华为、百度及百分点科技等企业入选IDC知识图谱报告

近年来,人工智能逐渐从感知智能向认知智能发展。

AI赋能的知识应用是实现认知智能的创新形态,该领域采用大数据、知识图谱、图存储和图计算等多种技术,将过去结构化、半结构化、非结构化的信息变成知识库,建立模型并给出行动建议,驱动企业基于知识智能决策。

在此背景下,IDC针对 “AI赋能的知识应用”领域开展研究,并发布《AI赋能的知识应用市场发展现状及趋势分析》报告。报告从企业面临的挑战着手,介绍了当前中国行业用户正在逐步落地的应用场景,以及各个子市场上主流供应商的情况,为技术买家提供建议。华为云、百度、百分点科技作为典型代表厂商入选报告。

AI赋能的知识应用市场发展现状

IDC认为,在认知智能发展的过程中,知识应用系统与业务专家将持续紧密协作,并且长期并存。

企业想要实现知识应用,面对着知识来源、基础知识建设和统一的知识底座三个方面的挑战,表现为:

知识积累过度依赖员工智能化转型缺乏基础知识建设,难以发挥业务价值企业与人才贬值

据悉,当前知识应用正在行业中逐步落地,整体发展较为早期,行业垂深应用场景已经在互联网、金融、制造等领域落地。

长远来看,企业从数据化到知识化是必然趋势,结合场景的应用创新为企业带来持续增长潜力。

主流供应商如何解决当前的挑战

当前知识应用市场的成熟度较低但非常活跃,大多厂商正在探索适合自己的发展路线,且知识应用市场中的技术供应商各有特点。

01 知识应用整体方案供应商:

为用户提供包含从知识的采集、存储、计算、知识图谱构建及应用等的整体方案,根据知识的生命周期提供基于标准产品的应用和服务,帮助行业企业构建自己的知识应用平台。

华为云知识计算解决方案以ModelArts AI开发平台为基础,包括原子能力层、知识构建层、知识通用应用和行业知识资产四大模块,赋能企业构建知识计算平台、挖掘知识价值,服务于油气、金融、制造等行业。

百度知识中台基于百度知识图谱、自然语言处理、多模态语义理解、语音图像、智能搜索、数据科学等AI技术,提供覆盖企业知识生产、知识组织与知识应用的全过程核心能力,已在多个行业客户落地。

02 知识图谱与图计算供应商:

为用户构建面向行业的知识图谱,对图数据进行分析,开发相关的知识应用。由于知识应用与行业相关密切,厂商随着对业务模型的积累将持续在垂直领域提升应用服务水平。

百分点科技将知识图谱作为认知智能解决方案的关键能力,当前已在应急、公共安全、媒体出版等行业构建了对应的知识图谱,构建的实体数达到数千万的量级,关系数达到几十亿的量级,服务了众多的政府和企业客户。

百分点科技知识图谱整体解决方案以动态知识图谱技术为核心,将技术化的数据转换为业务知识,其技术架构主要分为基础平台、知识图谱通用分析工具和行业应用三层。

其中,基础平台层包括智能数据标注平台、机器学习平台和知识图谱构建平台,也包含数据治理和文本分析,对多源异构数据进行处理,其中知识图谱构建平台包括动态知识图谱、知识抽取、推理计算、知识存储和图谱应用,百分点科技采用结合MySQL+Hbase+Neo4j+ES等复合型存储方案,通过基于动态知识图谱的知识工程、海量多源异构数据融合以及知识挖掘和决策技术,拥有动态的本体构建和数据融合等能力。

值得注意的是,知识图谱通用分析工具提供了一组针对知识图谱的可视化分析工具,包括对象档案、智能搜索、统计分析、时序分析、空间分析、关联分析、比对分析、相似性分析等,它们既可以支撑用户的灵活即席分析,又可以辅助用户探索行业场景中知识图谱的落地路径。

行业应用层目前主要提供应急智能预案、公安智能研判和企业舆情分析三大应用,为客户搭建的应用如应急智能灾害链预警分析系统、应急智能预案管理系统、公安智能研判系统等,典型客户如深圳市应急管理局等。

以应急预案管理系统为例,百分点科技将历史的应急预案和相关资源中的文本、图片、音视频抽取为结构化数据,建立事件信息、预案要素和处置方案之间的关联关系,形成业务图谱,支撑指挥决策,为客户提供预案管理、预案演练和辅助决策三大功能,提高预案的生成、审核和执行效率。

百分点科技在知识应用领域的差异化优势主要包括:

1产品注重解决实用性问题,通过动态知识图谱技术实现新数据的快速接入,具有良好的可扩展性,可以快速适应本体的灵活变化。

2可自动化构建知识图谱,通过数据标注系统,机器学习系统以及知识图谱系统等产品进行组合,实现一站式自动化构建。

3积累了贴合应用场景的行业本体设计和知识抽取、对齐模型。

关于未来趋势

知识存储:分布式图数据库和多模数据库趋热并且云化,成为大数据平台的新组件,完善平台对多模态数据的支持;知识图谱构建:通过小样本抽取结合人工的方式快速启动知识抽取环节的工作,行业知识图谱构建成本降低、自动化程度提高,知识图谱普遍动态化,随时间更新图谱、满足业务变化需求;知识应用:分行业的市场集中度提高,面向特定细分场景的知识应用逐步成熟。

IDC认为,企业开发知识应用的过程,往往从初期知识图谱平台搭建、更多业务部门参与,到平台数据种类扩展、运行模型优化、运算能力扩展,不同阶段对应着不同的成功要素。