华为首发全生命周期知识计算解决方案,让钢

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原创徐丹机器之心

机器之心原创

作者：徐丹

AI如何才能参与到企业生产系统，发挥更大价值？华为全联接给出了答案。

「AI只有进入企业核心生产系统才能真正创造价值。」

去年开始，AI行业投资就有遇冷的趋势，越来越多的观点认为，并不是「AI凉了」，而是「AI行业」其实是一个伪概念，AI未来的发展趋势一定是「行业+AI」，只有进入行业中推动行业变革，AI才能发挥自身价值。

根据预测，到年，全球AI空间市场将达到亿美金，其中90%将来自于企业市场。

趋势大家都能看到，但问题就在于AI要如何与行业融合。

目前国内对AI的研究大多集中在芯片、算法等底层技术或者自动驾驶等顶层应用上。这样的行业+AI其实是非常浅层的，拨开不明觉厉的技术外表，在落地场景上可能只是人脸识别、语音/视频识别、智能推荐、人机对话等。

对钢铁、医疗、汽车等复杂行业而言，简单应用AI技术只能解决一些边缘的微痛点。真正赋能企业就必须融合行业知识，进入生产系统解决更关键的问题。

这对人工智能也提出了更高的要求。中国科学院院士张钹在今年的世界人工智能大会上提到，深度学习面临着许多瓶颈，我们即将要进入「第三代人工智能」时代。

第二代人工智能主要以神经网络和深度学习为基础，但它是一种通用工具，不需要领域知识，使用的技术门槛较低，并且在理解环境、AI安全和推理决策方面会出现不安全、不可靠、不可解释的情况。

正在到来的第三代人工智能目标就是完全解决计算机的智能性，让计算机拥有大规模、高质量的形式化知识。

但在知识应用阶段，国内市场仍然还是起步阶段。

张钹院士指出，在人工智能顶级国际会议IJCAI上，关于深度学习的论文只占全部论文的1/3，其中60%的论文来自中国；而另外2/3的关于知识表示、知识推理等的论文中，则几乎没有来自中国的论文。业界致力于知识计算的公司也是寥寥无几。

但华为云提前迈出了关键一步，年就提出了行业AI的落地理念，致力于企业知识图谱和知识计算平台的构建。

9月24日第五届HUAWEICONNECT，华为云发布了基于AI开发平台ModeArts打造的全生命周期知识计算解决方案，赋能企业打造企业级知识计算平台，推动了AI进入企业核心业务系统。

一、「行业+AI」之痛：AI如何学习行业知识？

华为认为，很多传统企业在知识利用方面都存在一定的问题。

大多数企业的核心的经验方法分布零散，会存在于历史性的总结文档，甚至是熟练员工和专家的脑袋中。这会让企业发展受限于核心员工水平，知识也很难传承。分散的数据很难融会贯通或参与计算，相当于「行业死数据」。

另外原有行业知识应用也存在一定的瓶颈。一些企业生产需要机理模型，即根据对象、生产过程的内部机制或者物质流的传递机理建立起来的精确数学模型。但对于很多对象和过程人们很难写出其数学表达式，导致机理模型无法考虑到现实中的所有场景，实际应用需要简化。

简化后的机理模型对现实流程控制或质量控制都无法达到最佳状态，这也是为何一些行业生产的控制精度达到一定水平后就很难再提升，即便只上涨一个百分点也都要投入大量的人力、物力。

知识图谱是行业知识应用的主要技术方案，其本质是一种语义网络，因为表达能力强，能同时兼顾人类认知与机器自动处理，在业界产生了广泛