這個風靡全球的AI應用，以出圈的方式展現著AI的能量。

一個對話的界面，可以聊任何你想聊的話題，可以寫出任何你想要的文字。

似乎有無限的人類知識，被集中到了一起，根據特定的需求進行交互。

ChatGPT的背后，既是大模型的勝利，也是機器智能問答的升級：機器學習大模型+知識推理，而且知識推理將會是大模型無法解釋的最重要補充，也是ChatGPT的演化方向，大模型+知識推理能力：概念、判斷和推理。

知識推理+大模型引領的認知智能。國內早已有很相似的做法出現 領域知識網絡的建設就是如此。

致力于推動 數據驅動型組織 的創新企業愛數，一直試圖通過領域知識網絡，幫助認知智能在特定領域綻放光彩，實現改變企業、改變產業、改變城市治理的 領域認知智能 。

現在，愛數仍然在繼續推動領域知識網絡的發展。

不久前的一次網絡分享會上，愛數提出 領域知識網絡即服務 ，從國家宏觀戰略一步步到微觀層面的落實，某種程度上在向產業界提供 ChatGPT 的產業知識交互能力，推動企業和產業進步。

而這，也意味著AI的認知智能正在快速走向產業落地，產生現實價值。

AI助力產業升級，有了 無形的手

AI在產業的應用，過去都是看得見、摸得著的。

工廠里檢測產品質量的攝像頭，園區里巡視安全的各種傳感器，能源線路上自動化巡檢的無人機、長途奔襲貨車上的監測設備

在感知智能層面，無數的終端設備正在織成一張大網，像一雙手托舉起產業的方方面面。

這是一雙 有形的手 ，以實體的方式出現在車間廠房園區里。

而領域知識網絡對產業的幫助，則帶來了另外一雙 無形的手 。

海量的與產業有關的知識被匯集起來，構建成一張網絡，在愛數等企業的努力下，變成產品、變成服務，通過各種交互方式對外輸出，從能力、智力上提升產業和城市管理，沉淀成為產業發展的底蘊。

看不見、摸不著，但進步就是這樣在發生。

面向產業，這張網絡不是混沌無序的，而是有自己的織網的基礎規則。

在愛數的推動下，一個 五維產業鏈模型 被建立起來。

原本籠統的 產業鏈 ，從五個不同視角，被拆分成相互聯動的五個鏈條：

有了這樣的 織網規則 ，產業所有的知識被有序組織起來，能夠輸出各種有價值的結果。

比如，在企業鏈上，快速分析出一家企業的實際控制人，規避各種商業風險。

又比如，一件事情的發生，可以從各個鏈條邏輯中，快速分析出對企業的影像， 合成 后就構成對企業和產業影響的 全圖 ，能夠幫助準確認識到事件的影響，從而有的放矢作出應對。

更重要的是，從地區發展的角度看，領域知識網絡將幫助地方對產業有更深刻的認識，在園區建設、招商、政策服務等方面更加合理有序，從根本上推動地方產業的良性發展。

比如，什么樣的企業招進來才能適合最合理的產業配套、發揮本地優勢；

又比如，給出什么樣的政策，才能最大程度激發企業的熱情、幫助它們更好地發展

在領域知識網絡下，城市可以獲得招商與營商環境建設的助力，產業企業可以獲得各種產業科技情報分析，追隨在旁的金融機構能夠獲得企業信用洞察的支持，一張網惠及了所有產業主體。

實際上，當前我國產業發展普遍存在著產業規劃與分析缺乏執行大盤、產業招商引資粗放單薄、產業扶持與企業服務不夠個性化和全面等痛點問題。

這也是二十大報告中強調要建立 現代產業體系 的重要背景。

毫無疑問，領域知識網絡 無形的手 與感知智能創造的 有形的手 聯動，正在推動國家宏觀產業政策走向更積極的落地。

從能力到機制， 無形的手 細節被詳細勾勒出來

領域知識網絡畢竟聽著有點 虛 ，一大堆的知識構建起來的體系怎么有效輸出，怎么在產業里有效流轉，最終以一種合理的方式讓所有產業主體享受到，是擺在眼前的落地問題。

所以，可以看到愛數在其線上分享中強調的是 領域知識網絡即服務 ，通過 即服務 的方式，試圖建立起一套讓 虛 的知識網絡走向實際流通應用的體系。

這里梳理出這些復雜內容背后的基本要素，試圖還原 無形的手 的細節是如何被建立起來的。

1、產品由虛到實：推出可以度量的產品、建立可協同的標準

愛數直截了當發布了三大數據產品：

化工產業鏈知識網絡、新能源汽車產業鏈知識網絡、大數據產業鏈知識網絡。

知識網絡具體到了產業當中，并支持多種付費方式，成為可以流通的服務。

這只是起了個頭。

順著這個邏輯，幾乎每個產業中，都將逐漸建立起自己的知識網絡。

最終，所有的企業，都能對話屬于本產業的 ChatGPT 。

這背后，是領域知識網絡不斷細化、延展的過程。

在愛數的規劃中，基于 五維產業鏈模型 ，每個維度都擴展出不同的、具象化的數據服務，這些服務將混沌的知識變成可使用的、伙伴們都可以參與建設的標準模塊，從而像搭積木一樣可以做出各種產品和服務來：

這種具象化的努力，讓領域知識網絡的能力更加豐富、更有層次和體系， ChatGPT 不會漫無目的，而是有備而來。

當然，這背后還有許多產品能力方面的努力。

比如，在企業畫像及其數據服務這件事上，愛數嘗試建立一套圍繞企業的實體知識網絡，包括供應鏈信息、基礎信息、經貿信息、風險信息等，可以應用到招商場景或者企業自身，幫助更好地認識到企業的競爭力，也可以應用到銀行授信與合同，更準確地定義風險。

總之，當 即服務 做下去之后，一切都很實際、很細節、很具象。

2、市場由散到整：建立全流程體系、依托基礎設施構建新的模式

具象的產品化之外，散布于各處的知識，如何一步步匯集和流通實現價值落地，還需要一個體系，否則市場將會非常凌亂。

對于知識這種越匯聚越有價值的事來說，市場的整合更有必要。

可以看到，愛數為五維產業鏈知識網絡設計了一套全流程的體系：

從最開始的數據來源，到數據如何變成產品和服務，再到數據產品的發布，最終到知識價值的利用和展現，一套完整的流程被勾勒出來。

這其中，領域知識網絡的價值實現，還借助了現實基礎設施的力量 愛數著力推動建設的北方大數據交易中心，成為知識產品高效流轉的重要平臺。

目前，北方大數據交易中心的產品交易模式也在不斷進化，從數據集到算法結果再到知識數據，價值的表現形式與生產、交易效率也在不斷提升。

這個中心也根本上改變了領域知識網絡的市場模式，讓AI備受關注的認知智能有了大規模、集成式的發展路徑。

更進一步看，在體系化的理念下，一些具體的合作模式還在不斷推進。

比如，愛數列舉了一種全新的產業鏈知識網絡多方合作模式：

這個模式中，多方合作共建的體系完善起來。

有理由相信，這樣的模式會越來越多。

3、參與者由模糊到明確：不同參與主體的價值貢獻路徑被完整設定

在產品服務確立、機制建設的基礎上，各參與主體的身份和價值也在被不斷完善，由此一個領域知識網絡即服務的閉環才能得以形成。

目前，愛數在著力推動領域知識網絡即服務形成一個多主體身份的生態。

數據供應、需求的主體，不同類型的數據服務主體，從基礎設施到數據評估、經紀的交易支撐主體 宏觀視角下不同的主體都被明確了具體的位置，以及預期能夠給領域知識網絡即服務帶來的價值維度。

每個主體都能在這個體系中獲得自己的價值。

確立身份，就是確立多贏的格局。服務產業的領域知識網絡本身，也在構建起一個具體的產業。

開源共享、生態共進，是 無形的手 進化的持續動力

幾個月前，愛數宣布推出KWeaver開源項目，以開放的態度歡迎業界參與到領域知識網絡、領域認知智能的建設當中。

愛數推動的領域知識網絡即服務的整套體系，同樣需要產業伙伴的共同努力，愛數只能畫好藍圖但無法包攬所有的事情。

尤其是，不同領域的知識網絡構建與產品化、服務化，一定需要 懂行 的產業主體來完成，這與KWeaver開源項目的初衷是一致的。

與 有形的手 往往體現為一個個具體的解決方案不同， 無形的手 需要全行業的共同努力才能實現持續進化，是共同進退的戰役。

下一步，在愛數認知智能框架開源生態下，知識產品還將繼續發展，走向被愛數稱為知識交易模式3.0的階段，在交易標準上更進一步。

甚至，愛數還為未來設計了一個開放的公共能力框架，在其下要建立區塊鏈、匿名化、知識化三個平臺。

而這些，只能與生態共建共享共贏。

在生態的群體力量下，有理由相信，每一個想要本地區產業更好發展的政府，每一個想要在產業建設中有所作為的企業，等等，在未來都將獲得屬于自己的大模型+知識的 ChatGPT 。

*本文圖片均來源于網絡

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