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近日，國際權(quán)威的技術(shù)研究和分析公司Gartner發(fā)布了2020圖譜技術(shù)CoolVendor報告（Cool Vendors in Graph Technologies），全球僅4家供應(yīng)商入選，明略是唯一的中國廠商。此前，明略先后入選Gartner 2020年中國ICT技術(shù)成熟度曲線報告的數(shù)據(jù)中臺樣本供應(yīng)商（Sample Vendor）和2020人工智能技術(shù)成熟度曲線報告的知識圖譜樣本供應(yīng)商。

隨著語境和情境感知在提供洞察力方面的作用上升，以及AI在評估隱式和顯式數(shù)據(jù)連接方面的作用加大，圖譜技術(shù)正在受到關(guān)注。Gartner最新的AI in Organizations調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，按成熟度（Level 1表示低成熟度，Level 4表示高成熟度）對組織內(nèi)已部署或正在使用的AI解決方案進行評級，采納高成熟度的圖譜技術(shù)解決方案的受訪者占比高達(dá)49%。

Gartner預(yù)測，到2023年，圖譜技術(shù)將促進全球30%的組織決策的快速情境化。到2024年，將圖譜和語義方法應(yīng)用于自然語言技術(shù)項目的企業(yè)將比沒有這樣做的企業(yè)減少75%的AI技術(shù)債務(wù)。到2024年，圖數(shù)據(jù)存儲和圖譜分析的使用將使傳統(tǒng)數(shù)據(jù)目錄過時，目錄將成為元數(shù)據(jù)管理解決方案中基于多角色的界面。

Gartner建議人工智能數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者，將圖譜技術(shù)用于需要頻繁更新并包含新的內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的實時和連續(xù)智能應(yīng)用，最新情景化的數(shù)據(jù)基于跨數(shù)據(jù)孤島的遍歷以及關(guān)系發(fā)現(xiàn)和限定。利用復(fù)雜異構(gòu)數(shù)據(jù)分析路徑、序列、社區(qū)、近因、頻率、實體解析、對象網(wǎng)絡(luò)、資產(chǎn)和條件，確定受益于情境化的用例，從而在最佳利用點指定最佳資源。利用支持圖譜的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)管理功能，推斷多個數(shù)據(jù)存儲中數(shù)據(jù)之間的實際關(guān)系，識別跨組織孤島的數(shù)據(jù)中的強制和隱含關(guān)系。

在報告中，Gartner分析認(rèn)為，與其他三個海外圖譜技術(shù)供應(yīng)商不同的是，明略代表的是支持圖譜的平臺，通過應(yīng)用包括圖譜分析在內(nèi)的各種AI方法，將圖譜形式的數(shù)據(jù)組織和針對該數(shù)據(jù)的調(diào)查智能相結(jié)合。

明略通過自主研發(fā)的知識圖譜平臺SCOPA和預(yù)構(gòu)建的行業(yè)解決方案，快速、便捷地采用圖譜技術(shù)，提供特定的業(yè)務(wù)價值。作為一個調(diào)查分析和知識管理平臺，SCOPA提供知識建模、提取、融合、存儲、計算和應(yīng)用等技術(shù)組件和功能模塊。此外，還可以存儲其圖形的歷史版本，提供實體提取和解析。

Gartner指出，市場上大多數(shù)廠商都不約而同地提供核心和底層的圖譜技術(shù)（如圖數(shù)據(jù)庫和圖分析），而明略追求的是一站式集成圖譜技術(shù)的單一解決方案。盡管圖譜的普及率迅速提高，但由于該技術(shù)顛覆了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理和分析模式，因此實際采用圖譜技術(shù)存在一定挑戰(zhàn)。明略的知識圖譜平臺提供精簡的流程，可對結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行知識建模。作為流程的一部分，該平臺可評估行業(yè)實踐或業(yè)務(wù)功能，進行知識提取，基于融合的業(yè)務(wù)環(huán)境完成進一步分析（如關(guān)系分析或時空分析），從而提供知識應(yīng)用（如圖譜檢索和知識畫像）。

目前，明略知識圖譜平臺服務(wù)于政府、公安、銀行、保險、證券、軌交、電力、制造、融媒體、食品安全等領(lǐng)域的100+行業(yè)標(biāo)桿客戶，支持各種用例。例如，明略為某省級電力公司提供的知識圖譜平臺，匯集了歷年輸電線路跳閘報告、工作手冊、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及雷電定位系統(tǒng)、PMS系統(tǒng)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，進行圖譜schema設(shè)計，知識抽取、實體對齊、知識融合，將領(lǐng)域知識圖譜存儲到圖數(shù)據(jù)庫；并基于語義理解和意圖識別技術(shù)，結(jié)合對話場景，形成交互式智能問答，實現(xiàn)常見技術(shù)問題解答、線路信息檢索、故障精準(zhǔn)查詢等應(yīng)用，支撐運行檢修、線路故障巡視與調(diào)查分析工作，從而及時準(zhǔn)確診斷輸電線路故障，提升搶修效率，實現(xiàn)供電的快速恢復(fù)。