因為優秀的表達能力、靈活的分析能力，圖技術正在成為當下數據分析領域最熱的技術之一。
知名研究機構Gartner最新報告預計，到2025年，圖技術將用于80%的數據分析創新，進一步促進企業的運營決策。但在去年底，這個數值僅有10%。
也有相關數據顯示，截至2025年，包括圖數據庫管理系統（DBMS）在內的圖技術市場將增長到32億美元，復合年增長率為28.1%。目前，大型傳統數據庫管理系統供應商和初創公司都在瞄準這個極具爆發潛力的賽道。
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與此同時，諸多嗅覺敏銳的投資機構對這一領域也在加速布局。在國外市場，去年，國際知名的圖數據庫公司Neo4j宣布，完成由Eurazeo領投、GV（原Google Ventures）參投的3.25億美元F輪股權融資，創下圖數據庫與圖計算賽道的最大單筆股權融資。美國圖數據庫廠商TigerGraph也在2021年完成了自己C輪1.05億美金的融資。
在國內市場，投資機構也正在緊密地布局包括圖數據庫在內的整個數據庫領域，2021年，獲得新一輪融資的數據庫企業超過了20家，一些頭部基金投資的數量超過了3家。
今年初，國內圖計算頭部企業海致科技完成由中國互聯網投資基金領投，上海人工智能產業投資基金、高瓴創投、君聯資本、微村智科、一村資本、億宸資本、禾其資本跟投的超過5億元的D輪融資。
在此之前，海致科技完成多輪融資，投資方包括BAI資本、高瓴創投、君聯資本等知名投資機構。
在投資行業人士看來，持續加碼圖數據庫賽道投資，除了賽道本身的高爆發潛力，另一個重要原因是行業競爭格局未定，而該賽道本身的龐大市場空間，能夠支撐出現多家獨角獸企業。
技術：超越關系型數據庫
近年，圖數據庫和圖計算技術高速發展，其在復雜場景的計算速度，較傳統關系型數據庫有著指數級提升。
相比關系型數據庫，圖數據庫更能實現對真實世界的完整描摹——以圖的方式進行建模，能更好地表達萬事萬物之間的關系。
“某種程度而言，圖數據庫是知識圖譜的一大核心技術環節，尤其是高性能圖數據庫，可以支持更大范圍的實時應用場景，包括萬億級大圖查詢，對金融領域高頻交易、工業互聯網產效提升、能源領域電碳實時測算等應用場景都能提供強有力的支撐?！焙Ｖ驴萍技瘓F總裁楊娟在接受本報記者采訪時表示。
在大數據時代，越來越多企業發現，原先的關系型數據庫雖然簡潔易理解，但它未必能全面真實地展現“現實世界”的描述。
以金融領域反洗錢為例，隨著互聯網技術發展與支付電子化，洗錢活動正變得更加專業復雜隱蔽。在關系型數據庫有時對涉嫌洗錢行為的展示不夠直觀，難以甄別潛在的其他洗錢資金流向關系。
因此，越來越多全球銀行正構建基于圖數據庫與知識圖譜的反洗錢監測應用平臺，通過覆蓋千萬級別節點和億級關系，建立反洗錢客戶關系網絡，融合可疑交易特征和全量交易登錄流水，以網絡圖譜方式動態展現資金流轉全貌，完整準確展現團伙共用設備關系、賬戶資金分層結構和流向軌跡。如此，銀行風控團隊也能通過圖的異常形態識別與人工智能圖算法構建有效預警模型，從廣大客群里“抓到”涉嫌洗錢團伙。
不僅是金融領域，全球工業制造，交通、能源、政府部門等各個領域都對圖數據庫技術的使用需求日益旺盛，而越來越多圖數據庫研發商通過將圖算法和機器學習融合在一起，投射到各類業務場景，這項技術在金融、工業制造、能源、交通、醫療等領域得到迅猛發展。
然而，由于不同行業的數據來源與數據結構差別很大，如何通過圖數據庫、圖計算等技術實現知識圖譜升級迭代并構建多模態知識圖譜，正成為新的挑戰。
楊娟告訴記者，金融與政府行業的數據相對而言更具結構化特點，但能源、工業制造等行業有大量非結構化數據，比如文本、音頻、視頻、設備數據。這都需要圖數據庫研發商不斷加大研發投入升級多模態知識圖譜技術，致力于提升多模態知識數據的匯聚、檢索、問答、模型訓練、知識抽取、圖譜構建與價值挖掘能力。
“我們的解決方案是采取底層技術與行業應用相隔離的策略，即產品是分層的，底下會有一個通用平臺層，即各個行業都通用的技術組件，在這個平臺層上，有不同行業團隊去構建針對每個行業的場景和模型，與各個行業相匹配?！睏罹暾f。
市場：
國內企業的超車機會
在關系型數據庫領域，國外企業如Oracle、DB2因先發優勢而具有較大優勢，令國產關系型數據庫行業的追趕周期相對較長。相比而言，圖計算技術比較新，且國內外技術差距不大，令國內圖數據庫領域的追趕能力更強。
楊娟告訴記者，“盡管現在海外圖數據庫產品在國內占據較高市場份額，但國內相關產品正迅速興起，且在某些技術環節具備較強競爭力。”
她分析指出：首先，多數海外圖數據庫產品仍是單機為主的技術架構，在分布式領域技術架構未必完善，無法在分布式環境下實現擴容，但國內眾多圖數據庫研發平臺基于云計算的分布式環境搭建新的技術架構，在分布式的高性能圖計算方面具有一定領先性。
其次，基于國內企業需求的深入洞察與圖計算技術迭代升級，國內圖數據庫企業在基礎架構層設計、產品語言等方面也有一定前沿性。越來越多的國內金融機構與企業選擇技術自主可控的圖數據庫企業合作，而后者通過與不同行業企業開展合作，產品性能得到更多打磨錘煉，業務空間得到進一步提升。
楊娟告訴記者，就近期參加的各種POC（Proof of concept，概念驗證，針對客戶具體應用的驗證性測試）與評測分析，相比海外同行，海致的圖數據庫在不少性能方面表現更好。
在楊娟看來，超越歐美圖數據庫，形成新的競爭壁壘，國內企業必須具體三大條件：一是，技術方面的深入洞察和前沿視野；二是，搭建卓越的技術研發團隊；三是，與不同行業龍頭企業開展合作，構建相關圖數據庫與圖計算技術應用的“行業標準”。
據了解，海致今年參與了國際權威技術協會“關聯數據基準委員會(LDBC)”立項的全球首個金融圖數據庫測試基準的編寫，標準組成員還包括螞蟻集團、Intel等國內外6家知名頭部科技公司。
楊娟補充表示，國內大型互聯網公司在圖計算領域技術也有優勢，但其技術、團隊則與其主營業務緊密綁定，產品場景高度定制化。更多偏向2C端服務，因此與聚焦B端產品和服務的公司，并不存在諸多競爭。
“隨著元宇宙產業的快速興起，圖能夠更清晰地實現虛實映射，也是幫助數字人進行認知和思考的技術，我們也在探索圖技術在元宇宙之中的應用以及發展空間?！睏罹暾f。
關鍵詞： 資本搶灘圖數據庫 國內企業如何構建新的護城河
