李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

即便关注AI，却不知明略数据究竟做什么，也挺正常。

今年4月，当这只低调独角兽官宣10亿元C轮融资，腾讯和华兴资本加码时，就有不少人问：明略是一家怎样的公司？

但光行业AI这个定位，或太抽象概括，或太缺技术原理，都不足以很好阐释。事实上，人工智能的技术在To B行业里面还没有得到很好的发展，原因很简单，很多公司都只聚焦在其中某一个技术的细节环节，而没有把完整的人工智能建起来，去给一个行业做整合服务。

如何构建完整的行业AI？就在最近的年度发布会后，透过明略的最新产品，可以更清晰回答了。

明略数据（现在）是一家怎样的公司？

这是最新观察，供参考。

明略最新产品：明智系统2.0

简断截说，直接看这张一图介绍：

虽然整个产品体系，内情不少。但整个流程已再清楚不过，最左边是各种形式的数据，经过各种产品工具和平台，最终成为可以实现准确、可靠的决策辅助的AI大脑。

简单而言，完整解决：数据从哪里来、怎么治理，最后如何用。

相比去年，迭代进阶很明显。

在去年8月明智系统1.0版本的发布中，主力是右半部分的产品，从交互的“小明”进入，然后运用知识图谱技术，最后在“蜂巢”系统待命，随时等待召唤。

去年明智系统1.0发布时用以举例的公安破案场景，更多还是对于案卷的分析和案情研判，是辅助研判的助手角色。

但今年升级为明智系统2.0版本后，明智系统在公安领域，变得像福尔摩斯一样。

怎么讲？

因为可以看得更多、听得更多，能够解析的数据种类也更多，于是数据总量更大、维度更丰富，找出真相等解决问题的能力，也便愈强大。

所以核心的不同你也发现了，正是新增的感知能力。用明略数据创始人吴明辉的话来讲，“有了感知就有了数据，所有的感知计算本质上来讲都是在给认知计算提供数据基础”。

而且值得注意的是，这不光是新增了感知模块，更关键的是运用了多个AI工具\方法，用产品化形式对感知数据进行治理，最终与认知环节实现贯通。

在新升级的系统中，用于结构化数据治理的CONA、非结构化文本治理的Raptor，以及多元数据深度挖掘计算的HARTS，都是AI技术驱动的数据治理平台。

再结合作为全网络即时汇聚的明察，就能实现全方位数据的感知及治理。

数据从哪里来、如何治理，整个过程一目了然。在明略内部，也将该过程称为符号化，正如人脑工作原理一样，大量数据汇集治理中，以“符号”形式存在，并在分析调用时，以符号形式重构。

也有不少人好奇，行业AI也好，XX大脑也好，究竟是怎样的一种存在？

以明略这套产品举例，行业AI、垂直领域大脑，核心就是在数据量大、数据维度多且复杂的行业，以计算代价最小、计算结果最准确为目标，打造一个可以实现准确、可靠的决策辅助的AI大脑——能理解会推理。

如果以公安行业举例，不妨一起听听这个AI版福尔摩斯的案例。

△ 明略数据创始人吴明辉AI版福尔摩斯

首先，待解决的案件发生，AI系统开始从各个不同渠道感知信息，比如处理语音，有耳朵的能力，“Raptor”把文字符号、最关键信息识别出来，然后送入到大脑。

其次，眼睛部分。借助视觉公司合作，“CONA”将视觉维度的符号、关键信息识别、检索，并送入大脑。

于是，在这个专门为公安系统打造的大脑，就汇集了各种各样类型的数据，并且经过AI治理，数据与数据之间的连接，会学习人类警察的经验，按相关规律、关系搭建连接。

通过这个系统，整个公安大脑可以把所有数据之间的隐性关系挖掘出来，这些隐性关系是很多优秀专家、优秀警察过去的积累沉淀，现在也以程序的方式实现链接。

最后，再把所有数据和知识图谱结合，就能打造出一个完整的公安AI大脑，可以做到像人一样的思考。

比如，可以直接像这个公安AI大脑提问。

“他是谁？”

公安AI大脑就会快速找出这个人的ID，包括身份证号、护照号、手机号等，而这些ID都是之前AI数据治理中符号化的结果，随时待命索引，马上就能给出搜索结果。

“他在哪儿？”

这个问题就会分解成为很多跟地理位置相关的字段信息，这些信息也都通过各种各样的渠道已经符号化了。

“他跟谁在一起？”

这时更多的关联数据一同被找出，除了相关人的信息，还有时间的信息、地理的信息，可能还有飞机订票信息、火车订票信息，以及出行目的地信息，最后汇集在一起，你的福尔摩斯就基本能帮你锁定要找的人可能的情况了。

怎么样？原理很清晰了吧。

感知+认知

当然，“福尔摩斯”只是明略系统垂直应用于公安领域的结果。

整个过程中，更强烈的冲击，在于感知和认知打通后，带来的AI应用质变。

这正在展现出的，是一个完整的AI闭环体系。

公安系统，可能是需要数据维度最丰富、逻辑要求最严密的AI应用领域之一，那公安系统可用，也便意味着更多领域也无限可能。

而且感知部分的加入，对于大部分传统行业来说，毫无疑问是福音。

过去，如何实现生产全过程的数据化、程序化，是难题，很多行业每天都在产生大规模的数据，但此前这些数据要么难以感知，要么缺乏治理标准不能用。

所以明略打通感知和认知，也意味着更多行业和领域，也能低门槛“+AI”。

明略数据在发布会上这样宣布，“明智系统2.0应该是整个行业里第一次推出一个平台级的系统，打通了感知计算、认知计算、感知智能、认知智能，形成真正的人工智能的闭环”。

在此次发布中，明略数据也对外展示了公安之外的3大行业，有金融，有交通，也有城市治理。

比如在城市治理中，明略数据已经与腾讯云合作，参与2018年“数字北京”等数字城市系列项目的数据治理、汇聚以及解决方案规划等工作。

明略数据从数据生产、管理、服务、应用全生命周期业务线构建着眼，提出完整的数字城市解决方案。

比如在金融行业，完成了全国首个银行业全行级知识图谱数据库。在某全国大型股份制银行项目中，依托全行近十年全量数据，构建了“企业、个人、机构、账户、交易和行为数据”总规模达十亿点、百亿边的知识图谱平台。

该平台突破性地展现了全行完整的客户关系网及资金流转全貌，完善了银行整体风险管理能力，提升了银行风控效率。

再比如交通，与上海地铁合作，实现国内首个车辆全生命周期数据管理的智能化平台，有效提高工作效率，降低安全风险和运营成本。

……

总之，如同家庭计算机崛起一样，明略如今代表的行业AI，不就是在为每一个“非数字化”的传统行业，装宽带、配电脑么？

而且在多年试水和深入行业后，明略的打法也值得注意，作为一家之前主打认知智能的公司，他们把功力更多放在了数据治理、知识图谱和AI推理等能力上。

对数据感知部分，则以合作心态，把产品打造为一个连接平台，视觉公司、语音公司、NLP公司，都是合作方，而不是竞争对手，这毫无疑问会大大减少产品推广的阻力。

明略数据是要做整合服务，因此，在选中的行业中把感知技术、认知技术跟其它所有的组件链接到一起，全新推出明智系统2.0。

这种“连接器”的心态，倒让人想起明略数据的股东——腾讯。

而且在广袤得宛如新大陆的传统行业，明略能够造出腾讯一样的价值和体量，也未尝不值得期待。

你觉得呢？

— 完 —

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

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