2023年6月25日下午，由新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟、蘇州市人工智能協同創新中心與蘇州市大數據服務中心協會聯合主辦，浙江創鄰科技有限公司承辦的「2023全球人工智能產品應用博覽會-圖技術激活數據資產主題論壇」在蘇州國際博覽中心圓滿落幕!
現場直擊
論壇現場，高校專家學者、行業大咖、企業高管齊聚，圍繞圖技術發展趨勢、行業應用落地等關鍵議題展開分享，共探圖技術激活數據資產、釋放數據資產價值的最優路徑。本次論壇采用線上線下相結合的模式，吸引了近萬名觀眾參與觀看，各位專家老師金句頻出，精彩紛呈。
中國電信蘇州分公司資深副總裁，蘇州市大數據服務中心協會會長凌文斌出席論壇并致辭。凌文斌會長在致辭中提到，數據資產的管理和激活對于各個行業而言至關重要，圖技術作為大數據領域的一項重要創新，可以幫助我們更好地理解和分析關聯關系、用戶行為、網絡拓撲等信息，從而實現智能化的運維管理、風險預警和資源優化等能力。利用圖技術等大數據技術，構建一個開放、共享、安全、可持續的大數據生態系統刻不容緩。
創鄰科技CEO張晨博士在論壇中就《圖數據庫:開啟大數據時代的智慧連接》發表主旨演講，對圖技術的發展趨勢、互聯數據分析意義和圖數據庫的數據價值挖掘能力等層面做了重點詮釋，并詳細介紹了其在金融、能源、電信、政企等許多領域的研究和探索。
張晨博士講到，被譽為“新石油”的數據要素，已成為重要的生產要素，而當前不斷加速的技術發展則為我們產生了海量可利用和分析的數據信息，這對數據的融合共享、分析利用等提出了更高的應用需求。圖技術作為高效連通孤立數據點的技術，能夠打通數據間的連通性，是引爆數據價值的關鍵要素，將成為實現關聯創造價值的基礎底座。
教育部青年長江學者，上海市東方學者特聘教授孔令和博士在論壇中就《智能化分類分級考試應用與探索》為議題，介紹了人工智能技術加持下，以智能化分類分級考試平臺為代表的交叉學科教學生態鏈建設實踐。
孔令和博士指出，智能化分析考試將成為新一代考試平臺，通過智能技術與考試的深度融合，能夠定制化出題、組卷，有效提升教學效率，促進教育公平，從根源改變原有的教學生態。而基于圖技術的智能化分類分級考試平臺則能夠對教師、學生、知識點、學科、難度等因子進行智能關聯和分析，更精準地為學生推送學習方案，輔助教學內容的優化升級，大幅提升教育教學效率和質量。
西交利物浦大學人工智能與先進計算學院副教授，博士生導師李華康，在論壇中就《設備知識圖譜構建應用》發表演講，以企業在實際應用中的難題為切入，介紹圖技術在設備知識圖譜構建中能夠發揮的核心驅動作用。
李教授表示，當前的設備運維存在數據采集技改成本高、生命周期記錄不足、知識鏈路長且分散等痛點，而設備管理知識圖譜的構建則能夠通過整合設備全生命周期的數據，打通標準電子材料、行業知識庫、用戶反饋等數據之間的壁壘，形成以知識為導向的新型運維管理模式，賦能智能問答、智能監測、設備物聯網等應用場景的智能升級。
浙江大學網絡與信息安全領導小組工程師楊春玲老師在論壇上就《基于圖計算理念的網絡安全管理知識譜系的構建》議題，從網絡安全管理工作的“通報準、預警穩、防護快、監測全”的需求出發，深入淺出地介紹了當前網絡安全管理知識譜系構建的成果。
楊老師介紹到，當前浙大網安領導小組團隊基于圖計算的理念，對全息資產進行測繪，高效并整合日志信息、情報信息，從而搭建網絡安全管理知識譜系，通過譜系內數據的計量分析，高效完成一系列子應用的全流程資產管理、風險監測、風險治理。同時出于對速度和性能更苛刻的要求，浙江大學和創鄰科技將繼續攜手研發圖原生的網絡安全運營基座，未來可期。
在現場，由普適智能、邦盛科技、天翼云的企業代表帶來圖技術的前沿場景應用案例分享，就落地應用角度同與會觀眾展開精彩分享。
金融知識圖譜服務提供商普適智能的創始人兼CEO陳嘯翔發表了主題為《基于圖技術搭建企業智能運維底座》的演講。陳總分享到，智能運維作為當前熱門的技術領域，仍面臨如何高效進行故障定位、影響分析的痛點。而構建運維知識圖譜則能夠攻克以上難題。通過在運維場景中構建立體的運維知識圖譜平臺，能夠全面描述運維對象物理關系，基于圖搜索算法，按照業務場景提供圖關系基礎服務，增強運維對象洞察能力，支持開展全面的故障影響分析、變更方案評估等工作。
邦盛科技技術總監王剛以《時序大數據流(圖)實時計算及智能決策》為題展開分享，他指出隨著從“時序流”到“時序動態圖”的演變，時序大數據(流)實時計算必須同時滿足大數據、高實時、低遲滯和智慧決策四方面的技術需求，存在存儲代價大、計算延遲高和復雜決策難的三大技術挑戰。而時序圖的實時增量計算、實時動態回溯、分布式內存存儲引擎、實時決策等技術則能夠有效克服挑戰，發揮關鍵作用，賦能銀行交易反欺詐、爬蟲機器人防御和網絡攻防計算等方面的應用。
天翼云AI產品總監陳宏志在《基于天翼云大模型平臺的認知智能應用實踐》的演講中講到，當前，AI發展跨越拐點，從“預測推斷”走向“內容生成”，傳統的產業格局正在被大模型所重塑。但是對大模型而言，受控和可解釋，仍是商用階段不可忽略的關鍵。陳宏志從具體的案例出發指出預訓練大模型當前仍存在“肯定的錯誤答案”，而借助圖技術、圖表征學習等認知智能技術，則能夠深層挖掘解釋路徑，補充洞察推演部分，針對洞察、預測等不確定輸出，結合業務知識實現可解釋。
洞察關聯數據，創造無限可能。當前，基于圖智能的產業實踐不斷深入，更多企業和行業將更好地放大數據關聯價值，增益業務升級。期待2023 AI Expo 圖技術激活數據資產論壇謝幕之后，政、產、學、研各界能夠攜手助力圖技術的應用落地實踐，期待更深入、更成熟的圖技術激活數據要素實踐。
