但可能很多人不知道,除了“三座大山”之外,還有一個(gè)困擾企業(yè)應(yīng)用AI的難題,叫做——知識(shí)。我們總是說(shuō),AI需要與行業(yè)Know-How結(jié)合,需要與行業(yè)特性相融,需要掌握幫助企業(yè)降本增效的具體方法。這些提法最終都指向AI需要與行業(yè)知識(shí)結(jié)合,才能在商業(yè)世界中產(chǎn)生真正的價(jià)值。

　　或許可以說(shuō),知識(shí)是企業(yè)與AI之間的軸承和連接器,是整個(gè)產(chǎn)業(yè)智能化系統(tǒng)中必不可少的一部分。

　　但也正由于“知識(shí)”這個(gè)概念的特殊性和差異化,AI與行業(yè)知識(shí)結(jié)合是AI產(chǎn)業(yè)化命題中最抽象,也最難標(biāo)準(zhǔn)化的一項(xiàng)?？梢哉f(shuō),擺在企業(yè)應(yīng)用AI面前的除了“三座大山”,還有一道“知識(shí)之墻”。

　　近兩年,AI產(chǎn)業(yè)的一大變化就是越來(lái)越多的研究力量、產(chǎn)品力量,開(kāi)始向“知識(shí)”這個(gè)神秘且復(fù)雜的領(lǐng)域進(jìn)發(fā),嘗試在這道AI之墻上打開(kāi)一扇門(mén)。

　　而如果你對(duì)AI感興趣,應(yīng)該會(huì)知道其中一個(gè)代表性方案:2020年9月,在華為全聯(lián)接2020上,華為云發(fā)布了知識(shí)計(jì)算解決方案,這被稱(chēng)為業(yè)界首個(gè)全生命周期知識(shí)計(jì)算解決方案,填補(bǔ)了一片非常重要的產(chǎn)業(yè)空白。

　　時(shí)至如今,知識(shí)計(jì)算的落地案例不斷豐富,這個(gè)產(chǎn)業(yè)方向背后的故事也被更多披露出來(lái)。我們希望跟大家一起探索這樣一個(gè)故事:面對(duì)抽象莫測(cè)的知識(shí),繁雜多元的行業(yè),知識(shí)計(jì)算究竟是如何聚沙成塔,完成這個(gè)特殊領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)落地與標(biāo)準(zhǔn)化方案推出的。

　　有這么一群人,當(dāng)他們面向AI產(chǎn)業(yè)的“知識(shí)之墻”時(shí),沒(méi)有選擇嘆息或者回頭,而是要打開(kāi)一扇門(mén)。

　　知識(shí)墻:AI落地的巨大挑戰(zhàn)

　　從上世紀(jì)70年代專(zhuān)家系統(tǒng)興起以來(lái),AI的商業(yè)化需求始終與行業(yè)知識(shí)、專(zhuān)業(yè)知識(shí)緊密相連。但直到今天,行業(yè)知識(shí)智能化這個(gè)根本需求也沒(méi)有得到很好滿(mǎn)足。這也直接導(dǎo)致了AI在傳統(tǒng)行業(yè)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)中的滲透率始終難以提升。

　　事實(shí)上,AI與行業(yè)知識(shí)的結(jié)合經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)化探索。從邏輯機(jī)到專(zhuān)家系統(tǒng),再到目前依舊盛行的行業(yè)知識(shí)圖譜,種種方案都存在根本性的問(wèn)題。比如說(shuō),傳統(tǒng)的企業(yè)知識(shí)圖譜方案缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一的構(gòu)建流程。每個(gè)方案差異化巨大,耗時(shí)漫長(zhǎng),并且缺乏可驗(yàn)證的應(yīng)用價(jià)值檢測(cè)。企業(yè)既缺乏動(dòng)力去推動(dòng),也很難在長(zhǎng)期使用中獲得持續(xù)價(jià)值。

　　另一方面,行業(yè)知識(shí)圖譜主要還是以一個(gè)數(shù)據(jù)集的方式呈現(xiàn),價(jià)值在于查找答案,但缺乏自動(dòng)化、智能化的能力去解決問(wèn)題。企業(yè)真正需要的往往不是去查詢(xún)知識(shí),而是讓知識(shí)系統(tǒng)給出進(jìn)一步的運(yùn)算結(jié)果。這就需要AI+知識(shí)系統(tǒng)擁有“可運(yùn)行”“可計(jì)算”的能力。

　　因此,真正想要讓行業(yè)知識(shí)與AI結(jié)合,成為各行業(yè)、企業(yè)能夠普遍應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)底座,就需要一套整體的方法、技術(shù)、工具,幫助解決企業(yè)從獲取知識(shí)、轉(zhuǎn)化知識(shí)、獲得智能化價(jià)值的全流程問(wèn)題。

　　而這里面就涉及幾個(gè)方面的技術(shù)難點(diǎn)。

　　首先,行業(yè)知識(shí)的真正存在形式,是行業(yè)技巧、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn),以及大量口傳耳授的心得。這些內(nèi)容之間不一定有著緊密關(guān)聯(lián),也缺乏統(tǒng)一邏輯。但如果想要讓AI擁有行業(yè)經(jīng)驗(yàn),就必須把這些碎片化、非結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)語(yǔ)言,變成AI可以聽(tīng)懂、能夠踐行的數(shù)據(jù)化路徑。

　　其次,AI應(yīng)用行業(yè)知識(shí)來(lái)創(chuàng)造價(jià)值本身還是新生事物。這里涉及大量實(shí)踐性挑戰(zhàn),比如模型泛化能力、模型可解釋性等問(wèn)題。想要在知識(shí)領(lǐng)域獲得突破,還需要一系列AI模型本身的優(yōu)化與升級(jí)。

　　此外,AI與行業(yè)知識(shí)的結(jié)合落地,還受到行業(yè)場(chǎng)景、組織流程、企業(yè)生產(chǎn)方式等一系列外在的、非技術(shù)因素的條件制約。AI+行業(yè)知識(shí)能否落地,很大程度上取決于行業(yè)生態(tài)本身的智能化升級(jí)空間與技術(shù)獲取能力。

　　知識(shí)的挑戰(zhàn)、AI的挑戰(zhàn)、行業(yè)的挑戰(zhàn),三大難題讓這道“知識(shí)墻”難以突破。而就是面對(duì)這樣一個(gè)現(xiàn)狀,華為云的AI人決定試一試。

　　開(kāi)門(mén)者:推開(kāi)知識(shí)計(jì)算的新路

　　2018年,袁晶博士加入華為云。袁晶博士是一名在A(yíng)I學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的跨界專(zhuān)家,曾在頂級(jí)國(guó)際期刊會(huì)議上發(fā)表80余篇論文,并多次獲得最佳論文獎(jiǎng)項(xiàng)。2020年,袁晶博士獲得了ACM SIGSPATIAL十年影響力論文榮譽(yù)獎(jiǎng);2021年,他獲得了SIGKDD China 時(shí)間驗(yàn)證獎(jiǎng)(Test of Time Award)。

　　在云計(jì)算產(chǎn)業(yè)中,華為云有一個(gè)鮮明的標(biāo)簽,就是一手抓新技術(shù),一手抓商業(yè)落地。以二者之間的強(qiáng)聯(lián)接作為一大產(chǎn)業(yè)特色,這也是華為云吸引袁晶博士的一個(gè)特點(diǎn)。

　　來(lái)到華為云之后,袁晶博士同時(shí)負(fù)責(zé)AI算法、技術(shù)研究創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)和AI面向行業(yè)的產(chǎn)品商業(yè)化團(tuán)隊(duì),這讓他和他的團(tuán)隊(duì)有意識(shí)地去審視行業(yè)真正需要的是什么,從而全流程參與AI技術(shù)的落地閉環(huán)。

　　就是這樣一個(gè)具有突破以往領(lǐng)域限制的自由度,讓袁晶博士團(tuán)隊(duì)看到了行業(yè)知識(shí)與AI結(jié)合的必要性與緊迫性。相比于傳統(tǒng)的行業(yè)知識(shí)突破、數(shù)據(jù)獲取等碎片化服務(wù),團(tuán)隊(duì)認(rèn)為當(dāng)務(wù)之急是構(gòu)建整體性的、囊括一系列工具與能力、能夠?qū)崿F(xiàn)全周期行業(yè)知識(shí)與AI結(jié)合的方案。

　　在這一過(guò)程中,袁晶博士與團(tuán)隊(duì)在NLP、多模態(tài)等領(lǐng)域的前沿技術(shù)視野與能力成為關(guān)鍵推力之一,構(gòu)成了“AI+行業(yè)知識(shí)”中“AI技術(shù)”的那一面。例如在2021年,袁晶博士團(tuán)隊(duì)就有多篇論文被ACL 2021,CVPR2021等頂會(huì)接收,并且獲得CCKS篇章級(jí)事件抽取技術(shù)評(píng)測(cè)冠軍、國(guó)際權(quán)威WSDM CUP大賽金牌等。

　　另一方面,華為云已經(jīng)在多個(gè)行業(yè)中實(shí)踐了超過(guò)600個(gè)AI項(xiàng)目,從而積累了大量的行業(yè)需求、行業(yè)經(jīng)驗(yàn),這些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)構(gòu)成了“知識(shí)”的那一面。

　　“AI技術(shù)”和“知識(shí)”二者相遇,讓華為云有了推動(dòng)一個(gè)全新方向的可能性。雖然前途依舊充滿(mǎn)挑戰(zhàn),但至少有了打破僵局的機(jī)會(huì)。

　　一系列的研發(fā)、產(chǎn)品化與行業(yè)融合實(shí)踐之后,“知識(shí)計(jì)算”解決方案終于在2020年正式發(fā)布,共包括四個(gè)方面的技術(shù)能力與產(chǎn)品服務(wù):

　　首先是知識(shí)獲取,通過(guò)對(duì)多模態(tài)的行業(yè)知識(shí),比如生產(chǎn)系統(tǒng)中的機(jī)理模型、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行解析和處理,完成由現(xiàn)實(shí)經(jīng)驗(yàn)向數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)化的第一步。

　　之后是知識(shí)建模,根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的具體需求,向客戶(hù)提供方便快捷的知識(shí)建模工具,比如流水線(xiàn)式的自動(dòng)化知識(shí)圖譜,極大縮短行業(yè)知識(shí)圖譜的構(gòu)建時(shí)間,并且實(shí)現(xiàn)圖譜的自動(dòng)更新。

　　繼而是知識(shí)管理,讓用戶(hù)獲得行業(yè)知識(shí)的存儲(chǔ)和高性能查詢(xún)能力,并且實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化更新、沖突管理等功能。

　　最后在知識(shí)應(yīng)用層面,華為云可以提供知識(shí)搜索、可視化分析、知識(shí)推薦等基礎(chǔ)能力,以及智能對(duì)話(huà)、預(yù)測(cè)分析、知識(shí)推理等高級(jí)能力。這些能力接口將華為云多元化的技術(shù)向企業(yè)開(kāi)放,突破了企業(yè)應(yīng)用知識(shí)的最后一公里。

　　我們可以發(fā)現(xiàn),袁晶博士在華為云推動(dòng)的全新方向——知識(shí)計(jì)算,并不是一項(xiàng)單一產(chǎn)品或服務(wù),而是一個(gè)關(guān)于全生命周期完成AI與行業(yè)知識(shí)融合的理念、方法,以及由此產(chǎn)生的一系列工具、能力。這些理念、能力、工具與具體行業(yè)、具體案例進(jìn)行結(jié)合,獲得了各行業(yè)客戶(hù)、合作伙伴的深度共建,最終才凝結(jié)出全周期、可生長(zhǎng)、具有行業(yè)特性的華為云知識(shí)計(jì)算解決方案。

　　在知識(shí)計(jì)算筑造和推廣的過(guò)程中,相關(guān)團(tuán)隊(duì)非常重視其在不同行業(yè)、不同場(chǎng)景中的差異化表現(xiàn)與能力局限。只有承認(rèn)行業(yè)差異,才能尊重行業(yè)知識(shí),逐個(gè)攻破行業(yè)應(yīng)用AI的挑戰(zhàn)。

　　或許可以說(shuō),知識(shí)計(jì)算并不是一條捷徑,而是一個(gè)AI落地趨勢(shì)下的必經(jīng)之路。這條路雖然并不好走,但總算是已經(jīng)有了“開(kāi)門(mén)人”。

　　沖鋒時(shí):面向行業(yè),AI突圍

　　或許,知識(shí)計(jì)算的價(jià)值聽(tīng)起來(lái)會(huì)感覺(jué)有點(diǎn)過(guò)分抽象和模糊。這是因?yàn)檎捉鉀Q方案涉及的技術(shù)領(lǐng)域眾多,總結(jié)起來(lái)較為理論化。確實(shí),想要理解知識(shí)計(jì)算的價(jià)值,只有進(jìn)入行業(yè)場(chǎng)景中這一個(gè)選擇。因?yàn)橹R(shí)計(jì)算本就是為行業(yè)而生,也應(yīng)該在行業(yè)中進(jìn)行理解。

　　例如,在石油勘探的一個(gè)重要環(huán)節(jié)“測(cè)井”中,地球物理學(xué)家需通過(guò)對(duì)電阻率、自然電位、聲波等綜合信息的研究進(jìn)行油氣層識(shí)別。但要對(duì)數(shù)千米以下的地下構(gòu)造和油藏特征進(jìn)行準(zhǔn)確判斷還是非常困難的,這需要對(duì)大量信息的綜合計(jì)算,還需要經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家準(zhǔn)確分析才能做到。

　　以往時(shí)候,可能需要好幾個(gè)老專(zhuān)家?guī)讉€(gè)月時(shí)間完成的測(cè)井解釋工作,在知識(shí)計(jì)算幫助下可以在不到一星期內(nèi)完成,而且油氣層識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了專(zhuān)家的水平。這就是知識(shí)計(jì)算的必要性,它將專(zhuān)家的碎片化、經(jīng)驗(yàn)化知識(shí)轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的模型,并將其遷移到更多工作的智能化處理中。目前,中石油集團(tuán)已經(jīng)基于華為云知識(shí)計(jì)算解決的打造了全球首個(gè)油氣領(lǐng)域人工智能平臺(tái),為我國(guó)油氣行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展提供了智能化的驅(qū)動(dòng)引擎和開(kāi)發(fā)生態(tài)。

　　當(dāng)然,在探索石油測(cè)井解釋的知識(shí)計(jì)算解決方案時(shí),團(tuán)隊(duì)也經(jīng)歷了不少交流中的磨合期。比如在華為云的AI專(zhuān)家給石油專(zhuān)家講解知識(shí)圖譜時(shí),很自然地會(huì)舉一個(gè)在知識(shí)圖譜領(lǐng)域常用的例子:比如“劉德華”作為一個(gè)“實(shí)體”、他的妻子是“朱麗倩”、他們建立了“夫妻”的“關(guān)系”。但油氣領(lǐng)域的專(zhuān)家卻對(duì)明星的例子非常不解——他們面對(duì)的是地層、油井這些數(shù)據(jù),娛樂(lè)圈的例子好像和油氣一點(diǎn)關(guān)系都沒(méi)有。但也正是在這種從不解到了解、相互磨合和溝通的過(guò)程中,知識(shí)計(jì)算逐漸真正與行業(yè)結(jié)合了起來(lái)。

　　在知識(shí)計(jì)算的發(fā)展歷程中,華為云知識(shí)計(jì)算團(tuán)隊(duì)真實(shí)意識(shí)到了各行業(yè)對(duì)相關(guān)能力的遠(yuǎn)見(jiàn)和渴求。在一些必然磨合之上,是華為云與行業(yè)客戶(hù)之間對(duì)于知識(shí)計(jì)算的高度認(rèn)同與惺惺相惜。在疫情爆發(fā)之后,袁晶團(tuán)隊(duì)與浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院、浙江大學(xué)藥學(xué)院的師生建立了聯(lián)系和合作。在第一次線(xiàn)上溝通中就一拍即合,決定圍繞病毒、基因、蛋白等已有知識(shí)庫(kù)和科研文獻(xiàn)構(gòu)建新冠科研領(lǐng)域知識(shí)圖譜,用來(lái)幫助相關(guān)專(zhuān)家提升病毒家族數(shù)據(jù)分析、基因蛋白等分析的效率。在疫情疾風(fēng)暴雨一般襲來(lái)時(shí),華為云的AI專(zhuān)家與高校專(zhuān)家第一時(shí)間投身到了智能抗疫的前線(xiàn)。這可能是知識(shí)計(jì)算值得被記憶的另一面。

　　真正身在一線(xiàn)的企業(yè),對(duì)知識(shí)計(jì)算的價(jià)值敏感性往往遠(yuǎn)超于大眾想象。2020年,袁晶博士團(tuán)隊(duì)的一位成員在HDC.Cloud大會(huì)期間做了一個(gè)企業(yè)知識(shí)圖譜的直播內(nèi)容,同時(shí)發(fā)布了一篇技術(shù)文章。這篇文章被一汽集團(tuán)董事長(zhǎng)看到,馬上指示信息技術(shù)人員與團(tuán)隊(duì)進(jìn)行深入交流。通過(guò)線(xiàn)上、現(xiàn)場(chǎng)的多次溝通,最終孵化了一汽的知識(shí)計(jì)算智能維修項(xiàng)目,為上千維修技師提供智能化的維修助手,極大提升維修技師在定位問(wèn)題和解決問(wèn)題上的效率。通過(guò)使用一汽知識(shí)計(jì)算平臺(tái),一汽紅旗某4S店的一次性修復(fù)率提升了4%,客戶(hù)維修等待時(shí)間下降了23%,廠(chǎng)家支持介入率下降了30%,維修技師的培養(yǎng)時(shí)間縮短了30%,為汽車(chē)維修帶來(lái)了全方位的價(jià)值提升。

　　各個(gè)行業(yè)、各個(gè)企業(yè)都可以基于華為云知識(shí)計(jì)算解決方案,打造屬于自己的知識(shí)計(jì)算平臺(tái),并將知識(shí)計(jì)算能力應(yīng)用于研發(fā)、生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、銷(xiāo)售、售后服務(wù)等企業(yè)核心流程。在煤炭行業(yè),河南鑫磊集團(tuán)采用華為云知識(shí)計(jì)算解決方案后,煉焦業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)了“降本提質(zhì)”的雙重效果:生產(chǎn)效率方面,傳統(tǒng)方式原料煤質(zhì)量檢測(cè)需要1天以上,現(xiàn)在配煤師只需要將配比輸入系統(tǒng)就會(huì)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)焦炭指標(biāo),預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都在95%以上;經(jīng)濟(jì)效益方面,以河南鑫磊集團(tuán)每年130萬(wàn)噸的產(chǎn)量來(lái)推算,每年至少可節(jié)省成本約3000萬(wàn)。

　　在交通行業(yè),交通管理部門(mén)可以運(yùn)用知識(shí)計(jì)算解決方案,完成城市路口和區(qū)域的通行優(yōu)化。目前,該方案已在深圳300多個(gè)路口進(jìn)行了驗(yàn)證,擁堵指數(shù)下降了8%。未來(lái),知識(shí)計(jì)算將進(jìn)一步運(yùn)用到道路、機(jī)場(chǎng)、地鐵等立體化的交通治理。

　　在政務(wù)領(lǐng)域,知識(shí)計(jì)算解決方案能夠協(xié)助政府實(shí)現(xiàn)事件預(yù)警、處置措施推薦等功能。如此前在某城市12345熱線(xiàn)感知系統(tǒng)中,A通過(guò)熱線(xiàn)投訴小區(qū)鄰居噪音擾民問(wèn)題,B在同一小區(qū)投訴小區(qū)垃圾比較多,這看似沒(méi)有關(guān)聯(lián)的兩個(gè)問(wèn)題,用知識(shí)計(jì)算引擎去分析問(wèn)題產(chǎn)生的根因,發(fā)現(xiàn)其實(shí)關(guān)鍵問(wèn)題是這個(gè)區(qū)域有典型的群租現(xiàn)象,再通過(guò)智能分撥關(guān)聯(lián)相關(guān)處理部門(mén),利用機(jī)器人引擎推進(jìn)流程和運(yùn)轉(zhuǎn),通過(guò)數(shù)據(jù)分析研判、人機(jī)協(xié)同處置的閉環(huán)全流程,將“問(wèn)題解決在開(kāi)口之前”,極大提升政務(wù)服務(wù)滿(mǎn)意度。

　　石油、汽車(chē)、醫(yī)療、化纖、煤焦化、鋼鐵、交通,政務(wù)…種種事關(guān)國(guó)計(jì)民生的重點(diǎn)行業(yè),都可以看到知識(shí)計(jì)算的落地案例、發(fā)展趨勢(shì)與價(jià)值突圍。在A(yíng)I與知識(shí)的深入融合中,行業(yè)可以真正面向AI時(shí)代發(fā)起沖鋒。

　　而這些可能性的開(kāi)始,在于知識(shí)計(jì)算這扇大門(mén)的推開(kāi)。這扇門(mén),并不僅僅是一種技術(shù)創(chuàng)新或者產(chǎn)品打造,而是一種方向和銜接。它把廣泛存在的行業(yè)知識(shí)智能化需求與AI執(zhí)行力聯(lián)接到一起,不再讓行業(yè)面對(duì)智能化時(shí)感覺(jué)茫然無(wú)措或者與我無(wú)關(guān)。

　　袁晶博士一直強(qiáng)調(diào),知識(shí)計(jì)算是理念,是方法,是一系列像樂(lè)高積木一樣的工具。這些樂(lè)高確實(shí)需要企業(yè)用戶(hù)自己拼裝,但零件、規(guī)則和方法都已具備。企業(yè)可以用最大的效率、最簡(jiǎn)單的方式完成適合自己的組裝,把知識(shí)變成智能時(shí)代的生產(chǎn)力。

　　對(duì)于A(yíng)I產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō),知識(shí)計(jì)算是一扇全新的探索之門(mén);但對(duì)于無(wú)數(shù)行業(yè)、無(wú)數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō),每個(gè)知識(shí)計(jì)算解決方案都是一扇獨(dú)一無(wú)二的門(mén)。推開(kāi)它,也許就是新的時(shí)代。

　　據(jù)悉,今年11月11-12日在杭州舉辦的AIIA產(chǎn)業(yè)峰會(huì)中,中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟、華為、中國(guó)信息通信研究院三方將聯(lián)合發(fā)布知識(shí)計(jì)算白皮書(shū)。屆時(shí)學(xué)界和產(chǎn)業(yè)界大咖將齊聚一堂,共話(huà)知識(shí)計(jì)算如何賦能新一代人工智能與企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域、流程環(huán)節(jié)深度融合,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)向價(jià)值鏈高端邁進(jìn),加速推進(jìn)行業(yè)智能化升級(jí)。