知识图谱助力新基建（新知）

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随着数字化、网络化和智能化的到来，通过互联网和物联网收集的数据爆炸式增长。其中，文本、图片、音频和视频等无法用统一的结构表示的非结构化数据在海量数据中所占的比例越来越高。

数据是新基础设施的关键生产要素。罗明科技首席科学家吴新东认为，知识地图技术有助于提高数据生产要素的效率，并使新基础设施的价值最大化。

什么是知识地图？通俗地说，它是一个将各种信息联系在一起的语义关系网络。其特点之一是可以提取实体关系、事件、标签、模型、规则等条件，形成基于图形的数据形式。知识地图与一般数据存储的区别在于，它包含推理规则和专家经验，既可以用数据反映事件，也可以反映事件之间的关系。

比如吴新东，当一辆车不能启动时，高级维修专家用小锤敲两三次，根据声音判断就可以知道哪个部件有问题。初学者会把所有有问题的部分拆开来检查，并尝试所有的可能性。知识地图相当于人工智能时代的行业专家。

“过去，每个人都使用数据，只关注最终结果。在此过程中，数据分析和计算等“见解”并未积累，因此无法分享和重复利用这些经验。”吴新东说，人工智能需要从感知到认知的飞跃。知识地图是目前最接近人脑思维本质的人工智能底层技术。它可以通过实体、关系和事件挖掘实现对客观世界的认知，并从已有的知识中生成新的知识。

目前，知识地图作为一种知识形式，在语义搜索、智能问答、数据分析、自然语言理解、视觉理解、物联网设备互联等诸多方面发挥着越来越重要的作用。在COVID-19的肺炎防控中，技术人员通过知识地图技术快速构建了疫情防控地图分析判断系统，为疫情防控提供了大数据支持。

吴新东介绍，在人工智能领域，营销智能国家新一代人工智能开放式创新平台着眼于消费者个性化、碎片化的需求，利用基于行业知识地图的知识推理和服务技术，帮助企业从多源、异构的海量数据中发现业务规则，建立从R&D生产、营销、销售到服务的完整智能业务闭环，从而实现准确洞察、实时决策和高效运作。

在促进制造业升级和发展工业互联网领域，基于知识地图的解决方案可以形成完整的智能服务平台，有效降低对人的依赖。例如，结合知识地图和机器学习技术，可以构建地铁车辆故障维修远程诊断决策系统，帮助售后服务部门进行远程诊断并提供维修建议。通过该系统，企业可以加速和扩大维护经验的积累和共享。

吴新东认为，测绘将是企业数据管理的未来趋势。知识映射可以连接上游大数据和下游人工智能应用任务，从而更有效地将数据转化为真实的行业知识，满足行业应用需求。

人民日报(2020年7月20日，第19版)

来源：搜狐微门户