企业如何挖掘知识“金矿”？这本白皮书讲得够透彻！

知识是智能化升级的重要基础，通过建立全新的信息与知识处理平台，精炼不断积累的数据资源，可更快速地驱动智能化应用的落地、加速业务的创新发展。这其中最关键的挑战是如何高效地从海量数据中提炼知识，让机器能够学习到数据中蕴藏的专家经验和业务逻辑，从而能够像人类专家一样进行分析和决策。

近日，百度智能云发布了《“云智一体”技术与应用解析系列白皮书——知识智能化篇》，系统介绍了知识智能化体系的建设思路，详细解读了企业应该如何构建以知识为核心的竞争优势，注入企业智能化升级的持续动能。

知识与 AI 融合，助力电力行业智能化

知识与人工智能技术的深度融合，在推进产业智能化升级中扮演着不可或缺的角色。以能源行业为例，在当前“双碳”目标的大背景下，发电集团纷纷提出智慧建设项目，旨在加快企业推动新一代信息技术与发电业务的深度融合，进而全面提升企业生产、管理和服务的智能化水平。但在提升智能化水平过程中，业内企业通常面临着管理系统信息竖井普遍存在、集团统一建设系统与基层个性化需求存在差距、历史积淀信息难以有效利用并形成数据资产等诸多痛点。白皮书以“国能（绥中）发电”为例，阐释了知识智能化在电力企业转型升级中的巨大推动力。在本案例中，国能（绥中）发电基于知识智能化战略实现了三大价值：

• 基于百度的知识图谱技术，全面打通资金流、物料流、事件流等流程之间的壁垒，实现不同系统之间的数据关联，对生产经营业务进行全方面、全过程、全场景刻画分析，为作业成本法等财务比对分析提供帮助。

• 实现了对沉没的历史信息的挖掘，不断完善岗位责任及与之对应的相关知识，建立起符合特定单位管理需求的岗位知识管理体系，进而辅助完成上岗培训等人力资源管理业务。

• 成功搭建智能办公网络系统，实现知识智能推荐、数据即搜即得，企业办公效率极大提升。

知识智能化，驱动产业智能化升级

上述案例只是知识在产业智能化升级中的一个价值缩影，白皮书指出，基于知识图谱、自然语言理解等领先的人工智能技术，百度智能云形成了知识智能化解决方案——知识中台，覆盖知识的高效生产、灵活组织和智能应用，是面向企业知识生产、管理和应用的全生命周期一站式智能解决方案。

百度智能云知识中台向下对接不同来源和形态的海量企业数据，向上支撑企业各类业务场景，为企业提供智能化升级的知识底座。在底座之上，百度智能云知识中台支撑形成各种类型的产品和应用，既有以企业搜索、智能知识库等为代表的通用型产品，又有在能源、金融、运营商、法律和医疗等各行业满足不同场景需求的场景化产品。

知识中台，覆盖知识全生命周期

一般来说，知识全生命周期过程包括数据治理、知识生产、知识组织、知识应用及知识运营等环节。白皮书指出，百度智能云知识中台解决方案作为企业知识智能化的中枢，包括数据接入、知识生产、知识组织、智能应用以及运营管理等模块。

• 数据接入：百度智能云知识中台支持多源异构数据的接入与预处理，单日十亿级的数据吞吐量，同时接入百万级数据源，能做到分钟级更新。

• 知识生产：百度智能云知识中台提供强大且丰富的多模态知识生产能力，包括知识图谱生产、问答知识生产、全文知识生产、标签知识生产、事件知识生产、多模知识生产、因果知识生产七大知识生产方式。

• 知识应用：知识的生产与组织不是终点，智能化应用才是知识在企业智能化升级中的价值关键。通过七大知识生产方式生产出不同种类的知识后，通过图谱链接形成统一组织形态的有序组织体系，可服务于企业搜索、智能知识库、智能推荐、智能客服、智能文档分析以及如流等通用型应用，全方位满足企业对知识应用的需求。

• 知识运营：当企业完成知识中台建设后，为确保知识的高效利用，还需进行日常运营工作，包括内容运营，确保知识内容的持续迭代和更新；用户运营，激励和活跃企业员工用户，使其主动运用知识体系或贡献知识；功能完善，平台功能需要在使用中不断迭代演进，需要通过新接入知识来持续完善。

多种 AI 技术加持，搭建“硬核”知识中台

白皮书提到，百度智能云知识中台基于领先的 AI 技术与大规模知识的融合，深入行业应用场景中，通过应用组件、标准化产品、定制化服务、集成化方案等多种方式，助力企业高效生产知识、灵活组织知识、智能应用知识，全面提升企业运行效率和决策的智能化水平。主要技术包括：

• 知识图谱。经过近 10 年发展，百度知识图谱已经具备从通用知识图谱到行业知识图谱的完整技术体系，构建了业界规模最大的多源异构知识图谱，包含 5500 亿条知识。

• 自然语言处理。基于飞桨深度学习平台打造的文心 ERNIE 系列知识增强大模型，在语言理解与生成、跨语言理解、跨模态理解与生成等领域取得多项技术突破。其中，百度联合鹏城实验室发布了全球首个知识增强千亿大模型鹏城-百度·文心（ERNIE 3.0 Titan），模型参数规模达到 2600 亿，是目前全球最大中文单体模型。

• 知识增强的跨模态内容理解。百度智能云研制的知识增强的跨模态深度语义理解方法，通过知识关联跨模态信息，可解决不同模态语义空间融合表示的难题，突破了跨模态语义理解的瓶颈，让机器能够像人类一样，通过语言、听觉和视觉等获得对真实世界的统一认知，实现对复杂场景的理解。

• 面向多模态的复杂知识挖掘。在知识挖掘层面，针对行业多形态输入数据，基于 Prompt learning 技术，对实体、关系、事件等信息抽取任务进行统一建模和多任务训练。

基于领先的 AI 技术与大规模知识的融合，百度智能云知识中台深入行业应用场景中，助力企业高效生产、灵活组织和智能应用知识，全面提升企业运行效率和决策的智能化水平。当前，百度智能云知识中台在能源、运营商、金融、医疗、媒体、政务等行业均有大量实践项目，积累了丰富的实践经验。相信未来，百度智能云将能够携手合作伙伴，用知识中台惠及更多客户，助力更多行业实现智能化升级！