本文為通聯數據首席算法專家吳凱棋在“2021蘇州高新區區塊鏈產業發展峰會暨萬向區塊鏈蘇州研究院啟動儀式”上的演講內容。本次大會聚焦區塊鏈在工業互聯網領域的賦能和創新，吳凱棋深度解析了知識圖譜在工業互聯網中發揮的作用和價值。
以下內容整理自現場速記稿。
尊敬的各位領導、來賓，很榮幸今天有機會和大家分享我們在分佈式認知工業互聯網方面的思考和實踐。首先簡單介紹一下Datayes的背景，如剛才王允臻王總所述，在分佈式認知工業互聯網中，區塊鏈解決的是工業互聯網“鏈接”的問題，而知識圖譜解決的是“認知”的問題。 Datayes是萬向旗下的一家金融科技公司，我們在金融科技領域的數據和技術方面積累了八年的經驗，接下來我們的重點是如何把相關的技術運用到工業場景，為工業場景中的各種角色，如政府側和企業側進行賦能。借用肖風董事長一句話，區塊鏈解決生產關係的問題，人工智能、知識圖譜解決生產力的問題。
（以下圖片請點擊查看大圖）
上圖是知識圖譜的簡介，我們把知識圖譜看作是人工智能的根基、鏈接萬物的網絡。知識圖譜有兩個核心詞，一個是“知識”，另一個是“圖譜”。知識是用來做決策的，圖譜是鏈接現實世界的表達。知識圖譜是對於世界的認知，用於闡述開放性體系。開放性體係由體系中各種要素相互作用的網絡組成，每個體係都是一個複雜網絡。在工業場景中，網絡中的節點包括公司、生產過程中的傳感器以及整個產業鏈上面的各種角色，如供應鏈上面的各種供應商、相關市場裡面的角色等。我們可以通過知識圖譜來表達對工業連接數據的認知，從而藉助人機交互的能力獲得一些預測分析的結果，讓知識圖譜結合區塊鏈與底層收集的工業互聯網各個環節的數據，輔助我們做一些對行業或企業未來的認知。
在過去八年中，Datayes積累了大量的數據和相關的算法，並在金融行業獲得了廣泛的認可與成功。
我們主要有數據的積累、圖譜結構化的網絡、 AI的算法和產品的能力，之後我會與大家分享Datayes如何在分佈式認知工業互聯網場景下，用人工智能賦能我們的企業側和政府側。
首先，我們針對工業認知互聯網的場景提出的一整套解決方案是由幾個核心關鍵詞組成。
一個關鍵詞是人機結合：
強人工智能是當下熱點話題，但我們更想說的是人類智慧增強(備註：
即Augmented Intelligence, AI)，即通過人類與計算機和人工智能相結合，讓計算機能夠吸取人類的知識並產出可以幫助人類做決策的知識，這是人機結合有效互動的過程。
不僅如此，人機結合也是一個智能的體系，智能體現在數據的生產和連接也是人機結合智能的過程。
我們把相應的一些AI算法進行合理的結構化並進行拆分，形成完整的算法體系。
這個算法體係可以非常方便地運用在不同的場景中，如政府側的開放性場景或企業側的決策場景等。
另一個關鍵詞是雲計算：
Datayes將雲計算和區塊鏈的技術進行結合。
雲計算意味著整個體係是開放的，開放體系在連接底層工業互聯網數據的基礎上，借助一系列的算法和能力，提供一個可以面向很多角色如數據的運用方、企業或開發者的平台，在這個平台上打造一個高效、智能的服務體系。
這個體系本身也是去中心化的，因為除了在雲端的部署，Datayes在企業端和政府端也有相應的部署，幫助不同角色享受人工智能+區塊鏈技術帶來的幫助。
人機結合在政府側的應用場景非常多，我們也在和各地政府探討落地一些應用場景。
Datayes有很多場景可以輔助政府側更好地服務企業。
第一，利用行業的預判能力，幫助政府提前洞察行業的周期和趨勢，不再滯後地看統計數據，而是提前知道行業的發展動向，並通過人機結合輔助政府更好地進行行業的佈局。
第二，利用人工智能對企業分析的能力，結合區塊鍊和隱私計算技術，來判斷企業的發展潛力以及企業財務方面的一些風險，輔助政府更好地扶持有發展潛力的企業，並及時發現有風險的企業。
第三，可以幫助政府更好地助力企業發展。通過應用知識圖譜對政策進行結構化解析，再根據所獲得的企業潛力畫像進行智能的政策匹配，不僅可以更好地幫助企業獲得對口的政策，還能幫助政府更好地優化配套的政策。
第四，監控體系。監控基於區塊鍊和隱私保護對企業的實時發展動向進行7×24小時的關注和洞察。
第五，日常的運營管理主要是在政府內部，利用知識圖譜打通數據孤島，賦能各個企業和政府的不同部門之間更好地協作。
第六，提供不同的人工智能組件，通過自定義的拖拉，組建工作場景中需要的定制化數據大屏，更好地幫助我們決策。
除此之外，我們的開放型體系能夠幫助企業更好地去適應市場的發展並洞察行業的動向，並且已經在行業中的一些頭部企業落地應用。企業不僅可以匹配符合自身發展需要的政策支持，還可以藉助區塊鍊和隱私計算上鍊、上雲的數據獲得企業在市場上的信用背書，提升企業的影響力。還可以幫助降低企業的融資成本：基於我們對企業的經營狀況和風險的洞察，結合經過區塊鍊和隱私保護的數據，利用財務以及企業未來發展的模型進行預判，幫助企業更好地對接資本市場和金融市場，獲得更多的金融支持，並降低融資成本。
我們通過將服務部署在企業側，借助人工智能和相關數據，幫助企業及時地洞察市場和行業的發展狀況並獲得市場的先機。還可以幫助企業降本增效、優化企業各個生產流程中的能耗，如成本的消耗等。 Datayes通過把專家的知識和生產過程中的經驗放在整個模型中，人機結合地優化生產流程。
這整個體係有相應的數據基礎，我們的數據基礎經過多年的積累，不僅包括上市公司的數據，如股權的關係、董監高的關係等，還包括公司相關的產業鏈、行業鏈的一些信息。
除了上市公司外，我們也有非上市公司的相關圖譜信息。通過不斷地更迭、優化數據，在公司的基礎上進行人物圖譜優化，使市場風險的洞察更精準細緻。
除此之外，我們對產業鏈也有積累，通過企業、行業、產業這些上下游關係獲得產業鏈的風險和商機傳導的邏輯，幫助企及時地洞察產業鏈的動向。在這個基礎上，我們可以對行業進行預測，利用產業鏈上下游對行業的未來進行提前的預知。
相比過去只能被動地分析已經發生的事情，現在可以對未來幾個月甚至更長時間進行趨勢和周期的分析。如上圖所示，藍色的是實際發展的情況，橘黃色是我們預測的結果，我們預測的準確率較高，可以準確地幫助企業做決策。
整個體系中另一個非常重要的能力是公司研究的框架，這是人類知識的框架化表達。框架中有很多宏觀行業或企業的數據，通過這個框架我們可以做一些預測和判斷，如對企業未來經營狀況或企業營收和利潤的預測，以及對於財務風險的判斷等，幫助企業診斷自身經營狀況的同時，也幫助投資等金融機構和政府有針對性地讓企業獲得金融方面的支持。
利用AI把這些能力整合起來，動態地去推送給需要這些信息的人，是整個體係綜合能力的體現，例如以類似信息流的方式智能地推薦給企業端或政府端，使其能夠獲得自己關注的信息和第一手的資料。
總的來說，分佈式認知技術是非常體系化的，需要在生態中聯合物理的接入層、邊緣計算層以及區塊鏈平台、隱私計算平台、分佈式認知的能力，一起賦能政府側或企業側的使用者。
總結一下知識圖譜對分佈式認知工業互聯網的認知能力，第一是利用人機結合與人工智能幫助我們做科學的決策，以人工智能作為根基幫助企業和政府做相關的市場洞察和決策。第二是高效地支持業務，無論在分佈式或私有云的場景下都可以利用相應的技術進行快速的部署，讓使用者更好地洞察市場並在市場裡獲得先機。
我的分享就到這裡，謝謝各位領導和來賓。
