入成本與價(jià)值衡量：構(gòu)建和維護(hù)大規(guī)模知識(shí)圖譜成本不菲，其商業(yè)價(jià)值有時(shí)難以直接量化，影響部分企業(yè)的投資決策。

因此，優(yōu)秀的AI行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)集成服務(wù)商需具備以下核心能力：深厚的行業(yè)知識(shí)理解能力、全棧的知識(shí)圖譜技術(shù)能力、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)治理與工程化能力，以及以業(yè)務(wù)價(jià)值為導(dǎo)向的解決方案設(shè)計(jì)與交付能力。

四、未來(lái)展望與趨勢(shì)

在新基建的持續(xù)推動(dòng)下，中國(guó)知識(shí)圖譜行業(yè)及應(yīng)用集成服務(wù)將呈現(xiàn)以下趨勢(shì)：

1. 標(biāo)準(zhǔn)化與平臺(tái)化：知識(shí)表示、存儲(chǔ)、交換的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程將加快，云原生、低代碼的知識(shí)圖譜平臺(tái)將成為主流，促進(jìn)生態(tài)合作與應(yīng)用普及。
2. 認(rèn)知智能深化：知識(shí)圖譜將從“靜態(tài)知識(shí)庫(kù)”向具備自學(xué)習(xí)、自演化能力的“動(dòng)態(tài)認(rèn)知引擎”演進(jìn)，更好地支持預(yù)測(cè)性、解釋性分析。
3. 與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和邊緣計(jì)算深度融合：在新基建的融合基礎(chǔ)設(shè)施中，知識(shí)圖譜將在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)輕量化部署，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的時(shí)序、時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)感知與理解，驅(qū)動(dòng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等場(chǎng)景的智能決策。
4. 成為企業(yè)智能化的核心基礎(chǔ)設(shè)施：知識(shí)圖譜將逐步成為企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中臺(tái)和AI中臺(tái)的關(guān)鍵組成部分，作為組織與連接企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)、知識(shí)的“大腦”，賦能業(yè)務(wù)流程智能化再造。

2020年是承前啟后的關(guān)鍵一年。新基建為國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了強(qiáng)大動(dòng)力，也為知識(shí)圖譜技術(shù)及其行業(yè)應(yīng)用集成服務(wù)開(kāi)辟了廣闊的天地。面對(duì)機(jī)遇與挑戰(zhàn)，產(chǎn)業(yè)界需持續(xù)加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新、深化行業(yè)理解、共建開(kāi)放生態(tài)，推動(dòng)知識(shí)圖譜在更多領(lǐng)域落地生根，最終助力中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)從“感知智能”到“認(rèn)知智能”的跨越，為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展構(gòu)筑堅(jiān)實(shí)的智能基石。