【環球網科技綜合報道】9月24日，在2020華為全聯接大會（HUAWEI CONNECT 2020）期間，華為雲人工智能領域總裁賈永利發佈業界首個全生命週期知識計算解決方案。
據瞭解，華為雲在總結了近兩年的逾600個行業項目實踐後，發現超過30%的項目中AI都進入了核心生產系統，而一旦進入核心系統，就可帶來平均18%以上的盈利和效率提升。
因此，賈永利認為，“AI只有進入企業的核心業務系統才能真正創造價值。而在這一過程中，行業知識與AI的結合是最大難點。”
為解決這一難點，賈永利提到了“知識計算”。據介紹，知識計算就是把各種形態的知識，通過一系列AI技術進行抽取、表達、並協同大量數據進行計算，進而產生更為精準的模型，再次賦能給機器和人。可以説，知識計算是解決行業知識與AI結合的一條全新且高效的路徑。
基於此，華為雲正式發佈業界首個全生命週期知識計算解決方案，以ModelArts AI開發平台為基礎，包含知識獲取、知識建模、知識管理以及知識應用四大模塊，覆蓋知識在企業的生產環節中的全生命週期。
賈永利指出：“其中，知識獲取是知識計算的起點，企業需要對多種模態數據進行解析和處理，這是數據轉化為知識的第一個關鍵階段。然後企業就可根據業務場景進行知識建模，像構建知識圖譜等。”
“此外，知識建模後，還需要強大的知識管理能力，包括自動化的更新、衝突管理、質檢控制等。而在知識應用模塊，該方案具有高併發的實時查詢、搜索、推薦等基礎能力，和知識推理、預測等高級能力。”
據介紹，通過知識計算服務，企業將可以打造自己的知識計算平台，並且越是知識密集型的行業，知識計算平台在生產系統中釋放的價值就越大。
賈永利強調：“做好知識計算需要強大的AI技術。為了讓知識計算快速走進行業，還需要強大的AI算力。”因此華為和中國科學院上海藥物所蔣華良院士的聯合團隊，通過ModelArts一起開發了iPhord算法。據悉，過去八個月，iPhord算法在國際權威的CAMEO測試平台的蛋白質摺疊難例預測中超過了現有最佳算法20個百分點，可大幅度提升預測精準度。
如今在工業領域，工業機理模型是工業生產的核心，而由於認知程度、假設因素、計算簡化等眾多因素，機理模型在實際運用中往往產生大量偏差。用打靶做個比喻，機理模型可以保證打中靶標，但是穩定命中靶心還是很難。
“不過，通過知識計算，我們把機理模型帶入深度神經網絡，一起參與大規模數據驅動的運算，就實現了二者優勢融合，將打靶的水平穩定到10環。”賈永利説道。
“今天，很多行業如果要提升1%的產品質量或降低1%的成本，需要的代價已經非常巨大。採用知識計算的方法，通過知識驅動和數據驅動的融合，可以極大提升工業過程控制的精度，實現全局最優，產生巨大威力。相信知識計算在鋼鐵、水泥、玻璃、化工等眾多流程型行業擁有廣闊的天地。”
最後，賈永利總結道：“我們相信AI知識計算將深度改變知識的使用方式，再次釋放知識的強大⼒量，賦能千行百業再次騰飛。華為願意與行業客户、夥伴一起構建行業AI知識計算平台，共建全場景智慧、創造行業新價值。”