明略科技：知识图谱是让数字化发挥价值的核心枢纽

明略科技：知识图谱是让数字化发挥价值的核心枢纽：

  出品 创业最前线腾讯数字生态大会在英雄城市武汉举办，这是腾讯在产业互联网赛道中，规格最高、顶级规模、覆盖最广的大会。

  一如既往，作为生态合作伙伴的明略科技，依然扮演着重要的角色，明略科技不仅以“认知智能，企业未来的发展新动力”为主题，举办了“企业数字化解决方案专场”，明略科技创始合伙人兼总裁姜平更与腾讯云副总裁王峰以及多位专家一起出场，共同分享了产业数字化转型的路线图以及认知智能技术在数字城市、金融、电力垂直场景中的应用。

  这也意味着，明略科技在腾讯整体布局中扮演着独特的角色，不仅是“产业互联网舰队”中的主力舰，也是节点级的生态企业。

  这次大会可以让我们关注的是，明略的定位更聚焦于“企业级认知智能服务平台”。这和腾讯对自己的生态营建有关，也和明略的自我演进有关。

  腾讯的大生态模式，决定了一定要通过生态而非自己“什么都做”来服务方方面面的客户，而明略的聚焦模式决定了可以与腾讯在新基建、产业互联网及消费互联网多领域展开深度合作，实现技术产品的融合与互补，代表了产业互联网发展的新方向，那是通过生态赋能协作，实现纵横两条战线的交集——腾讯提供全景生态资源和C端资源，而明略重切其中垂直节点的方案最优解，共同解决传统行业垂直场景下的应用难题，推进数字技术与实体经济深度融合。

  这一切和明略的自身演进也分不开，从一家聚焦“营销智能““数据智能”的企业，明略科技逐渐理清了自身服务于企业的数字化转型的路径，拆开来说就是四件事：

  明略科技认为企业要从自身的生产要素和核心价值活动入手，通过以上的“四步走”路径逐步实现数字化转型。从外部来看，围绕业务，明略有“四条发展曲线”：

  明略成立初期，将技术聚焦于在线上广告业务环节，以至于形成了几近无可匹敌的壁垒优势。这样的领域，明略科技通过AI和大数据技术为近90%的有名的公司提供营销数字化，打造智能营销闭环，实现投放广告ROI提升8倍，转化率提升7倍以上。2014年，随着移动网络、物联网的逐步成熟，明略科技在积累了丰富的大数据处理经验后，开始做能力外延，将业务拓展到政府、公安、工业等行业。

  在笔者的理解里，明略并不是为了“追”这些风口而给自己贴标签。姜平就曾指出，所谓“风口”，本质上应该视为技术的迭代，比如大数据、中台、AI这些新的技术的出现，会给客户的真实需求带来非常大的变化，所以企业“追风口”的本质是掌握新的技术，进一步具备创新的能力，这样才能始终满足于客户的真实需求，一直更新和迭代。

  姜平指出，作为腾讯拥抱产业互联网的合作伙伴，明略科技与腾讯在新基建、产业互联网及消费互联网多领域展开深度合作，腾讯云TBDS在IAAS和PAAS层形成连接器的作用，明略科技在数据应用领域积累了丰富的经验，双方相辅相成。在腾讯底层数据基本的建设的基础之上，明略科技赋能数据中台和AI中台的能力。以腾讯与明略科技为某城市构建的城市大脑为例，双方以组织调动为基点，集中攻坚3个月时间，对接56个委办局，入库27亿条内外部数据，支撑打赢一百个系统上云、一百类核心数据、一百项政务一体化服务、一百万活跃用户“四个一百”战役。全方面提升包括便民惠民、服务触达、数据服务、联合监管、决策指挥、政务治理、共治共管以及产业服务等城市能力，形成具备多维敏捷感知、海量数据共享、全局实时洞察、持续迭代进化的城市智能中枢。

  同时，得益于腾讯产业互联网的布局，明略也扩大了在政企客户方面的范畴，在为许多省级城市打造智慧城市的项目中，明略的中台和交付能力发挥了很重要的作用，在广东、长沙、武汉、南宁、厦门的政务业务中，很多中台框架里面都有明略交付的能力。

  数字化转型2.0的技术复杂性，决定了很少有企业能够包打一切，也不应该有包打一切的企业，生态化是必然的结果，只有生态上的共建，才能让各个企业充分的发挥自己的特长。

  “我们和腾讯一起打造了行业知识图谱的解决方案，底座是腾讯云的大数据平台，下面嫁接的是明略的行业知识图谱，我们共同打造行业知识化解决方案，作为各个行业的助手赋能于各个行业”，姜平在本次大会上谈到。

  而姜平讲的知识图谱，比我们常规理解上的“知识图谱”还有一定的发展和进化。

  实际上，知识图谱并不是一个全新的概念，早在2006年就有文献提出了语义网（Semantic Network）的概念，呼吁推广、完善使用本体模型来形式化表达数据中的隐含语义，可以看做是知识图谱的前身。

  2012年5月17日，Google正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。

  早期的知识图谱又被称为“知识域可视化”或“知识映射地图”，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，其核心是用可视化技术描述知识资源及其载体，以及如何挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系，用于展示某一领域的核心结构、发展历史、及整体知识架构，是最终以达到多学科融合目的的现代理论，后来“多学科融合”逐渐变为“多模态融合”。

  可以看出，早期知识图谱是未解决特定领域（如学科研究）或特定问题（搜索引擎的NLP处理优化）而出现的。

  众所周知，所谓的数字化1.0转型和2.0转型，本质上都是把政企运行的核心要素数字化，并通过数字化手段加快其在体系中的流动，从而起到提升生产要素流动效率的作用。但姜平却提出一个问题——虽然我们已知道要把哪些生产要素和核心价值进行数字化，但是不是只要把它们数字化之后，就可以顺利地进行数字化转型呢？

  经过在明略多年的产业观察和实践，姜平的结论是——只把核心的要素变成数据是没有价值的，必须要进行知识清理，并通过知识图谱技术把信息进行关联，最后形成“智慧”存储沉淀下来，而行业知识图谱是帮助“数据”到“知识”转化，最终向“智慧”进发的核心利器。

  举例来说，中国的公共安全领域，其实是应用计算机非常早的领域，但这些计算机的应用当时是跟着业务系统走的，比如户籍系统、交管系统、刑侦系统、摄像头网络、基层派出所，这些系统帮助有关部门把各种核心要素按照人、事、地、物，组织连接在一起。从理论上说，只要有了这些时空要素，那么就可以凭借这一些要素把一个城市里面的所有人关联起来，与这个人相关的所有事，也能连接起来，这个人在哪个地方出现，也能关联起来。这样的话，当一个人行为异常，或者行为可疑，或者有案件发生的时候，其实都能够基于人脸、姓名、身份证号去找到所有相关要素相关联的人、事、物品。

  举例来说，笔者的一个朋友前不久从某一个包含中风险地区的城市返程，在返程后他接到多通电话，包括旅居地的疾控中心、住地的流调人员、社区工作人员、派出所人员等等……从理论上说，他每次被问的问题和回答的答案都是一致的，所以只用回答一次就可。

  但在现实中，他被反复询问，侧面也就说明了一个问题，即我们的城市治理、疫情防控的系统还没做到充分的数字化打通，这或者是因为信息化时代的“烟囱式系统”所造成的“信息孤岛”所导致、也可能是信息化1.0时代的“非全局信息化”所造成的，即某些数据没有很好的方法被充分、有效、实时地传递给所有需要这一些数据的人，客观上造成了管理者和被管理者都要付出更高的时间成本。

  而如果使用了明略的知识图谱，虽没“重新发明数据”，但是极大的改变了数据的组织方式，换句话说，明略科技的“探索分析能力”最核心的优势，就是以图形的方式组织了信息，而且是组织了多源异构的数据，无论是结构化的数据（如各种表单、数据库），还是非结构化的数据，包括文本、视频、音频、图片等等，这一些信息都被组织在一起，不但让你通过输入一个查询的关键字就能够把所有的信息都能够调出来，更可以用直观和可视的方式去审视数据的流动。

  姜平认为，明略之所以强调知识图谱的价值，并不是强调一个概念，而是数字化转型的一个重要的必经之路。他指出，数字化不是仅仅帮助客户建设好平台和技术设施就行了，只有让客户真正把数字化系统用起来，客户才能感受到认知智能的价值。而就当下而言，无论是服务还是运营，其核心就是行业知识图谱，只有把行业要素图谱化，才能让行业知识更高效地通过技术的手段“使得服务和运营更可复制化”。

  “不可复制的数字化转型就不叫数字化转型。我认为非常对，如何让运营更数字化，行业知识图谱化是一个方向，我们也往这个方向努力“，姜平强调说。

  从早期的落地营销智能国家级实验室，到现在知识图谱、数据中台、营销智能三大核心解决方案“三箭齐发”。目前，明略科技已为2000多个客户提供数字化转型服务。

  喜家德水饺是一家以“鲜虾现包”为特色的饺子馆连锁，有近百家门店，而它在食客中的口碑，是每家店的品质都非常的均衡，走进每家店都能享受到一贯均衡的品质。

  为了追求极致的均衡，喜家德找到明略，研发了一个被称为“饺脸识别”的应用，即

  这个“饺脸识别”应用的推广遇到一些挑战，开始装上时，发现服务员特别不愿意用，因为这相当于多了一个人监视她的工作。但经过对识别机的识别结果在工作考核中增加权重，服务员开始用很多方法让自己包出的饺子更加漂亮，并研究怎么样得到更高的分数。这个案例的重点不在于“饺脸识别机”如何工作，而在于通过这种技术的落地，推动了员工主动优化工作——这才体现了明略的价值，也就是进行一项技术落地，并不是为了落地而落地，而是借此推动员工去参与工作流程的再造和工作质量的主动提升——这才是“让数字化融入传统行业”的更大价值。

  在轨道交通领域，最典型的场景是地铁的运维与检测。其实，地铁作为高端装备，本身已经有一定的数字化基础，如安装了大量的传感器，用于显示各种运行、检修数据。但是，这一些数据过于复杂、海量，以至于很难通过人力进行长期、常态化的检查，从而造成了某种数字资源的浪费和缺位。然而，通过明略科技建立的知识图谱等智能化技术能有效地提升车辆运维保障效率。该智能运维系统由车联网子系统、轨旁综合检测子系统、车辆维护轨迹子系统和服务于全路网的车辆大数据平台共同组成。

  车辆大数据平台作为数据管理的核心，支撑着整个车辆智能运维系统的使用；车联网子系统负责对车辆运作时的状态的全过程、全信息监控，对车辆的智能化运维起着关键性作用。通过大数据技术，将车辆实时的传感器数据、视频、图片数据等全部融入到大数据平台，实现自动化监测和预警；轨旁车辆智能检测系统则利用红外线、激光以及相机等设备，采用机器视觉、传感技术计算和AI等技术，实现了列车不停车自动检验测试，改变以往靠人工到车上检查的做法。

  某种程度上，明略科技的工作有点像地图绘制行业，每次进入一个新的领域后，第一次绘制的工作是最具复杂性的，但只要就此建立了行业的知识图谱，此后就能够最终靠“更新”而不是“重绘”的方式，以知识图谱的方式不仅仅把数据关联起来，还可以把行业知识沉淀下来。

  这样做的核心优势，就能帮助客户，使其所有的决策都是有行业知识支撑的，这样才符合明略科技“企业级认知智能服务平台”的定位，而基于这样的平台做出的智能决策，才更符合客户的业务流程、业务管理特性，也才能真正称为“智慧”，这种形态创造了坚实的核心价值，也更符合长期主义的价值观。

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