維智全棧時空AI(Spatio-Temporal AI,以下簡稱ST-AI)技術體系基于已獲多項時空專利技術,支撐構建從感知、認知到決策的企業級可拓展的智能決策數字孿生應用。
ST-AI旨在以時空爲“索引“對多源異構數據進行時空化治理與融合,基于知識工程和深度學習算法進行圖分析計算,以數據時空管理、時空知識圖譜與時空AI算法爲核心,圍繞時空動態大數據管理與時空數據資産模型建設,構建全場景知識圖譜和城市數據模型資産,實現萬億級時空動態信息和空間語義關系的挖掘和分析。
維智全棧時空AI技術在業內首次實現了千億級多模態時空知識圖譜體系,並持續積累和沉澱數據資以應用于上層場景,提供上層場景開箱即用的預置模型服務。
技術說明
數據時空拓展
對彙聚獲取的各類數據等添加時空標識,即時間、空間和屬性“三域”標識。時間標識注記該數據的時效性,空間標識注記空間特性,屬性標識注記隸屬的領域、行業、主題等內容,以便後續的數據整理。針對不同的數據類型,采用不同的時間標注方式。分別爲按幅標注、按類型/比例尺和批次標注。數據的時空標注對海量、不同來源、不同分辨率空間數據的高效融合和關聯,對充分挖掘數據價值、降低時空大數據應用系統的建設成本、提高空間數據的使用效率具有重要的現實意義,經數據時空化處理後的數據具有如下特性:
對象、過程、事件等要素數據在空間、時間、語義等方面具備有關聯約束關系;
數據要素在空間和時間上具備動態演化特性且其時空變化可被度量;
數據要素具備尺度特性,支持根據比例尺大小、采樣粒度以及數據單元劃分的詳細程度可以建立時空大數據的多尺度表達與分析模型。
基于地理空間球面網格可進行時空剖分,使用支持動態調整的平衡樹索引或基于靜態空間劃分的哈希索引對海量時空數據建立索引,並結合索引與數據特性和管理平台特性設計時空數據編碼,進而構建結構化時空數據陣列,支持基于時空鄰近性的數據分區與負載均衡和分布式兩級時空索引的構建,實現高效空間關系計算庫。
時空知識圖譜(超大規模)
時空知識圖譜不單單是一個“增強型”的開放域知識圖譜,而是需要結合業務場景和領域知識,並針對時空知識自身的特點,對知識的概念、實體和關系進行語義化和時空化拓展。時空知識圖譜除了描述語義關系外,還支持考慮空間關系和時間關系的描述,既如何建立時空關系和語義關系的映射。時空知識圖譜的構建遵循時空知識抽取、時空知識融合與關聯、時空知識推理與計算、時空知識場景應用的基本流程。從海量結構化、半結構化和非結構化時空數據中進行實體、關系和屬性的信息提取,通過實體對齊和指代消解實現對時空數據的知識融合並將知識存儲到知識庫中,最後進行進一步的知識推理、計算和圖譜應用。
時空知識抽取:從多源異構時空數據中自動抽取出實體、關系及屬性等知識要素,並將其組織成三元組形式存入知識圖譜中。維智STKG支持針對結構化數據(如地圖、地名庫等)、半結構化數據(如網站的表格、列表型數據)以及非結構化數據(如網頁文本或其他文本信息、微信、微博、圖片等數據)的知識抽取工作,並基于已有的知識圖譜知識,通過遠程監督的方式來構建訓練集,並利用深度學習的方法學習出抽取器,進而進行知識抽取。
時空知識推理與計算:時空知識圖譜除具備知識圖譜常用的本體推理、規則推理以及常識推理能力外,還具備時態推理和空間推理能力。時態推理能夠對目標查詢輔以時間約束,使得推理結果符合時間需求,即可以看作是約束滿足問題,其中變量表示時態對象,變量之間的約束對應于對象間的時態關系。與時態推理類似,空間推理過程産生多種空間對象及對象嵌入空間屬性的理解,空間推理包含多種空間關系的推理,如拓撲、方向、距離等。主要計算任務包括:節點分類、鏈接預測、社區計算以及相似子圖計算。
技術應用案例:
制定合理的園區發展政策,並能對招商效果、企業流失趨勢、政策實施效果等進行分析預判以及時調整政策,對園區持續運營和搶占高地有重要意義。而單憑數據分析無法實現對未來的評估和預測,時空人工智能技術爲此提供了實現的契機。整體技術應用支持園區交流分析、園區相似度查詢與關系發現、與標杆園區的對比分析等交互式圖譜分析。運用多源時空數據挖掘與基于人工智能的時空圖譜技術,實現園區整個生命周期的動態化管理。
時空知識圖譜 – 園區圖譜
張江園區圖譜可視化
目標園區基礎信息查詢:對相關信息根據所在地區、産業類型等指標進行查詢;展示包括園區企業、常住人口、就業人口、客流情況、內外交流情況、職住平衡指數、交通便利性、周邊配套設施、龍頭企業、産業等信息。
産業關聯分析:提供細分産業標簽的上下遊關系分析服務,爲産業的強鏈、補鏈、增鏈、延鏈提供依據。
企業畫像:融合政府數據,幫助政府構建企業法人庫及企業關系圖譜,爲各職能部門對企業及法人的監管提供信息支撐。
園區招商引資:根據園區産業結構,産業鏈全景,及企業自身發展風險情況,提供多種場景、組合條件的企業篩選,對接園區發展需求,選取最適合園區産業發展方向和趨勢的企業。
園區定位規劃:對尚無産業規劃的園區進行産業規劃推薦,對已有産業規劃的園區進行産業補全建議。
園區動態評估:依據産城一體、産業聚集、合作共贏等第四代産業園區發展方向建立可測度、動態可更新的園區評價體系。對園區從創新力、健康力、競爭力、影響力和發展力等各種維度進行綜合評估,幫助園區運營者和政府管理者清晰了解園區整體企業現狀。
園區對比歸因:園區在發展過程中需不斷提高核心競爭力,標杆管理是通過對標優秀園區來提升園區競爭地位有效管理方法。找出與標杆園區的差距,學習其成功經驗,可以有效避免發展中的一些陷阱。如何收集標杆園區數據,快速建模與自身園區進行對比,找到兩者的關鍵差異形成可操作方案,仍是難題。基于知識圖譜,利用圖表示學習算法和相似子圖計算,計算自身園區與頭部園區間的圖譜相似度,自動高亮最大差異點,即潛在優化點。
園區優化建議:針對最大差異點進行相應優化建議的智能推薦,並實時計算采納該優化建議後的園區綜合得分。
部分曾獲獎項:2021 AIWIN 世界人工智能創新大賽“AI數字底座”大獎、2021世界人工智能大會BPAA公共算法賽道銀獎。
專家背書
中國科學院、中國工程院院士李德仁院士對維智科技的時空AI技術體系非常認可,並在2021 WAIC大會的報告中向與會嘉賓介紹了時空AI的概念體系及應用。
維智于2021年WAIC大會在國內首發《時空AI賦能數字孿生城市白皮書》,白皮書由陶闖博士主編,由李德仁院士、周成虎院士、Michael Batty院士等共同指導編寫。第29屆ACM SIGSPATIAL 2021國際會議中,陶闖博士在主旨研究報告中向全球專業觀衆講解了時空AI技術在數字孿生城市中的核心應用。
開發團隊
●帶隊負責人:陶闖、王昊奮
陶闖博士,維智科技創始人&CEO。前微軟虛擬地球部全球負責人;前加拿大空間信息國家首席研究教授;PPTV聚力傳媒集團創始人兼前CEO;加拿大國家首席研究教授;新加坡總理辦公室智慧城市國際專家顧問;上海市人工智能行業協會時空AI專業委員會秘書長。
王昊奮博士,維智科技CTO。中文知識圖譜聯盟OPENKG創始人;CCF SIGKG創始人;中國計算機術語工委主任;知識圖譜SIG主席,同濟大學特聘研究員、博導;曾負責10余項國家自然科學基金等AI相關項目;發表100+知識圖譜領域論文,其中包括37余篇CCF A和B級,被引次數超過2300次;出版了《自然語言處理實踐》《知識圖譜方法、實踐與應用》等著作。
●其他重要成員:丁健博士
●隸屬機構:維智科技
維智科技(WAYZ)是領先的時空人工智能産業賦能平台,致力于數字孿生時代的線上線下場景融合,通過時空感知、時空認知與時空決策技術打造城市和商業數字孿生體,賦能産業、企業和城市的數字化轉型升級。面向智能城市、交通、應急、金融、品牌、零售和地産等領域提供“洞察、決策、運營、優化“全鏈路的智能運營和營銷服務。
維智首創全棧“時空AI”技術體系,自主研發“Phy-gitalTM飛吉特時空智能平台”,推出了數據時空化、時空圖譜化與圖譜智能化三大核心引擎,以及高精建圖、泛在定位和AR/XR時空交互等系列化創新技術。維智在業內首次實現了千億級多模態時空知識圖譜系統,不斷沉澱行業知識資産,實現更通用、更高效、更精細的企業級時空智能服務。
相關評價
在一個數據過載的時代,維智科技時空AI技術的出現讓我們眼前一亮。通過時空AI打造的智能平台,將數據時空化,時空圖譜化,圖譜智能化的時空人工智能賦能之後,有效的完成“洞察”,“決策”,“運營”,“優化”。希望接下來,我們能夠和維智科技一起,共同推進數字化經濟賦能的新生態。
——廣東美宜佳副總經理李芳
數字孿生城市建設不僅要涵蓋城市靜態數據,還要將動態的城市要素如能源、交通、醫療、消防等的調配,人、車、物的流動都涵蓋進去,城市全狀態實時化和可視化、系統化、智能化形成物理密度上的實體空間和虛擬空間虛實交融。時空AI依托要素數據通過洞察分析、預知研判、科學決策,輔助推動城市科學智能化發展。(2021 WAIC世界人工智能大會)
——中國科學院、中國工程院院士李德仁
我們如何讓數據變得可用,毫無疑問是知識,即對數據計算能力。以前是以數據爲核心,今天可以說知識和數據將融爲一體,未來則是數據+知識+模型構成城市時空信息基本組成以人爲中心的城市建設,毫無疑問需要技術、應用的持續化演進。一切都在時間裏,所以有了曆史學,一切都在空間中存在,所以有了地理學。而曆史學和地理學是人的核心科學,毫無疑問,在人工智能裏面,時空智能也是人工智能的核心所在! (2021 WAIC世界人工智能大會)
——中國科學院院士周成虎