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身处人工智能的时代洪流，爱数这样的数据管理巨头也不得不重新审视自我：我是谁？我在人工智能领域的优势是什么？我适合走什么样的路？

2019年，爱数开启了新三年战略。从这一年开始，爱数开始自我进化，探索人工智能，并将自己定位于大数据基础设施的领航者。在爱数看来，围绕某一类数据发展图片识别、机器视觉、语音识别等人工智能技术，都不是自己的优势所在，但把三种数据打通融合并实现数据智能，却是自身能够构建的优势壁垒。

于是在产品构成上，外界看到爱数逐步拥有了完整的“4A”矩阵：AnyBackup灾备中心、AnyShare非结构化数据中台、AnyRobot智能运维中心、AnyDATA知识网络，构建出基于全域数据能力的大数据基础设施组件。这不仅能帮助各行各业在数字化浪潮中，享受即时、实时、随时的数据服务，实现行业智能，也为爱数进一步推出“认知智能”战略打下了坚实基础。

那么，认知智能是什么？

贺鸿富打了一个比方：39度是一个数据，没有任何含义。体温39度，代表着人发烧了，这是一种知识。有了39度发高烧的知识之后，接下来要采取什么行为，是去医院看病还是吃药，这就是一种认知智能，是围绕知识发现和知识应用为核心的一种智能形式。

爱数总裁 贺鸿富

认知智能是人类才拥有的高阶的认知能力，有了认知智能就可以做出更多的判断和决策。

在数字化时代，爱数的新愿景就是让机器拥有人的认知能力，甚至具备各个行业领域专家的知识积累和运用的能力，从而帮助企业进行推理、判断、决策，真正让数据驱动企业业务创新。

然而，以目前科学对人脑的认识只有不到1%的水平，如何让机器能够像人一样思考，具备人类所独有的认知能力，是人工智能技术发展的高阶阶段，也是一个尚待突破的课题。面对这样的世界性难题，爱数要如何实现认知智能？

认知智能战略落地：不靠概念靠产品

尽管认知智能技术的突破极为艰难，但认知智能的实现并不是虚无缥缈的存在，知识图谱技术、自然语言处理技术、深度学习技术，是实现认知智能的三大基础。

其中，富含实体、概念、属性、关系等复杂信息的知识图谱，是认知智能的“大脑”。它是机器认识和理解世界所依赖的知识体系，能够赋予机器联想能力，例如：能从一朵花，关联到颜色、形状、所属科目、能泡茶等信息，真正让机器认识花这个实体。

值得注意的是，知识图谱的数据构建工作繁琐复杂，如何对海量冗杂无序的知识进行建模、转换、关联，至今仍是一项非常具备挑战性的任务。但对于爱数来说，数据管理却是其看家本领，而将技术理论转化成创新产品的工程化能力，更是爱数的拿手戏。

爱数毫不犹豫地抓住了这个机会。2020年，爱数推出了一款能够将认知智能落地的“一站式知识网络平台”AnyDATAONE。基于这一认知智能框架，企业能够面向各类结构化、非结构化数据、日志数据，构建多模态数据知识图谱，构建知识大脑。

据贺鸿富介绍，AnyDATA ONE包括三大组件：

知识网络：能够将原始数据加工成机器可理解的知识表达模型，由多个领域子图谱构成；

认知引擎：包括推理、归纳、决策等能力，可以实现对用户意图的理解、基于规则判断、基于关系去推理，基于图的区域计算，以及知识的搜索，最终输出有价值的信息和知识；

开发环境：包括Studio、标签、标注工具、API等组件，能够统一构建框架来实现数据的知识化，包括模型训练、业务知识标注、抽取和融合等。

基于AnyDATA ONE平台，每个企业都可以打造自己的私域数据知识网络。但贺鸿富也指出，AnyDATA ONE只是一个认知智能框架，还不是一款让用户可用的产品。

正因如此，爱数随后推出了一款基于认知智能框架的产品——AnyShare family7，一款让企业用户真正用得起来的认知智能产品，用以整合、管理、洞察非结构化数据，解决海量非结构化数据的内容管理问题，其具体应用场景涵盖整合业务应用、内容应用开发、文档管理、团队协作、数据洞察等。

但爱数并未止步于此。在本次大会上，爱数再次推出了一款革命性的认知智能产品——Anyshare Knowledge Center7。这款知识管理产品在主题识别、自动归类、知识搜索、智能推荐、知识卡片方面有诸多创新，能够为用户提供基于认知智能的知识搜索和智能推荐，实现类似于百度、头条、抖音的“千人千面”知识中心。

正如贺鸿富所说，爱数是一家有技术梦想的公司，但技术的落地从来不是靠概念，而是靠工具。通过认知智能产品源源不断的输出和创新，爱数用实际行动证明了认知智能战略并非一纸空谈，而是将其转化为生产力平台，创造出更高的商业价值。

纵观业界，宣称自己具备认知智能技术的企业不在少数，但真正能将技术落地并赋能给千行百业的企业却屈指可数，这其实源于爱数独特的优势。

在数据方面，15年的稳扎稳打，让爱数拥有了强大的原始数据整合能力：基于AnyBackup灾备中心，完成了结构化数据的整合；基于AnyShare非结构数据化中台，完成了结构化和非结构化数据的混合治理；基于AnyRobot智能运维中心，完成了机器数据的整合和治理。

在数据之上，爱数开始深耕知识工程前沿领域——知识网络。基于AnyDATA知识网络，结合知识图谱，爱数将原始数据加工成更智能的知识网络数据，让机器能够理解知识，从而像人一样去做判断、推理、决策，而这种认知智能的能力能够被复制到各个行业的业务场景中。

更重要的是，爱数从踏入人工智能领域的第一天起，就专注于攻克领域认知智能，让机器利用人类的知识去解决领域知识的问题，例如：帮助企业打造内部便于检索的知识中心；帮助政府构建公文严肃文本的管理平台等。这既是爱数多年来的优势所在，也体现了爱数刻在骨子里的专注和坚韧。

爱数数字伙伴计划：共探数据驱动型组织

事实上，爱数提出认知智能战略，打造一系列认知智能产品，最终使命还是要“让企业把数据用起来”。千行百业在进行数字化转型时，都无比渴望实现“数据驱动业务”，成为一个真正的“数据驱动型组织”。

麦肯锡全球研究院数据显示，数据驱动型组织在客户获取率、客户保留率和盈利机率方面分别实现了23倍、6倍和19倍的提升。在建立数据驱动型组织的过程中落后，企业可能就此错失下个时代。

在爱数看来，数据驱动型组织是以数据为生产要素的组织，通过数字资产化、数字驱动决策、数字驱动创新，实现持续增长和创新发展，以重塑企业的生产力。而实现数据驱动型组织的核心，就在于实现认知智能驱动。

但认知智能也有领域之分，不同行业、不同业务场景要求的认知智能模型各不相同。爱数很早就意识到，要将认知智能应用到千行百业，真正帮助企业转型为数字驱动型组织，仅凭一己之力难以实现，还需要企业的应用场景和行业知识。

正如爱数品牌及人力副总裁李曼舞所说：“数据驱动型组织是一个共探共创的长期工程，需要和客户共同投入、共同风险、共享收益。”因此，爱数在本次大会上宣布了“数字伙伴计划”，与企业客户达成紧密的合作模式，共探数据驱动型组织，具体而言：

爱数品牌及人力副总裁 李曼舞

一是成立联合实验室。爱数会与企业客户一起联合研究，针对客户所在的行业场景，将爱数的认知智能技术和客户的行业知识结合在一起，构建适合客户的认知能模型。

二是推广联合解决方案。爱数与企业客户联合开发的解决方案将复制到同行业，使得整个行业的智能化水平得以提升。

三是创新商业模式。爱数推出按效果付费的创新合作模式，能够让企业客户初始投资下降70%，投资回报率上升85%，在落地数据驱动型组织时得到最好的投资保障，并最终实现共赢。

四是人才培养。人才的缺乏始终困扰着人工智能界，爱数将帮助企业客户一起培养人才，持续推动企业的数字化运营。

在共建数字驱动型组织的过程中，爱数有着自己明确的边界。“我们不做运营，只做大数据的基础设施，这是我们整个公司的战略”，李曼舞表示。

一方面，爱数与企业客户深度协同，结合客户行业知识，打造认知智能模型；另一方面，围绕客户需求，爱数与生态合作伙伴联合建设，在坚守自身基础平台化定位的同时，将上层应用交给合作伙伴来完成。

在这样的创新数字伙伴关系中，企业客户不需要付出巨大代价，就可以将认知智能落地到实际业务中，而合作伙伴也能很好地参与到项目建设中，最终三方在紧密合作中达成共赢。

2019年，在爱数与中新天津生态城达成的战略合作中，基于客户的需求和行业知识，爱数认知智能技术的输出，以及合作伙伴拓维的应用建设，如今中新天津生态城已成功实现了智慧营商，能够精准招商引资，为企业提供主动服务，实施区域经济分析预测，将认知智能广泛应用到政府管理的各个场景中。

结语

对于任何一家伟大企业来说，之所以能成为巨头都是因为本身就有着自我革命、自我进化的基因，才能不断突破自身发展局限形成今天的帝国。

爱数不囿于数据管理巨头的成功，毅然开启认知智能的“二次进化”，在抢下智能时代船票的同时，也将助力更多企业完成数字驱动型组织转型的重任，实现行业智能。

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