《 构建个人知识图谱》2023 中国 AIGC 行业图谱(3D)

这是《构建个人知识图谱》系列文章的第八篇，我用前面文章编写介绍的 工具构建了一个 2023 AIGC 的行业图谱，发现了一些好玩儿的东西。

图谱数据下载 图谱的数据我维护到了腾讯文档上，如果大家想要查看更详细的数据，可以后台回复『 AIGC2023』获取文档。

概览

图谱总共 127 个节点，有四个大分类：

以及十几个小的分类：

大家可以先浏览下探索过程，后面介绍图谱具体内容：

孤零零的结点簇

把他们树状显示之后，首先见到一个孤零零的结点簇：『AI 芯片』。

说明搞芯片的公司一般都不去掺和其他赛道。

横跨领域最多那些公司

我们过滤下边的数量，看看涉猎最广的公司是哪个。

答案竟然是阿里云，

意料之外，情理之中。阿里云不仅有开源模型、闭源模型，还涉及 AI 开发平台、创作工具，以及政务、医疗、零售、电力等诸多领域。

百度

其次是百度智能云，百度是一家很早就 All in AI 的公司，在阿里发力电商、腾讯游戏应收占比逐年递增的时候， 百度已经押宝 AI，把 AI作为其未来的发展方向。。

百度除了我们熟知大模型之外，还有 PP飞桨 开源深度学习平台，虽然没有 PyTorch、TensorFlow 那么出名， 但也是为数不多可用的国产框架。

PS: 今年五月份的时候根据文档学习过 PaddlePaddle，但是根据文档折腾了不少时间，最后还是转向了 PyTorch，惭愧。

第四范式

第四范式是一家以机器学习为主的AI相关产品的提供商。第四范式在电商等行业智能决策领域占有很重要的地位，而随着 这次 AI 浪潮的来袭，第四范式也不甘落后。

华为云

相信大家都已经被华为手机的「遥遥领先」刷屏过。而在 AIGC 领域，华为云也涉猎很广。不仅有盘古大模型，更有智能服务器和AI开发平台。

其他的还有诸如京东科技、腾讯云、云知声、亚信科技等公司，也在 AIGC 模型和应用层上有所涉及。

当然，更多的是在某个领域专精的公司。

应用层

由于各大企业对 AIGC 的追逐，经过这大半年的发展，很多行业都有 AIGC 的影子。

创作工具

首先是创作工具，除了我们熟悉的 ChatGPT，MidJourney，老牌的厂商诸如 Adobe，不仅有 Firefly^[1]， Adobe 系列套件也慢慢融入了很多 AI 新特性。

国内的厂商也推出了很多符合本土个性的产品，比如秘塔科技的 秘塔写作猫^[2] 相信很多人也都很熟悉，在 AIGC 刚开始爆火的时候， 是很多人尝试 AI 写作的第一个工具。

内容消费

而在内容消费，AIGC 更是大放异彩。

相比 AR、VR 的萧条， 芒果、腾讯视频、爱奇艺、优酷等老牌视频厂商纷纷下注 AIGC，转向深耕「AIGC+长视频」。

就在我们还在讨论 AIGC 如何变现，如何落地的时候，内容产业依靠和 AIGC 天然的紧密关系，AIGC 已经在我们不注意的时候悄然落地开花了。

抖音、快手等短视频平台对 AIGC 更是开放，不仅有专门针对内容的平台规范，他们还分分开发自家的AIGC生态。

百度、知乎、小红书等内容创作平台上也是出现了越来越多的 AIGC 功能。

企业应用

企业应用领域，各个厂商也没有错过 AIGC 这波浪潮。

随着 ChatGPT 的爆火，金山办公股票去年到年中已经翻了一倍。WPS AI 提供了类似 微软 Copilot 的能力，并在 7月份也推出了基于大语言模型的智能办公助手。

医疗金融等行业

在图谱中我们可以看到，医疗、金融、政务、零售、电力等行业关系错综复杂，像阿里云、华为云、中关村金科等有2B 服务能力的企业都在努力扩展自己的客户群体。

而一部分企业自己选择自建 AIGC 能力。比如微脉的医疗级人工智能系统『Neumann AI』提供了，虚拟医生、知识图谱等多项能力。

大模型

垂直大模型

说起 AI ，今天大家最感兴趣的就是大模型了，之前盛世空前的百模大战大家还记得不。不同年初为了大模型而大模型，现在能沉淀下来的都是有了一些应用场景的。

网易的伏羲大模型在其低代码、众包平台、工程机器人各方面都有应用。

闭源大模型

闭源大模型一般都为自家的业务服务。

开源大模型

国内开源大模型知名度最高的就是 ChatGLM、MOSS、百川等。而 ChatGL 也是社区最繁荣的。

关于多图谱

由于还是这篇系列文章，先介绍下怎么实现行业图谱。

之前对个人知识图谱的规划是，一人一个图谱即可，能记录你日常所熟知的所有东西，1000 个以内的知识节点数量也基本能够覆盖你所在领域的知识范围。

但是随着功能的增加和使用的深入。慢慢的我自己也不满足单个图谱的需求了。

第一次有多图谱的需求是我在看矢量数据库和图数据库的时候，我就希望有一个数据库相关的知识图谱。虽然我也加了聚焦过滤（只查看某个节点的上下多少代内的数据）， 但还是觉得对单个主题的知识图谱更加好用。

现在我想要的主题图谱除了数据库，还有云原生项目，当然少不了 AIGC 行业图谱，LLM 大模型图谱。

说干就干，我进行了如下设计，每个节点都可以术语一张或者多张图谱：

设计思路 秉承 一个知识直接永远是一个知识节点的原则，多图谱之间可以共享知识节点，就像现实中的一样。比如： OpenAI或者 华为云，他在现实世界中永远都是这两家公司， 当你在查看 LLM 大模型图谱的时候能看到这两家公司，查看云计算图谱的时候也能看到这两家公司。

修改的时候也增加了图谱的编辑框，这样可以方便对新老数据进行单个编辑。

后面就是多图谱的构建，因为行业知识图谱和个人知识图谱在数据收集上有很大差异。个人知识图谱一般到来源于平时的个人总结和笔记， 行业知识图谱偏向于一次收集、慢慢修订不同版本。所以从数据维护上我选择了对行业图谱进行表格维护，后期导入。

具体过程就不说了，最终也构建了。

最终

最后再看下图谱操作视频吧，大家也能发现三维图谱有一个很大的问题就是前面文章提到的，适合交互探索，但是不那么直观。

最后的最后，图谱的数据我维护到了腾讯文档表格上了，如果大家想要查看更详细的数据，可以后台回复『AIGC2023』获取文档。

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