智东西（公众号：zhidxcom）
文 | 心缘
智东西9月24日报道，今天是第五届华为全联接大会的第二天，华为云推出基于AI开发平台ModelArts打造的业界首个全生命周期知识计算解决方案，实现AI和行业知识高效结合。
知识计算是把各种形态的知识，通过一系列AI技术进行抽取、表达、并协同大量数据进行计算，进而产生更为精准的模型，再次赋能给机器和人的一种全新方法。
基于华为云知识计算解决方案，企业可以打造自己的知识计算平台，广泛用于研发、生产、运营、销售、售后服务等企业核心流程。
目前，石油、汽车、医疗、化纤、煤焦化、钢铁、交通等行业已经率先实践这一方案。
一、行业知识与AI的结合是一大难题
如何让AI进入千行百业？针对这个问题，华为云人工智能领域总裁贾永利分享了一些华为的探索和实践。
2018年，华为发现AI落地要围绕一个数据与价值驱动的确定性场景展开，具体又可以分为：海量重复场景、专家经验传承场景、多域协同场景。有了明确定义的场景，还需要充足的AI算力，并且在AI落地过程中，需要持续迭代和演进、落地过程涉及组织和人才的匹配，因此华为在2019年提出了这四个关键要素。
“我们总结600多个项目的实践后，非常振奋地发现，其中超过30%的项目中AI都进入了核心生产系统，一旦进入核心系统，平均带来了18%以上盈利和效率的提升。”贾永利说。
在此过程中，华为也发现了更深层次的问题：
1、行业专家如何与AI专家合作：如何让行业专家和AI专家，双方能够相互听得懂，围绕一个共同的目标相互促进？
2、行业机理与AI模型的结合：不同行业都有自己数十年甚至上百年的专业积累，形成了大量成熟的物理、化学、生物等知识表达的机理模型，这些模型和数据驱动的AI模型能不能结合，如何有效结合？
3、行业应用与AI系统的结合：行业自身多年积累的应用系统、控制系统和AI系统到底是什么关系？如何让这些行业应用平滑有序地升级成智慧系统？
这些问题背后的核心焦点，即是如何将行业知识与AI结合。
二、知识计算四大模块：覆盖企业生产环节应用全生命周期
解决上述问题的一个全新方法是知识计算。所谓知识计算，指的是将各种形态的知识，通过一系列AI技术进行抽取、表达、并协同大量数据进行计算，进而产生更为精准的模型，再次赋能给机器和人。
贾永利宣布，华为云正式发布业界首个全生命周期知识计算解决方案，以ModelArts AI开发平台为基础，包含知识获取、知识建模、知识管理，以及知识应用四大模块，覆盖知识在企业的生产环节中的全生命周期。
1、知识获取：这是数据转化为知识的第一个关键阶段，需要对多模态的行业知识进行解析和处理，如生产系统中的机理模型、行业技术文献、专家经验、历史方法总结、测试报告等。
2、知识建模：根据业务场景进行知识建模，提供流水线式自动化构建知识图谱的能力，可以使得图谱构建时间由数星期缩短到数分钟，同时可以实现知识图谱的自动更新。
3、知识管理：对于海量知识提供超大规模图谱存储能力和高性能查询，以及自动化更新、冲突管理、质检控制等能力。
4、知识应用：提供高并发的实时查询、知识搜索、可视化分析、知识推荐等基础能力，以及智能对话、预测分析、知识推理等高级能力，匹配企业多样化的应用需求。
贾永利提到：“通过知识计算服务，企业将可以打造自己的知识计算平台，越是知识密集型的行业知识计算平台在生产系统中释放的价值越大。”
三、将机理模型带入深度神经网络，已落地多个行业
做好知识计算，需要强大的AI技术，而要让知识计算快速深入行业，还需要强大的AI算力。
工业机理模型是工业生产的核心，多数都是高维非线性的复杂过程，由于认知程度、假设因素、计算简化等众多因素，导致机理模型在实际运用中也产生大量偏差。用打靶做比喻，机理模型可以保证打中靶标，但是稳定命中靶心还是很难。
而AI特别是深度神经网络善于从大量数据中捕获细节，但是整体解释性又非常困难，很难在严苛的工业场合使用。通过知识计算，华为云把机理模型带入深度神经网络，一起参与大规模数据驱动的运算，就实现了二者优势融合，将打靶的水平稳定到10环。
今天，很多行业如果要提升1%的产品质量或降低1%的成本，需要的代价非常巨大。而采用知识计算的方法，通过知识驱动和数据驱动的融合，可以极大提升工业过程控制的精度，实现全局最优，产生巨大威力。“相信在钢铁、水泥、玻璃、化工等众多流程型行业拥有广阔的天地。”贾永利说。
当前，华为云知识计算解决方案在基因组学、石油、汽车、医疗、化纤、煤焦化、钢铁、交通等行业已经率先实践。
在汽车领域，中国一汽应用华为云知识计算解决方案构建的一汽知识计算平台，基于业务场景，将知识便捷地、以数字化的方式呈现在眼前，帮助一汽红旗某4S店的一次性修复率提升了4%，客户维修等待时间下降了23%，厂家支持介入率下降了30%，维修技师的培养时间缩短了30%。
在钢铁领域，华新不锈钢基于华为云知识计算解决方案，将合金配料的行业知识与AI深度融合，基于过去1年的历史数据构建AI模型，帮助合金配料工程师进行优化决策，找到符合钢水质量和经济效益的最优合金配料比例。实践显示，新模型可以辅助专家10秒内完成最优合金配比计算，精准预测终点钢水成分，生产中一次添加并能完成配料合成，精准度提升到95%以上，生产每吨特种钢可降低成本100元，每年节省成本2000万元。
在医学领域，华为与中科院北京基因组所韩大力教授合作，首先利用液体活检技术从300多位食道癌患者血液中检测DNA羟甲基化修饰，然后利用AI知识计算，将DNA羟甲基数据和基因知识图谱进行整合计算，更加准确地识别出血液中的关键生物标记物，相比传统的数据分析方法提升了9%，有助于对食道癌患者的早期发现。
在交通领域，通过知识计算，华为综合运用各类专业知识，通过道路实时信息反馈、整合专家的经验，经过AI运算形成一套方案，用于城市路口和区域的通行优化。目前，此方案正在深圳的300多个路口进行验证，拥堵指数下降8%，未来会更进一步运用到道路、机场、地铁等立体化的交通治理。
结语：降低知识计算应用门槛
随着AI进一步渗透各行各业，带来的问题也更为多元。每个行业在发展过程中都积累了丰富的行业知识，但如何将这些知识高效利用起来、充分释放知识的价值，需要探索更为系统的方法。
华为云知识计算解决方案从解决企业痛点、提升企业效率、提供知识化服务的角度出发，将知识计算服务提供给企业，帮助各行业的企业打造自己的知识计算平台，通过应用知识释放知识化带来的红利。
