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文｜钛资本研究院

随着阿尔法围棋（AlphaGo）击败人类职业围棋世界冠军李世石，人工智能或将取代人类的讨论不绝于耳。但从业内或研究的角度来片，以目前的技术水平，要想实现能取代人类的人工智能系统，还非常困难。

在这点上，美军的做法比较有借鉴意义，他们的思路不是希望系统取代人，而是用人工智能在感知和认知层面上增强人的能力，实现人机协作。由人进行最终的判断和决策，机器完成相关的细节收集、整理等方面的工作。

在钛资本新一代企业级科技投资人投研社第27期，中国科学院软件研究所研究员、数据地平线（广州）科技有限公司首席科学家薛云志博士分享了知识图谱的创业及投资机会，以及从实体相关性跨越到事件逻辑关系后事理图谱的价值、创业投资机会。

薛云志为中科院软件所博士、清华大学MBA，ISO/IEC SC42（人工智能国际标准化）专家、人工智能国家重大专项专家组成员、某专家组首席科学家，主要研究方向集中在自然语言处理和知识图谱。

知识图谱技术的创业投资机会

所谓事理图谱，是一个特殊品类的知识图谱。知识图谱的创业机会可以分成四个层次：

第一个层次的创业机会是关键技术，涉及到数据的清洗、ETL等操作，还有非结构化文本抽取、OCR（尤其是面对一些复杂单据的OCR）、实体链接、图数据库等关键技术。

这个层次的创业，对于创业者而言很容易切入，因为相关的关键技术，在过去各个学术机构、研究机构里完成得非常多，很适合技术出身的创业者。此外，现在大多数相关的知识数据都是以非结构化的文档形式存在，相关需求非常大。

但也有劣势：第一，面向客户的技术部门，在大多数企业里是成本中心，所以投入不会特别高；第二，以目前AI技术的发展水平，要想在关键技术层面做到非常高的准确率，难度很高；第三，在关键技术层面上，不管是做非结构化的抽取还是做单据的处理，每一个场景、客户的数据，以及对数据后续处理需求都不一样，所以特别容易陷入定制化的泥潭。

第二个层次的创业机会是数据，除了基本面数据之外，也包括行情数据、另类数据、舆情数据等等。

在这个层次的创业，需求比较广泛，也比较持续。假如今年采购的技术满足了需求，明年就一定会按这个需求进行采购。此外，相对容易标准化。再次，一般都是业务部门使用数据，所以也会有一个附带的优势，即用户黏性相对较高。

但也存在劣势：一个是数据采集时，往往边际成本不太容易降低，因为每一个数据采集时都需要有基本同样的投入。比如另类数据里比较典型的电商数据处理，几乎处理每个新类型数据或新数据源时，要花费的成本相对都比较高；而数据采集的技术门槛相对比较低，竞争者也比较容易进入。

第三个层次的创业机会是知识图谱产品，包括工商知识图谱、产业链知识图谱等，现在市面上有不少供应商在提供这样的产品和服务。

其优势是相当多的知识图谱都可以标准化，类似于天眼查的工商数据就是一个很标准化的知识图谱，而且门槛还挺高。要想再做一个新的，达到现的高度还不那么容易；另一个就是可以嵌入到用户的工作流程当中，用户一旦采用后的再更换成本相对较高。

劣势首先就在于这不是一个特别直接的业务场景，一般都需要经由某个应用产品来体现。其次是以目前的技术发展水平而言，要保证高度的覆盖率、准确率，成本就会快速上升。

第四个层次的创业机会是应用场景类产品或服务，包括两类：旧场景的优化，以及知识图谱所能赋能的新场景。

这四个层次的创业机会，从价值上来讲，是从下往上逐步提升的：关键技术虽然说很重要，但它的价值溢价最低；应用场景类相对较难，但如果能寻找到一个新场景，它的价值溢价应该最高。

当然从适合的玩家来讲，越往下的技术越适合大玩家大平台，比如阿里云、腾讯云都部署了很多类似的服务，做非结构化文本提取且应用的比较成功；初创企业当然也可以做这类应用，但往往比较困难。

对于小企业、小玩家而言，最合适的切入点应该是场景类，场景一般都直接面向业务，所以技术价值可以充分体现，而且这些场景业务更换成本相对比较高，用户黏性也高。只是要寻找到合适的场景，需要对业务有更深刻的理解。