热点:知识图谱助力新基建（新知）

本篇文章1028字，读完约3分钟

随着数字化、互联网化和智能化的发展，通过网络和物联网收集的数据急剧增加。 其中，复制、图像、语音、视频等无法用统一结构表现的非结构化数据在大量数据中占有越来越高的比例。

数据是新基础设施的重要生产要素。 明略科学技术首席科学家吴信东认为知识地图技术有助于提高数据生产要素的性能，帮助新的基础设施价值最大化。

什么是知识地图？ 一般来说，是把所有不同种类的新闻连接起来得到的语义关系网络。 其优点之一是可以提取实体关系、事件、标签、模型、规则等条件，形成基于图的数据格式。 与通常的数据存储形式的区别在于，知识地图通过“保留”推理规则和专家经验，不仅可以反映数据，还可以反映事物之间的联系。

吴信东例如在车辆故障无法启动的情况下，高级服务专家用小锤头敲了两三下，通过声音的评价可以知道哪个部件有问题。 初学者拆卸和检查可能出现问题的部件，并尝试所有可能性。 知识地图相当于人工智能时代领域的专家。

“以前大家都只关注数据，最终得到的结果，但没有积累过程的数据观察、计算等“发现内在力量”，无法共享、复用其经验。 吴信东说，人工智能需要实现从感知到认识的能力飞跃。 知识地图是目前最接近人脑思维本质的人工智能基础技术，可以通过挖掘实体、关系、事物实现对客观世界的认识，同时从现有知识中产生新知识。

目前，知识地图作为知识的一种方式，在语义检索、智能问答、数据观察、自然语言理解、视觉理解、物联网设备互联等多方面发挥着越来越大的作用。 在新冠防治肺炎疫情管理中，技术人员通过知识图谱技术，迅速建立了疫情防控图谱的分解判定系统，为疫情防控提供了很大的数据支持。

吴信东认为，在人工智能行业，营销智能国家的新一代人工智能开放创新平台聚焦于客户动态变化个性化、碎片化的诉求，使用基于领域知识图谱的知识推理和服务技术，公司从多源异种的大量数据中发现业务规则

推动制造业升级和工业网络行业的迅速发展，基于知识地图的处理方案可以形成完美的智能服务平台，比较有效地降低对人的依赖度。 例如，知识地图和机器学习技术相结合，可以建立比较地铁车辆故障修理的远程诊断辅助决策系统，提供售后服务部门的远程诊断和修理建议，通过该系统，公司加快和扩大修理经验的积累和共享

吴信东认为，成像是公司进行数据管理的未来趋势，知识图像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换为真正的领域知识，满足领域应用的诉求。 (本报记者馀建斌)

《人民日报》(年07月20日19版)

标题：热点:知识图谱助力新基建（新知）    地址：http://www.shuiyihui.cn/gy/2021/0309/39401.html