知識圖譜技術正在悄然升溫。 

這項技術雖然在AI創(chuàng)業(yè)賽道中出現(xiàn)頻次最低，但近期卻被頻頻提及。 

從大型科技公司到創(chuàng)業(yè)企業(yè)，知識圖譜已成為兵家必爭之地。為什么是現(xiàn)在？它能解決什么問題？未來發(fā)展如何？讓我們一探究竟。

知識圖譜的崛起：從冷門到熱點

在AI技術的江湖中，"知識圖譜"曾是最不起眼的角色。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，在國內AI初創(chuàng)企業(yè)近3000個技術標簽中，計算機視覺出現(xiàn)255次，自然語言處理出現(xiàn)188次，自動駕駛出現(xiàn)152次，而知識圖譜僅出現(xiàn)10次。

這種局面正在改變。知識圖譜被頻繁提及，做知識圖譜的公司數(shù)量激增，一些大數(shù)據(jù)公司甚至開始在名字后面加上"知識圖譜"四個字。

知識圖譜的熱度提升源于深度學習技術的局限性顯現(xiàn)。單純依靠數(shù)據(jù)驅動的AI無法真正理解世界，缺乏可解釋性成為發(fā)展瓶頸。知識圖譜正是解決這一痛點的關鍵技術。

知識圖譜：AI的認知引擎

知識圖譜描述客觀世界的概念、實體及其關系。

它不是簡單的數(shù)據(jù)集合，而是模擬人類大腦對知識的關聯(lián)思考方式。

2012年Google推出知識圖譜并應用于搜索引擎，標志著這項技術的商業(yè)化。前Google工程師阿米特·辛格描述："構成這個世界的是實體，而非字符串。"這句話道出了知識圖譜的核心價值——從表面的文字符號轉向深層次的實體關系。

知識圖譜有三個核心要素：實體、關系和屬性。

實體指客觀存在的人、事、物；關系是實體間的聯(lián)系；屬性則是實體和關系的特征。這種結構使機器能夠"理解"而非簡單"匹配"信息。

巨頭企業(yè)紛紛布局知識圖譜。百度的知識圖譜服務規(guī)模三年增長160倍；搜狗利用知識圖譜使移動搜索流量增長70%；騰訊構建社交知識圖譜；阿里基于電商數(shù)據(jù)建立商品知識圖譜。這些布局顯示知識圖譜已成為科技巨頭的戰(zhàn)略高地。

創(chuàng)業(yè)生存之道：專注垂直領域

知識圖譜創(chuàng)業(yè)公司與巨頭直接競爭優(yōu)勢不明顯，多選擇垂直領域切入。金融、法律、公安、醫(yī)療、制造業(yè)等"知識密集型"領域成為主要戰(zhàn)場。

創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)模式主要有三種：一是直客服務模式，提供定制化解決方案；二是通過集成商銷售模塊化功能；三是成為技術提供商，專注特定環(huán)節(jié)提供技術支持。

知識圖譜企業(yè)面臨兩大挑戰(zhàn)：客戶服務和數(shù)據(jù)閉環(huán)。在客戶服務方面，大型客戶決策周期長、需求模糊，小型客戶預算有限。在數(shù)據(jù)閉環(huán)方面，創(chuàng)業(yè)公司難以像頭條那樣構建自我進化的知識圖譜，處于被動獲取數(shù)據(jù)的狀態(tài)。

知識圖譜的本質是梳理復雜數(shù)據(jù)，建立關聯(lián)，使模糊世界變得清晰。它是人類從語言文字時代向數(shù)據(jù)化時代邁進的關鍵步驟。在后深度學習時代，知識圖譜為"可解釋的AI"提供了全新視角。

與大數(shù)據(jù)和深度學習相比，知識圖譜更接近人類認知模式。人類通過將點和線關聯(lián)起來思考問題，知識圖譜正試圖像人腦一樣建立這種關聯(lián)思維。未來的AI發(fā)展，將從單純的數(shù)據(jù)驅動轉向知識驅動，知識圖譜正是這一轉變的核心技術。

知識圖譜正在從冷門走向熱點，未來它將不僅是搜索引擎的核心技術，更將成為所有AI應用的認知引擎，賦予機器真正理解世界的能力。