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罗超频道原创 百度智能云新架构掀开面纱：知识中台成为差异化竞争优势( 三 )


百度知识中台让我想起了IBM的Watson 。 Watson因为2011年在电视问答节目Jeopardy!（危险边缘！）上击败两名人类冠军选手 ， 一战成名 ， 它使用保存在硬盘中的知识库作为知识储备 ， 准确回答历史、文学、艺术、流行文化、科技、体育、地理等等领域的问题 ， IBM官方介绍时说“Waston是一个集高级自然语言处理、信息检索、知识表示、自动推理、机器学习等开放式问答技术的应用” ， 并且“基于为假设认知和大规模的证据搜集、分析、评价而开发的DeepQA技术” 。 如今 ， “沃森”所代表的“认知计算”成为IBM的大数据战略方向 ， 应用到智慧城市等领域 。

罗超频道原创 百度智能云新架构掀开面纱：知识中台成为差异化竞争优势
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问题是 ， Watson虽然在AlphaGo前是人工智能的代名词 ， 然而却并未使用深度学习这一AI通用路线 ， 而是走了一条独特的路 ， 所谓“更接近心智社会（Society of Mind）” ， 因此 ， AI时代IBM被边缘化 。 但Watson的存在倒是证明了 ， AI的发展一定会是朝着知识驱动的认知方向发展 。
这一点 ， 百度在中国的优势十分明显 。 如今 ， 科技巨头都在开放 ， 都要给别的企业赋能 ， 但赋能的前提是先要有“能” ， 百度AI赋能是因为AI技术强 ， 知识中台输出知识能力 ， 是因为知识积累 。
首先 ， 百度知识技术的积累跟AI技术一样深厚 。
知识图谱是知识中台最核心的技术 ， 是AI从感知到认知跨越的关键 ， 而百度的知识图谱技术积累在PC搜索时代就开始了 。
在追求更准、更广、更深的搜索结果的目标下 ， 百度很早就尝试去理解海量网页信息之间的关系 ， 构建一张日益庞大的知识图谱网络 。 早在2014年 ， AI风靡前 ， 百度知识图谱就已涵盖十几大领域 ， 数十个类别 ， 拥有上亿实体量 ， 这背后用到了自然语言处理、语义理解等等技术 。 这一过程 ， 百度知识相关技术不断增长 ， 给AI技术领先奠定了基础 ， 也可以说 ， 正是因为有知识图谱等技术布局 ， 百度成为AI先行者与领先者 ， 也是一种必然 。
前些年百度将知识技术用在C端产品上 ， 实现智能搜索、智能语音交互、智能输入法、智能翻译等等应用 。 现在百度智能云将这些技术通过知识中台开放给B端 ， 实现在智能客服、智能营销、智能金融、智能医疗等领域的应用 。 实际上 ， 如今绝大多数开放给B端的技术应用都是从C端发展而来的 ， 消费级市场发展快 ， 对新技术、新产品、新模式更加友好 ， 最终溢出的技术能力会让B端受益 ， 整个互联网、AI、大数据和云计算技术 ， 都是这样从C到B发展的 。

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其次 ， 百度有知识内容储备 ， 也有知识聚合能力 。
作为信息与知识的入口 ， 百度不只是有百科、知道、文库、经验等知识产品 ， 同时百度搜索、信息流、地图、翻译、输入法等产品 ， 也有知识的底色 ， 用户在百度获取答案、获取知识 ， 升级认知 。 百度在知识上的内容储备已经实现垂直化 ， 在母婴、教育、医疗、金融等领域都有对应的垂直布局 ， 同时 ， 百度基于自然语言处理技术、多模态语义识别、机器视觉、智能翻译等技术则可以更好地聚合外部知识 ， 如获取第三方网站的知识、对视频内容进行语义理解、对多语种知识进行翻译 。
基于产品、技术 和知识的积累 ， 百度智能云知识中台可以更好地赋能B端 。
最后 ， 百度的知识中台不是凭空造出来的 ， 而是经过了真实场景的磨炼 。
百度智能云不是因为有知识能力就“拿着锤子找钉子” ， 而是在实际业务中发现客户在知识应用上的痛点 ， 基于大量实践 ， 将客户共同需求抽取出来 ， 形成了“知识中台” 。
百度与浦发银行联合打造了国内首个“金融数字人” ， 这背后就用到了百度“知识中台” 。 此前百度在给金融、营销/客服、智能制造、智能医疗、智慧城市等领域客户提供服务时 ， 已经在提供知识相关的能力 ， 有了这样的积累 ， 才有了抽取知识成为“中台”的基础 。 这一次 ， 百度智能云发布的八大解决方案 ， 背后都要用到知识中台 ， 其智能办公解决方案的主要产品如流 ， 就主打知识管理 ， 帮助教育、法律等智力密集型企业的内部知识高效地流动起来 ， 进而提升业务效率 。


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