#2
跨越认知智能与行业落地之间的鸿沟
对企业而言，要实现真正的“认知智能”，要经过3个步骤，先要做好全域数据的整合，再结合知识网络，最终走向认知智能 。
为此，2020年爱数率先提出了“数据驱动型组织”的全新理念，完成从非结构化数据、结构化数据到机器数据三大数据源的多模态数据的整合，同时基于AnyDATA ONE一站式知识网络平台，将数据加工成知识，帮助企业通向认知智能 。2022年，爱数又发布AnyDATA Framework 2，以领域知识网络、领域智商、集成的开发框架三大创新，赋予机器认知能力 。

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事实上，前瞻性的技术方向，未必都能换来市场的认可 。IBM是第一个将“认知计算”作为企业未来愿景的公司，但除了沃森在医疗领域有不错的落地案例之外，在其他行业鲜有成功的样板 。这说明，认知智能需要感知智能的成熟作为基础，超前的战略构想实际上有拔苗助长的嫌疑 。
是感知智能技术的极大繁荣，让认知智能迎来了真正的发展契机，但这依然不够 。我们要认识到领域认知智能与真正的行业落地之间，还有不小的距离 。
首先，认知智能的技术能力与行业场景之间，还隔着一道鸿沟 。往往有AI技术能力的企业缺乏场景，而传统企业拥有足够多的场景，但却缺乏AI技术能力的支撑和专业的团队 。
其次，真正核心的AI能力和算法，仍然掌握在少数顶级AI公司的手里，AI的行业生态圈并不完整，尤其是认知智能与行业场景的结合也缺乏标准和成熟的方法论 。
第三，人工智能要离开高高在上的殿堂，终究会步入民间，成为通用的普惠技术 。智慧城市、智慧交通、智慧农业、智慧水利、智慧工厂…整个社会的智能化，需要普惠的能力 。
第四，人工智能的专业人才还存在较大的缺口，这导致产业智能化的底层支撑力不够牢固，人工智能的产业生态成熟速度比预想的要更缓慢 。
爱数研发副总裁陈骁指出，作为人工智能的子系统，很多行业领域都需要专业的领域知识驱动，但要发挥认知智能的价值，就需要将其限定在一种领域边界当中，来解决具体场景化的难题 。
这种边界的划定，也有机会让领域认知智能，成为一种最佳实践，同时在普惠千行百业的这条路上，还缺一项重要的普世能力，那就是开源！
#3
开源是爱数站在行业视角的价值重构
马克·安德森说过，软件吞噬世界，而开源则在吞噬软件 。早期开源软件是以成本驱动，长期博弈垄断的封闭系统，但现在开源已成趋势 。如今很多大企业的IT部门，都在关键任务项目中，大量使用开源软件 。

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众所周知，开源的好处在于不用重复造轮子，从代码的层面就将共性的信息奉献到社区，由广泛的开发者在开源代码的基础上，加速软件本身的更新和迭代 。开源不仅是一种商业模式，更是一种推动创新的加速器 。
陈骁认为，通过领域认知的开源，可以整合全球智慧，进一步推动AI能够在普惠更多行业，更快的打开智慧世界的大门 。
为此，爱数推出开源领域认知智能项目KWeaver，其中的K代表知识（Knowledge），Weaver代表编织者，意为将所有的知识编织在一起，从而实现领域认知智能 。
据介绍，KWeaver项目是基于爱数认知智能框架AnyDATA Framework 2，以成熟的数据知识化方法论和系列认知智能应用组件赋能开发者，帮助企业降低认知智能应用开发的复杂度与人才门槛，更便捷地实现认知智能 。同时，爱数也将推出认知中台方案，升级数据中台方案为知识中台方案，以更好的服务于客户，与客户共创，让AI深入应用场景，真正赋能客户的数据 。

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