华为：知识计算白皮书—使能行业智能化升级地全新路径_65页_18mb

报告摘要

知识计算：使能行业智能化升级的全新路径

核心内容

知识计算是一种新的计算模式，旨在将知识转化为可计算的模型，结合数据进行协同建模，从而解决行业中的复杂问题，提升AI的效率和效果。它通过将行业知识与AI技术结合，构建知识、模型、算子三层技术框架，实现从知识获取到应用的全生命周期解决方案，为行业智能化升级提供有力支撑。

主要观点

知识与数据双轮驱动
在人工智能2.0的发展中，知识和数据是两个最重要的关键要素。知识的引入可以显著提升AI模型的鲁棒性和可解释性，从而克服传统AI在行业落地中的诸多问题。
知识计算技术框架
知识计算技术框架由知识层、模型层、算子层构成，覆盖知识的获取、建模、求解与应用全过程。该框架帮助AI更好地与行业结合，推动AI进入企业核心生产系统。
知识在AI各阶段的作用
在AI建模、求解和应用阶段，知识可以发挥重要作用，包括识别和补全数据、优化模型求解过程、提升模型的可解释性和可迁移性，以及支持模型的持续迭代与优化。
知识计算提升行业智能化水平
知识计算在能源、工业、交通、政务、医疗、金融等行业中均有广泛应用，帮助企业在智能化转型中实现效率提升、成本降低和决策优化。

关键信息

行业智能化转型
人工智能作为数字技术的重要组成部分，正成为推动企业从数字化向智能化转型的核心驱动力。然而，当前AI在行业中的渗透率仍较低，主要受限于建模、求解和应用过程中的高成本。
知识计算的三大核心层
- 知识层：涵盖事实性知识、概念性知识、程序性知识，是知识计算的基础。
- 模型层：使用数学模型对知识进行表达和处理，包括代数方程、微分方程、图模型等。
- 算子层：包括建模算子和求解算子，实现知识的建模与求解过程。
知识计算的典型应用
- 建模算子：涵盖数据转换、数据清洗、数据增强、数据注解、模型选择、模型集成、模型参数化和模型评价等，支持AI模型的构建和优化。
- 算子示例：如模态转换、结构转换、表征转换、数据清洗、数据增强、本体构建、人机协同标注、自动标注等。
知识计算的行业案例
在能源、工业、交通、政务、医疗、金融等关键行业中，知识计算已经被成功应用，帮助企业提升效率和决策水平，例如在油气勘探、交通调度、政务工单处理、医疗数据分析等方面。

技术框架与应用场景

知识计算技术框架

知识层：包括事实性、概念性、程序性等知识，为模型构建提供基础。
模型层：利用数学模型表达行业知识，如代数模型、微分方程模型、图模型等。
算子层：包括建模算子和求解算子，用于将知识与数据进行处理和计算。

算子分类与功能

数据转换：包括模态转换、结构转换、表征转换，将数据转换为适合建模的形式。
数据清洗：包括缺失值处理、异常样本检测、数据去噪和数据去重，提升数据质量。
数据增强：通过数据合成和数据转换修改生成更多样化的数据，提升模型泛化能力。
数据注解：包括本体构建、人机协同标注和自动标注，提升数据标注效率和质量。
模型选择：基于问题描述或人机交互方式，选择或生成合适的模型。
模型集成：通过模型聚合和模型融合，提升模型性能和泛化能力。
模型参数化：基于经验、问题描述、搜索和优化等方式设定模型参数。
模型评价：通过生成数据或定义评价指标，实现模型效果的自动化评估。

行业应用与价值

能源行业：通过知识计算提升测井数据的分析能力，实现油气层识别和地震层位解释。
工业行业：通过知识计算优化生产流程，提升生产效率和质量。
交通行业：通过知识计算提升交通调度和流量调控能力，实现智能化交通管理。
政务行业：通过知识图谱构建智能工单分拨系统，提升政务处理效率和准确性。
医疗行业：通过知识计算提升医疗数据分析能力，支持精准医疗和疾病预测。
金融行业：通过知识计算提升金融资产配置和风险预测能力，优化金融决策。

未来愿景与建议

推动知识与AI高效结合
未来，知识计算将成为推动AI向认知发展的重要手段，帮助AI更好地理解行业问题，提升决策能力。
完善知识计算体系
需要进一步完善知识计算体系，突破知识表达的局限，提升知识的结构化和可计算性。
构建知识计算行业标准
推动知识计算的标准化，促进产业健康发展，形成统一的知识表达和处理方式。
构建开放共赢的生态
鼓励“产、学、研、用”协同创新，推动知识计算技术的持续迭代和应用落地。

总结

知识计算是人工智能2.0的重要组成部分，通过将知识与数据结合，提升AI在行业中的应用效果和效率。其技术框架包括知识层、模型层和算子层，涵盖建模、求解和应用全过程。在多个行业中的实践表明，知识计算能够显著提升企业智能化水平，推动行业转型升级。未来，知识计算将在技术、产业、标准和生态等方面持续发展，成为数字经济的重要推动力。

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