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知识中台,打通产业智能化升级之路

  • 2021-12-23
  • 本文字数:3041 字

    阅读完需:约 10 分钟

知识中台,打通产业智能化升级之路

英国哲学家培根曾经说过:知识就是力量。随着社会的不断发展,在不同的时代背景下,知识也被赋予了不同的含义。如今,人工智能、云计算、5G、物联网等新一代信息技术迅猛发展,数字经济和实体经济进一步融合,产业数字化、智能化的转型升级正在加速。在这一时代背景下,数据呈指数级爆发增长。那么,企业该如何从海量数据中提取并关联出有价值的知识内容来提高自己的核心竞争力?

 

12 月 17 日,百度智能云举办的“云智技术论坛”知识智能化专场中给出了答案。其中百度技术委员会主席吴华在开场致辞中提到:“知识是企业管理者和员工做出业务决策的重要依据,企业急需建立全新的信息和知识处理平台,以智能化的手段推动数据转换为知识,支撑企业创新业务的快速落地和迭代。”

百度知识智能化能力全景呈现

在智能化社会中,知识扮演着非常关键的角色。但面对数据量大、知识形态复杂、利用率低以及应用多态等难题,企业又缺乏将数据更好、更快地转变成有价值的知识的能力,这使得企业实现智能化升级道阻且长。

 

针对以上难题,在本次论坛中,百度知识图谱部的负责人朱勇分享了知识中台驱动产业智能化升级。据朱勇介绍,知识中台是通过向下对接企业不同来源和形态的数据,向上支撑企业各类业务场景来实现企业智能化升级。



知识中台背后依靠的是百度领先的 AI 技术,包括知识图谱、自然语言处理、跨模态语义理解等 AI 技术来实现企业的知识生产、组织、应用等核心能力的全覆盖,为企业提供了智能化升级的技术底座。例如通过知识图谱让机器更好地理解和处理知识,通过研发出的知识增强的语义理解框架 ERNIE 3.0,提升模型对于知识的记忆和推理能力、通过知识增强的跨模态深度语义理解,让机器可以像人一样通过语言、听觉和视觉等获得对真实世界的统一认知,实现对复杂场景的理解。

 

此外,朱勇还提到,光有领先的 AI 技术还不够,知识图谱在行业应用中往往面临着知识复杂、专业性强、标注样本少、场景差异大的挑战。为此,他们从架构机制、策略算法到平台流程进行了全面的升级和优化,搭建了一个完整的具有更强专业性、更高效率、更强可迁移性的行业知识图谱平台,目前已经覆盖了一百多个行业场景。

 

有了知识生产和组织,知识的智能化应用是其最终能够在企业智能化升级中发挥价值的关键。在知识的应用方面,知识中台集成了搜索、问答、推荐、推理计算和可视化等五大应用引擎,全方位地满足了企业对于知识的应用需求。

 

“知识中台通过应用组件、标准化的产品、定制化的服务、集成化的方案,多种灵活的方式对外输出,助力企业高效生产知识,灵活组织知识,智能应用知识,从而能够全面提升企业运行效率和决策的智能化水平。”朱勇说。

知识中台,助力企业快速实现数据知识化建设

那么企业如何利用知识中台,快速实现数据知识化建设?百度智能云 AI 产品业务部解决方案总监楚畅在分享中提到,百度的知识中台包括了数据接入、知识生产、知识组织、智能应用以及知识运营几大模块。通过五大步骤可助力企业全流程实现数据知识化。



百度的知识中台可以支持多源异构的数据接入,包括像结构化的数据、半结构化的数据和非结构化的数据,可通过以 API 的方式来获取企业的数据,也可直接对接企业的数据库与文档上传来获取相关内容信息。数据接入完成以后,就进入到知识生产环节。

 

百度的知识中台提供了非常强大和丰富的知识生产方式,包括知识图谱的生产、问答知识的生产、全文知识生产和标签知识生产,以及更加高级一些的像事件知识生产、多模态的知识生产,还有因果的知识生产等等。“生产出了不同种类的知识以后,可以以知识图谱为中心,对整个的知识进行一个完整的组织。接下来就可通过企业搜索、知识库、智能推荐以及智能文档分析等知识应用方式来应用知识。”楚畅说道。

 

完成了以上整个流程,后续还需要不断地做一些运营的工作,包括内容运营、用户运营、功能的完善。通过专门的团队对这些内容进行一些运营管理,使得这些知识被使用起来。

 

在本次论坛中,百度智能办公平台部主任架构师和为,还分享了以 AI+知识管理为核心的新一代智能工作平台「如流」,将知识中台深度融入了办公场景,通过统一搜索、智能推荐、智能知识库、知识广场等特色知识管理能力和产品,打通了即时通讯、知识管理、工作应用,赋能员工高效共享和沉淀知识,让企业知识得以高效利用,实现企业知识管理闭环,从而推动企业效能升级,提高企业核心创造力,实现企业的快速发展。



知识中台,赋能千行百业

现在,百度的知识中台已在能源、金融、风控、医疗、法律、电信运营等领域进行了丰富的实践和探索落地。本次论坛还远程连线了国能(绥中)发电有限责任公司的信息高级主管包晓明,带来了知识智能化助力能源企业的生产经营转型的分享。分享中包晓明梳理了电力生产中的五大痛点:

 

  1. 由于历史的原因,管理系统信息竖井普遍存在;

  2. 集团统一建设的系统难以满足各个单位个性化的定制需求;

  3. 历史的积淀信息难以有效地转化成数据资源;

  4. 出于网络安全的考量,内网的搜索普遍不太方便;

  5. 站在集团的层面,面对众多的发电单位、运营单位,传统的数据分析手段力度不足。

 

针对以上痛点,他们提出用知识图谱来对电力企业进行赋能,提供一些有针对性的解决方案。例如针对痛点 4,“将本地知识纳入知识图谱管理后,借助自然语言处理功能,可对任何本地数据进行快速查询,形成即问即答,帮助形成培训方案、机器人解答方案、文档快速检索等功能方案。”包晓明说。



除了在能源方面的实践,知识中台在医疗行业中也发挥了重要作用,并且沉淀形成了医疗行业的知识中台。此次大会中,百度旗下灵医智惠联合毕马威共同发布了《医疗知识中台白皮书》。百度智慧医疗总经理刘军伟表示,白皮书的发布意味着百度将积累沉淀的 AI 医疗能力面向合作伙伴开放,同时也开始接受市场的检验,这既是百度在医疗健康领域长期深耕的硕果,也是百度作为 AI 技术公司赋能千行百业的社会担当,我们希望能够更好地为医疗行业赋能。

 

毕马威医疗健康行业的主管合伙人姚凤娥对白皮书进行了解读,表示:“医疗知识中台具备丰富的知识服务能力,百度将多年积累的经过实践验证的医疗知识嵌入其中,医疗机构和我们的生态伙伴可在内嵌医疗知识的基础上,针对自有的知识源、数据源,通过医疗知识加工环节,产生新的医疗知识,形成完整的闭环流程,从而满足特定的业务场景,按需构建医疗知识库的需求。此外,在赋能用户方面,医疗知识中台可以便捷地连接知识的生产方和知识的使用方,与医疗行业的应用场景高度适配。”



如今,数字化已经上升成为一个国家战略,国家对科技期刊发展的要求也越来越高。本次技术论坛还邀请到了中华医学会新媒体部的副主任马明,分享了医学科技期刊在转型升级过程中对知识服务的需求。当前在医疗知识服务平台的搭建过程中,面临着很多痛点。例如,数据的知识化比较难、效率比较低、知识的组织形态比较薄弱、知识管理和协作等。而通过沉淀自然语言处理技术、人工智能、知识工程技术的知识平台,可帮助缓解这些问题,通过医疗知识理解与抽取、医疗知识图谱构建、知识服务型应用建设步骤,构建数字化知识服务出版平台,有效推动期刊的数字化转型升级。



 写在最后

在社会逐渐走进智能化新阶段的过程中,企业也要跟上时代的脚步,要实现智能化升级,只关注数据远远不够,还要挖出数据背后蕴藏的信息与知识。百度智能云以知识中台为核心,为企业打造知识智能化的智能解决方案。想了解更多详情内容,可前往百度智能云 2021 云智技术论坛——知识智能化专场观看回放,并且还有智能大数据、智能物联网、智能视频云和企业 AI 开发等往期精彩专场回放。

 

公众号推荐:

2024 年 1 月,InfoQ 研究中心重磅发布《大语言模型综合能力测评报告 2024》,揭示了 10 个大模型在语义理解、文学创作、知识问答等领域的卓越表现。ChatGPT-4、文心一言等领先模型在编程、逻辑推理等方面展现出惊人的进步,预示着大模型将在 2024 年迎来更广泛的应用和创新。关注公众号「AI 前线」,回复「大模型报告」免费获取电子版研究报告。

AI 前线公众号
2021-12-23 16:333284
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上面是百度知识中台的说法,想咨询一下你怎么看知识中台这个概念呀?
2021-12-24 10:11
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