斩获吴文俊奖的背后，看明略数据AI价值观

12月10日，“第八届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2018中国人工智能产业年会”在苏州落下帷幕。这是中国人工智能科学技术领域最高奖项，也是人工智能领域的最高荣誉象征。

“吴文俊人工智能科学技术奖” 是为表彰企业提升我国相关产业或行业的技术水平和竞争能力，在企业内实施的技术创新系统工程或技术创新平台建设而设立。获得吴文俊人工智能科学技术奖励的单项技术或产品，是对企业技术创新工程实施效果和效益的证明和肯定。

成立仅四年的国内知名大数据人工智能领域的独角兽企业 明略数据斩获 “第八届吴文俊人工智能科技进步奖”榜首。

对于明略数据这样的科技初创企业来说，这无疑证明了其在人工智能领域的技术实力和自主创新研发能力。

用人工智能技术

解放和发展生产力

正值庆祝改革开放40周年之际，吴文俊奖颁奖典礼的隆重举行也呼应了改革开放40周年纪念的关键精神—— “始终坚持以经济建设为中心，不断解放和发展生产力”。

明略数据创始人兼董事长吴明辉认为：

“作为行业人工智能解决方案提供商，我们要做的就是锐意进取、自主创新，凝聚中国数据工程师的智慧与力量，用人工智能和大数据技术，推动中国各行各业不断解放和发展生产力。”

明略数据创始人兼董事长吴明辉

今年，科技领域的投资者将更多目光投向了To B的企业服务领域，将企业服务称为未来十年最大的红利。

中国企业服务市场独角兽正在涌现，AI领域创业在技术、基础设施、新商业模式、新应用方向有创业机会；今后能够爆发的企业服务，基本上都是以人工智能和大数据赋能的企业服务软件。

作为大数据和人工智能领域的独角兽企业，明略数据的快速发展证明了AI行业的价值观应以产业落地并为组织和企业创造实际业务价值为导向，真正体现科学技术作为第一生产力在中国经济社会发展中发挥的积极作用。

今天，在AI赛道上充满了众多的比赛选手。与更多企业选择的从消费领域切入不同，明略数据的人工智能选择的则是面向行业，提供企业级服务，比如公共安全、金融、工业与物联网等与国计民生息息相关的行业。这就意味着明略数据选择了一个起点更高但也充满坎坷的AI之路。

智能时代，企业级服务的本质应该是用技术提升工作效率，这也是行业人工智能的价值所在。

人工智能发展的三阶段

在吴明辉看来，人工智能发展分为三个阶段： 数据在线、数据分析和挖掘、人工智能。

1、最基础、最关键的是第一个阶段——数据在线。

“数据在线”是指将高质量数据（所有数据清洗干净）连接起来，这一步是AI的基础建设，谁能做好数据在线，谁就赢在了人工智能的起跑线。

明略数据要做的，就是在不同的行业里帮助客户实现其数据的在线与连接。

2、在数据的分析与挖掘阶段，以明略数据最注重的公共安全领域为例，通过利用知识图谱的技术，把客户的数据连接到一起，对这些数据进行分析、挖掘、研判，就可以实现范围锁定、嫌犯抓捕等工作。

不仅如此，商业智能、医疗智能等都需要这么来做。

3、人工智能的最终阶段就是实现真正的智能化。

把人类大脑里的核心的知识、算法，真正完全地部署到计算引擎里去，能够让计算机自动地去做决策，从而真正提高各行各业人的工作效率。

而这三个人工智能发展阶段，也是明略的历史机遇。

从“数据在线”开始，明略已经在人工智能赛道上做到一步领先，而数据分析和挖掘、人工智能，明略的产品、技术也在各行业场景中积累大量的成功案例。

吴明辉的梦想是创造出比人类行业专家更加“智能”的行业人工智能机器人，用科技延伸人类智慧，以终为始，他的创业之路才刚刚开始。

人、机器、组织三位一体的HAO智能

推动行业AI落地

吴明辉在大会上带来了明略数据的最新研究成果：HAO智能理论。

探讨通过人类智能HI、机器智能AI和组织智能OI三位一体的集成，构建的新人工智能理论— HAO智能 ，来打通感知智能与认知智能，将深度学习与行业知识图谱相结合，用以扩大行业人工智能的应用领域，并加速人工智能技术商业化落地。

明略数据的行业人工智能核心就是打通感知与认知，且知识驱动和数据驱动模型的结合应用已经在各个行业领域有重大突破：

今年9月， 公安部 第一研究所牵头、明略数据联合编写的业内首个《公安知识图谱标准与白皮书》正式发布，基于明略数据公安知识图谱的明智系统现在已经部署到30多个地市级公安局，为公安客户治理了30多个大类公安数据，包括6529张表和1538亿条数，沉淀了80%以上不同种类公安数据的处理经验；

在金融行业 ，明略完成了全国首个银行业全行级知识图谱数据库，并为交通银行、中国人民银行、光大银行等多位行业标杆客户构建了基于不同业务场景下的应用系统，完善了客户整体风险管理能力，提升了风控效率；

在数字城市领域 ，明略数据帮助客户实现了国内首个车辆全生命周期数据管理的智能化平台。明略数据通过帮助轨交运营单位有效提高工作效率，将安全风险和运营成本整体下降10%，助力轨道交通行业向信息化、智能化迈进。

名侦探柯南的AI版本

小明机器人

去年，明略数据发布了首款人工智能机器人—LiteMind（小明）。

通过可感知、被信任的拟人交互过程实现人机同行，降低系统使用难度，提升企业级应用的用户体验。借用人机对话及时，小明是一个简单好用的企业级人工智能入口。具备自然语言理解、对话、实体抽取及标准化能力。

依靠大数据及人工智能，“小明”将会成为中国公安系统破案的得力助手。

比如，某地夜间发生了一起谋杀案，根据视频监测只能模糊看到人的轮廓，同伙之间用暗语沟通，作案车辆车牌号被摄影头记录。以前，只用这些支离破碎的模糊信息很难破获案件。

而小明可以直接协助民警进行案件线索解析，根据上述提供的特征对案件进行推演。几轮问题下来，不过几分钟，小明就能轻松找到犯罪嫌疑人，同时通过其他线索诸如手机信号等轨迹验证其犯罪行为。

在金融诈骗领域，小明也是屡建奇功。

对于刚入行的新人来说，小明可以帮助他们迅速掌握 “专家”们的思路方法，提高自己的业务能力。

这一切的背后，就是知识图谱数据库提供强大的支持。

知识图谱数据库能够对本体、关系、规则的混合存储，用认识架构的方式存储数据，并在此过程中将经验全盘接收，不断学习不断成长，就像人脑一般。

人类赋予了机器智慧，而在“小明”背后的明智系统中，机器又将人类的群体智慧赋予规则，反馈给了人类。只需要秒级的时间，便可以帮助职场人作出专家级的决断。

行业人工智能大脑“明智系统”四大技术

为明略数据赢得奖项夯实基础

此次明略数据能斩获 “第八届吴文俊人工智能科技进步奖”榜首，得益于其行业人工智能大脑“明智系统”的四个关键技术。

关键技术1：基于智能化复杂文本挖掘技术的知识抽取

大数据时代，数据愈发呈现出种类繁多、数据量大、增长速度快等特点，这类数据可统称为多源异构的大数据。

例如传统数据库中的关系型数据，新型社交应用中的短文本，互联网上非结构化的网页，办公系统中的文档、邮件等，公安情报领域的警情、案情数据等均是以非结构化文本数据为主的多源异构数据。

这些海量异构数据蕴含着丰富的实体与关系，而这些数据对于构建图谱和分析挖掘有着重要的意义。

其特点：

1、基于规则的通用文本挖掘技术。

2、基于主动学习、深度学习的实体、关系的标注与识别，可以通过友好的图形化界面进行人机协同的标注与模型训练。

关键技术2：可扩展的大规模属性图混合存储与查询

单一的数据模型很难满足异构数据的多种存储需求，而从海量多源异构数据中抽取的知识图谱对于存储模型的高效和弹性带来了巨大挑战。

明略数据研发的可扩展大规模属性图混合存储技术以及统一知识图谱查询语言技术，统一了从存储读写访问到应用查询计算访问的体系结构，并达成大规模存储及应对读写高并发压力。

其特点：

1、可扩展的大规模属性图混合存储。

2、统一知识图谱查询语言技术，以便集成具有时态变化的数据。

比如公安行业里的轨迹数据、金融行业里的交易流水数据、工业里的传感器检测数据，才能通过更多维度完成业务上的分析工作。

关键技术3：基于知识图谱的自然语言交互技术

行业知识图谱中包含了在社会生活、虚拟网络生活、金融经济活动等真实社会中产生的海量事实和知识信息，传统的通过图形化界面的界面交互的方式已经不满足实际情况下用户问题的多样性、多变性、复杂性需求，需要提供自然语言交互的手段来方便用户从知识图谱中找到答案。

1、基于知识图谱的查询短语的问题生成，识别用户可能的意图，提高推荐的准确度。

2、基于知识图谱的问题意图识别技术，不断优化模型，系统引入模型的自学习机制，一是不断更新学习数据集，二是对于表现不佳的样本增加学习权重，降低模型误判的概率。

关键技术4：高效的分布式大规模网络分析技术

大规模行业知识图谱的数据模式本质上是一种大规模复杂网络，明智系统将复杂网络分析技术与知识图谱结合，以异构网络分析技术为基础，解决大规模知识图谱的图挖掘问题。

系统主要包括关键节点发现、网络社区挖掘、群体分析与态势感知等三大类分析应用。

吴明辉在颁奖现场表示：

“希望未来AI发展多和产业界特别是传统产业的组织公司跨界深度融合，因为目前二者之间的鸿沟还是很大的，在上一场信息化的浪潮中，中国比较多的像美国学习，模式复制，但如今AI浪潮，中国已具备很大优势，在多个领域领先。现在关键就是更加的跨界开放，一定可以领先全世界。”