2017年10月，北京明略軟件系統有限公司（以下簡稱“明略數據”）榮獲投資界“2017年最具投資價值企業50強”，德勤頒發“德勤—華興明日之星”的殊榮。不僅頻頻獲得大型投資界及咨詢公司的青睞，還吸引著IT界及人工智能各領域的關注，被《商業伙伴》評為"2017最值得關注的BIGDATA100大數據百強企業"，入選IDC“首屆‘互聯網+’產業創新企業100強”……在競爭激烈的科技圈，短短三年便能嶄露頭角，明略數據“技術商業化”的標簽屬性，進駐到軌道交通行業又如何賦能產業升級？軌道交通網有幸采訪到明略數據技術副總裁黃代恒先生。在黃總的分享中，讓我們一起走進明略數據行業知識圖譜的世界！

成立于2014年的明略數據，是一家以知識圖譜為支撐的行業人工智能解決方案提供商。在過去的幾年中，明略數據一直深耕公共安全、金融、工業與物聯網等行業領域，致力于構建行業的知識圖譜。2015年，明略數據觸及軌交行業，并于同年成功開發實施了其第一個軌交大數據平臺項目。隨后的兩年中，明略數據以“極客追求?極致服務”的格物致知精神在軌交領域一路探索、一路前行，先后開發了“設備全生命周期管理解決方案”、“智能維保解決方案”等，并獲得市場的高度青睞。時至今日，明略數據已初步形成了涵蓋軌交系統綜合分析、實時監控、智能維保、設備全生命周期管理等完整的軌交設備領域“大數據驅動的智能化解決方案”。

用科技延伸人類智慧

——明略數據在各個領域的愿景是希望通過數據技術形式行業人工智能，從而真正達到機器輔助人類、賦能于人，提高業務效率。

“明略數據脫胎于秒針公司，從2009年開始我們的團隊就已經在秒針公司開始用大數據來監控互聯網廣告，所以我們的團隊本身在大數據方面就已經有多年技術的積淀。”黃代恒介紹。

在“行業人工智能”大趨勢的背景下，經過3年多的市場洗禮、行業知識圖譜的沉淀以及8年大數據技術的積累，2017年8月，明略數據首次發布行業人工智能大腦——明智系統，實現了其在新一輪技術之路的完美起點。該系統基于“格物致知，人機同行”的理念，以市場首個知識圖譜數據庫“蜂巢” 為人工智能應用基礎構建的行業知識圖譜，通過符號推理和機器學習構建公安大腦、金融風控大腦、工業安全大腦,最終以對話的形式降低人工智能產品使用難度，實現人機同行。

作為“行業人工智能”的推動者，明略人憑借著超強的數據能力和學習能力，結合各行業知識，已經在各領域形成了行業人工智能的應用雛形。在成立的短短幾年中，明略數據成功的打造了自己的“企業藍海”，贏得了市場與客戶的一致贊譽。黃代恒介紹到，在過去的幾年中，明略數據先后開發了“明略數據資產管理平臺”、“明略知識構建與管理平臺”、“明略大數據治理產品”、“明略大數據圖譜聯機分析產品”、“明略蜂巢知識圖譜數據庫”、“明略對話機器人產品”等眾多成果，在公安、金融、工業與物聯網領域得到了重要應用。

“目前的成績僅僅是開始。未來，在用科技延伸人類智慧的路途上，我們要走的路還更遠。”黃代恒如此說到。

“機遇”、“挑戰”中的工業與物聯網+人工智能

——軌交系統的高速發展是“城鎮化”進程的關鍵，自2015年實施第一個軌交大數據平臺項目開始，明略數據已經初步形成了完整的軌交設備領域“大數據驅動的智能化解決方案”。

截止2017年6月底，大陸地區已經有31座城市開通運營軌道交通線路，運營線路138條，線路總長度4066公里，車站2794座。同時全國還有超過40座城市的100多條線路正在建設，預計到2020年，城市軌道交通運營線路長度將達到6000公里左右。已經成為世界上城市軌道交通發展速度最快、運營線路最多的國家。龐大的市場規模及快速的發展趨勢，給行業帶來了嚴峻的挑戰以及無限的可能，如何采集數據？如何運用數據？如何讓數據說話？等問題，儼然成為了行業發展的一大瓶頸。在此市場需求下，明略數據軌交設備領域“大數據驅動的智能化解決方案”應運而生。

“目前，明略數據在軌交領域的解決方案從受眾對象來說可以從兩個方面去概括,一是地鐵運營公司，比如北上廣深這些地鐵運營公司，他們的線網規模龐大，列車運營時間長。單是車輛而言，每輛列車上都有著上萬組傳感器數據，當這些數據采集匯聚后，如何通過技術分析預知故障，讓操作人員洞察風險，從而提升軌交運營效率、節約成本？這就是我們明略數據需要為地鐵公司提供的解決方案。二是制造型公司，因為軌交設備的零部件本身也是紛繁復雜的，牽一發而動全身，如何有效的將零部件與整車進行關聯性的平臺搭建，也是我們服務的領域。”基于此，明略數據成功研發了軌交設備領域的“大數據驅動的智能化解決方案”，提供從“信息化+人工分析”到“智能化數據說話”的分析服務。該解決方案其中主要包括“設備全生命周期管理解決方案”、“智能維保解決方案”。

針對解決海量軌交設備數據接入、數據管理和監控問題，明略數據提供了一組物聯網數據處理套件，包括數據接入、主數據管理、監控引擎三大部分。通過數據網關和流式處理工具支持千萬級測量點海量數據的實時接入和協議解析;基于歷史數據對設備狀態進行全面評估和壽命預測;從多維數據中發現影響質量和效率的關鍵因子和特殊變化趨勢，從而實現快速定位、迅速采取措施、避免引發安全事故的目的。

一直以來，明略數據始終站在行業的最前沿，利用“工業物聯網+人工智能”的大數據平臺，為行業、為客戶因時制宜、因地制宜的實施解決方案。在黃代恒看來，基于“數據湖”的明略數據解決方案與傳統的“數據庫”是有著“關聯與區別”集一體的概念。他認為軌道交通的數據庫是龐大而繁復的存在，諸如列車總線的數據一樣，是一組一組的二進制數據，包括視頻數據、文件數據，傳統的關系型數據庫存儲以結構化為主，需要大量的人工推算進行總結分析。而明略數據的解決方案最大的區別就是能夠把不同的數據形式進行串聯轉換融合成一個綜合的體系去使用，在實時的數據接入過程中，在規則引擎的工作下，不同的數據特征會為工作人員提供判斷，從而達到漸進于智能化的數據分析狀態。

讓科技在專業的領域更高效

——今天無論是“知識經濟”、“知識爆炸”還是“信息爆炸”，其基本特征都是科學技術日新月異的體現，新技術、新成果層出不窮，也是發展需求的側面反映。

隨著科技的發展和需求的深入，創新科技正在以前所未有的速度沖擊著各行各業。這是一個基于知識爆炸的新商業革命，也是一個新時代起點的標志性產物，知識的流轉、使用正在推動著新的互動形式，擴充人類經驗，并在全新的高度為每個行業提供無窮無盡的可能性。在黃代恒看來，明略數據為行業人工智能所提供的技術支持，是目前人工智能行業中，所構建的最復雜的計算系統之一。從格物致知到人機同行，明略數據在每一次的技術革新中，始終是技術商業化的領跑者。

“我們國家整個工業物聯網體系中，包括軌道交通方面，整體趨勢肯定是智能化方向。但就目前的現狀而言，仍處于過渡階段。部分信息化和數據串聯其實并沒有深入到智能化領域。”黃代恒認為，目前軌交領域在智能化的應用方面其實已經在世界范圍內達到了一定水平和高度，“此前通過公司業務，我們接觸過的發達國家在工業智能化領域的應用水平各不相同。其中一個是日本，他們的城軌體系雖然比我們國家發展的早，但是他們對智能化技術的應用卻是相對比較保守，現在仍然以使用傳統的數據庫處理問題為主。另一個國家是新加坡，他們的城軌在智能化應用方面比較領先，在數據接入和處理方面都已經做了很多工作，一些主流的先進技術也都已經進行了嘗試或者正在嘗試，無論是高度還是深度都值得我們去學習。”

對于促進行業科技創新發展，明略數據有著強烈的認同感和使命感！關于在軌交領域未來的部署，其一直有著非常清晰的定位。“在軌道交通領域，明略數據本身已經做了許多卓有成效的工作。在未來的戰略發展中，我們主要將重點放在‘兩個思路’上，一是進一步加強企業間的連接和融合，我們既服務于制造商，又服務于運營企業，出于‘三者結合’的需要，加強它們之間的聯系，是我們必須要做的工作。我們的角色就是潤滑和連接，構建一個開放性的平臺，在這個平臺上做純數據的挖掘存儲，打通制造商和業主單位之間的封閉性，讓他們在這個數據平臺上完成自己模型的開發和訓練。二是拓展技術使用深度，明略數據經過多年的研究推出了‘知識圖譜’概念，即通過使用基于圖數據庫的混合存儲技術,實現大規模知識圖譜數據存儲。這不同于以往關系型數據庫的存儲，知識圖譜將所有數據以實體-關系-事件-屬性的形式存儲，這種形式最直觀的展示了數據以及數據背后的關聯，真正做到了‘所見即所得’。目前，基于這種將核心設備串聯起來做綜合性的分析模式，是我們正在加深研究的領域。”

“路漫漫其修遠兮，吾將上下而求索。”在這個科技水平突飛猛進的時代，在這個新一輪人工智能革命已經到來的時代,明略人正在用自己“極客與極致”的服務精神為的“行業人工智能”添磚加瓦。作為明略數據的一員，在黃代恒眼中，屬于明略數據的宏圖才剛剛開啟，“未來，是人機共存的時代，明略數據追求基于事實的每一條數據，與客戶同行，讓數據‘開口說話’”。

在用科技延伸人類智慧的路途上，明略數據正在低調而快步前行……