申耀的科技观察
读懂科技，赢取未来！
明略数据创始人兼董事长吴明辉，每次看到谍战片中的特工使用摩尔斯码时，都会莫名的兴奋和激动。
确实如此，人类自然语言所能表达的内容，摩尔斯码几乎全能胜任，所以摩尔斯码的出现以及其在军事、民用领域的广泛运用，解决了很多棘手的难题，也让符号成为了一种新的力量，更成为那个时代的一种新生产力。
明略数据创始人兼董事长吴明辉
同样，在人工智能已经进入真正为社会创造价值的新时代，明略数据也一直在人工智能领域坚持探索与创新，并在业界首创了“符号主义和深度学习有效结合”的人工智能顶层设计，同时以行业AI大脑“明智系统2.0”为平台，打通感知与认知智能世界的“任督二脉”，让AI真正创造商业与社会价值。
在他看来：“符号不仅可以打通人和人之间的关系，未来还可以打通人和计算机、人和AI之间的关系，我们的目标是通过符号连接人和计算机，连接人和AI，一起创造一个人机同行的美好世界。”
“符号的力量”：推动人机同行新时代
英国学者特伦斯·霍克斯在其《结构主义和符号学》一书中说：“任何事物只要它独立存在，并和另一事物有联系，而且可以被‘解释’，那么它的功能就是符号。”
这一定义似乎相对学术化了，按照《符号学：原理与推演》中的解释，符号被认为是携带意义的感知。对于人类而言，符号是信息传递的外在形式或物化载体，是事物表述和传播中不可缺少的一种基本要素。
今天，符号在人类世界中几乎随处可见，我们每天使用的文字是一种符号，每天看到的各种品牌的logo其实也是一种符号，那么符号之于人工智能又有什么关联呢？
这就必须谈到如今在人工智能中最为活跃的两个流派，即符号主义学派和联结主义学派。简单理解，符号主义学派的主要思想，就是应用逻辑推理法则，从公理出发推演整个理论体系，通过学习构建具有逻辑系统的认知智能。
而联结主义学派，则认为人类大量的视觉听觉信号的感知处理都是下意识的，是基于大脑皮层神经网络的学习方法，那么通过计算机模拟人工神经网络，进而建立连接系统，实现感知智能。
对此，吴明辉指出，以深度学习为代表的联结主义学派，确实解决了很多的图象处理、声音识别、自然语言处理等很多工作，但它背后的算法主要是基于统计学，没有因果关系，只有相关关系。而符号主义学派所对应的算法，则是基于一个严密逻辑关系，基于知识所建立的系统，它是可解释的，有因果关系的。
当然，这二者之间的关系也并不是对立和矛盾的。明略数据过去几年的主要努力方向，就是把学习能力赋予计算机，形成知识系统，再加上深度学习能力产生的学习系统，让二者实现有机连接，最终打通感知和认知智能，建立了一个完整的人工智能系统。
我们知道，人工智能分为三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能。其中，认知智能的技术门槛更高，技术也需要长期的积累，可以说相当考验一家公司的胆识和长期投入的决心。
但是，在吴明辉看来：“今天的认知智能技术是建立在新一代的算法之上的，是建立在感知智能技术之上，同时明略数据也建立了感知智能和认知智能打通的方法论和工具体系，所以我们有理由推断未来人工智能会在认知智能技术上有很长足的进步。”
由此可见，明略数据之所以提出“符号的力量”，其实也隐含了一层含义，那就是明略数据有能力，也有决心把符号主义学派的知识系统跟联结主义学派的学习系统连接在一起，最终打通感知和认知智能两个维度的“任督二脉”，推动人工智能的迭代与进化，建立一个人机同行的崭新时代。
明智系统2.0：打通感知和认知智能
实际上，明略数据刚刚发布的行业AI大脑“明智系统2.0”，就是其“符号的力量”理念下的创新力作。
可以说，明智系统2.0通过“符号的力量”完成了对于行业数据中所蕴含知识的抽取、融合、推理、和沉淀等一系列过程，最终打通了感知智能，同时与系统中的认知智能结合在一起，由此建立了一套面向行业的、完整的人工智能系统。
正如吴明辉所言：“明智系统2.0的形象，就如同一个人大脑的形状。左边是深度学习，右边就是知识图谱，这两边连接到一起，即把感知和认知联结起来，这就是我们新一代完整的人工智能系统。”
首先，明智系统2.0的最大亮点，无疑是其在业界首次打通了感知智能。与明智系统1.0相比，各类数据在升级的明智系统2.0中可以实现汇聚，进入“符号化”的过程，实现数据的充分融合和碰撞挖掘，从而有效的面向行业业务构建行业AI大脑。
其次，明智系统2.0还强化了认知智能的能力。多元异构数据在该系统中通过强大的动态索引及知识分析技术被充分融合，在此基础上逻辑推理及复杂运算得以开展。此外，基于语义的分析检索等各类场景应用可以通过强大的引擎“明察”被加速完成。
最后，明智系统2.0在底层技术中，还应用了明略数据自主研发的混合型知识存储数据库—NEST存储。该数据库通过分布式知识图谱，存储陈述性和程序性知识，不仅可以存储多元异构的大规模数据，还能存储基于数据的规则与模型，除了解决“做什么”的问题，还能提示用户该“如何做”的问题。
如今，在具体行业场景中，明智系统2.0正在发挥越来越强大的能力。在感知智能方面，明智系统2.0输出的结果就是符号化的知识和情报；在认知智能方面，明智系统2.0存储了来自公安、金融、工业安全和数字城市等行业的知识图谱，最终通过SCOPA知识图谱分析平台，让用户真正建立了分析和决策的能力。
以安防行业为例，据保守估计，明略数据公安知识图谱已经汇集了30多个大类公安数据来源中的6529张表和1538亿条数据，沉淀了80%以上不同种类公安数据的处理经验。
截止目前，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。同时，运用这一规模庞大的公安知识图谱等认知智能手段，公安部门已经实现了人、事、地、物、组织、虚拟身份的关联，进一步提高预警研判的准度、精度。
毫无疑问，明智系统2.0发布，尽管是明略数据在探索人工智能路途中的“一小步”。但是，如果站在一个更长远的角度来看，明智系统2.0对于打通感知与认知智能的过程则是“一大步”，它之于中国人工智能未来的发展，无疑也承载了十分重要的价值意义。
“三位一体”：加速人工智能中国落地
毫无疑问，中国的线上线下生态及场景远比其他国家丰富、多元，中国经济里的结构差异，尤其是产业的转型升级机会，都给了以人工智能等新技术创新以巨大的想象力。
但是，在这个过程中，吴明辉也深知，要打通各行各业的感知和认知智能的“任督二脉”，让技术和产业交汇后产生更大的作用，仍然需要各方共同打造出一个更加完善的人工智能创新、创业的环境，这对处在人工智能市场前沿的明略数据而言，既是责任担当，更是历史使命。
所以，无论是在技术研发、行业赋能以及生态合作层面，明略数据都“一马当先”，希望通过自身的努力，推动人工智能产业在中国的加速落地，具体而言：
一是，在技术研发方面，今年5月，IEEE Fellow、国家“千人计划”特聘专家吴信东教授加盟明略数据，出任明略数据首席科学家和副总裁。7月，在吴信东的带领下，明略科学院正式成立，目前已有来自中国科学院、中国工程院、澳大利亚科学院等机构的十几名院士入选首批Fellows，共同推动中国行业人工智能的前沿技术发展。
明略数据首席科学家、明略科学院院长吴信东
据介绍，明略科学院未来将继续聚焦大数据和人工智能，以“大数据、大知识、大智慧”基础理论，为政府机构和企业提供更多的智能计算和知识服务，为中国人工智能产业的发展起到“导航”的作用。
二是，在行业赋能方面，明略数据目前在推动安防、金融、工业、数字城市等领域产业智能化方面积累了丰富的技术解决方案与成功案例。
例如，明略数据在金融行业的实践中，完成了全国首个银行业全行级知识图谱数据库。在某全国大型股份制银行项目中，依托全行近十年全量数据，构建了“企业、个人、机构、账户、交易和行为数据”总规模达十亿点、百亿边的知识图谱平台。
而在城市轨道交通领域，明略数据服务上海地铁车辆分公司实现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，降低安全风险和运营成本，助力轨道交通行业向信息化、智能化迈进。
三是，在生态合作层面，今年4月明略数据成为腾讯云OEM类的合作伙伴，双方从产品到技术都实现了深度融合，解决许多传统行业中特定场景下的应用难题，为客户创造更大的价值。
与此同时，明略数据还积极“反辅”人工智能领域的创新公司，从人工智能的实践者变身成为人工智能的服务者，相信这也会大大加快中国人工智能商业化的进程。
其中，由明略数据、比特大陆联合领投，早期投资方佳都科技追投了人工智能视觉技术公司千视通的A轮融资，让该公司在360°跨镜追踪（Re-ID）、150°人脸识别、视频感知大数据、图像信号增强等技术及与应用方面的实力得以增强。
此外，明略数据还与“第一视角”主动感知技术首创企业亮亮视野达成合作。可以说，明略数据与亮亮视野的深度合作，不仅实现了民警第一视角采集感知数据与认知智能研判分析的深入融合，也是明智系统2.0在安防行业的重要落地举措之一。
全文总结，中国实体经济正处在快速转型和发展的关键时期，而明略数据通过打通认知和感知智能的“任督二脉”，无疑将加速各行各业的智能化步伐。从这个角度来看，明略数据倡导的“符号的力量”，今后也必将会成为每一家企业转型过程中的重要支撑力。
申耀的科技观察，由跨界科技媒体人申耀（微信号：shenyao）创办，15年媒体工作经验，拥有中美两地10万公里公路自驾经验老斯基，在各大自媒体平台拥有专栏，致力于科技行业的观察和思考，在这里读懂科技行业，知趋势，赢未来！