深度研究:全球企業(yè)級(jí)知識(shí)管理AI核心玩家

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從微軟Copilot到Notion AI,從國(guó)內(nèi)新銳到國(guó)際巨頭,企業(yè)級(jí)知識(shí)管理AI正在成為下一輪生產(chǎn)力革命的核心戰(zhàn)場(chǎng)。本文深度梳理全球主要玩家的技術(shù)路徑、產(chǎn)品策略與商業(yè)模型,揭示“認(rèn)知力即競(jìng)爭(zhēng)力”的新范式。

今天的主角是:企業(yè)級(jí)知識(shí)管理AI。

國(guó)內(nèi)的企業(yè)級(jí)知識(shí)管理企業(yè)非常多,既有傳統(tǒng)知識(shí)管理公司 AI 升級(jí)(如藍(lán)凌、道科等),也有AI 原生的智能知識(shí)管理平臺(tái)(如LMU.AI、鴻翼、聯(lián)想 Filez 等),更有巨頭生態(tài)推出的配套方案(如騰訊樂享)。

今天想給大家分享的,就是這個(gè)百億市場(chǎng)的賽道。我會(huì)按照下面的邏輯梳理,內(nèi)容比較長(zhǎng),大家可以直接跳到自己感興趣的部分:

  1. 什么是企業(yè)級(jí)知識(shí)管理AI
  2. 全球&中國(guó)企業(yè)級(jí)知識(shí)管理AI的市場(chǎng)規(guī)模
  3. 全球&中國(guó)核心玩家分析
  4. 市場(chǎng)需求特點(diǎn)和機(jī)會(huì)點(diǎn)
  5. 總結(jié)和啟示

「 什么是企業(yè)級(jí)知識(shí)管理 AI 」

想象一下,當(dāng)新員工面對(duì)公司浩如煙海的文檔庫無從下手時(shí),只需用自然語言提問:“如何處理客戶XX產(chǎn)品的退貨請(qǐng)求?”

一個(gè)智能助手立即從合同模板、客服記錄、物流政策等不同文檔中提取信息,生成完整操作指南。這就是企業(yè)知識(shí)管理AI的日常場(chǎng)景。

與傳統(tǒng)知識(shí)管理系統(tǒng)不同,這類AI不僅是存儲(chǔ)工具,更是具備理解能力行動(dòng)能力的智能體(Agent)。企業(yè)知識(shí)管理AI的核心能力體現(xiàn)在三個(gè)層面:

  1. 知識(shí)理解:通過自然語言處理技術(shù)解析合同、郵件甚至?xí)h記錄中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),像人類一樣“讀懂”內(nèi)容;
  2. 知識(shí)連接:建立知識(shí)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),例如自動(dòng)將產(chǎn)品故障描述與解決方案、負(fù)責(zé)人信息、歷史案例相關(guān)聯(lián),形成知識(shí)圖譜;
  3. 知識(shí)應(yīng)用:通過智能問答、自動(dòng)文檔生成、知識(shí)推薦等方式,將“沉睡”知識(shí)轉(zhuǎn)化為即時(shí)可用的決策支持。
  4. 與早期僅支持關(guān)鍵詞搜索的傳統(tǒng)系統(tǒng)相比,新一代AI知識(shí)管理平臺(tái)具備自主學(xué)習(xí)能力。

以某醫(yī)療設(shè)備公司為例,當(dāng)產(chǎn)品更新時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別舊版說明書與新版的差異,提醒更新知識(shí)庫并同步通知相關(guān)人員,實(shí)現(xiàn)知識(shí)的“自我維護(hù)和更新”。

「 全球及中國(guó)市場(chǎng)全景 」

全球市場(chǎng)規(guī)模與增速:根據(jù) IDC 最新發(fā)布的《全球 AI 知識(shí)庫市場(chǎng)報(bào)告》,2025 年企業(yè)級(jí)知識(shí)庫市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)突破420 億美元,年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)37%。主要驅(qū)動(dòng)因素來自于:

  • 技術(shù)重構(gòu):大模型推動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)方式革新(如臨床診療方案生成效率提升40%+);
  • 安全需求:混合架構(gòu)(本地+云)滿足制造業(yè)、金融業(yè)數(shù)據(jù)隔離需求(ISO27001認(rèn)證成標(biāo)配);
  • 決策效率:企業(yè)戰(zhàn)略決策周期平均縮短62%(麥肯錫研究);

在區(qū)域分布上,北美占主導(dǎo)地位:占全球份額超40%,金融與醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)先(如Salesforce Einstein AI集成CRM知識(shí)庫);歐洲加速:GDPR 合規(guī)推動(dòng)本地化部署,年增速達(dá)32%;亞太爆發(fā):2025年市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)120億美元,增速全球最快(CAGR65%),中日韓為核心市場(chǎng)。

中國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn)與預(yù)測(cè):2025年中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)120億人民幣,增速65%顯著高于全球水平,生成式AI軟件市場(chǎng)2025年規(guī)模35.4億美元(IDC),其中知識(shí)管理工具占比超 30%。主要驅(qū)動(dòng)因素來自于:

  • 政策牽引:“智改數(shù)轉(zhuǎn)”政策推動(dòng)國(guó)企采購國(guó)產(chǎn)系統(tǒng)(如政務(wù)領(lǐng)域國(guó)產(chǎn)化率超60%);數(shù)據(jù)安全法要求敏感數(shù)據(jù)本地存儲(chǔ)(金融、醫(yī)療行業(yè)部署周期10年+);
  • 企業(yè)降本需求:制造業(yè)聚焦降本(如中材國(guó)際研發(fā)成本降34%);政務(wù)效率提升(深圳福田區(qū)公文審核效率升90%);

由于數(shù)據(jù)安全法的要求,國(guó)外知識(shí)管理AI獨(dú)角獸難以進(jìn)入國(guó)內(nèi),同時(shí)伴隨著國(guó)產(chǎn)大模型的爆發(fā),國(guó)內(nèi)企業(yè)有了巨大發(fā)展空間。具體而言:中文NLP優(yōu)化成為競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵;多模態(tài) AI 加速滲透,醫(yī)療影像、工業(yè)質(zhì)檢為核心場(chǎng)景。

「 市場(chǎng)格局與玩家分布 」

全球玩家

1. Glean:2019年,美國(guó)加州,估值72億美元核心能力

  • 企業(yè)級(jí)AI搜索平臺(tái),整合100+SaaS應(yīng)用構(gòu)建知識(shí)圖譜;
  • 多模態(tài)RAG技術(shù),支持自然語言檢索與權(quán)限管理;
  • AI代理自動(dòng)執(zhí)行多步任務(wù)(如生成報(bào)告、安排會(huì)議);

代表客戶:德意志銀行、索尼、Reddit、德國(guó)電信;

差異化優(yōu)勢(shì)

  • 語義理解取代關(guān)鍵詞搜索,結(jié)合實(shí)時(shí)工作流自動(dòng)化;
  • 嚴(yán)格權(quán)限控制,僅展示用戶有權(quán)訪問的內(nèi)容;
  • 高頻使用:日均查詢10次/用戶,DAU/MAU達(dá)40%(遠(yuǎn)超行業(yè)平均);

使用場(chǎng)景

銷售方案生成:新員工輸入客戶名稱,1分鐘內(nèi)聚合歷史合同、技術(shù)文檔、競(jìng)品分析,自動(dòng)生成定制化方案并推薦相關(guān)專家。

2. Hebbia:2020年,美國(guó)洛杉磯,估值28億美元核心能力

  • AI智能體“Matrix”處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(PDF、音頻、視頻);
  • 支持十億級(jí)文檔索引與跨文件關(guān)聯(lián)分析;

代表客戶:美國(guó)空軍、頂級(jí)對(duì)沖基金、大型律所;

差異化優(yōu)勢(shì)

  • 長(zhǎng)文檔處理能力:可解析企業(yè)在證交所上市的文件等復(fù)雜資料;
  • 危機(jī)響應(yīng):硅谷銀行危機(jī)中快速繪制了區(qū)域銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露圖;

使用場(chǎng)景

金融合規(guī)分析:資產(chǎn)管理公司使用Matrix掃描百萬份監(jiān)管文件,自動(dòng)生成風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告,耗時(shí)從周級(jí)縮短至小時(shí)級(jí)。

3. Alation:2012年,美國(guó)加州,累計(jì)融資超3億美元核心能力

  • 數(shù)據(jù)編目與元數(shù)據(jù)管理,構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)圖譜;
  • 行為分析引擎追蹤數(shù)據(jù)使用軌跡,提升數(shù)據(jù)可信度;

代表客戶:輝瑞、思科、慕尼黑再保險(xiǎn);

差異化優(yōu)勢(shì)

  • 數(shù)據(jù)血緣可視化:類似GooglePageRank的算法評(píng)估數(shù)據(jù)價(jià)值;
  • 開放接口:集成Teradata、Tableau等主流工具;

使用場(chǎng)景

醫(yī)藥研發(fā):輝瑞通過Alation統(tǒng)一管理臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù),研究人員快速定位歷史實(shí)驗(yàn)參數(shù),減少重復(fù)試驗(yàn)30%。

中國(guó)玩家

4. 藍(lán)凌軟件:2001年,深圳,2018年獲阿里巴巴釘釘數(shù)億元戰(zhàn)略投資核心能力

  • 知識(shí)管理平臺(tái)aiKM+阿里云“通義千問”大模型;
  • 合同風(fēng)控掃描、智能問答引擎;

代表客戶:中信集團(tuán)、招商局、小米、OPPO;

差異化優(yōu)勢(shì)

  • 國(guó)產(chǎn)化適配:政務(wù)領(lǐng)域市占率60%;
  • 制造業(yè)深耕:為賽力斯汽車縮短故障查詢時(shí)間70%;

使用場(chǎng)景

制造業(yè)知識(shí)庫:工程師拍照上傳設(shè)備故障圖,系統(tǒng)自動(dòng)匹配維修手冊(cè)并推送歷史案例,維修效率提升50%。

5. 騰訊樂享:2008年,內(nèi)部孵化,2017年對(duì)外開放核心能力

  • 一站式企業(yè)社區(qū)(知識(shí)庫、在線課堂、問答社區(qū));
  • 集成企業(yè)微信,支持黨建、培訓(xùn)等多場(chǎng)景

代表客戶:天虹商場(chǎng)、云南白藥、宜家中國(guó)

差異化優(yōu)勢(shì)

  • C端體驗(yàn)移植:微信生態(tài)無縫接入;
  • 多行業(yè)模板:零售業(yè)員工培訓(xùn)效率提升40%;

使用場(chǎng)景

零售業(yè)培訓(xùn):天虹商場(chǎng)通過在線課堂為新員工推送產(chǎn)品知識(shí)視頻,考核通過率從65%升至92%。

6. 聯(lián)想Filez AI:2006年,內(nèi)部產(chǎn)品線核心能力

  • “文件+內(nèi)容+知識(shí)”全鏈管理;
  • 企業(yè)網(wǎng)盤與在線文檔協(xié)同;

代表客戶:政府、金融、教育頭部客戶;

差異化優(yōu)勢(shì)

  • 混合云部署:支持本地化與云端靈活切換;
  • 市場(chǎng)份額第一:2020年IDC報(bào)告中國(guó)企業(yè)網(wǎng)盤市占率首位;

使用場(chǎng)景

工程設(shè)計(jì)協(xié)作:建筑團(tuán)隊(duì)跨地域編輯CAD圖紙,版本自動(dòng)同步,項(xiàng)目交付周期縮短25%。

7. 愛數(shù)AnyShare:2011年,上海核心能力

  • 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中臺(tái),支持多文檔域統(tǒng)一管理;
  • OCR識(shí)別、內(nèi)容自動(dòng)分類;

代表客戶:金融、智慧城市項(xiàng)目(如某省級(jí)政務(wù)云);

差異化優(yōu)勢(shì)

  • 內(nèi)容數(shù)據(jù)湖架構(gòu):海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)編目與標(biāo)簽化;
  • 行業(yè)合規(guī):滿足等保2.0與GDPR要求;

使用場(chǎng)景

政務(wù)文件管理:省級(jí)檔案館通過AnyShare自動(dòng)識(shí)別百萬份紙質(zhì)檔案,建立電子索引,查檔時(shí)間從3天減至10分鐘。

從中美核心玩家可以看出,全球企業(yè)知識(shí)管理AI呈現(xiàn)兩大路徑:

  1. 美國(guó)公司(如Glean、Hebbia)以跨系統(tǒng)聚合+復(fù)雜分析見長(zhǎng),擅長(zhǎng)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值釋放(Hebbia)與人機(jī)協(xié)作閉環(huán)(Glean),主打金融與科技行業(yè)。
  2. 中國(guó)公司(如藍(lán)凌、騰訊樂享)深耕行業(yè)場(chǎng)景+國(guó)產(chǎn)化適配,聚焦政務(wù)與制造。

中美企業(yè)知識(shí)管理 AI 的落地路徑雖不同,但最終目標(biāo)趨同:構(gòu)建一套能“找到→理解→應(yīng)用”的企業(yè)知識(shí)閉環(huán)。

「 市場(chǎng)需求特點(diǎn)和機(jī)會(huì) 」

歐美市場(chǎng)特點(diǎn):

  1. 企業(yè)成熟度高:約42%的大型企業(yè)已實(shí)裝AI,其中半數(shù)為搜索/內(nèi)容管理系統(tǒng)的一部分;
  2. 聚焦語義檢索內(nèi)容總結(jié):自然語言查詢、知識(shí)圖譜、問答系統(tǒng)廣泛采用;
  3. 合規(guī)與信任優(yōu)先:安全、權(quán)限控制、審計(jì)日志是標(biāo)配需求;

歐美市場(chǎng)機(jī)會(huì)點(diǎn):

  1. 大型企業(yè)定制服務(wù):垂直行業(yè)深耕可打造高價(jià)值產(chǎn)品;
  2. 向Agent演進(jìn):檢索+分析+執(zhí)行是未來方向;
  3. 跨系統(tǒng)集成壁壘:統(tǒng)一多個(gè)SaaS應(yīng)用的能力將成為長(zhǎng)期壁壘;

中國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn):

  1. 行業(yè)痛點(diǎn)導(dǎo)向:制造業(yè)(如賽力斯汽車)聚焦設(shè)備故障知識(shí)庫,藍(lán)凌軟件將維修查詢時(shí)間縮短70%;政務(wù)領(lǐng)域(如深圳福田區(qū))要求公文審核效率提升90%;
  2. 政府主導(dǎo)與政策傾斜:數(shù)據(jù)安全法強(qiáng)制本地化部署,國(guó)企采購國(guó)產(chǎn)系統(tǒng)比例超60%;

中國(guó)市場(chǎng)機(jī)會(huì)點(diǎn):

  1. 行業(yè)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng):制造、金融、政務(wù)等領(lǐng)域存在急迫知識(shí)整合需求;
  2. 政策支持紅利:政府補(bǔ)貼與標(biāo)準(zhǔn)制定為行業(yè)應(yīng)用提供土壤;
  3. 成本與速度優(yōu)勢(shì):本地化部署、AI模型算力性價(jià)比優(yōu)勢(shì)突出;
  4. 人才紅利顯現(xiàn):中國(guó)AI從業(yè)人數(shù)高達(dá)220萬,教育培養(yǎng)快速推進(jìn);

表:中美知識(shí)管理AI市場(chǎng)需求核心差異對(duì)比

共通的機(jī)會(huì)點(diǎn):

  1. Agent時(shí)代來臨:從“信息檢索”向“知識(shí)組織和驅(qū)動(dòng)”模式躍遷;
  2. 強(qiáng)垂直行業(yè)機(jī)遇:金融、制造、政務(wù)等專業(yè)場(chǎng)景對(duì)精細(xì)知識(shí)管理需求旺盛;
  3. 中小企業(yè)增長(zhǎng)空間:輕量化、低門檻產(chǎn)品可加速普及;

「 總結(jié)和啟示 」

企業(yè)級(jí)知識(shí)管理AI賽道正處于爆發(fā)式增長(zhǎng)與技術(shù)迭代的關(guān)鍵期,從美國(guó)的多家獨(dú)角獸公司可以看出:

  • 知識(shí)管理AI這個(gè)賽道在中國(guó)是有望構(gòu)建高成長(zhǎng)、可規(guī)模化的AI產(chǎn)品的,且早期應(yīng)聚焦大企業(yè)需求,同時(shí)布局未來中型/中小企業(yè)市場(chǎng);
  • AI從信息檢索到任務(wù)執(zhí)行的演進(jìn)是必然路徑,創(chuàng)業(yè)者應(yīng)注重“行動(dòng)化”能力、多系統(tǒng)協(xié)同與上下文閉環(huán)設(shè)計(jì);
  • AI產(chǎn)品需設(shè)計(jì)企業(yè)級(jí)架構(gòu),支持私有部署與多租戶治理,以贏得大型客戶信任;
  • 先深耕某一垂直賽道、構(gòu)建專業(yè)模型與指標(biāo),與行業(yè)流程深度融合,再向橫向擴(kuò)展。

以上,祝大家今天開心。

作者:張艾拉 公眾號(hào):Fun AI Everyday

本文由 @張艾拉 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自 Pixabay,基于CC0協(xié)議

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評(píng)論
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  1. 知識(shí)庫類產(chǎn)品,在政企賽道可能滿足了部分?jǐn)?shù)字資產(chǎn)管理的需求,而在C端貌似不是很火,因?yàn)闊o法說出一個(gè)C端場(chǎng)景,用了知識(shí)庫能提高多少效率或者節(jié)約多少成本,即使有這類場(chǎng)景也會(huì)遇到為什么不直接用文件夾來管理之類的替代方案。

    知識(shí)庫現(xiàn)在更多的是跟其他業(yè)務(wù)產(chǎn)品一起捆綁銷售,例如培訓(xùn)系統(tǒng)、教學(xué)系統(tǒng)、素材庫、個(gè)人筆記等,在AI時(shí)代也要變成一個(gè)問答agent才有賣點(diǎn),所以即使到了AI時(shí)代,知識(shí)庫局面也是比較尷尬。

    來自廣東 回復(fù)