AiDD软件研发数字峰会-北京站

出品人：王昊奋

同济大学百人计划特聘研究员
OpenKG发起人之一

同济大学百人计划，特聘研究员，博士生导师。研究方向包括知识图谱、自然语言处理、对话问答机器人等。长期在一线人工智能公司担任CTO之职。他是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。他负责主持多项国家级和上海市AI相关项目，发表100余篇AI领域高水平论文，被引用次数达到2900余次，H-index达到26。他构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前，他担任中国计算机学会术语工委副主任，SIGKG主席，上海秘书长，中国中文信息学会理事，语言与知识计算专委会副秘书长，上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任，上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。

知识工程

知识工程覆盖知识表示与建模，知识抽取，知识融合，知识存储，知识推理与计算，知识应用等全生命周期管理，旨在利用人工智能、大数据、互联网及软件工程等技术进行高效大规模知识图谱构建与领域应用，覆盖知识表示与推理、知识图谱、图数据库与图计算、知识问答、知识增强大语言模型等主题。

增强大语言模型关键技术与应用范式

内容简介：

随着chatGPT的兴起，大语言模型进入百模大战。然而，其幻觉，成本贵等局限限制其在各个行业广泛落地。本次报告将重点介绍各种大模型增强技术，包括：提示工程是引导大模型准确输出的关键要素之一；为了避免大模型的“一本正经胡说八道”，知识和检索增强是使能技术；大模型已经已经进化为智能体，各种数据和服务的编排和路由是通往智能中控的核心手段；多模态是未来的趋势，通过大模型作为桥梁可以关联感知和决策，并最后结合具身智能做到虚实融合。最后，围绕应用落地，分析大模型+和+大模型两种不同的演进路线，以及不同的产业落地和生态。

演讲提纲：

1. 提示工程是引导大模型准确输出的关键要素之一；
2. 为了避免大模型的“一本正经胡说八道”，知识和检索增强是使能技术；
3. 大模型已经已经进化为智能体，各种数据和服务的编排和路由是通往智能中控的核心手段；
4. 多模态是未来的趋势，通过大模型作为桥梁可以关联感知和决策，并最后结合具身智能做到虚实融合；
5. 大模型+和+大模型是两种不同的演进路线，也会产生不同的产业落地和生态。

听众受益：

1. 掌握若干大模型增强的关键技术手段；
2. 了解大模型+和+大模型的异同点；
3. 学习增强大模型的产业落地应用范式。

王昊奋
同济大学百人计划特聘研究员
OpenKG发起人之一

知识图谱数据管理系统研发新进展

内容简介：

知识图谱代表着AI知识工程领域的最新发展。知识图谱对传统数据库技术提出了新的需求，包括异构数据模型、海量数据规模、新型应用任务。本报告将从知识图谱数据模型入手，介绍目前的知识图谱存储方案与查询处理方法，探讨系统内置的知识图谱数据分析的实现机制，分享知识图谱数据管理系统研发的最新进展。

演讲提纲：

1. 知识图谱的数据模型
2. 知识图谱的存储方案
3. 知识图谱的查询处理
4. 知识图谱的数据分析

听众受益：

1. 全面了解当前知识图谱的数据模型、存储方案与查询处理方法；
2. 了解当前系统内置的知识图谱数据分析的研究进展与系统实现；
3. 了解关于知识图谱数据管理系统研发的最新进展；

王鑫
天津大学智能与计算学部教授、博导，人工智能学院副院长

国家重点研发计划项目首席科学家，教育部重点领域教学资源及新型教材建设项目专家组成员，教育部知识工程课程群虚拟教研室带头人。中国计算机学会杰出会员、中国计算机学会信息系统专委会秘书长、中国计算机学会数据库专委会执行委员；中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员。研究方向：知识图谱、图数据库、大数据处理。在IEEE TKDE、IEEE TPDS、ICDE、IJCAI、AAAI、WWW、CIKM、ISWC、《计算机学报》、《软件学报》等国内外学术期刊和会议上发表论文150余篇。担任国际会议DASFAA 2023、APWeb-WAIM 2020、JIST2019程序委员会主席以及多个国际会议程序委员会委员。担任《计算机工程与应用》副主编、国际期刊KBS副主编以及BDR、DSE、NLP Journal编委。曾获得天津市教学成果奖特等奖、天津市科技进步一等奖。

工业级知识图谱语义框架及引擎架构

梁磊

蚂蚁集团技术总监/资深专家

蚂蚁知识图谱平台负责人，个人主要技术方向为知识图谱、搜索推荐引擎及AI工程等，于2018年开始主导蚂蚁知识图谱的建设，基于蚂蚁多样性的金融业务场景构建了企业级知识图谱引擎架构，平台累计提报140+件专利，10余项软件著作权，主导支撑孵化的项目先后获得BU总裁特别奖、数据科学奖、优秀成果奖等，平台能力通过了CESI测评认证，目前也在主导IEEE 2807.2金融知识图谱标准化、SPG知识图谱语义标准化等工作。

内容简介：

1. 结合金融多元业务场景的知识引擎架构抽象。金融场景有多元化的图谱应用场景，风控、信贷、理赔、营销等，一方面介绍这些图谱场景的典型特点及能力的差异与共性。另一方面，以平台视角看领域图谱，介绍端到端的系统能力抽象及面向算法友好的知识生产与推理SDK，并介绍每种系统能力在业务中的应用案例。
2. 企业级易用的知识建模与语义框架SPG。OWL/RDF发展多年但并未真正有效在企业落地，而各企业图谱的构建大多以缺少语义的属性图为基础，背后的原因是什么？如何解决工业级图谱应用中知识语义表示及迭代演化等问题，介绍下我们对问题背后原因的思考，也介绍下SPG语义框架的抽象与实践。
3. 大模型背景下知识图谱的机会与挑战。在大模型快速发展的今天，大模型给知识图谱的发展带来哪些新的机遇与发展视角，又存在哪些挑战，如何构建大模型和知识图谱双轮驱动的AI新应用范式，介绍下我们的思考与实践探索。

演讲提纲：

1. 蚂蚁多元金融场景知识图谱应用实践；
2. RDF及LPG知识表示在企业实践中的不足；
3. 下一代可编程知识图谱语义框架SPG；
4. 知识图谱引擎架构及算法SDK；
5. LLMs +SPG的新型AI应用范式及实践探索。

听众受益：

1. 领域知识图谱相对通用知识图谱的区别和挑战；
2. 金融知识图谱的典型应用场景及平台引擎抽象；
3. 工业易用的知识语义形式化表示和可编程范式；
4. Logic与Fact知识的表示统一及LogicChain构建；
5. 大模型 + 知识图谱双轮驱动的AI应用范式。

大模型的垂直化和产业应用探讨

内容简介：

大模型如火如荼，但是基础的大模型通常是在广泛和杂乱的数据上进行预训练的，这样可以使其具有较好的通用性和泛化能力，但是也会导致其缺乏针对特定领域或任务的专业知识和能力。而大模型的产业应用，真正成为生产效率工具则有待于构建垂直大模型，从而提高大模型在特定领域或任务上的效果和适应性。此外，大模型的“胡编”是其天生的，而产业应用则必须解决胡编问题，从而对生成内容进行有效的控制和约束。知识图谱是大模型的天然搭档，将知识图谱的知识融入到大模型生成的内容中，实现可控、可靠的内容生成，确保大模型输出高质量和高可信内容。

演讲提纲：

1. 了解大模型和垂直大模型这种人工智能领域的一种重要的技术和方法
2. 利用垂直大模型进行构建知识图谱的方法
3. 深入了解大模型的应用缺陷
4. 学习使用知识图谱+大模型的双轮驱动
5. 如何将垂直大模型和领域知识图谱结合实现领域应用

听众受益：

1. 了解大模型和垂直大模型这种人工智能领域的一种重要的技术和方法；
2. 利用垂直大模型进行构建知识图谱的方法；
3. 深入了解大模型的应用缺陷；
4. 学习使用知识图谱+大模型的双轮驱动；
5. 如何将垂直大模型和领域知识图谱结合实现领域应用；

王文广
达观数据副总裁

达观数据副总裁，高级工程师，人工智能标准编制专家，自然语言处理和知识图谱著名专家，《知识图谱：认知智能理论与实战》作者，专注于知识图谱、大模型、自然语言处理、认知智能、AGI、强化学习等人工智能方向。现在是上海市人工智能标准化技术委员会委员，上海科委评审专家，中文信息学会（CIPS）语言与知识计算专委会委员，中国计算机学会（CCF）高级会员，中国人工智能学会（CAAI）深度学习专委会委员。曾获得多个国际国家级、省部级、地市级奖项，拥有数十项人工智能领域的国家发明专利和会议、期刊学术论文。在达观数据致力于将大模型、自然语言处理、知识图谱、计算机视觉和大数据技术产品化，以知识图谱+大模型等产品服务于金融、智能制造、供应链、半导体、汽车工业、航空航天、新能源、双碳等领域。

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