隨著數字化、網絡化、智能化的到來，通過互聯網、物聯網采集到的數據呈現爆炸式的增長。其中，文本、圖片、音頻、視頻等無法用統(tǒng)一結構表示的非結構化數據，在海量數據中占據越來越高的比例。

數據是新基建的關鍵生產要素。明略科技首席科學家吳信東認為，知識圖譜技術有助于提升數據的生產要素效能，助力新基建價值最大化。

什么是知識圖譜?通俗地說，就是把所有不同種類的信息連接在一起而得到的一個語義關系網絡。它的一個特點，就是可以抽取實體關系、事件、標簽、模型、規(guī)則等條件，形成以圖為基礎的數據形式。和一般的數據存儲形式的區(qū)別在于，知識圖譜“保存”有推理規(guī)則和專家經驗，不僅僅能用數據反映事件，還能反映出事件之間的聯系。

吳信東打個比方，當車輛出現故障無法啟動，資深維修專家用小錘頭敲兩三次，根據聲音判斷就可能知道哪一個部件出了問題。新手則會把可能出問題的部件都拆開來檢查，嘗試所有的可能。知識圖譜相當于人工智能時代的行業(yè)專家。

“以前大家使用數據，只關注最終得出的結果，過程中的數據分析、計算等‘洞察力’并沒有積累下來，也就無法分享、復用這種經驗。”吳信東說，人工智能需要實現從感知到認知的能力跨越。知識圖譜是目前與人類大腦思維本質最趨近的人工智能底層技術，可通過實體、關系、事件挖掘實現對客觀世界的認知，并且由已有的知識產生新的知識。

目前，知識圖譜作為知識的一種形式，已經在語義搜索、智能問答、數據分析、自然語言理解、視覺理解、物聯網設備互聯等多個方面發(fā)揮越來越大的作用。在新冠肺炎疫情防控中，技術人員通過知識圖譜技術，快速搭建了疫情防控圖譜分析研判系統(tǒng)，為抗疫提供大數據支撐。

吳信東介紹，在人工智能領域，營銷智能國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺就是聚焦消費者動態(tài)變化的個性化、碎片化需求，用基于行業(yè)知識圖譜的知識推理與服務技術，幫助企業(yè)從多源異構的海量數據中發(fā)現業(yè)務規(guī)律，建立從研發(fā)、生產、營銷、銷售到服務的完整智能商業(yè)閉環(huán)，實現精準洞察、實時決策和高效運轉。

在推動制造業(yè)升級和發(fā)展工業(yè)互聯網領域，基于知識圖譜的解決方案，可形成完整的智能服務平臺，有效降低對人的依賴程度。例如，結合知識圖譜與機器學習技術，可以搭建針對地鐵車輛故障維修的遠程診斷輔助決策系統(tǒng)，幫助售后部門遠程診斷并提供維修建議，通過這一系統(tǒng)，企業(yè)能夠加速和擴大維修經驗的積累和分享。

吳信東認為，圖譜化將是企業(yè)進行數據管理的未來趨勢，知識圖譜能夠連接上游大數據和下游人工智能應用任務，從而更有效地把數據轉化成為真正的行業(yè)知識，滿足行業(yè)應用需求。

《 人民日報 》( 2020年07月20日 19 版)

關鍵詞： 新基建