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從政府部門的多次部署，到資本市場的持續(xù)熱捧，近期最受輿論關(guān)注的熱詞莫過于“新基建”。 區(qū)別于傳統(tǒng)基建，“新基建”主要發(fā)力于科技端，面向5G、大數(shù)據(jù)中心、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)領(lǐng)域，更加契合與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的配套推進，更能體現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟的時代特征。突如其來的疫情大考，讓我們看到了大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)所蘊藏的強大能量，通過數(shù)字化手段實現(xiàn)的精準防控，充分展現(xiàn)出了數(shù)字化的巨大價值。與此同時，線上需求的集中釋放，也為“新基建”打開了新的窗口期，科技“新基建”戰(zhàn)略意義全面升級。

為充分展示企業(yè)在“新基建”窗口期的應(yīng)對情況，《中國信息化周報》記者獨家專訪了明略科技集團創(chuàng)始人、董事長兼CEO吳明輝，闡述了明略科技在這一窗口期的布局情況和發(fā)展思考。

打造智能時代的企業(yè)中臺

當(dāng)前，隨著智能時代的來臨，人工智能的技術(shù)應(yīng)用早已滲透到人們工作生活的方方面面。不過，智能化技術(shù)及產(chǎn)品的普遍應(yīng)用，就預(yù)示著智能化時代真正來臨了嗎？在吳明輝看來，人工智能按照智能化程度可分為五級：第一級識別能力，通過泛在多維感知，將高質(zhì)量的數(shù)據(jù)連接起來;第二級理解能力，基于可積累的行業(yè)符號體系的智能抽取技術(shù)，構(gòu)建千億知識網(wǎng)絡(luò)的知識圖譜數(shù)據(jù)庫;第三級分析能力，通過知識圖譜、暴力挖掘?qū)χR進行多維度分析推理，打造決策模型;第四級決策能力，建立明確的行動計劃，指導(dǎo)行動，實現(xiàn)智能決策;第五級創(chuàng)新能力，也就是智能的終極本質(zhì)。這五個階段，從識別感知，到理解分析，再到?jīng)Q策行動，循環(huán)反饋，形成 AI 閉環(huán)。

吳明輝表示：“以機器視覺和語音識別等感知智能為代表的人工智能技術(shù)在過去幾年得到了迅猛發(fā)展。而下一個十年，行業(yè)發(fā)展的重點是第二、三、四階段的智能，也就是去實現(xiàn)具有推理能力、具有可解釋性、具有認知能力的人工智能，也就是認知智能。”他認為，相應(yīng)地，在B2B企業(yè)級服務(wù)中，各個垂直行業(yè)需要建設(shè)感知智能應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施，以及數(shù)據(jù)中臺、AI 中臺、業(yè)務(wù)中臺，和行動系統(tǒng)，這樣的一個整體才能實現(xiàn) AI 閉環(huán)的商業(yè)化落地應(yīng)用。

一直以來，明略科技致力于成為更具行業(yè)“Know-How”的新一代數(shù)據(jù)中臺先行者，幫助企業(yè)構(gòu)建人機協(xié)同的行業(yè)大腦，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程。近年來，明略科技注重打造具備行業(yè)Know-How的數(shù)據(jù)中臺、認知智能技術(shù)和營銷智能平臺等方面的核心能力。

明略科技集團于近日宣布完成了3億元E輪戰(zhàn)略融資。在談及新一輪融資后，從技術(shù)的角度明略科技主要會用于哪些方面的發(fā)展時，吳明輝表示，明略科技在2019年11月就確定了“打造智能時代的企業(yè)中臺”新戰(zhàn)略。本輪融資將用于圍繞這一戰(zhàn)略的研發(fā)投入、垂直領(lǐng)域市場拓展、人才引入以及產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈的建設(shè)。2020年，明略科技要戰(zhàn)略聚焦，“打造智能時代的企業(yè)中臺”，幫助大型組織，包括政府、世界500強企業(yè)客戶等，構(gòu)建端到端的、具有行業(yè)Know—How的數(shù)據(jù)中臺和營銷智能平臺。

在吳明輝看來，智能時代企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)中臺，一定是AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)中臺。因此，吳明輝表示，未來的研發(fā)規(guī)劃將覆蓋三個核心要素：一是打通豎井式的業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù);二是以用戶為中心實現(xiàn)ID打通和融合;三是數(shù)據(jù)模型+AI算法+行業(yè)應(yīng)用的綜合能力，這樣使得數(shù)據(jù)中臺能以用戶為中心支撐前臺業(yè)務(wù)，通過數(shù)據(jù)融合和共享技術(shù)來提供綜合的數(shù)據(jù)處理、計算和存儲能力。

明確“244”戰(zhàn)略?科學(xué)布局“新基建”

在此次新冠疫情當(dāng)中，科技“新基建”戰(zhàn)略意義全面升級。伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、5G、云計算、人工智能等數(shù)字技術(shù)的突破，數(shù)據(jù)源頭得以廣泛開拓，數(shù)據(jù)標準趨于一致化、規(guī)范化，數(shù)據(jù)傳輸能力、處理能力、分析能力更是迎來突破性發(fā)展，大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)將加速發(fā)展。

吳明輝表示，在面對“新基建”這一窗口期，明略科技主要通過“224戰(zhàn)略” 布局新基建。第一個“2”是指兩類戰(zhàn)略市場：第一類，國家安全、智慧治理以及城市管理;第二類，大型組織的高效運轉(zhuǎn)和企業(yè)加速創(chuàng)新。第二個“2”是指兩大應(yīng)用：第一，基于人和組織社會行為動態(tài)數(shù)據(jù)的分析挖掘與智能應(yīng)用;第二，基于設(shè)備和裝備物聯(lián)感知動態(tài)數(shù)據(jù)的分析挖掘與智能應(yīng)用?！?”主要是指四大產(chǎn)品線：第一，數(shù)據(jù)中臺。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺，匯聚治理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成客戶全面感知平臺;第二，明智系統(tǒng)?；跀?shù)據(jù)中臺，構(gòu)建行業(yè)知識圖譜和認知分析模型，形成客戶全面認知平臺;第三，業(yè)務(wù)中臺?；跀?shù)據(jù)中臺和明智系統(tǒng)，構(gòu)建客戶業(yè)務(wù)中臺，支持客戶多種行動智能應(yīng)用;第四，智能設(shè)備。打造服務(wù)大AI閉環(huán)應(yīng)用的一體化智能設(shè)備，包括邊緣計算智能終端、霧計算智能服務(wù)器、專用服務(wù)器、定制服務(wù)器、安全服務(wù)器等。

目前來看，“新基建”主要包含7大產(chǎn)業(yè)方向，那么各企業(yè)該如何更好地探索“新基建”，從而形成良性閉環(huán)？吳明輝以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域為例闡釋了他的理解，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，針對工業(yè)設(shè)備的動態(tài)數(shù)據(jù)，要經(jīng)過充分采集、匯聚、挖掘、提煉，然后利用知識圖譜、人工智能的能力，解決行業(yè)運營、建設(shè)、生產(chǎn)、管理所遇到的問題，從而通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化促進整個工業(yè)智能化發(fā)展。

他表示，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域數(shù)據(jù)有所不同，首先是數(shù)據(jù)量相對不夠大，其次是對數(shù)據(jù)質(zhì)量有高要求。在消費領(lǐng)域，通用大數(shù)據(jù)構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型往往是不可解釋的，但是，這對要求高可靠性的工業(yè)來說是不可接受的。所以，面對工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)量不夠，不足以支撐大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系的現(xiàn)實情況，我們要利用大量專家先驗知識，降低計算模型對數(shù)據(jù)數(shù)量的依賴，把行業(yè)知識圖譜充分利用起來，可以緩解或一定程度上解決當(dāng)下工業(yè)大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)。

“新基建”的變革進程并非一蹴而就

當(dāng)前，5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等“新基建”行業(yè)迎來了絕佳的發(fā)展窗口期。不過，新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)必定是機遇與挑戰(zhàn)并行。那么，在這一窗口期如何更好地面對挑戰(zhàn)，并抓住機遇也是各企業(yè)應(yīng)該思考的問題。對此，吳明輝表示：“從我們自身來看，‘新基建的發(fā)展必然會帶來行業(yè)的變革。事實上，從2018年開始，行業(yè)的大魚吃小魚不斷發(fā)生。而這并非壞事，縱觀近十年來的中國科技行業(yè)發(fā)展，大規(guī)模企業(yè)追隨風(fēng)口而起，然后迅速整合并購的格局不斷出現(xiàn)，從而使行業(yè)集中度不斷增強?！?/p>

與此同時，吳明輝強調(diào)，我們要看到這一過程并非是一蹴而就的。在工業(yè)數(shù)字化程度較高的國家和地區(qū)，從數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化到智能化，相對而言是一個有著先后順序的“串聯(lián)”的進程。而在中國，我們不能完全照搬國外的情況，因為中國有很多中小企業(yè)數(shù)字化做得還不夠好，供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)殘缺不全等問題也普遍存在，中國企業(yè)應(yīng)該利用后發(fā)優(yōu)勢，加速智能化進程。

例如，在公安場景中，機器視覺、多模態(tài)感知技術(shù)與警力布控方式的協(xié)同互補，利用實體語義計算與知識推理智能擴充人類警員特定案件的刑偵思路，通過知識圖譜可視化平臺加快信息匯集以及線索的擴展、推演與研判。在工業(yè)領(lǐng)域，通過基于知識圖譜的解決方案，將感知計算與相關(guān)決策分析系統(tǒng)打通，從而形成完整的智能服務(wù)平臺，最終助力工業(yè)企業(yè)構(gòu)建從研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、運維服務(wù)和經(jīng)營管理全生命周期的自動化智能系統(tǒng)，有效降低生產(chǎn)應(yīng)用對人的依賴程度，確保企業(yè)在面對不確定性狀況時仍能進行高效決策和穩(wěn)定運轉(zhuǎn)。