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近日，全球權威的技術研究和分析公司Gartner發布了2020人工智能技術成熟度曲線報告（Hype?Cycle?for?Artificial?Intelligence,?2020），知識圖譜（Knowledge graph）為新增技術熱點，在Gartner提名的知識圖譜樣本供應商（Sample Vendor）中，明略科技是唯一入選的中國廠商。

Gartner建議，IT領導者應將知識圖譜作為數據庫，存儲有關實體及其關系的數據，當數據有許多不同的來源和形式時，尤其如此，例如，內容服務平臺中的文檔、數據源中的更新、視頻中的音頻或數據庫中的表格。負責數據和分析的IT領導者必須將知識圖譜納入其數據和分析治理和管理的范圍，為防止數據孤島的延續，應研究并建立多種知識圖譜的互操作方式。

Gartner指出，知識圖譜目前已應用于如下領域：數字化工作場所，例如，協作、共享和洞察力；自動化，例如，從內容到RPA的數據抽取；支持機器學習，例如，增強訓練數據；數據分析，例如，增強分析，特別是在商業智能背景下的增強分析報告和網絡安全；數字商務，例如，產品信息管理和建議；以及數據管理，例如，元數據管理、數據目錄和數據結構。

此次入選報告的明略科技，深耕企業級大數據和人工智能產品和平臺服務，能在歷史數據達到10PB級、日均增量數據超過10TB級的環境下，進行數據價值的挖掘，實現毫秒級的預測性分析，并結合行業知識圖譜形成決策和行動。

明略知識圖譜平臺SCOPA，是一套基于知識圖譜技術的知識管理與洞察分析平臺，包含知識建模、抽取、融合、存儲、計算及應用等技術組件和功能模塊，為組織提供知識驅動的輔助決策。

在知識建模方面，明略積累了大量的經驗。目前，已面向公共安全、數字城市、金融機構、工業、融媒體等領域，幫助大量客戶設計和建設了自身的模型體系和知識體系。

在知識抽取方面，可面向結構化數據和非結構數據，定義為程序化的知識，把知識沉淀到工具中，變成可重復多次應用的知識。通過應用機器學習算法，明略沉淀了各大實體類型的標注和識別能力。

在知識融合方面，包括數據模式層融合和數據層融合，其中，數據層的融合是關鍵。在數據層融合維度，明略可實現實體合并、屬性融合、沖突消解。例如，當屬性出現不同描述時，完成實體屬性的融合，在出現多值的情況下，通過建立多數覆蓋少數和時間排序等規則，對屬性值進行統一。

在知識存儲方面，明略采用的是關系數據庫、NoSQL數據庫和圖數據庫相結合的混合存儲架構，提供統一的查詢語言接口，并且明略是第一批支持分布式架構圖數據庫的廠商。

在知識計算方面，可面對各種業務場景，基于豐富的算法模型，進行快速算法調優和圖計算，以及基于知識圖譜的推薦/推理預測。

在知識應用方面，包括智能檢索、智能圖析、智能畫像、智能問答四大核心應用。智能檢索，可按照業務屬性以及所關注的維度和指標進行索引，更快、更精準得滿足檢索需求。智能圖析，可提供圖譜分析工具，進行決策數推演和多維度的探索式分析，輔助業務決策。智能畫像，是對關系聚合和信息的整合展示，可將內容關聯融合，并隨著數據不斷更新，實時360度呈現動態畫像。智能問答，是一個交互式入口，用戶可通過自然語言進行面向領域知識圖譜的問答。

明略知識圖譜平臺SCOPA，是目前國內唯一的全棧式知識圖譜解決方案，通過數據組織、模型計算、知識服務，結合客戶業務領域中的行業Know-How，以探索式的交互及可視化表示，發現數據規律，啟發式地創造價值新洞察，輔助業務決策。明略已幫助政府、公安、銀行、保險、證券、軌交、電力、制造、融媒體、食品安全等領域的100+行業標桿客戶應用知識圖譜，實現業務知識與數據智能的結合，消除業務領域盲點，提升業務能力，挖掘業務價值。