知識圖譜技術正在悄然升溫。 

這項技術雖然在AI創業賽道中出現頻次最低，但近期卻被頻頻提及。 

從大型科技公司到創業企業，知識圖譜已成為兵家必爭之地。為什么是現在？它能解決什么問題？未來發展如何？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。

數據統計顯示，在國內AI初創企業近3000個技術標簽中，計算機視覺出現255次，自然語言處理出現188次，自動駕駛出現152次，而知識圖譜僅出現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量激增，一些大數據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。單純依靠數據驅動的AI無法真正理解世界，缺乏可解釋性成為發展瓶頸。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。

它不是簡單的數據集合，而是模擬人類大腦對知識的關聯思考方式。

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。

巨頭企業紛紛布局知識圖譜。百度的知識圖譜服務規模三年增長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；阿里基于電商數據建立商品知識圖譜。這些布局顯示知識圖譜已成為科技巨頭的戰略高地。

創業生存之道：專注垂直領域

知識圖譜創業公司與巨頭直接競爭優勢不明顯，多選擇垂直領域切入。金融、法律、公安、醫療、制造業等"知識密集型"領域成為主要戰場。

創業公司的商業模式主要有三種：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，專注特定環節提供技術支持。

知識圖譜企業面臨兩大挑戰：客戶服務和數據閉環。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。在數據閉環方面，創業公司難以像頭條那樣構建自我進化的知識圖譜，處于被動獲取數據的狀態。

知識圖譜的本質是梳理復雜數據，建立關聯，使模糊世界變得清晰。它是人類從語言文字時代向數據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。

與大數據和深度學習相比，知識圖譜更接近人類認知模式。人類通過將點和線關聯起來思考問題，知識圖譜正試圖像人腦一樣建立這種關聯思維。未來的AI發展，將從單純的數據驅動轉向知識驅動，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。