驅動制造業產業升級新思路的領域知識網絡，什么來頭？
文丨智能相對論（aixdlun）
作者丨葉遠風
跳出物聯網看智能制造：領域知識網絡帶來產業變革新動力？
在產業升級浪潮下，由于實體經濟地位的特殊性，以數字化、智能化推動制造業轉型升級的重要性已經得到廣泛認同，催生了大熱的智能制造創新。
而談及智能制造，多數人的第一印象，都是流水線上那些終端傳感器所組建的物聯網體系，讓企業洞察生產過程，提升效率、降低成本、優化生產。
但是，對制造企業而言，轉型升級的需求是全面的、涉及企業經營方方面面的，這種智能制造打法可能并不是一家企業謀求發展的全部，也不是制造業能夠成功升級的全部。
在制造業轉型升級過程中，一個趨勢越來越明顯，那就是對企業內外部數據資源的連接和整合。
例如，如火如荼的工業互聯網就強調結合物聯網、人工智能、云計算、大數據等技術，為制造業企業提供端到端的智能制造解決方案。在這個趨勢下，對研發設計、生產制造、設備管理、倉儲物流、外部協作等各個環節領域的信息化的應用進行協同和打通，實現一盤棋，充分打通從設備訂單下達到產品交付的數據流程，已經成為很多解決方案的追求。
而與此類似地，還有一種新的打法正在加入制造業數字化、智能化進程當中。
國內領先的全域數據能力提供商愛數，不久前向業界公開了其“領域認知智能”布局的核心領域知識網絡及其實踐。通俗理解，領域知識網絡即在特定垂直場景下信息數據收集、整理、分析、輸出等的一整套體系，是企業傳統知識管理之上，進行更廣泛的數據挖掘和更深度的智能化成果輸出的產物。
以幫助客戶企業打造數據驅動型組織為價值輸出的愛數，通過領域知識網絡，正在給制造業轉型帶來新的進化空間，反過來，制造業的探索也讓領域知識網絡的創新價值得到彰顯。
從愛數的領域知識網絡實踐來看，其與智能制造一樣，都是在“信息”的收集、處理和價值輸出上進行創新，但領域知識網絡實現了兩個關于信息的維度躍遷。
1、從生產環節被動收取，到經營全流程主動收集
一般而言，當前在制造業如火如荼應用的智能制造，主要針對的往往都是生產環節，將物聯網與人工智能充分結合，用攝像頭、溫度傳感器等終端，配合邊緣智能、云計算控制生產過程。
這里有兩個關鍵詞，一是生產環節，二是被動（只有產生數據時才獲取）。而領域知識網絡一方面針對的是一個制造企業生產經營全流程的數據，另一方面其進行的是主動信息收集。
從愛數的官方介紹看，目前領域知識網絡主要針對三類信息，一是企業內部業務知識，包括企業各項業務沉淀的數據與文檔；二是制造業通用知識，主要是領域內的百科、規范類知識；三是制造產業情報知識，即企業所屬產業鏈上的關聯知識。
通過這種全面的主動信息收集，一個制造企業始終在主動對接所有有關的信息，時刻準備為企業整體經營提供全面支持。
2、從信息數據的算法處理，到企業領域的知識轉化
從另外一個視角看，當下的智能制造很多時候其信息收集后的轉化，往往集中在單一能力上，呈現“收集-處理-輸出”短鏈路過程。最典型如產品質量檢測，查看產品圖片后，AI進行分析，既準又快輸出結果。
而于此進行對照，可以發現領域知識網絡在制造業這里的價值，更傾向于系統化的企業領域知識轉化，其考慮的是企業有關數據信息問題的整體解決，而不是針對某個特定的環節應用。
目前，領域知識網絡嘗試解決企業經營中有關信息和數據的三個問題：
因為內部部門墻、外部缺乏獲取途徑，導致“找不到”信息、數據；
因為結構化數據難治理、非結構化數據難提取等原因導致“用不好”信息、數據；
因為信息、數據沒有與業務缺乏清晰關聯等導致相關人員“看不懂”；
一次性解決找不到、用不好、看不懂三大痛點問題，與智能制造通常做法不同，領域知識網絡推動著企業實現智力層面的全面進步。
當然，值得一提的是，在一家企業，領域知識網絡與智能制造是相互配合的關系，前者完全不是對后者的排斥替代，它們以各自的優勢共同服務于制造業的數字化升級，或者，從廣義上說，領域知識網絡落地到制造業場景后，也是一種智能制造的探索。
愛數官方給出了一個制造業領域知識網絡的整體搭設框架：
這個框架表達了領域知識網絡如何從數據中來，又如何支撐具體的產業應用。以這個框架為起點，結合領域知識網絡的構建細節，可以看出領域知識網絡對照智能制造能夠給制造企業帶來哪些不一樣的價值。
1、以降低摩擦的方式提升企業經營效率
無論是全局經營決策，還是具體的業務活動，制造企業都需要最準確的現實信息來支撐，如果出現信息不對稱，就會出現主觀愿望與現實情況的不符合，引起內部經營的“摩擦”，這是影響經營效率的最主要因素之一。
而領域知識網絡的一個重要價值，是通過全面、深入、實時的垂直場景知識沉淀，讓企業的生產經營始終能夠與真實的情況對齊。
例如，智能搜索應用為企業提供統一的認知搜索入口，相比較一般的信息搜索，能夠以清晰的方式呈現出企業內外部多來源的異構知識，無論是生產物料的狀況，還是上下游合作企業的情況，亦或是業務相關的政策規范，都能清晰、準確呈現，幫助經營活動有效進行。
又例如，智能問答能力讓企業管理者、員工以自然語言交互的方式，快速獲取準確的需要的知識，針對業務癥結降低信息不對稱的可能性。
如果說智能制造直接在產線上表現出效率價值，那么領域知識網絡的效率價值則深入全局，更加潛移默化。
2、強化企業彈性，敏捷應對復雜市場變化
應對復雜“多變”的外部局勢，企業唯有強化“不變”的組織彈性，用敏捷的運營動作來契合外部的需要、實時做出調整，獲得競爭優勢。
智能制造可以看作是讓制造企業鍛煉了生產能力的“內功”，而領域知識網絡則讓一個制造企業有了更多的“招式”，即強化企業的組織彈性。
以領域知識網絡提供的360°業務視圖為例，該應用為一個制造企業構建包含全業務流程的知識鏈條，一鍵分析業務間的知識關聯，展開企業全局的清晰認識：
此外，愛數的產業知識服務，又可以讓已經對自身有清晰認識的制造企業，快速、系統獲取產業情報，做出應對。
3、通過專家型知識資源的共享，縮小人力能力差距
智能制造對企業的一個重要價值，是一些重要的生產環節不再一定要依賴經驗豐富“老工人”，例如產品質檢，AI提供了一種幾乎與之相當的“次品鑒別”能力，而又能部署到所有產品流程當中去。
領域知識網絡對制造業的價值同樣類似，知識的全面獲取、結果的便捷輸出，提升的是整個企業的智力能力，而非單個工人。通過智能問答、認知搜索這樣的能力，幾乎每個業務執行者都能快速獲取與專家知識相當的能力，獲得原本只有專家級別的員工才有的價值創造能力。
事實上，這種不依賴員工個人，而通過體系化的方式實現企業能力的提升，幾乎是所有企業、機構的普遍愿望，而領域知識網絡天然契合這種愿望。
4、隨時代紅利水漲船高，知識價值的普惠
對很多所謂的“傳統”制造企業，或者缺乏創新資源的中小制造企業而言，智能制造將AI的能力快速普惠，讓這些企業快速獲得齊平行業普遍水平的產業效率。
而領域知識網絡在產業、領域內的知識融合，恰恰也在幫助企業獲得知識價值的普惠。
正如愛數所言，當下產業結構呈現領域內集團化、聯盟化趨勢，競爭關系也由敵對轉向多贏，這時候，領域知識網絡讓企業具備豐富的產業知識，共同沉淀領域內通用知識，就能幫助企業隨著信息爆炸時代的紅利而做到智力“水漲船高”。
單一企業通過不斷自我更新的產業知識體系，始終緊跟行業知識能力水平，不被落下，這是領域知識網絡帶來的知識價值的普惠。
回過頭來看，領域知識網絡與當下很多互聯網科技產品所強調的“知識管理”十分類似，例如百度如流也強調企業內外部的知識整理，釘釘、企業微信開辟了專門的知識管理應用連接。
但實際上，相對于這些平臺以知識的收集、整理為主要內容，領域知識網絡的價值更在于以認知能力的構建提升企業整體的智力水平——一般的“知識管理”幫助企業學習如何“配菜”，領域知識網絡在幫助企業做“廚師”。
這一點，與愛數過去在數據驅動方面的創新密不可分。
日前，愛數在SMART大會上發布了最新的AnyDATA Framework 2，幫助企業建立對數據的認知能力。
在AnyDATA的幫助下，企業能夠將那些代碼存儲的冰冷數據變成知識，形成對企業內外部的領域認知——有自己的觀點和思想，從而推動企業能力的提升，“知其然也知其所以然”，不再死讀書、死記硬背。
如此，企業也就真正實現了“數據驅動型組織”的轉變，能夠以數據驅動決策、數據驅動創新、數據驅動運營。
在實踐中，以AnyDATA的數據和技術優勢，愛數與中新天津生態城就圍繞智慧城市開展了戰略合作，以區域產業鏈和企業的清晰畫像推動智慧城市的發展，例如更精準進行招商引資等。
有了AnyDATA的加持，領域知識網絡實現前文提到的諸多價值也就在意料之中了。
總而言之，沉淀企業核心知識資產、賦能業務智能化、助力集團/產業內的知識共享，領域知識網絡將在數字化時代大放異彩，同時推動數據驅動型組織真正實現廣泛落地。
本文來自微信公眾號 “智能相對論”（ID：aixdlun），36氪經授權發布。
