數(shù)據(jù)智能中臺驅(qū)動媒體融合創(chuàng)新

文_蘇 萌

數(shù)據(jù)智能是綜合的數(shù)字體系，靠單點(diǎn)的技術(shù)和單款產(chǎn)品很難實(shí)現(xiàn)目的，所以數(shù)據(jù)智能包括綜合技術(shù)體系以及智能應(yīng)用體系兩個方面。其中，綜合技術(shù)體系融合了大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等多種技術(shù)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、分析、決策；智能應(yīng)用體系連接物理世界與數(shù)字世界，核心包括人機(jī)智能交互、自動化知識構(gòu)建和服務(wù)，以及機(jī)器輔助決策等應(yīng)用。

數(shù)據(jù)智能未來的演進(jìn)趨勢有以下三點(diǎn)：一是技術(shù)融合，包括新一代的信息技術(shù)和未來的信息技術(shù)的融合；二是數(shù)據(jù)融合，包括第三方合作伙伴的數(shù)據(jù)以及更多的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，目前很多業(yè)務(wù)里面開始有傳感器數(shù)據(jù)、地下數(shù)據(jù)、地上數(shù)據(jù)，我們正在做的生態(tài)數(shù)據(jù)里還包含衛(wèi)星數(shù)據(jù)；三是場景融合，單個場景很難解決問題，我們用流程、分析、洞察、決策來深入數(shù)據(jù)智能體系。技術(shù)融合、數(shù)據(jù)融合和場景融合，形成數(shù)據(jù)智能的三個特點(diǎn)。一是實(shí)時性，越來越多的實(shí)時數(shù)據(jù)流入進(jìn)來；二是交互性，包括可視化、可操作、可探索、自然交互，讓機(jī)器識別我們?nèi)祟惖恼Z言，再翻譯成自然語言；三是自主性，可形成感知、認(rèn)知和決策。數(shù)據(jù)智能最終可服務(wù)于社會治理、企業(yè)提效和便民惠民服務(wù)。

基于數(shù)據(jù)智能的發(fā)展和演化特點(diǎn)，形成了百分點(diǎn)的數(shù)據(jù)智能中臺架構(gòu)。數(shù)據(jù)智能中臺的核心理念包括四個方向，快速響應(yīng)前臺業(yè)務(wù)需求、沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)、聚合服務(wù)能力、跨領(lǐng)域快速創(chuàng)新。其中最核心的是連接前臺后臺、快速響應(yīng)前臺需求，從而滿足不同業(yè)態(tài)、不同業(yè)務(wù)模式場景下的個性化需求，滿足業(yè)務(wù)快速變化的迭代需求。

數(shù)據(jù)中臺是一站式的智能數(shù)據(jù)管理體系，核心是為了幫助企業(yè)做到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，把數(shù)據(jù)做到資產(chǎn)化，然后資產(chǎn)再運(yùn)營化。包括大數(shù)據(jù)底層平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)體系。我們把所有技術(shù)組建化、產(chǎn)品化，再用標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品來滿足我們所服務(wù)的一萬家客戶的碎片需求，從而形成我們的競爭積累和規(guī)?；膬?yōu)勢。

我們做了一套自己的方法論體系，包括五大體系和20道工序，數(shù)據(jù)匯聚、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)分析，通過精細(xì)化分工和流程化的管理，形成非常高的效率?，F(xiàn)在部署一套海外國家級的平臺，可能幾個人大概一到兩周時間就可以部署完，而之前需要幾個月，甚至半年的時間才能做到。

數(shù)據(jù)中臺和AI中臺是整個數(shù)據(jù)智能的一體兩翼。從AI中臺來說，目前百分點(diǎn)構(gòu)建了AI能力引擎，包括人臉識別、機(jī)器翻譯、語音識別。我們也建立了AI開發(fā)平臺，以大數(shù)據(jù)為主要生產(chǎn)要素，構(gòu)建AI能力，同時基于行業(yè)知識庫，構(gòu)建智能標(biāo)簽和行業(yè)知識圖譜。

AI能力最核心的一個技術(shù)是NLP（自然語言處理），在自然語言處理領(lǐng)域，核心是讓機(jī)器讀懂人類。我們現(xiàn)在用深度學(xué)習(xí)的算法來提高自然語言處理的效率。第二個核心技術(shù)是動態(tài)知識圖譜技術(shù)，讓機(jī)器做知識的提取、知識的融合，同時形成知識圖譜，最后通過人機(jī)交互，把知識通過機(jī)器傳承出來。一個老師把知識傳承給學(xué)生需要幾年的時間，而機(jī)器非?？臁Ｍㄟ^構(gòu)建專有領(lǐng)域的知識圖譜，把技術(shù)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成業(yè)務(wù)知識，再形成業(yè)務(wù)知識的對外服務(wù)和支持。

通過這些技術(shù)的綜合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)多維度、交互式、可視化分析挖掘，讓技術(shù)人人可用，不需要黑盒子編程就可以海量處理不同時間空間的大數(shù)據(jù)。我們在濱江開發(fā)區(qū)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)研發(fā)了智能分析引擎，國內(nèi)很多頂尖企業(yè)都在使用我們的產(chǎn)品。其中包括智能圖表一鍵式推薦、智能問答、智能建議、智能挖掘，深度融合了BI，又結(jié)合了AI交互式的引擎。

另一個應(yīng)用成果是智能校對，用AI來實(shí)現(xiàn)政治實(shí)體識別、敏感實(shí)體識別，讓傳統(tǒng)的校對分工更加高效，輔助內(nèi)容創(chuàng)作者更有效地發(fā)現(xiàn)問題，提升校對質(zhì)量和審稿效率。

最后分享兩個案例。今年兩會期間，我們分別用了一個月時間幫助新華社構(gòu)建了兩會專題庫和習(xí)總書記出訪專題庫，實(shí)現(xiàn)了媒體智能采編發(fā)效率的大幅度提高，形成快速構(gòu)建知識分發(fā)的體系。另外一個案例是南方報業(yè)集團(tuán)，通過AI的能力以及機(jī)器翻譯、智能識別、自然語言處理賦能，從而形成快速構(gòu)建工具的能力。

（摘自蘇萌在2020中國[杭州]傳媒技術(shù)生態(tài)高峰論壇上的主題演講）