CB Insights：2022中国图计算技术及应用发展研究报告.pdfVIP

前言 随着云计算、大数据和人工智能等信息技术的快速发展，各行业数字化水平的逐步 提高，企业业务环境和计算场景日益复杂，数据间的关联关系也正在变得更加交错。 在面对需要深度挖掘数据间复杂关联关系的场景时，传统的关系型数据往往计算效 率低下，难以满足应用需求。 图结构数据凭借对关联关系的强刻画能力，迅速脱颖而出。图计算中的 “图”并非 图片/图形 （Picture/Image ），而是 “图论”中的 “图” （Graph ）。图数据由 一系列的点、边构成，能更自然、直观地表述数据间的关联关系，是一种更符合人 类思考方式的抽象表达；图计算技术基于图数据开展分析和计算，从中挖掘出有价 值的信息、知识和规律，为实际业务应用提供支持。 近年来图计算学术研究领域发展迅速。近年来图计算学术研究领域发展迅速，从 2014年到2021年间，图计算领域论文数量呈现翻倍增长趋势，其中以中美两国学 者为首。目前，清华大学、北京大学、中国科学院以及华中科技大学等是国内图计 算领域研究的先驱，贡献了中国大多数高被引用图计算论文。 图计算产业应用正在大步向前推进。现阶段，图计算领域参与者不仅有互联网/公 有云厂商 （如蚂蚁、腾讯、AWS 、Microsoft Azure等），还有一众垂直图计算企 业 （如 Neo4j 、TigerGraph 、创邻科技 、欧若数网等 ）、传统数据库厂商 （Oracle、IBM等）也已经入局。 2 前言 受制于整体市场对图计算技术的认知仍未成熟，图计算行业仍处于商业化初期阶段， 行业生态体系尚未完善，目前主要应用场景仍相对集中。未来随着整体市场对图计 算认知的提升，商业模式逐渐成熟，更多潜在应用场景被挖掘出来，市场空间将进 一步打开。 图计算技术正向着更大规模数据、更优性能计算、更复杂算法等方向探索。未来随 着图数据量级的进一步提升，对大规模图数据的高效处理成为图计算领域研究者关 注的重点；另一方面，结合图技术与机器学习技术的图机器学习 （以图神经网络 GNN 为代表），近年来也在人工智能领域掀起了研究热潮，通过将图结构数据与 机器学习模型结合，以部分解决过往复杂模型存在的可解释性低下问题。 本报告通过科研端文献研究、产业调研与专家访谈等方式，将从技术、人才、科研 与产业四个维度展开分析，阐明行业发展背景、追溯技术发展历程、拆解技术原理 及优势、勾勒行业格局，并研判图计算未来发展趋势。 3 行业寄语 大数据时代，以图数据库、图学习、知识图谱为代表的图计算技术迎来发展的黄金 时代，并逐渐成为人工智能和高性能计算产业发展的重要支撑。图在数据模型上的 灵活性，深度关联分析方面的便利性以及图智能所具备的可解释性，在智能技术飞 速发展的今天具有特别的意义，获得了业界的广泛关注。眼下，全球各大科技公司 纷纷将争夺这项技术的话语权提到了战略性位置，通过加强研发、设立实验室卡点 布局。 让人欣慰的是，图计算在中国获得了与国际同步的发展，整体上处于国际上的第一 梯队。中国图计算团队，正在成为一股崛起的力量，创造了多项技术突破，在各项 测试和竞赛中拔得头筹，技术的理念也在世界范围获得认可，在多项国际标准中发 挥了主导作用。 当前，图计算行业还处于发展的初期阶段，技术的发展还不够成熟，例如系统成熟 度不足、缺乏标准的语言和生态工具等；应用的范围和深度也还有巨大的发展空间， 我们对图这项技术的认识，也正在摸索中前进。幸运的是，我们看到，图技术的先 进性，已经在很多领域，解开了纠缠环绕的麻绳，并且找到了牵引未来方向的源头。 图计算多才多艺，方兴未艾，现在布局图计算正当其时。长远来看，技术的问题总 可以解决，我们相信在产学研各界同行的共同努力下，未来随着整体产业生态成熟、 技术瓶颈突破、用户思维转变，更多行业和应用场景的问题将可以用图解决，图数 据库及图计算市场也将看到更广阔的发展空间。 道阻且长，行则将至。 ——陈文光，蚂蚁集团图计算技术负责人，蚂蚁技术研究院院长 4 Table of Contents