爱数新闻

随着AI2.0的到来，于国内而言，以大模型为关键驱动促进AI产业应用的快速落地，加速生产力变革是一个难得的战略机遇。

当国内大模型还在处于你追我赶的“技术赛马”时， 致力于推动“数据驱动型组织”的爱数，就已经深入业务场景，通过构建创新型领域知识网络，帮助认知智能在特定行业领域落地生根，实现领域认知智能改变企业、改变产业的场景化应用创新。

“领域认知智能”是什么？

你可能正在疑惑，“领域认知智能”又是什么新的人工智能黑话？

那么先进行一段小科普。

随着人工智能技术的不断突破，我们把人工智能的发展路径大致归纳为三个阶段——计算智能、感知智能和认知智能。

在过去的几年中，人工智能对于行业的渗透已经迈过了计算智能阶段，正在从感知智能阶段全面进入到认知智能时代，而领域认知智能则是当下我们正在经历的认知智能的细分发展阶段。

我们知道感知智能阶段，机器主要通过感知环境来执行任务。例如，计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。在这个阶段，AI系统主要依赖于大量的标注数据，通过深度学习等机器学习技术进行训练，以达到对特定任务的感知和理解。

在认知智能这个阶段，AI系统则不再仅仅依赖于感知环境，而是开始理解和解释环境，并能够进行一些基本的决策。这就需要更复杂的算法和技术，包括但不限于强化学习、迁移学习、元学习等等。在这个阶段，AI系统需要能够对环境进行建模，理解环境中的关系和动态变化，并能够基于这些理解让机器实现思考、理解、推理和解释。



那何为领域认知智能？

领域认知智能就是指AI系统开始在特定的领域中表现出专家级的能力，通过更加深入的领域知识，以及对领域内问题的深入理解，构建领域知识网络，从而在理解和处理领域内更复杂的问题上，辅助人类进行推理决策，这包括在医疗、法律、工程等领域中的应用。

虽然科幻电影中很早就在畅想机器人统治世界，但就目前的人工智能技术，想要让机器和真人一样拥有自我意识，属实是“时机尚未成熟”。

相比之下，领域认知智能就脚踏实地很多。暂且不管机器能不能有自我意识、能不能统治人类，先聚焦具体的行业领域，让机器给人打“辅助”，从而帮助人们在工作中快速解决一些现有人力难以解决的问题。

特别是在国内经济发展一直在强调数字化升级转型的当下，企业，特别是知识密集型企业，其工作方式正在发生着巨大的需求变化：

一是对数据、信息、知识激增的管理需求；

二是企业内部打破壁垒高效协同的需求。

如何能够快速分析数据、获取知识、提高效率，是摆在所有正值数字化转型关键阶段中的企业所需要面临的共同难题，而“领域认知智能”就是帮助企业业务和员工实现数据智能的“最佳助手“。

新力量：来自数据服务行业“老兵”的一次大模型发展路线创新

近期，爱数在2023年世界人工智能大会期间，成功举办了“大模型时代的领域认知智能”论坛。会上，爱数正式宣布全面升级旗下AnyShare智能内容管理平台，重磅推出了AnyShare认知助手和AnyShare大模型一体机，将以认知智能释放内容生产力，提升企业客户内在的协同效率；同时，爱数还发布了领域认知中台方案，将助力行业客户解决数据治理、数据运营、内容管理难题，加速业务智能化。

这次发布，是爱数作为多年深耕数据服务行业的“老兵”在AGI时代浪潮下的一次思辨创新。

爱数从数据服务行业的场景业务需求出发，结合大模型的能力和自身的产业经验落地应用场景，将“领域认知智能”嵌入已有的数据服务业务，打造了独特的产业生态大模型。

这其中，爱数这种通过具体的场景需求出发再思考“领域认知智能”的技术融合方式，给出了一种更加创新的大模型发展路线“答题卷”，相信在接下来的“大模型之战”中，将会很快绽放出耀眼光芒。

新优势：以“产品化+行业化”的核心理念，实现领域化共创

相较于其他大模型公司，爱数的优势在于其对领域认知智能和数据能力提升的专注，以“产品化+行业化”的核心理念，深耕大模型技术，通过将多年来自身不断积累的全域数据能力及领域认知智能的专业优势与大模型技术深度融合，致力于实现领域化共创。



一直以来，爱数在人工智能领域就不断持续投入了大量研发力量，曾与德国汉堡大学、复旦大学、天津大学建立联合实验室，基于领域知识图谱与领域大模型打造领域认知智能创新平台，通过全面提升旗下产品的智能化水平，持续为客户提供整合、治理、洞察与安全保护的全域数据智能能力，并于2021年开始，先后推出系列聚焦产业垂直领域的数据智能产品体系，让AI深入领域应用场景，真正赋能客户的数据。

此次，爱数推出的AnyShare认知助手，基于领域大模型及领域知识图谱，可以提供创新的智能搜索、智能问答、辅助创作和辅助阅读等认知能力，焕新内容门户、文档中心、工作中心、知识中心、表格中心等应用场景的智能化体验，进一步提升了企业内容管理平台的智能化水平，真正实现了企业在内容管理上的“智能化”，可以帮助企业进一步释放内容生产力。

例如，可以实现从“人找内容”到“内容找人”的智能搜索；当你在进行资料阅读时，AnyShare认知助手可以提升你的阅读效率，帮你找到真正需要的关键点和关联点；以及在智能引用、智能写作、智能纠错和隐私内容检测等辅助创作方面帮助你实现文案处理一身轻。

其次，爱数推出的AnyShare大模型一体机AS19000解决了目前大模型成本高昂、存在安全隐患等痛点，以兼具经济性与安全性的特点，支持以极低的成本独立部署于政企客户的私有云环境下，实现私有化部署。同时以将领域大模型训练和推理分离的方式，解决了数据安全和隐私泄露的问题，为客户提供了一体化的智能内容管理体验。



新赋能：保障政企客户的数据安全，助力实现业务智能化

当门外汉遇上数字极客？

在数字化转型过程中，外部服务商不了解内部业务实际造成技术与应用场景割裂的情况经常发生。

所以大模型在落地具体的行业应用场景时，先不管能不能带来颠覆式应用价值，最首要的任务是要懂企业具体的的业务和需求。如果不能深入业务场景，那这样的大模型在后续的“竞赛”中也会逐渐被淘汰掉。

爱数最新发布的领域认知中台方案，就深入数据服务场景，通过大模型技术解决政企客户在数字化和智能化的行业实践中“业务、数据治理、知识运营耗费大量人工”的痛点，以领域认知智能赋能数据资产化，帮助政企客户从“数字化门外汉“蜕变成“数字极客”，实现业务智能化。

简而言之，其中的核心逻辑就是基于统一的业务模型，理解业务目标、流程、标准、规则和指标，通过领域知识网络和领域大模型实现数据知识化，落地垂直行业领域的具体应用场景，以AnyFabric智能运营中心和AnyShare知识中心为智能载体，帮助企业在业务全链条实现数据智能化和内容管理智能化。



One more thing！

这个领域认知中台不仅能够有效覆盖全业务域，还拥有完善的安全保障体系，能够确保企业的数据隐私安全、访问控制安全、安全运维及安全灾备，完全满足To B和To G端政企客户对于数据安全的高要求。

AI2.0时代，大模型不是最后一公里。

在人人都在强调数据安全以及国产化的今天，无论投入成本有多高、技术攻克有多难，我们都需要做出属于中国自己的大模型，来应对来自国外大模型技术壁垒的压力。

所以，爱数大模型的发展之道就是“让你的数据成为你的智能”，依托AGI赋能的领域认知智能和新一代知识图谱，逐业务域实现数据知识化、业务智能化，助力企业实现数字化、智能化转型，加速生产力变革。