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狹義來看，數據中臺是一套實現數據資產化和服務復用的工具;廣義來看，數據中臺是一套運用數據推動企業數字化轉型升級的機制和方法論。

數據中臺始于業務數據的沉淀積累，用于數據的收集、整合、分析及應用，循環往復，形成生態閉環。2021年數據中臺市場規模達到96.9億元。在供給側，行業的生態化合作趨勢明顯;在需求側，企業對數據中臺的關注點從中臺本身轉向了最終的數據變現能力。

行業集中度和成熟度持續上升，整體規模穩步增長，增速趨于平穩，預計將在2024年達到187.4億元。

當前數據中臺的行業集中度仍保持較低水平，行業的活躍參與者大致分為平臺生態廠商、解決方案廠商和獨立中臺廠商三類，行業格局由競爭轉向競合，以協同生態為核心，集眾所長，將成熟的技術方案與行業服務經驗結合，協同拓展應用解決方案的廣度和深度，深耕于金融、泛零售、政務、制造、工業等多行業應用場景。

云原生是當下最為確定的技術趨勢，存算分離、微服務、ServerLess等核心技術要素驅動數據中臺走向云原生。數智融合理念將AI算法模型植入數據治理，高質量數據反哺AI開發能力，讓數據和AI開發高效互通。泛中臺化趨勢明顯，業務場景需求的解決方案/產品趨于“中臺化”，以數據中臺為基礎的中臺體系不斷豐富。

核心觀點：

　　數據庫應用的發展趨勢：混合事務分析處理（HTAP） 　 　　針對OLTP和OLAP單獨的數據應用需求，如果由各自專有系統處理，一般來說性能將比混合通用系統性能高一到兩個數量級，但未來整合的趨勢更明顯，客戶需要可以滿足混合需求的通用系統，HTAP基于一體化架構高度融合，在事務支持和數據時效上更有保證，同時減少專有系統數據遷移處理下的同步成本。 　 　　數據庫架構的發展趨勢：分布式架構 　 　　分布式數據庫繼承了傳統單機數據庫的核心特性，同時還擁有分布式系統的處理能力，具有可水平擴展、高性能、高可用、混合負載、更安全等優點。原生分布式架構數據庫直接改變底層結構，因此性能不受底層數據庫制約，也天然契合云原生理念。 　 　　數據庫部署的發展趨勢：云原生部署 　 　　云原生數據庫結合云原生與分布式特點，最大限度實現資源池化、彈性變配、超高并發等能力，可實現隨時隨地的多前端訪問，提供云服務的計算節點，并且能夠靈活及時調動資源擴縮容，助力企業降本增效，國內云原生數據庫雖起步晚，但發展迅速。 　

來源：艾瑞咨詢

中國知識圖譜行業研究報告為艾瑞咨詢集團自主研究發布的行業報告。本報告知識圖譜技術在通用知識圖譜 與行業知識圖譜的企業訴求，剖析各行業的核心業務痛點，闡明知識圖譜技術與應用對業 務痛點的針對性與價值，對比各行業的知識圖譜發展現狀與潛力，展現知識圖譜技術的建 設重點與未來趨勢。希望通過本報告，為讀者呈現現階段知識圖譜行業發展的要點，提供辨析和判斷知識圖譜行業趨勢的方法啟發。

感知到認知的跨越式發展，須引入發展認知技術，知識圖譜在此形勢下成為了破局的關鍵技術。數字經濟的持續發展將加速知識圖譜產業化進度，推動知識圖譜與傳統產業融合。高性能圖計算可為圖計算輸送更快更準的計算能力，服務于知識圖譜運算，算力規模化部署也為知識圖譜計算的高密度、高功耗要求提供了有利發展條件。深度學習技術、NLP技術、知識圖譜技術協同并進，尤其是NLP技術近幾年的快速發展為知識圖譜產業化提供了機會。

2021年，知識圖譜核心市場規模預計達到107億元，而到2026年，相應規模將超過296億元，2021-2026年CAGR=22.5%。金融與公安兩大行業的知識圖譜占比較高且增長速度較快，其業務與知識圖譜可密切結合，同時具備建設意愿與資金投入，因而成為了市場規模的主要拉力。未來，隨著政務數字化建設的完善，政務對知識圖譜的業務需求會逐漸喚醒，成為未來市場的拉力之一。

知識圖譜建設需面臨的建設難點主要在于數據治理、行業專家儲備、底層圖數據庫存儲、算法生產流程與性能待提升、客戶認知待培養以及產品封裝形式待優化。攻克知識圖譜的建設重難點將有利于從源頭保證知識與智慧真實可靠、可用正確，儲備培養深厚行業專家與技術復合型專家，升級底層圖數據的存儲方式，改善算法性能，為知識圖譜建設減少阻礙。

未來，知識圖譜廠商、大數據廠商、NLP廠商、互聯網大廠與信息化廠商等知識圖譜業內參與者將從強化技術實力與深化行業認知的角度出發，結合自身原有業務優勢，持續深化發展行業知識圖譜業務。知識圖譜業務場景也將不斷迭代，行業應用場景邊界拓寬，垂直應用場景被做深做透。知識圖譜生態也將繼續由監管引導方、供給方、需求方、投資方、高校及科研院所融合共建，匯聚建設合力，促進產業生態成長壯大。

　實踐-高頻高價值應用及數據痛點：本篇報告選擇金融、零售、醫療和工業四大典型行業為切入點，分析呈現各行業的信息化建設階段與高頻高價值的AI應用場景，并基于高頻高價值AI應用引發的數據治理需求，對面向人工智能的數據治理體系搭建給到建設指導。

　　展望-治理陷阱與趨勢洞察：1）企業需避免落入“數據埋點大而全”的治理陷阱；2）供需兩側需共同保證數據治理體系建設后的運營流轉；3）企業需建立符合管理現狀及發展需求的數據安全治理框架，確保數據全周期的安全與合規；4）聯邦學習技術可帶來數據安全合規線內的共同富裕；5）數據的“自治與自我進化”成為未來數據處理發展的必由之路，為企業打造“治理+AI”體系的良性循環。前言-數據與數據治理：如今數據不再局限于傳統數字形式的認知，由結構化數據延伸到半結構化、非結構化的數據范疇。數據治理越來越受到企業的普遍重視，在數據生命周期的各個階段通過相應的工具與方法論，使數據發揮出更大的價值，是實現數據服務與應用必不可少的階段。

　　參與-行業規模與受益圈立足點：數據治理與AI應用產品開始交匯融合，廠商參與更加多元，咨詢公司、數據服務提供商和人工智能產品服務商三方陣營構建行業競合格局，而“智”，即AI應用，為面向人工智能的數據治理服務的核心立足點。2021年面向人工智能的數據治理市場規模約為40億元，預計五年后規模將突破百億。

　　主題-面向人工智能的數據治理：AI技術創新應用走向大規模落地，帶動了大數據智能市場的蓬勃發展。2021年大數據智能市場規模約為553億元。目前傳統數據治理體系多停留在結構性數據化治理工作，尚難滿足AI應用對數據的高質量要求。企業可吸收傳統體系的智慧沉淀，以AI應用數據需求為核心，優化建設“面向人工智能的數據治理”體系，顯著提升AI應用的規模化落地效果。

12月17日，由中國信息協會大數據分會主辦，信息化觀察網、國潤互聯信息技術研究院共同承辦的“2021中國大數據技術應用大會”在北京隆重召開。會上，中國信息協會大數據分會與北京國潤互聯信息技術研究院共同發布了《2021—2022中國大數據產業發展報告》（以下簡稱《報告》），在深入分析中國大數據產業發展現狀、政策體系、人才培育等產業發展要素的基礎上，進一步研判大數據在軟硬件產品、基礎設施和應用服務等領域的熱點及布局，同時提出了大數據產業發展的六大新趨勢。

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數據作為五大生產要素之一，正與行業應用深度結合，成為推動產業、企業數字化轉型升級的重要驅動力量。11月30日，工業和信息化部印發的《“十四五”大數據產業發展規劃》（以下簡稱《規劃》）指出，大數據產業是以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，是激活數據要素潛能的關鍵支撐，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。

為推動大數據產業高質量發展，《規劃》提出“以釋放數據要素價值為導向，以做大做強產業本身為核心，以強化產業支撐為保障”的路徑設計，將“新基建”、技術創新和標準引領作為產業基礎能力提升的著力點，將產品鏈、服務鏈、價值鏈作為產業鏈構建的主要構成，旨在實現數字產業化和產業數字化的有機統一，并進一步明確和強化了數據安全保障。

11月25日，上海數據交易所正式揭牌。一石激起千層浪，此舉必將有力地推動數據要素流通，進一步釋放數字紅利，有效促進數字經濟的發展。進入數字時代，貫徹新發展理念，全方位、深層次激活數據要素潛能、釋放數據要素價值，為大數據產業的高質量發展保駕護航。

大數據產業步入發展“快車道”

隨著新型智慧城市和數字城市建設熱潮的興起，以及各地與大數據和數字經濟相關的園區加速落地，大數據產業規模持續擴大。《報告》預測，未來三年，中國大數據產業市場將保持12%以上的增速，到2023年整體規模將達到11522.5億元。從行業角度分析，互聯網、政府、金融和電信等幾大行業處于引領位置。

大數據產業迅猛發展、行業大數據應用快速落地，也造成了大數據人才的缺口。加強專業人才培養，推動大數據相關專業朝著精細化、融合化的方向發展，是彌補人才缺口的必要措施。

《數據安全法》、《個人信息保護法》等法律法規的頒布實施，讓數據安全、數據治理有章可循，為大數據產業的發展保駕護航；與大數據應用相關的技術、產品和服務不斷推陳出新，讓數據更好地驅動業務的創新發展；越來越多市場玩家的介入，促進了大數據市場的繁榮，同時也通過一輪又一輪的洗牌，使產業布局更趨于合理，有效促進良性競爭。

無論從國家產業扶持政策，還是從市場發展、技術創新和行業應用等角度分析，中國大數據產業的發展前景廣闊，值得期待。《報告》指出，從技術發展來看，大數據相關的隱私計算、實時計算、硬件變革等技術發展推動了大數據技術和產品的升級迭代，帶來更多新的應用場景、解決方案和產品服務；政策環境不斷優化，“東數西算”工程、大數據技術攻關實驗室的建立，為產業創新發展提供了重要支撐；在市場層面，國內大數據產品能力基本成熟，但服務能力仍需進一步提升；從區域發展來看，京津冀、長三角、珠三角、中西部等地區大數據與區域經濟協同發展、融合發展日益深化，已成為大數據產業發展的橋頭堡，將持續引領全國大數據整體發展。

大數據產業發展六大趨勢預測

在對中國大數據產業發展現狀，以及面臨的挑戰和機遇進行全面分析的基礎上，《報告》總結了中國大數據產業未來發展的六大趨勢。

第一，AI技術融合應用有望成為突破數據治理瓶頸的新方法。AI技術將在數據安全與數據治理、在數據質量評估，以及數據管理、交易和確權等方面發揮重要作用。

第二，數據交易市場發展有力支撐數據定價和數據確權新實踐。各地方都在加快建設大數據交易中心，共同推動數據要素市場建設和發展，推動更大范圍、更深層次的數據定價和數據確權。未來，要建立與人力資源服務市場、金融交易市場、技術轉移市場等一樣規范、活躍、有序的數據要素流通市場，需在數據確權和數據定價兩大問題上有所突破。

第三，提高服務效能和推動治理流程再造成為政府大數據新應用的焦點。經過多年的發展與演進，當前，政府大數據應用的重點是，釋放政府大數據的價值，加大推動政務信息化共建共用，并將大數據廣泛應用于政府管理服務，提高數字化政務服務效能，推動政府治理流程再造和模式優化等。

第四，“工業大數據+工業互聯網”共筑綠色低碳的新工業體系。總體來看，我國工業大數據的使用效率水平較低，工業互聯網在工業領域中的應用程度也相對較低。因此，亟需大幅提升我國工業整體技術水平，實現綠色生產制造。未來在工業大數據和工業互聯網方面，要進一步推動以工業大數據為代表的新一代信息技術在研發設計、生產制造、經營管理、售后服務等工業全價值鏈中的應用，推動工業互聯網在電力、鋼鐵、煤炭、家電、軌道交通等工業典型場景中的大規模部署，進而推動我國工業發展階段性整體躍升。

第五，智能健康管理、云端診療、數據安全治理引領健康醫療新發展。基于大數據，以產學研合作模式開展重大專科疾病的課題研究助力產品創新，深度挖掘健康醫療大數據的價值，推動相關產品和服務的創新，同時一步加強公共衛生健康事件預警及應急響應能力。

第六，提高工作效能和創新工作方式是智慧黨建大數據平臺的新價值。目前，地方政府、國有企業、高校等正加快落實“智慧黨建”工作要求。智慧黨建大數據平臺應用能夠提高黨建工作效能，在助力全方位管理黨員、高效率完成日常工作、全流程跟蹤任務考核、全流程監督記錄學習情況、實時動態監督展示黨建成果等方面發揮了重要作用。

結語

回顧2021年，在“后疫情時代”，數據已經成了人們工作、生活中不可或缺的要素。人們的衣食住行，都因為數據而改變、優化，從而獲得更好的體驗。展望未來，中國大數據產業將繼續穩步快速增長，技術創新能力不斷增強，產業價值持續釋放，無論是政府、企業，還是消費者，數字化意識正進一步增強。在相關產業政策、法律法規的支持和規范下，大數據產業將加速走向微觀細分領域，與行業應用深度結合，有效推動數字化轉型與智能化升級。

自研AI芯片、云原生架構、彈性分布式訓練服務以及MLOps能力成為平臺核心能力

　　AI芯片將持續架構創新、形態演進以及軟硬一體化趨勢；云原生應用可以為AI開發平臺的用戶（開發者）提供更敏捷高質量的應用交付以及更簡單和高效的應用管理；分茍式訓練可提供底層資源的彈性配置，提升系統的資源利用率；MLOps為AI開發平臺帶來靈活性與速度。

　　開發者流量與平臺規模是AI開發平臺營收決定性要素

　　AI開發平臺商業模式相對簡單。AI開發平臺經營模式是通過為企業或并發者提供Ai技術接口或AI并發工具而獲利I計費方式主要包括免費、按調用量計費、包年或包月三種。

　　模型調用業務營收將提升

　　2016-2020年，中國AI開發平臺營收規模快速擴張，2020年中國AI開發平臺營收突破200億元^現階段算力、數據、模型調用、部署/維護四項業務占AI并發平臺的營收占比約為4:3:21。未來，隨著推斷應用占比的提升，數據業務的營收占比預計將下降；而隨著AI在各垂直場景中應用的深入，模型調用業務的營收占比預計將提升。

AI+安防仍然是人工智能技術商業落地發展最快、市場容量最大的主賽道之一，2020年，AI+安防市場規模為453億元。隨著疫情常態化以及十四五規劃開篇，2021-2025年市場將進入產業結構調整期，市場規模增速將有所放緩，預計2025年規模超900億元，AI開始向公安交通等場景的下沉市場以及泛安防的長尾細分領域滲透。

公安交通領域是AI安防市場的主要支撐力量，貢獻近86%的市場份額，但隨著雪亮工程進入收尾階段，預計2021-2025年公G安A交通領域AI安防軟硬件市場規模增速將穩定在10%左右；社區樓宇領域在全國城鎮老舊小區改造、“智慧社區”及“智慧安防小區”建設等重點工作持續推進的背景下，預計未來數年將是AI安防市場新的增長點。

與行業發展初期相比，現階段AI安防的政策環境、產品技術以及供需兩端均呈現出新的特點：

政策指導上強調AI安防建設應由單點突破向立體化、全面化、體系化智能安防建設轉變； 產品技術方面，算力向前端及邊緣端遷移的趨勢明顯，國內ASIC芯片廠商在算力前移過程中迎來發展機遇； 需求端，AI安防需求主體的角色越來越豐富且需求方傾向于選擇有技術兜底能力的集成商，除了要滿足現階段建設需求，未來還可提供長期的運維管理與技術服務； 供給端，安防廠商、AI廠商、ICT廠商等多方勢力激烈的市場競爭促使AI視頻監控單路平均價格快速下降，市場競爭進一步推動了AI安防的加速滲透。

AI安防賽道的市場格局已開始進入穩定期，賽道玩家以計算機視覺技術和AIoT技術為切入點，在智慧城市這一更為廣闊的市場下進行業務拓展，尋找“出圈”機會并形成新的核心競爭力將成為破局點。未來，隨著AI公司、安防廠商、ICT廠商、云服務廠商等各類型AI安防核心參與者在業務方向上的拓展與產品技術的泛化，AI安防賽道的邊界也將愈發模糊，其安防功能也將作為AI技術在城市數據感知、認知、決策支持中的重要模塊融入到城市管理與治理的方方面面。

//report.iresearch.cn/report/202110/3864.shtml