华为云知识计算：让AI在企业生产系统中发挥核心价值

【环球网科技综合报道】从2016年起，围绕着“人工智能”开发应用的创业公司不断涌现，传统行业也在积极地利用人工智能技术开拓新的市场需求，AI正在加速进入千行百业。即便如此，数据显示目前AI在传统行业应用的渗透率只有4%，其主要障碍就是AI还很难与行业知识相结合。AI如何从新的应用方向切入，赋能企业业务、生产发展成为整个AI产业的燃眉之急。

为了帮助企业释放知识的力量，推动AI进入核心业务系统，让AI真正发挥价值，华为于2020年9月发布了基于AI开发平台ModelArts打造的业界首个全生命周期知识计算解决方案。负责该方向的华为云袁晶博士曾对笔者表示，全生命周期的知识计算解决方案包含知识获取、知识建模、知识管理以及知识应用四大模块。它是一种把各种形态的知识通过一系列AI技术进行抽取、表达、并协同大量数据进行计算，进而产生更为精准的模型，再次赋能给机器和人的全新方法。

释放知识力量，推动AI进入核心生产系统

在谈到研发知识计算解决方案的原因、以及知识计算解决方案对于AI落地行业的作用时，袁晶讲到，知识计算是解决行业知识与AI结合的一条全新而且有效的路径，将行业知识与AI技术相结合，并赋能到机器和人，进而实现辅助人高效分析和决策，释放行业专家的精力，集中关注业务创新；还能辅助人实现高效知识传承，缩短人员培养周期。

据袁晶介绍，知识计算包含以下特点：

辅助推理与决策。将各类数据、知识、经验以及资料进行多模态建模。并基于具体的业务场景，将知识便捷地、以数字化的方式呈现。

解决知识碎片化问题。将过去分散在不同部门、不同地域、不同领域专业、不同存储介质中的碎片化知识，进行整合以实现统一集中的计算。

突破行业机理模型。机理模型在实际运用中会产生大量偏差（由于认知程度、假设因素、计算简化等众多因素）。通过知识计算，把机理模型与AI结合，并结合大量数据，弥补机理模型局限。

袁晶表示，AI在行业落地的关键要素之一即知识与数据的双重驱动。基于华为云知识计算解决方案打造的企业级知识计算平台，可以一站式完成行业知识的获取、建模与管理，推动AI进入企业核心业务系统，辅助企业分析和决策，实现知识高效传承，释放行业专家的精力。

其一，知识计算可以将行业知识转化为数学模型。“知识”一词看似简单，实际上有着丰富的分类方法、多层次的含义、多样化的形式。例如，它可以是可见的字符、图像、音频、视频，也可以是不可见的经验、直觉、逻辑关系。当一部分知识无法被计算机自动生成数学模型时，知识计算就被“委以重任”，派上用场。

例如，在配煤优化的场景中，传统配煤以胶质层重叠为理论基础，主要根据专业配煤师的经验来确定不同来源的煤的比例，目的是让燃烧率最大化。但人工配煤的过程中存在配煤比数据不稳定等问题。华为云知识计算解决方案利用机理模型与AI结合的方式，可以将配煤专家的程序性知识转化为数学模型，通过数字化的方式，将存在人脑中的抽象经验传承下来。

*其二，知识计算可提升模型泛化能力。*顾名思义，小模型具备推理时间短、占用资源少、单个模型成本低等优点。但对于业务场景复杂多样的企业来说，针对每一个单独业务场景开发一个小模型的做法，将需要负担起巨大的开发成本。华为云知识计算洞悉企业的痛点，提供大模型加微调的解决方案。这项构筑在华为云众多产品能力之上的解决方案，能够按需调用关键技术，有效地节省研发资金，加速企业的AI开发及落地的进程。

*其三，知识计算能够突破业务固有流程，进而实现AI在业界落地。*特定的企业通常有自己固化的生产流程。对于这些企业，华为云知识计算解决方案提供流水线式的图谱构建能力，将图谱构建抽象为如下基本流程：本体构建、数据源配置、信息抽取、知识映射以及知识融合。通过将每一个流程模块抽象成插件形式的方式，企业可以按需组合插件配置，生成图谱构建任务，以此改变原有的生产方式，推动AI与行业的结合。

值得一提的是，华为云知识计算解决方案是一个开放的架构。“我们更多是把不同行业面临的问题、需求的场景，做了归纳和总结，由此形成更多维、更丰富、更贴近客户实际使用场景的产品。同时，我们希望邀请客户参与到合作的过程中来，让知识计算的框架更清晰，最终成为能够解决行业智能化升级的参考路径”，袁晶表示，这是知识计算未来发展的着力点之一。

打造企业知识计算平台，让AI赋能千行百业

“知识计算”的终极目标是让AI与行业知识深度结合、让AI真正进入企业研发、生产、运营、销售、售后服务等核心流程，“实践”也正是检验知识计算成果的唯一标准。

据袁晶介绍，华为云知识计算解决方案如今已在石油、汽车、医疗、化纤、煤焦化、钢铁、交通等行业率先实践。

在汽车行业，中国第一汽车集团有限公司（以下简称“中国一汽”）应用华为云知识计算解决方案构建的一汽知识计算平台，基于业务场景，可将知识便捷地、以数字化的方式呈现在眼前，快速提升员工能力。通过使用一汽知识计算平台，中国一汽红旗某4S店的一次性修复率提升了4%，客户维修等待时间下降了23%，厂家支持介入率下降了30%，维修技师的培养时间缩短了30%。

在钢铁行业，烟台华新不锈钢公司基于华为云知识计算解决方案，将合金配料的行业机理与AI深度融合，构建的全新AI模型，可帮助合金配料工程师进行优化决策，找到符合钢水质量和经济效益的最优合金配料比例。实践显示，AI模型合金成分的预测准确率可达95%以上，相比只基于机理模型的预测提升了10%，每年节省成本2000万元。

在医疗行业，华为云与中科院北京基因组所韩大力教授团队合作，通过知识计算，将DNA羟甲基数据与经过大量研究实验积累的基因知识图谱进行整合计算，可更加准确地识别出血液中关键生物的标记物，将早期诊断的准确性提升了9个百分点，有助于对食道癌患者的早期发现。

在交通行业，华为云携手交通管理部门运用知识计算，综合运用各类专业知识，通过道路实时信息反馈、整合专家经验，经过AI运算形成了一套系统化的控制方案，可用于城市路口和区域的通行优化。目前，该方案已在深圳300多个路口进行了验证，拥堵指数下降了8%。未来，知识计算将进一步运用到道路、机场、地铁等立体化的交通治理。

做有影响力的工作，推动AI行业落地和商业化进程

在加入华为前，袁晶博士曾任微软研究院研究员、微软人工智能创造事业部副总经理、微软小冰资深科学家主管。

2018年加入华为后，袁晶更多是希望去做AI的商业化，让AI真正能在不同的行业场景中进行落地。横跨AI学术、产品、商业化三个领域，成为了袁晶的独特标签，持续做有影响力的工作，也是他一直所坚持的目标。他很享受从技术研发到产品化到商业化整个流程，华为所提供的自由度可以更好地让他和他的团队将自身优势发挥出来。

袁晶目前主要负责两个团队。一个团队面向认知智能和知识计算研究并孵化核心能力，另一个团队主要在不同技术领域将AI产品化以及构建面向行业的AI解决方案，比如智慧城市、智慧医疗、智能制造等。同时，他的团队也不断探索知识计算在这些行业的实践及应用。

袁晶坦言，希望通过知识计算深度改变知识的使用方式，释放知识的强大⼒量，赋能千行百业。“我们提出的知识计算解决方案，是理念，是方法，是一系列工具，但每个具体案例实践是我们和行业客户共同完成实现的，需要行业客户深度参与共同进行。”