重磅！华为等发布《知识计算白皮书》，65页ppt

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中国人工智能产业发展联盟、华为云和中国信息通信研究院联合编写的《知识计算白皮书》，多维度、多角度、多层次地剖析了知识在企业从数字化到智能化的过程中发挥的重要作用，综合阐述并客观分析了知识计算从知识层、模型层、算子层到行业应用的框架体系，通过能源、工业、医疗、政务、金融等行业的知识计算应用案例阐释知识计算为产业、行业、企业带来的价值，描绘了未来知识计算在技术、产业、标准、生态等方面的发展愿景。

知识计算是一种新的计算模式，利用AI技术实现机器将知识转化成可计算的模型。

具体来说，知识计算将行业中各种形态的知识，以数学模型的方式，协同行业数据进行计算。将该过程中所涉及的方法和能力纳入知识计算框架当中，为行业实现智能化转型升级提供有力支撑。

随着AI技术的高速发展，AI在行业中的应用逐步进入快车道。然而，AI解决方案落地成本高的问题阻碍了AI在各行业中的广泛渗透。过往经验表明，行业知识的有效利用能够降低企业使用AI解决业务问题的成本。然而，大多数行业的核心知识分布相对杂乱，比如以文字、图像等方式显性地存在企业文档、手册中，或者以经验、学识等方式隐性地存在于行业专家、资深员工的大脑中。知识呈现的方式不同，以及零散的分布，导致企业知识难以传承、利用。

知识计算聚焦于对行业知识进行有效、充分的利用，将行业知识与AI技术有机结合，融会贯通杂乱的知识并使其参与计算，唤醒行业知识的生命力，发挥行业知识的力量。知识计算将行业长期积累的知识贯穿至解决行业问题的整个过程中，克服AI落地过程中所面临的诸多问题，提升企业运行效率，比如在业务上，知识计算的应用一方面可以提升企业员工效率，有效释放专家的精力，另一方面也能够帮助企业降本增效，为企业高效生产、灵活组织、便捷获取提供支持与保障；在管理上，知识计算能够提供更加客观、准确、科学的决策依据，实现超前预测，降低决策风险，提升企业管理水平。

知识参与计算，将让知识在建模、求解和应用各阶段都发挥重要作用。首先，在AI解决行业问题的过程中，基于专家经验、行业研究成果构建的知识体系将指导业务场景数据的形成，以及AI模型的构建。其次，在求解过程，行业知识的引入将帮助AI模型更高效地求得更优解。最后在应用阶段，行业知识一方面能够提供决策依据，提升AI模型的可迁移性以及可解释性，另一方面也可以识别模型运行过程中所产生的有效数据，迭代优化建模和求解。

知识计算通过结合行业知识与AI技术，实现数据与知识双轮驱动，帮助AI进入企业核心生产系统，为行业智能化转型升级带来新的驱动力，也为行业创新带来无限可能。

具体内容如下