图谱知识人工智能

明略人·孟嘉行业知识图谱--让知识平台化让思维路径化

知识图谱：人工智能的基础设施。...

上一期，我们请出了明智系统产品负责人杨威，（明略人· 杨威 | 从概念到行业AI产品，明智系统落地的一二三）他为我们介绍了行业人工智能从概念到落地的这“一”个系统中的“两”个理念和“三”个行业场景。从宏观的层面，让我们理解了我们人工智能产品的架构逻辑。

明智系统核心的功能之一便是“知识沉淀”，我们通过服务客户，将行业数据治理成知识，形成行业知识图谱，通过知识图谱，辅助行业实现智能化决策，今天的这一期《明略人》我们请到了行业知识图谱构建的专家孟嘉，为我们讲述行业知识图谱落地的故事。

孟嘉，明略数据技术合伙人，大数据关系挖掘分析平台 SCOPA 的总架构师与负责人。2014 年加入明略数据，经历了 SCOPA 产品从 0 到 1 的过程，帮助公共安全和金融行业客户解决了实际问题。

感知智能 VS 认知智能

大家都能感觉到人工智能技术已经逐步走进了我们的生活，并改变了我们的生活方式。我们可以把人工智能简单的分为感知智能和认知智能两种。

一种是感知智能，能够模拟人类的感觉，比如图像识别、语音识别等。

另一种智能我们称之为认知智能，它是利用人工智能技术模拟人类思考，辅助人类的决策，比如因果分析，智能推断等应用场景。知识图谱就是实现这类认知智能背后的最重要的技术。

如果用一句话去总结知识图谱的重要性，可以它说成是人工智能的基础设施。就像人类的大脑一样，我们利用知识图谱去构建知识数据，让机器能够存储人类的思维，形成智慧，辅助人类进行决策。

知识图谱的行业应用难题

作为人工智能的基础设施，知识图谱在人工智能领域的应用将会越来越广泛。目前，国内的企业级智能应用才刚刚起步，知识图谱与行业的结合面临着许多的挑战。

首先，知识图谱的技术栈很复杂，从知识构建、关系挖掘、知识存储、知识计算到上层交互等等，都需要不同的技术支撑。例如，当我们做知识构建的时候，如何进行实体消歧和在非结构化文本中提取关系，都是技术上面临的挑战。

其次，知识图谱可以分为通用知识图谱和行业知识图谱，明略数据专注于可以解决行业问题的行业知识图谱。要做好行业知识图谱就需要深入理解行业数据，而最常见的情况则是知识图谱的事件和时空维度支持不足，但这两点恰好是很多行业非常关注的。

更重要的是，我们不仅要对数据有深入理解，还要理解行业内的一些规则与思维。深耕行业形成行业大脑，才能不断挖掘行业的数据隐藏的价值，这些都要求要对一个行业有长时间的积累。

知识图谱数据库蜂巢核心技术拆解

目前，明略数据已经基于行业知识图谱进行了全链式的产品布局，发布了国内首个知识图谱数据库——蜂巢系统。下面我们来拆解一下蜂巢中用到的核心的技术。

蜂巢系统将多源异构的数据组织成实体关系事件，同时加入了对时空维度的优化，依靠大数据技术，采用混合存储架构，通过整合分布式图存储，宽表存储，全文索引以及分布式文件存储完成对知识数据的统一存储。

除了存储陈述性知识，蜂巢数据库还可以存储程序性知识。程序性知识可以是一个行业规则，也可以是一个行业专家总结的一套推理逻辑。程序性知识可以帮助蜂巢系统完善知识计算与知识推理，这得益于蜂巢系统中的另一个核心技术——分布式的计算引擎。

分布式计算引擎整合了图计算、宽表和全文索引计算，并利用分布式技术实现了执行计划的优化，大大提升了计算效率。

蜂巢可以无缝对接人工智能交互入口小明，客户可以通过自然语言作为输入获取想要的知识，大大提升了系统的友好度和易用性。

目前我们已经将蜂巢和小明应用到明略基于知识图谱的分析平台SCOPA产品中，蜂巢就像人的大脑，小明就像人的眼睛和嘴巴，它们在SCOPA中一同工作，帮助人工智能应用在行业中落地。

知识图谱数据库落地行业

目前，明略的行业知识图谱已经落地到公共安全领域、金融领域和工业领域，在多个项目中得到了验证，并取得了很好的实际成果。

我们将行业知识图谱技术落地到公共安全领域，形成公安大脑，就可以帮助警察实现智能推演，提高办案效率；我们将行业知识图谱技术落地到金融领域，形成金融风控大脑，就可以企业的风控专家在复杂的数据中防范和化解业务风险；

我们将行业知识图谱技术落地到工业安全领域，就可以帮助分析人员智能挖掘系统的异常特征，做到设备状态实时监控、故障预警，高效避免系统安全事故，极大降低维护成本。

明略数据会在行业知识图谱上继续深耕，不断积累行业智慧，帮助企业挖掘数据价值。

明略人，用科技延伸人类智慧

对于明略人来说，人工智能从来都不是一句口号，而是使命。作为“行业人工智能”的推动者，凭借着自身强大的数据处理能力、学习能力，他们整合大数据与人工智能全栈技术资源，结合各行业知识，进行面向AI的数据治理，深入大数据智能挖掘，在人工智能的行业应用已经取得了显著的成就。

明略人一直与客户并肩，在数字经济时代，为传统行业做好面向AI，面向未来，未来智能的“在线化”，时刻奋斗着。

下期预告，敬请期待！