前言：

人工智能二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一。人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力，在新基建的三大領(lǐng)域中，兩大領(lǐng)域都直接提及人工智能。

作者 ｜ 方文

在信息基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，人工智能與云計(jì)算、區(qū)塊鏈一起被視為一種新技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施；而在融合基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域中，人工智能則被視為支撐傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)型升級的重要工具。

人工智能新基建的本質(zhì)不僅僅指向其自身的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，更是在實(shí)體經(jīng)濟(jì)中尋找應(yīng)用場景，賦能生產(chǎn)力升級，即作為重大應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)施，推動各行業(yè)完成智能化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)新舊動能的轉(zhuǎn)換。

艾瑞咨詢測算，2019年人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的市場規(guī)模超過570億元。

人工智能的本質(zhì)是進(jìn)行生產(chǎn)力升級，因此評判人工智能技術(shù)是否有價(jià)值，要看其應(yīng)用是否貼近生產(chǎn)核心。一般認(rèn)為，人工智能分計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能三個(gè)層次。

計(jì)算智能即快速計(jì)算、記憶和儲存的能力；感知智能即對自然界具象事物的識別與判斷能力；認(rèn)知智能則為理解、分析等能力。

當(dāng)前，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化已經(jīng)趨于成熟，以快速計(jì)算和存儲為目標(biāo)的計(jì)算智能已基本實(shí)現(xiàn)；在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推動下，以視聽覺等識別技術(shù)為目標(biāo)的感知智能也突破了工業(yè)化紅線，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器對自然界具象事物的判斷與識別。

知識圖譜是符號主義人工智能的代表，核心在于對多模、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和多維復(fù)雜關(guān)系的高效處理與可視化展示，將社會生活與生產(chǎn)活動中難以用數(shù)學(xué)模型直接表示的關(guān)聯(lián)屬性，融合成一張以關(guān)系為紐帶的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。

通過對關(guān)系的挖掘與分析，能夠找到隱藏在行為之下的關(guān)聯(lián)，并進(jìn)行直觀的展示�；�于知識圖譜的上述優(yōu)勢，適宜解決關(guān)系復(fù)雜的問題，如深度搜索、規(guī)范業(yè)務(wù)流程、規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)性預(yù)測等相關(guān)研究課題。

連結(jié)主義中的深度學(xué)習(xí)算法是新一代人工智能的標(biāo)志性技術(shù)，但深度學(xué)習(xí)有其局限性，側(cè)重解決影響因素較少、但計(jì)算高度復(fù)雜的問題，而不太適宜解決影響因素較多、且摻雜眾多非線性關(guān)系的問題。

通過與知識圖譜的配合使用，依托于行業(yè)知識與經(jīng)驗(yàn)的深度學(xué)習(xí)將產(chǎn)生更多貼近產(chǎn)業(yè)核心的認(rèn)知智能應(yīng)用，有助于覆蓋場景中大多數(shù)問題，形成完整的以“場景需求”為導(dǎo)向的人工智能解決方案，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力升級的終極目標(biāo)。

知識圖譜逐漸成為人工智能又一熱點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，2019年知識圖譜相關(guān)的融資金額較2018年增長超過200％，產(chǎn)業(yè)鏈已初具規(guī)模，互聯(lián)網(wǎng)公司、人工智能公司及大數(shù)據(jù)智能公司紛紛入局。2019年知識圖譜核心產(chǎn)品市場規(guī)模約65億元，預(yù)計(jì)2024年將突破200億元；2019年知識圖譜技術(shù)帶動經(jīng)濟(jì)增長規(guī)模約391．8億元，預(yù)計(jì)2024年將突破1000億元。

以下是部分《2020年面向人工智能新基建的知識圖譜行業(yè)白皮書》內(nèi)容：