科技中国 | “明智系统”为技术商业化应用落地把脉开方人工智能科技的兴起为众多行业和领域带

人工智能科技的兴起为众多行业和领域带来了新的发展机遇。经过几年的大数据兴起和快速沉淀，人工智能已经具备了坚实的基础，以人工智能为代表的新技术成为生产力前沿。过去60年，人工智能主要集中在实验室，当前，它已经在诸多应用场景发挥威力。

本文内容首发于《科技中国》杂志 2017年第9期（总第240期）

作者：李浩

2017年7月20日，国务院办公厅印发的《新一代人工智能发展规划》指出，我国经济发展进入新常态，必须加快人工智能深度应用，使人工智能成为经济发展的新引擎。

8月22日，明略数据举行发布会，正式对外推出一个系统“明智系统”，两个新产品“知识图谱数据库——蜂巢”和“企业级人工智能入口——小明”，公安、金融风控、工业安全三个行业大脑。

未来的世界是人类和机器互相增强的世界，站在现在这个历史拐点上，我们应该如何应对？

“人工智能的商业化最核心、最关键的因素是什么？就是让我们每个用户能够合理地接受机器可以犯的错误。”明略数据创始人兼董事长吴明辉很肯定地说。他认为，当下，人工智能最成功的商业应用是搜索引擎。不仅包括谷歌、百度、搜狗、必应，还包括像亚马逊、淘宝、天猫这些电子商务网站。

明略数据创始人兼董事长吴明辉

德勤中国风险咨询合伙人吴颖兰认为，人工智能发展的浪潮虽然此起彼伏，这么多年来在银行一直没有得到很好的应用，其实很大的原因还是因为不管你这个大脑的计算引擎有多么强大，如果没有数据这样的燃料，这头美丽的猛兽是没有办法成长的。

数据库的演进，让人类数据更精准地量化世界。知识图谱数据库的概念是在当下智能化的趋势下被提出的。知识图谱数据库是使用基于图数据库的混合存储技术实现大规模知识图谱数据存储，是机器大脑中的知识库、人工智能应用的基础设施。此次明略数据发布的“明智系统”中，重要组成部分“蜂巢”是国内首个“知识图谱数据库”。数据是散落在各个维度里无数个散点，但在“蜂巢”的辅助下，“明智系统”从万亿的分散的数据点中提取有效信息，再对纷繁复杂的信息进行关系连接和分类，织就庞大的关系网。

“小明”是行业人工智能统一入口，为“明智系统”以对话形式与人类进行交互提供业务支持。作为新一代基于自然语言交互的软件产品，用户可以以对话的形式向“小明”下达指令，系统通过语义分析，识别用户指令，迅速反应提供业务决策支持。通过垂直行业化场景在线，让机器适配人类自然行为，以对话这种最习惯、最便捷的形式，将复杂业务变得简单。

从第一个中国行业人工智能大脑“明智系统”，到中国市场上第一个知识图谱数据库“蜂巢”，再到企业级人工智能统一入口“小明”，吴明辉强调，在未来企业里，每个人都会有一个自己的智能助理，企业将通过个体赋能到全局智能，颠覆行业未来。

人工智能毋庸置疑在改变我们整个的世界，对于我国的企业级服务来说又意味着什么呢？

企业级人工智能是复杂性业务的综合体现，呈现数据复杂、业务复杂、软件复杂的状态。“面对人工智能，企业级服务数据要复杂得多，需要处理各种不同的数据源，面向的受众不单单是个人，而是一个群体，所以面对企业级服务，人工智能更是难以实现。”吴明辉如是说。

对于企业而言，判断一个企业是否成功，标志就是看它是否形成了数据飞轮，把企业拥有的数据和知识资源转化为战略资产进行管理，形成企业业务增长。Forrester首席分析师Charlie Dai戴鲲认为，人工智能技术对于企业的数字化转型具有非常重要的战略意义。我们有很多技术，如容器技术、物联网、区块链，其中人工智能技术占有最高优先级。

在吴明辉看来，明智系统能够通过可感知的被信任的拟人交互过程实现人机同行；通过数据治理为知识图谱构建新一代企业数据架构；通过行业人工智能应用发挥知识图谱中数据和知识的巨大价值。人和计算机在未来，是亦师亦友的关系。明智系统的发布是为了用人工智能帮助人类与机器更好地结合，并为各行各业提供技术与解决方案。

算法的持续突破、硬件算力的几何级增强和大数据的高速积累共同催化了人工智能的进步。Cloudera副总裁、大中华区总经理凌琦认为，今天的人工智能从深度学习到神经网络，和上个世纪90年代初上一波人工智能热火朝天时比，其实从原理上来说并没有更多的突破。如果你说在哪里有突破，其实有两个东西，一个是计算能力大幅度的成长，第二是数据，大量的数据对于人工智能深度学习网络的训练提供大量的可能性。人工智能解决方案是一套完整的IT体系，是需要很多家企业精诚合作之下发生的，从而为行业带来巨大的价值。

未来10至15年，人工智能将迎来落地应用的战略机遇期，一个重要的切入点就是利用人工智能重构企业知识的生产、流动和使用，进而使机器自身具备数据收集、整理、分析的能力，自主做出判断和决策。吴明辉预判，明略数据会继续汇聚人类智慧，实现行业价值，贯穿更多工作场景，为企业级人工智能带来更多未来。

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