盧棟才博士表示傳統(tǒng)基于QA的問答系統(tǒng)，具有結(jié)構(gòu)簡單、冷啟動快速的優(yōu)點。但是行業(yè)應(yīng)用場景往往很復雜，使用QA對問答會有大量的知識冗余，維護成本非常高，而且QA對問答無法推理和回答復雜問題。
而面對復雜的行業(yè)應(yīng)用場景，知識計算則可以通過一系列AI技術(shù)對行業(yè)知識進行抽取、表達、協(xié)同大量數(shù)據(jù)進行計算，進而產(chǎn)生出更為精準的模型，更適合完成對復雜問題的理解和回答，是實現(xiàn)行業(yè)知識與AI結(jié)合的有效路徑。
華為云知識計算解決方案是業(yè)界首個全生命周期知識計算解決方案，通過華為云知識計算解決方案構(gòu)建的知識計算平臺可以完成行業(yè)知識的獲取，行業(yè)知識的建模，行業(yè)知識的管理。知識計算平臺中的智能問答系統(tǒng)將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和規(guī)則模板相結(jié)合，通過自然語言交互，即可準確理解使用者的問詢意圖，鎖定問題，將原本分散在專家腦中、各種書籍，各種介質(zhì)中的多模態(tài)知識精準推送到使用者眼前，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速賦能。
以汽車行業(yè)的銷售場景為例，以往，當新車上市時，銷售人員首先需要學習新車知識。如果遇到客戶打來電話咨詢疑難問題，銷售人員會先在腦海中回憶歷史培訓，如果想不起來就要搜索培訓教程，如果教程里面沒有寫，就要去打電話去咨詢分散在不同部門的專家。整個知識獲取的過程存在繁瑣、分散、緩慢、復雜等諸多不便。當新型汽車不斷推出時，這個問題就被不斷地放大。同樣的情況還出現(xiàn)在設(shè)計、生產(chǎn)、維修等多個環(huán)節(jié)。如果有一個智能對話平臺可以快速將新車知識精準推送到銷售人員眼前，讓客戶時刻感受到專家級服務(wù)，將顯著提升銷售效率。
一汽的知識計算平臺以數(shù)據(jù)中臺和“紅旗智云”混合云平臺為底座，引入華為云知識計算解決方案。平臺提供從知識獲取、知識沉淀、知識應(yīng)用的一站式知識服務(wù)閉環(huán)，平臺將專業(yè)知識結(jié)構(gòu)化，數(shù)據(jù)化，并基于專業(yè)性，基于人員角色將知識關(guān)系化，實現(xiàn)知識標準化、共享化和智能化。在知識應(yīng)用方面，實現(xiàn)從過去的“人找知識”，變?yōu)楝F(xiàn)在的“知識找人”，助力員工快速成長為領(lǐng)域?qū)＜遥苿悠髽I(yè)的知識化轉(zhuǎn)型。借助這個平臺，中國一汽設(shè)計了一款“維修智庫”手機應(yīng)用，解決車輛維修過程中，新技師經(jīng)驗不足、故障分析效率低、維修周期長、用戶體驗差等問題。通過提取維修手冊、維修記錄、維修案例和專家經(jīng)驗，構(gòu)建售后維修知識圖譜，提供“故障問診”和“知識搜索”功能。維修技師使用這個APP，通過語音交互描述故障現(xiàn)象，即可智能推薦維修方案，查看相關(guān)零件的拆裝圖紙等關(guān)鍵信息。應(yīng)用上線后，一次性修復率提升了4%，用戶維修等待時間平均下降了23%，提升了用戶體驗;同時廠家支持介入率降低了30%，技師培養(yǎng)周期縮短了30%，降本增效成果顯著。
隨著人工智能逐漸進入核心生產(chǎn)系統(tǒng)，必將帶來行業(yè)生產(chǎn)力的變革和突破，知識計算提供了實現(xiàn)行業(yè)知識與AI結(jié)合的全新路徑，知識計算將突破當下的 AI 認知瓶頸，全方位賦能企業(yè)，提高產(chǎn)業(yè)智能化程度，真正實現(xiàn)萬物智能。
