YEF2019丨反守为攻！从华为知识图谱窥探AI布局

　　聚焦信息技术领域 为产业发声

　　导读

　　知识图谱旨在利用图结构建模知识，并实现识别、发现和推断事物、概念之间的复杂关系，是事物关系的可计算模型。5月24日，YEF2019专题论坛之“从知识图谱到决策智能”在成都西部国际博览城成功举行。本次论坛重点关注知识图谱在实现决策智能方面的作用。

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　　会上，华为公司中央软件院知识图谱首席技术专家贾岩涛做了题为《企业级知识图谱构建及其应用》的报告。从工业界落地的角度，讲述领域知识图谱的构建方法，以及如何加速企业知识变现、提高企业运行效率。报告分为两个部分，一是知识图谱的应用背景，二是在领域知识图谱构建上的探索。在探索项目中他主要讲了三个维度。

　　华为知识图谱首席技术专家贾岩涛

　　他提到，现在整个互联网的发展，对社会的影响越来越直接。以前在报纸或者互联网领域传播方式对整个社会影响是相对间接的。那么，在出现了Facebook与twitter，有了自媒体之后，整个应用在加速，而且各个领域都发生了很大的变化，比如美国大选、英国脱欧等。网络空间代表我们的结果，既给生活带来便利，同时也代表虚假的、网络上的仇恨。

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　　知识图谱作为人工智能领域的一项核心技术，近年来在学术界与エ业界受到广泛关注。腾讯、阿里等科技巨头也都在进行产业布局，比如敏感图片的识别、人脸、logo的发现等。事实上，在知识安全的早期发展中，大体思路都是相同的，同属于归纳学习的范畴，包括机器学习、深度学习等。

　　但是，如果想更好地提高内容安全的质量，在内容为王的传播时代，除了要关注内容本身，还要站在传播的角度关注内容的生产者、传播渠道、受众以及产生的效果。为了更好的构建模型，提高整个内容安全服务的质量和主题，在2015年华为引入知识图谱技术。随后建立了面向安全服务的知识图谱。包括社交、事件等多种类型。

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　　知识图谱最早由 Google 于 2012 年提出，随着知识图谱在建立过程中的不断发展，他的构建从初期的人工构建、服务于人，到后期的算法构建、机器可理解，可以分为通用知识图谱和领域知识图谱两大类。通常情况下企业更加关注领域知识图谱。比如华为在构建5g知识图谱，目的是为了决策结果可解释。

　　他具体讲到通用知识图谱和领域知识图谱的构建，通用知识图谱常用于搜索领域，为搜索提供丰富的查询结果，领域知识图谱是聚集在某一特定领域的知识图谱，服务于特定场景。

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　　他表示，领域知识可以划分为四大类，事实类、概念类、过程类、主观类，并详细描述了这四类领域知识。领域知识图谱的具体构建方法，先是领域知识建模，随后进行数据采集、清洗、转换，接下来进行知识抽取、融合，随后是知识存储、知识计算等操作。

　　在报告最后，他谈到华为在社交网络建模、事件发展建模、文本信息建模三个方向上的探索、华为AI战略与知识图谱的定位以及华为知识图谱构建的挑战与思路。

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　　他表示，华为在未来对知识图谱的定位是要打破信息孤岛，用知识联接世界，实现智能生活新体验。其未来在AI上的布局是打造从消费终端、公有云、私有云、边缘计算、到IOT行业终端的全场景，从芯片、芯片使用、到AI框架、IP的全栈式结构。

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　　提及华为知识图谱构建的挑战与思路，贾岩涛分析道，华为当前存在四大挑战。一是如何将专家经验进行知识化；二是如何自动构建知识体系，三是如何做好语音、视频、图像等多模态的全联接；四是如何充分融合机器学习算法与知识改变人工分析设备故障存在的不确定性。对此，他们提出的策略是构建端到端的知识图谱平台，将知识产生、加工、审核、发布、应用平台化，支持二次开发。

　　结语：知识图谱作为知识的一种形式，当前已经在语义搜索、智能问答、大数据分析等技术领域发挥出越来越大的价值，并在电子政务、电子商务、医疗健康、金融、石油勘探、数字图书馆等越来越多的垂直应用领域发挥重要作用。同时基于知识图谱的工业应用，也是各大互联网公司以及一些创业型企业共同关注的焦点。

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