InfoQ：知识图谱打破人工智能的认知天花板（23页）.pdf

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知识图谱的产业链结构总体看来，知识图谱上游产业涉及数据采集标注、云服务、硬件资源、数据库等支撑;中游从事知识图谱的设计与构建，包括提供用于知识图谱分析、应用的各类套件工具及解决方案;下游知识图谱主要与AI技术结合，深度应用于垂直领域。数据采集、标注旨在为构建知识图谱提供规范、丰富、持续更新的原始数据资源池。当前，数据采集标注仍属于劳动密集型领域，人力成本较高，采购第三方数据服务商完善前期数据库成为普遍选择。一般来说，京东众智、云测数据、文思海辉等数据服务商基于自研的可支持图片、语音、文本、视频、点云等多品类的智能标注平台，提供丰富的标注工具，并采用众包等方式，根据特定业务需要进行数据采集、清洗、标注，从而实现各类数据的一站式处理服务。此外，开放链接数据库也是构建知识图谱的重要数据来源，如 Freebase 、 Wikidata 、 Yage ，以及面向中文的开放域知识图谱社区项目 OpenKG ，都是直接获取结构化、半结构化数据的有效路径。在软硬件技术支持层面，云服务、硬件资源高度集中于云厂商、 IT 巨头。近年来，具备优质潜力的新玩家在图数据库领域集中涌现，包括费马科技 TuGraph 、欧若数网 Nebula Graph 、星环科技 StellarDB ，图数据库的云化成为主流发展方向。

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