知識(shí)改變企業(yè)命運(yùn)
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近年來(lái)，人工智能逐漸從感知智能向認(rèn)知智能發(fā)展。AI賦能的知識(shí)應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知智能的創(chuàng)新形態(tài)——該領(lǐng)域采用大數(shù)據(jù)、知識(shí)圖譜、圖存儲(chǔ)和圖計(jì)算等多種技術(shù)。將過(guò)去結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化的信息變成知識(shí)庫(kù)，建立模型并給出行動(dòng)建議，驅(qū)動(dòng)企業(yè)基于知識(shí)智能決策。在此背景下，IDC針對(duì) “AI賦能的知識(shí)應(yīng)用”領(lǐng)域開展研究，并發(fā)布《AI賦能的知識(shí)應(yīng)用市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析》報(bào)告。報(bào)告從企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)著手，介紹了當(dāng)前中國(guó)行業(yè)用戶正在逐步落地的應(yīng)用場(chǎng)景，以及各個(gè)子市場(chǎng)上主流供應(yīng)商的情況，為技術(shù)買家提供建議。
本文引用地址：http://2s4d.com/article/202106/426327.htmAI賦能的知識(shí)應(yīng)用市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀
在本篇報(bào)告中，“AI賦能的知識(shí)應(yīng)用”市場(chǎng)指以知識(shí)圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用為核心的知識(shí)應(yīng)用解決方案市場(chǎng)，具體的軟件產(chǎn)品及服務(wù)如圖數(shù)據(jù)庫(kù)/圖計(jì)算引擎、知識(shí)圖譜構(gòu)建平臺(tái)等。
在認(rèn)知智能發(fā)展的過(guò)程中，知識(shí)應(yīng)用系統(tǒng)與業(yè)務(wù)專家將持續(xù)緊密協(xié)作，并且長(zhǎng)期并存。
企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)
企業(yè)想要實(shí)現(xiàn)知識(shí)應(yīng)用，面對(duì)著知識(shí)來(lái)源、基礎(chǔ)知識(shí)建設(shè)和統(tǒng)一的知識(shí)底座三個(gè)方面的挑戰(zhàn)，表現(xiàn)為：
● 知識(shí)積累過(guò)度依賴員工
● 智能化轉(zhuǎn)型缺乏基礎(chǔ)知識(shí)建設(shè)，難以發(fā)揮業(yè)務(wù)價(jià)值
● 企業(yè)內(nèi)卷與人才貶值
行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景
當(dāng)前知識(shí)應(yīng)用正在行業(yè)中逐步落地，整體發(fā)展較為早期，行業(yè)垂深應(yīng)用場(chǎng)景已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造等領(lǐng)域落地。
長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，企業(yè)從數(shù)據(jù)化到知識(shí)化是必然趨勢(shì)，結(jié)合場(chǎng)景的應(yīng)用創(chuàng)新為企業(yè)帶來(lái)持續(xù)增長(zhǎng)潛力。
主流供應(yīng)商如何解決當(dāng)前的挑戰(zhàn)
當(dāng)前知識(shí)應(yīng)用市場(chǎng)的成熟度較低但非?；钴S，大多廠商正在探索適合自己的發(fā)展路線。
知識(shí)應(yīng)用市場(chǎng)中的技術(shù)供應(yīng)商各有特點(diǎn)，可分為三大類：
01
知識(shí)應(yīng)用整體方案供應(yīng)商：
為用戶提供包含從知識(shí)的采集、存儲(chǔ)、計(jì)算、知識(shí)圖譜構(gòu)建及應(yīng)用等的整體方案，根據(jù)知識(shí)的生命周期提供基于標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的應(yīng)用和服務(wù)，幫助行業(yè)企業(yè)構(gòu)建自己的知識(shí)應(yīng)用平臺(tái)。
華為云知識(shí)計(jì)算解決方案以ModelArts AI開發(fā)平臺(tái)為基礎(chǔ)，包括原子能力層、知識(shí)構(gòu)建層、知識(shí)通用應(yīng)用和行業(yè)知識(shí)資產(chǎn)四大模塊，賦能企業(yè)構(gòu)建知識(shí)計(jì)算平臺(tái)、挖掘知識(shí)價(jià)值，服務(wù)于油氣、金融、制造等行業(yè)。
百度知識(shí)中臺(tái)基于百度知識(shí)圖譜、自然語(yǔ)言處理、多模態(tài)語(yǔ)義理解、語(yǔ)音圖像、智能搜索、數(shù)據(jù)科學(xué)等AI技術(shù)，提供覆蓋企業(yè)知識(shí)生產(chǎn)、知識(shí)組織與知識(shí)應(yīng)用的全過(guò)程核心能力，已在多個(gè)行業(yè)客戶落地。
02
知識(shí)圖譜與圖計(jì)算供應(yīng)商：
為用戶構(gòu)建面向行業(yè)的知識(shí)圖譜，對(duì)圖數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，開發(fā)相關(guān)的知識(shí)應(yīng)用。由于知識(shí)應(yīng)用與行業(yè)相關(guān)密切，廠商隨著對(duì)業(yè)務(wù)模型的積累將持續(xù)在垂直領(lǐng)域提升應(yīng)用服務(wù)水平。
百分點(diǎn)科技將知識(shí)圖譜作為認(rèn)知智能解決方案的關(guān)鍵能力，當(dāng)前已在應(yīng)急、公共安全、媒體出版等行業(yè)構(gòu)建了對(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜，構(gòu)建的實(shí)體數(shù)達(dá)到數(shù)千萬(wàn)的量級(jí)，關(guān)系數(shù)達(dá)到幾十億的量級(jí)，服務(wù)了眾多的政府和企業(yè)客戶。
明略科技知識(shí)圖譜平臺(tái)SCOPA圍繞知識(shí)圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用，提供知識(shí)圖譜建模、抽取、存儲(chǔ)、計(jì)算和應(yīng)用的一站式交付，幫助客戶實(shí)現(xiàn)對(duì)象洞察和決策分析。
螞蟻集團(tuán)知識(shí)圖譜平臺(tái)高效融合了AI算法、圖數(shù)據(jù)庫(kù)等能力，依賴螞蟻?zhàn)匝械慕鹑诩?jí)圖數(shù)據(jù)庫(kù)GeaBase，圖學(xué)習(xí)框架AGL等平臺(tái)能力，圍繞本體/概念/規(guī)則等知識(shí)定義、構(gòu)建、推理等形成了面向業(yè)務(wù)的平臺(tái)方案。
03
圖數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)商：
為用戶提供用于存儲(chǔ)及管理圖數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，解決大規(guī)模圖數(shù)據(jù)處理問(wèn)題。
螞蟻集團(tuán)依托著其在風(fēng)控以及推薦等復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景，苛刻的技術(shù)要求，構(gòu)建了一套包含了圖存儲(chǔ)、圖計(jì)算、圖學(xué)習(xí)、圖研發(fā)平臺(tái)的完善的圖數(shù)據(jù)庫(kù)體系。
星環(huán)科技StellarDB是一款分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，作為星環(huán)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的重要組件之一，支持企業(yè)級(jí)圖數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、查找、分析和展現(xiàn)，主要應(yīng)用于金融和政府行業(yè)。
市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力
該市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)力既包含整體數(shù)字化環(huán)境因素，也包含大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)發(fā)展的因素。尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使分析對(duì)象從“個(gè)體”拓展到“個(gè)體之間的關(guān)系”，企業(yè)對(duì)知識(shí)的共享和挖掘的需求越來(lái)越強(qiáng)。
未來(lái)趨勢(shì)
● 知識(shí)存儲(chǔ)：分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)和多模數(shù)據(jù)庫(kù)趨熱并且云化，成為大數(shù)據(jù)平臺(tái)的新組件，完善平臺(tái)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的支持；
● 知識(shí)圖譜構(gòu)建：通過(guò)小樣本抽取結(jié)合人工的方式快速啟動(dòng)知識(shí)抽取環(huán)節(jié)的工作，行業(yè)知識(shí)圖譜構(gòu)建成本降低、自動(dòng)化程度提高，知識(shí)圖譜普遍動(dòng)態(tài)化，隨時(shí)間更新圖譜、滿足業(yè)務(wù)變化需求；
● 知識(shí)應(yīng)用：分行業(yè)的市場(chǎng)集中度提高，面向特定細(xì)分場(chǎng)景的知識(shí)應(yīng)用逐步成熟。
給技術(shù)買家的建議
企業(yè)開發(fā)知識(shí)應(yīng)用的過(guò)程，往往從初期知識(shí)圖譜平臺(tái)搭建、更多業(yè)務(wù)部門參與，到平臺(tái)數(shù)據(jù)種類擴(kuò)展、運(yùn)行模型優(yōu)化、運(yùn)算能力擴(kuò)展，不同階段對(duì)應(yīng)著不同的成功要素。
IDC中國(guó)高級(jí)分析師王麗萌表示：“在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代，知識(shí)成為主要生產(chǎn)要素，利用知識(shí)或信息工作的知識(shí)型員工日益成為組織核心能力與競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的源泉。因此，如何把知識(shí)用在企業(yè)、留在企業(yè)，促進(jìn)知識(shí)積累與應(yīng)用，減少知識(shí)型員工流失帶來(lái)的影響，成為企業(yè)正在面臨的挑戰(zhàn)。AI賦能的知識(shí)應(yīng)用正在互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、政府等領(lǐng)域逐步落地，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)治理的進(jìn)度，以及細(xì)分領(lǐng)域知識(shí)圖譜的積累和完善，知識(shí)應(yīng)用將在中國(guó)快速發(fā)展。”
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