行业大脑明智

明略人· 杨威从概念到行业AI产品，明智系统落地的一二三

格物致知人机同行...

周三，我们把镜头对准正在工作的小明，一口气儿放了三部大片，明略人·小明 | 镜头直击小明工作现场，面向AI如何实现人机交互？小明在公安、金融、工业的场景下，帮助一线的员工解决实际的问题，原来耗时巨大或者不易察觉的信息，都通过小明和TA背后的明智系统轻松解决。

如同上期预告中提到的，本期，我们将推出人物专辑。小明和TA背后的明智系统，如何进行面向AI的数据治理，如何将数据转化为知识，如何将知识构建成行业知识图谱并服务行业？这一期的明略人，我们邀请到了明智系统产品负责人杨威，好好和我们聊聊，明智系统背后的研发策略。

杨威，明略数据技术合伙人，明略数据技术中心负责人，明智系统产品负责人。2008 年毕业于北京大学计算机系，海量数据存储与计算、大数据平台建设、大数据技术应用方面的杰出专家，在大数据平台建设规划和大数据项目实施落地方面有着丰富的实践经验。

一个快速积累知识的行业大脑

我们说人工智能是机器在模拟人类的智能，那么究竟什么是人类的智能呢？在人类一代又一代的繁衍过程中，人类的智能是如何积累的，最终使得人类拥有今天这样高度发达的科学技术，并且科技发展的速度还在增快？

答案显而易见，人类首先有了语言，进而发展出了文字。我们每一代人总结的经验、发现的规律，都能够被记录并传授给下一代人。经过无数代人的这种积累和传承，最终使得我们今天的人类有了高度发达的文明。所以我们每个人其实都是生活在前面无数代人的智慧成果之上的。

人类的智能积淀过程给了明略数据启发：机器能否像人一样去积累、沉淀、学习和理解人的知识呢？答案是肯定的。

因此，在明略数据的明智系统中，我们基于知识图谱技术，使用知识图谱数据库来积累和沉淀人类的知识。知识图谱数据库沉淀了行业的基础的数据和信息、行业领域知识、行业的专家经验，也就成为了我们所说的行业大脑，这是行业人工智能的重要组成部分之一。

两个明智系统的核心理念

当我们拥有了一个积累了丰富的行业知识的行业大脑之后，我们又应该用什么样的方式和这样一个行业大脑进行交互呢？

答案就是我们已经非常熟悉的小明——明智系统中的新一代人机交互入口。

通过人机对话的方式，以自然语言与小明交流，就能帮助我们与行业大脑进行沟通和交流。

塑造行业大脑，接入人机交互入口，这就是明智系统的两个最为核心的产品设计理念：格物致知与人机同行。

格物致知是将行业中的数据与信息、领域知识、专家经验、新进的算法模型，沉淀到我们的知识图谱数据库中，沉淀到我们的行业大脑中的过程。人机同行就是通过人机（小明）对话，和行业大脑用自然语言进行交互的过程。

三个成就显著的应用场景

明智系统已经在公安、金融、工业三大行业展开了成功的应用。在行业落地过程中，明智系统是怎样沉淀行业大脑，展开人机互动的呢？

以公安行业为例，在实际应用中,知识图谱数据库会将行业大脑分成四个层次的内容进行管理，分别是：数据信息、领域知识、专家经验、算法模型。数据信息主要是人的社会行为数据和诸多社会关系；领域知识则是各种各样的数据按照“人、事、地、物、组织”，组建出的公安行业的知识图谱模型。

而行业中的实战经历与经验总结则会被量化和泛化成规则模型，沉淀到知识图谱数据库中形成专家经验；最后，犯罪行为数据会被用以机器学习，最终形成公安领域的犯罪预测、团伙挖掘、重点人积分等算法模型。至此，公安行业的行业大脑就已经成型。

而小明是如何帮助我们和公安行业大脑进行交互的呢？在公安的日常工作中，经常需要通过一些特定的条件来找到一些相关的人，比如说今天上午在世贸天街打电话给海南地区的人有哪些人？

这些问题和场景会不胜枚举，检索条件也是千千万，如果为每一个问题设定各种查询条件将会耗费大量时间。通过小明这种人机对话的方式，我们将可以非常自然地用提问的方式向行业大脑提出查询需求，而行业大脑则会基于这些需求给出正确的答案。这种便捷的交互方式会使得一个没有很多办案经验的民警，也能够很快地从行业大脑中得到所要的信息和知识，最终成为一个破案的神探。

而在金融领域，明智系统是将企业、账户、证券、机构、个人、交易等信息组建成一个金融知识图谱，来挖掘隐藏在复杂关系网络和资金交易网络中的这种可疑交易行为，以及风险行为。我们在金融行业里面形成了很多围绕金融业务主题的这种风险模型，包括担保关系模型、关联风险模型、反洗钱模型、一致行动模型等等，会极大的帮助我们的客户来发现它们业务中隐藏的这种风险问题。

而在金融领域，小明不仅能够帮助金融企业内部的员工完成他们的日常工作，更能够帮助金融企业的客户来了解一些市场上的行为。比如说，在证券行业里面，客户可能会提问说连续三天上涨的股票有哪些？或者是说，当煤价上涨时哪些股票会受益，乐视的问题会对我们的股票产生哪些影响？类似这种问题，我们的小明都可以结合企业内部的知识图谱来一一为他回答。

在工业领域，我们将设备、故障、时域、频域、传感器等数据关联起来，构建出工业和物联网知识图谱。并基于知识图谱技术来挖掘存储在海量工业之数据下面的知识。同时在运营维护、预测性维护、实时预警等方面发挥重大作用。

从以上三个行业，大家可以看到，其实我们是基于统一的一套基于知识图谱技术的产品技术体系，来支撑我们在三个不同行业的行业大脑的落地的。

其中我们知识图谱数据库蜂巢负责知识的积累和沉淀，而小明负责通过自然语言和行业大脑的对话和交互。

什么是人类的智能？为什么人类的智能和动物的智能有着那么大的区别？

其实还有一个重要原因，就是我们人类相信虚拟的东西，相信尚未实现的远景目标，并且愿意为这样的目标而奋斗。

我们相信未来明智系统一定会在更多的行业里面，帮助企业落地行业人工智能，帮助企业实现业务的智能化。

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！