你可能或多或少已經(jīng)在各種演講和文章中看到過知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）的身影，這一名詞在2018年被Gartner第一次加入新興技術(shù)成熟度曲線。正如其名，它是一系列顯示知識(shí)發(fā)展進(jìn)程與結(jié)構(gòu)關(guān)系的不同的圖形，用可視化的技術(shù)，描述知識(shí)資源及其載體，挖掘、分析、構(gòu)建、繪制和顯示知識(shí)及它們之間的相互關(guān)系。
與數(shù)據(jù)和表格有所不同，知識(shí)圖譜由節(jié)點(diǎn)和連接線段組成。很多企業(yè)正在其平臺(tái)和產(chǎn)品中運(yùn)用這種技術(shù)，因此到了2019年，知識(shí)圖譜在Gartner成熟度曲線中的位置快速前進(jìn)，這意味著其正在快速成熟。
由于知識(shí)圖譜非常適合分析從非結(jié)構(gòu)化資源中提取的數(shù)據(jù)，包括隱式的提供結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的元數(shù)據(jù)，常被用于描述客觀世界中，各種實(shí)體或者概念之間的彼此關(guān)系。
越來越多的企業(yè)將知識(shí)圖譜應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，他們運(yùn)用知識(shí)圖譜充分挖掘事物背后客觀的隱性關(guān)系，將這種隱形關(guān)系轉(zhuǎn)化為可計(jì)算數(shù)據(jù)，并且以可視化的形式展示在人們面前。
知識(shí)圖譜讓我們將分析的重點(diǎn)放在了探索各種“關(guān)系”上，包括隱性關(guān)系。最近，當(dāng)我邀請(qǐng)走向智能研究院執(zhí)行院長、工信部CPS發(fā)展論壇副秘書長、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的專家趙敏參與物聯(lián)網(wǎng)智庫組織的直播活動(dòng)時(shí)，知識(shí)圖譜引起了我們的共同關(guān)注。
物聯(lián)網(wǎng)是不是只能把已知要素聯(lián)接起來，表達(dá)已知的物與物之間的關(guān)系？
還是可以把未知關(guān)系的物與物也聯(lián)接起來？
未知的關(guān)系要怎么聯(lián)接，聯(lián)起來以后做什么？
針對(duì)這些問題，趙敏以《新基建中的佼佼者：基于知識(shí)圖譜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)》為題，進(jìn)行了一次精彩的演講，本文將我在聆聽中的收獲與你分享。
1、一個(gè)未被提及的指標(biāo)：聯(lián)接度
目前絕大多數(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，聯(lián)接了“看得見、摸得著、想得清”的已知工業(yè)要素，建立了這些要素之間的數(shù)據(jù)采集、互可操作、協(xié)作控制等關(guān)系，形成了全新的工業(yè)管理邏輯，創(chuàng)造了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。
但這還不夠，如果想要進(jìn)一步發(fā)展，一個(gè)未被提及的公式躍然紙上，那就是聯(lián)接度。
聯(lián)接度=已經(jīng)聯(lián)接的要素/未被聯(lián)接的要素
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“第一性原理”，就是要廣泛地聯(lián)接各種機(jī)器設(shè)備和工業(yè)系統(tǒng)，由此而實(shí)現(xiàn)“聯(lián)接-管控-優(yōu)化-效益”的基本邏輯。
因此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)接范圍，從一開始就不局限于企業(yè)邊界之內(nèi)，而是以跨越企業(yè)的“價(jià)值鏈”，甚至是以聯(lián)接各種企業(yè)的“價(jià)值網(wǎng)”作為起點(diǎn)，聯(lián)接企業(yè)內(nèi)外部要素，特別是在用工業(yè)品，向基于云的新價(jià)值體系探索。
這時(shí)，聯(lián)接度是評(píng)價(jià)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的重要指標(biāo)。
在聯(lián)接度的計(jì)算公式中，分子是指“可見要素”，包括看得見、摸得著、想得清的工業(yè)要素，它們大多數(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了聯(lián)接；分母是指“不可見要素”，包括看不見、摸不著、想不清的工業(yè)要素，以及這些要素之間的隱形關(guān)系。
為什么分析聯(lián)接度尤為重要？舉一個(gè)現(xiàn)實(shí)中的例子。今年2月，媒體報(bào)道了一則“山東省司法廳廳長因疫情防控不力被免職”的新聞。乍一看，你可能會(huì)好奇，山東司法廳廳長與武漢新冠肺炎的關(guān)系是什么？經(jīng)過分析與挖掘之后，我們看到了一條清晰的關(guān)系路徑：
山東任城的獄警→有武漢親戚→到武漢探親→過程中感染了山東任城獄警→再感染其它干警→繼續(xù)感染在押犯人→造成任城重大疫情→導(dǎo)致省委追責(zé)→結(jié)果任城監(jiān)獄長、書記被免職→最終造成山東司法廳長被免職。
這些關(guān)系是常人無法全部獲知、并且立即能夠在非常抽象的場(chǎng)景下想得清楚的。就像我們?cè)诠I(yè)場(chǎng)景中，各種產(chǎn)品與系統(tǒng)越來越復(fù)雜，如果出現(xiàn)質(zhì)量問題或者設(shè)備故障，如果關(guān)鍵要素及其關(guān)系沒有被清晰的記錄、分析和系統(tǒng)化呈現(xiàn)，很難鎖定真實(shí)源頭一樣。
“聯(lián)接度”是描述工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的“地基”是否真正牢固的一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。提高聯(lián)接度，可以通過兩種方式：第一是增大分子，聯(lián)接更多的工業(yè)要素，我們常說的“人、機(jī)、料、法、環(huán)”，都是可見要素；第二是減少分母，推斷出不可見的工業(yè)要素，找到規(guī)律并且將其實(shí)現(xiàn)聯(lián)接，包括各種隱形關(guān)系更要分析出來。
這個(gè)看似不可能完成的任務(wù)，可以借助知識(shí)圖譜來得以實(shí)現(xiàn)。
2、知識(shí)圖譜將“三不”變?yōu)?ldquo;三可”
知識(shí)圖譜是人工智能的一項(xiàng)重要分支技術(shù)，與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合是一個(gè)新的技術(shù)發(fā)展方向，而人工智能和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)都被列入了新基建的重點(diǎn)范疇。從今年開始，知識(shí)圖譜可能會(huì)異軍突起的趨勢(shì)愈發(fā)明顯。
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，知識(shí)圖譜的價(jià)值在于將“三不”變?yōu)?ldquo;三可”。“三不”和“三可”是指：
過去不可見的要素可見；
過去不可計(jì)算的要素可計(jì)算；
過去不可聯(lián)接的要素可聯(lián)接。
這些不可見、不可計(jì)算、不可聯(lián)接的工業(yè)要素，可以分為多種情況，我們分別舉例來說。
1. 已經(jīng)知曉其存在的要素，但是難以捕捉其關(guān)鍵信息，無法進(jìn)行聯(lián)接。
我們知道復(fù)雜產(chǎn)品的缺陷一定存在，但是關(guān)鍵難題是找不到缺陷在哪里。例如，宇航器的發(fā)射，每次我們并不知道是不是會(huì)成功，失敗的概率還是挺高的。這種復(fù)雜產(chǎn)品，我們知道其中一定有缺陷，但是不知道是哪個(gè)大部件、哪個(gè)小零件上的缺陷，最終可能導(dǎo)致發(fā)射失敗。
最典型的例子是在1986年，挑戰(zhàn)者號(hào)航天飛機(jī)剛剛發(fā)射就爆炸了，這可以說是人類航天史上最慘痛的事故，里根總統(tǒng)專門下令組織了一個(gè)調(diào)查委員會(huì)，著名的物理學(xué)家費(fèi)曼就是其中的成員。最后他發(fā)現(xiàn)事故的原因是一個(gè)小小的塑料密封圈，在低溫下這個(gè)密封圈變形了，由此釀成了事故。
費(fèi)曼是怎么發(fā)現(xiàn)這個(gè)問題的呢？過程挺傳奇的。他的一位同事早上上班，車壞了，自己動(dòng)手修車，那個(gè)車上也有個(gè)密封圈，這位同事靈機(jī)一動(dòng)，趕緊給費(fèi)曼打電話，費(fèi)曼這才按照這個(gè)思路去調(diào)查。
不關(guān)鍵的缺陷，即使有了也問題不大，但是關(guān)鍵的缺陷，就會(huì)造成大問題。10,000個(gè)環(huán)節(jié)哪怕有9,999個(gè)沒問題，但是碰到一次關(guān)鍵缺陷，就很可能導(dǎo)致嚴(yán)重事故。除了宇航器，我們身邊的汽車和各種精密設(shè)備，都是相似的實(shí)例，復(fù)雜產(chǎn)品很難準(zhǔn)確判斷具體會(huì)在哪里出錯(cuò)。
2. 已經(jīng)知曉其存在的要素，可以捕捉到其關(guān)鍵信息，但是技術(shù)上無法聯(lián)接。
有些物理對(duì)象，即便捕捉到了關(guān)鍵信息，在技術(shù)上也無法聯(lián)接。最典型的例子是大跨度的懸索橋，柔性很高，相對(duì)容易產(chǎn)生振動(dòng)，而且找不到完全消除振動(dòng)的好辦法。我們較難判斷它在什么樣的風(fēng)速下就發(fā)生了振動(dòng)，顫振、弛振、共振、抖振等，只能一發(fā)生振動(dòng)就停止通行。
比如5月初，廣東虎門大橋發(fā)生異常抖動(dòng)，橋面呈現(xiàn)波浪形涌動(dòng)。這種懸索橋振動(dòng)的主要原因是在特定的風(fēng)環(huán)境條件下的橋梁渦振現(xiàn)象，并非橋梁質(zhì)量問題。
事后調(diào)查發(fā)現(xiàn)，虎門大橋采用的是流線型的斷面設(shè)計(jì)，本身的風(fēng)阻較小，發(fā)生渦振的概率也比較小。但由于近期虎門大橋在修吊桿和主纜，橋梁兩邊放置了臨時(shí)擋墻（俗稱“水馬”）防止車撞，“水馬”把橋上通風(fēng)的部分堵住，形成了一堵墻，因而造成了渦振的現(xiàn)象。
在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，很多基礎(chǔ)設(shè)施和大型設(shè)備包含多種參數(shù)，它們的“脾氣”人類并不掌握。
3. 已知、未知要素之間的隱形關(guān)系是更為復(fù)雜的情況。需要首先確定其隱形關(guān)系的存在，然后通過推理和計(jì)算找到其關(guān)鍵信息，再設(shè)法建立聯(lián)接。
例如，一袋酸奶出現(xiàn)質(zhì)量問題，到底是在生產(chǎn)過程中哪個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)的問題？我們是極難追溯的，這時(shí)很多要素之間的隱形關(guān)系需要預(yù)先建立。
再舉個(gè)例子，一個(gè)工廠采購了多臺(tái)德國知名品牌的立式加工中心，但是其中一臺(tái)總是出現(xiàn)X軸方向超差的問題，奇怪的是其余幾臺(tái)都沒有遇到類似情況，操作員曾經(jīng)想：難道是遇鬼了？經(jīng)過長時(shí)間的分析，工廠逐一排除了傳動(dòng)部件松動(dòng)的問題、熱變形的問題，以及X軸本身變形的問題…
最終，一位頗有經(jīng)驗(yàn)的專家來診斷才看出原因所在，因?yàn)闄C(jī)床的地基存在問題。操作員將機(jī)床移開之后發(fā)現(xiàn)，地面已經(jīng)塌陷了一個(gè)小坑，說明地基的確存在問題，是由于地基的變化引發(fā)了機(jī)床的變形。
知曉了這些隱形關(guān)系，有助于我們進(jìn)一步順藤摸瓜，發(fā)現(xiàn)那些原本我們并不知道其存在性的工業(yè)要素。理清各種要素之間的關(guān)系，對(duì)研發(fā)、生產(chǎn)和管理等環(huán)節(jié)，有可能會(huì)產(chǎn)生巨大的好處和幫助。
3、利用聯(lián)接“關(guān)系”，撬動(dòng)深層價(jià)值
知識(shí)圖譜的重要性在于，它推進(jìn)了異構(gòu)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化的過程，讓數(shù)據(jù)建立聯(lián)接關(guān)系，為各種算法的介入提供了一個(gè)核心支撐。沒有它，很多數(shù)據(jù)的訪問是松散的。
在推進(jìn)工業(yè)智能的過程中，有兩個(gè)大的支柱，第一是知識(shí)圖譜，其次才是深度學(xué)習(xí)?，F(xiàn)階段我們最應(yīng)該重視的是知識(shí)圖譜，而且很多工業(yè)領(lǐng)域的核心企業(yè)已經(jīng)圍繞知識(shí)圖譜進(jìn)行布局。
在《“中國智造”如何走出與“工業(yè)4.0”不同的道路？這家巨頭用知識(shí)圖譜給出答案》一文中，我曾經(jīng)介紹了西門子在這方面的進(jìn)展。
西門子的物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)事業(yè)部就以知識(shí)圖譜為抓手，幫助企業(yè)推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。西門子認(rèn)為，如果工業(yè)想用好人工智能，無法繞過的路徑是先建立知識(shí)圖譜。如果不把前期的語義模型和知識(shí)圖譜搭好的話，人工智能很可能只是一個(gè)空中樓閣。
基于知識(shí)圖譜已經(jīng)建立的模型，持續(xù)的采集和積累數(shù)據(jù)，才能為后面的數(shù)字化和人工智能應(yīng)用鋪好路。當(dāng)有了知識(shí)圖譜以后，人工智能才有可能實(shí)現(xiàn)最后的終極目標(biāo)，就是所有的設(shè)備完全自主、自治。
施耐德電氣則與企業(yè)級(jí)的知識(shí)圖譜平臺(tái)Stardog合作，構(gòu)建了智能建筑領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)知識(shí)圖譜，打通了建筑物管理、居住舒適度調(diào)節(jié)、電源監(jiān)控等數(shù)據(jù)孤島，分析和集成來自無數(shù)物聯(lián)網(wǎng)傳感器和系統(tǒng)的信息，同時(shí)降低了開發(fā)者和工程師的工作量，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化的智能建筑運(yùn)營。
國內(nèi)的初創(chuàng)企業(yè)智通科技在2020年初，發(fā)布了全新的知識(shí)圖譜產(chǎn)品：通圖Smart.KG，它擁有知識(shí)圖譜的構(gòu)建和全過程的可視化操作能力，幫助企業(yè)將數(shù)據(jù)隱形關(guān)系顯性化，殘缺關(guān)系完整化，并提供不同場(chǎng)景的圖譜智能化服務(wù)，目前已經(jīng)在食品飲料、紡織、能源等行業(yè)取得了一定的應(yīng)用進(jìn)展。
寫在最后----
知識(shí)圖譜的構(gòu)建思路包括“自下而上”和“自上而下”，分別適合不同的場(chǎng)景?；谥R(shí)圖譜已經(jīng)建立的模型，持續(xù)的采集和積累數(shù)據(jù)，才能為后面的數(shù)字化和人工智能應(yīng)用鋪好路。利用知識(shí)圖譜作為數(shù)字孿生的基礎(chǔ)，打造一個(gè)可持續(xù)使用、可持續(xù)開發(fā)的數(shù)字化平臺(tái)，這才是關(guān)鍵。
知識(shí)圖譜就像語義世界的百科全書，更確切的說，這是一套物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以使用的百科全書，它是一個(gè)活著的數(shù)字孿生。
預(yù)計(jì)基于知識(shí)圖譜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，在今后一段時(shí)間將會(huì)獲得業(yè)界青睞，具有較大的發(fā)展動(dòng)能與應(yīng)用潛力。
