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。

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。

来源：CB Insights

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