AI知識助理建設(shè)項目可行性研究報告ChatGPT

AI知識助理建設(shè)項目可行性研究報告ChatGPT1、項目基本情況本項目依托公司在大數(shù)據(jù)及人工智能領(lǐng)域方面的積累，通過引進(jìn)先進(jìn)軟硬件設(shè)備、擴(kuò)充研發(fā)團(tuán)隊、增加研發(fā)投入，開展知識工程的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，解決項目建設(shè)生命周期中的知識引接、知識建模、知識抽取、知識清洗、知識融合、知識構(gòu)建等問題，同時滿足基于知識工程的智能應(yīng)用需求，最終形成閉環(huán)式的一站式、端到端知識平臺，解決底層數(shù)據(jù)處理能力不足、業(yè)務(wù)模式單一等問題。項目實施有利于充分發(fā)揮公司現(xiàn)有的技術(shù)優(yōu)勢及產(chǎn)品優(yōu)勢，鞏固公司在行業(yè)內(nèi)的市場地位和擴(kuò)大市場占有率，提高公司的盈利能力，為公司長期可持續(xù)發(fā)展打下堅實基礎(chǔ)。2、項目實施的必要性（1）有利于順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢，積極進(jìn)行戰(zhàn)略布局隨著大數(shù)據(jù)及AI領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展，國內(nèi)外各大廠商在知識工程底層技術(shù)、理論研究上取得了一定的成果，包括非結(jié)構(gòu)化多模態(tài)數(shù)據(jù)組織與理解、大規(guī)模動態(tài)圖譜學(xué)習(xí)、神經(jīng)符號結(jié)合的知識更新與推理、基于大規(guī)模知識下游任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練模型等方面。公司在大數(shù)據(jù)及AI產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的背景下，面臨著新一代知識工程在基礎(chǔ)理論、體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)等方面的挑戰(zhàn)，為了能在激烈的市場競爭中實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，公司必須順應(yīng)行業(yè)發(fā)展趨勢，提高研發(fā)能力，積極建設(shè)上層應(yīng)用系統(tǒng)，實現(xiàn)戰(zhàn)略布局。公司在政策指引、技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)化推廣等多方面因素的共同驅(qū)動下，依托行業(yè)知識與經(jīng)驗，利用豐富的技術(shù)積累和數(shù)據(jù)支持，逐漸實現(xiàn)在金融、醫(yī)療、能源、制造等眾多領(lǐng)域的知識工程深度融合。同時公司將在各行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，依靠大語言模型智能分析，建設(shè)跨領(lǐng)域、跨產(chǎn)業(yè)的AI知識助理，同步構(gòu)建多模態(tài)知識工程以拓展應(yīng)用場景和領(lǐng)域，使知識工程在更大范圍內(nèi)與實體關(guān)聯(lián)，最終形成完整的以“場景需求”為導(dǎo)向的知識工程解決方案，順應(yīng)多模態(tài)知識產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，進(jìn)一步實現(xiàn)戰(zhàn)略布局的目標(biāo)。（2）有利于豐富產(chǎn)品應(yīng)用場景，滿足下游市場的需求近年來，隨著知識工程產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，其關(guān)鍵技術(shù)和理論方面取得了一定進(jìn)步，以知識工程為載體的典型應(yīng)用也逐漸走進(jìn)各個行業(yè)領(lǐng)域，對公司知識助理項目的應(yīng)用性能和應(yīng)用場景提出更高要求。目前，很多行業(yè)受到信息化和數(shù)字化的影響，在發(fā)展過程中遇到知識阻礙，同時又對數(shù)據(jù)挖掘需求較大，基于以上情況，公司計劃在當(dāng)前的產(chǎn)品矩陣基礎(chǔ)上，結(jié)合新的深度圖算法技術(shù)，建設(shè)新一代支持多種推薦模式的知識推薦引擎。具體而言，公司將研發(fā)多種推薦類圖算法組合方式，以應(yīng)對各種復(fù)雜業(yè)務(wù)知識推薦場景，并確保在各種知識推薦業(yè)務(wù)場景下，各維度性能參數(shù)都達(dá)到行業(yè)先進(jìn)水平，同時結(jié)合知識業(yè)務(wù)引擎、文檔解析引擎、智能問答引擎和知識推薦引擎，滿足更復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景需求。在知識獲取和生成方面將進(jìn)一步整合大語言模型的NLU能力和AIGC技術(shù)，打造一個統(tǒng)一、智能、高效的知識助理系統(tǒng)。該建設(shè)項目專注服務(wù)于政府、醫(yī)療、金融、教育、媒體等行業(yè)的細(xì)分客戶群體，相較于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化平臺，該項目可以提供更加針對性的定制化的產(chǎn)品。例如在政府方面，此項目產(chǎn)品可以將分散在政府各個部門、生產(chǎn)生活各個領(lǐng)域的相互孤立的數(shù)據(jù)資源聯(lián)通共享，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)集成交換，從而對政務(wù)數(shù)據(jù)和社會數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。在醫(yī)療領(lǐng)域，此項目可以聚合核心醫(yī)學(xué)概念和全方位的醫(yī)療生態(tài)圈知識，從海量的臨床案例中對經(jīng)驗和知識進(jìn)行提煉整理、錄入標(biāo)注、體系構(gòu)建，在解決優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源供給不足和醫(yī)療服務(wù)需求持續(xù)增加的矛盾中產(chǎn)生重要的作用。知識助理項目建設(shè)將致力于開發(fā)高效、靈活、可擴(kuò)展和易于使用的知識推薦引擎，以滿足不同用戶和企業(yè)的需求。（3）有利于提升公司產(chǎn)品運行效率，增強產(chǎn)品核心競爭力公司目前已形成大數(shù)據(jù)與云基礎(chǔ)平臺、分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)開發(fā)與智能分析工具的軟件產(chǎn)品矩陣，可以支撐客戶及合作伙伴開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)和業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)，助力客戶實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。但公司現(xiàn)有產(chǎn)品是以底層數(shù)據(jù)庫邏輯建立而成，采取獨立數(shù)據(jù)模塊，獨立運行并輸出，無法提供一站式數(shù)據(jù)服務(wù)。為滿足客戶一體化需求，豐富產(chǎn)品系統(tǒng)設(shè)計，集成行業(yè)知識工程數(shù)據(jù)，保障行業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，公司將利用已有數(shù)據(jù)積累，融合分布式、SQL編譯、多模型數(shù)據(jù)處理技術(shù)建設(shè)知識助理項目。本次項目擬投入業(yè)內(nèi)先進(jìn)軟硬件設(shè)備，引進(jìn)業(yè)界精英人才，重點開展知識工程的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，解決知識工程建設(shè)生命周期中的知識引接、建模、抽取、清洗、融合、以及智能應(yīng)用需求，形成以上游數(shù)據(jù)處理、中游知識建模、下游智能應(yīng)用服務(wù)為閉環(huán)的一站式、端到端知識工程構(gòu)建平臺。它將提供智能應(yīng)用業(yè)務(wù)組件，降低知識工程在行業(yè)領(lǐng)域落地的技術(shù)成本、時間成本、人力成本，提升產(chǎn)品的運行效率，為基于知識工程的智能應(yīng)用建設(shè)提供支撐及賦能。同時此項目會開辟星環(huán)在行業(yè)知識工程建設(shè)的PaaS產(chǎn)品線，進(jìn)一步提升產(chǎn)品的核心競爭能力，以促進(jìn)公司持續(xù)、穩(wěn)定的長期發(fā)展。3、項目實施的可行性（1）相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策為項目順利實施提供政策保障近年來，國家高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)，頒布了多項規(guī)范并支持行業(yè)發(fā)展的相關(guān)政策，以鼓勵人工智能產(chǎn)業(yè)不斷創(chuàng)新，驅(qū)動行業(yè)快速發(fā)展。知識工程作為人工智能的組成部分，其技術(shù)在相關(guān)政策支持下也在不斷更新迭代。2022年7月，國務(wù)院科技部、工信部等聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》，鼓勵行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)面向國家重大戰(zhàn)略需求和國計民生關(guān)鍵問題，圍繞企業(yè)智能管理、關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、新產(chǎn)品培育等開發(fā)人工智能技術(shù)應(yīng)用場景機會，開展場景聯(lián)合創(chuàng)新。2022年8月，國務(wù)院頒布《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的通知》，提出要重點突破跨媒體統(tǒng)一表征、關(guān)聯(lián)理解與知識挖掘、知識圖譜構(gòu)建與學(xué)習(xí)、知識演化與推理、智能描述與生成等技術(shù)，實現(xiàn)跨媒體知識表征、分析、挖掘、推理、演化和利用，構(gòu)建分析推理引擎。（2）下游豐富的應(yīng)用場景為項目順利實施提供了廣闊的市場空間認(rèn)知智能是機器智能化的關(guān)鍵，而知識工程系列技術(shù)則是認(rèn)知智能的核心。知識工程可以顯著加強機器的學(xué)習(xí)能力，推動人工智能的發(fā)展。目前知識工程較為常見的應(yīng)用場景有金融行業(yè)的智能客服與智能檢索、政務(wù)領(lǐng)域的咨詢問答與分析預(yù)警、醫(yī)療行業(yè)的院內(nèi)外醫(yī)療咨詢、警務(wù)領(lǐng)域的偵查等。從更長遠(yuǎn)的角度來看，知識工程還可進(jìn)一步推動相關(guān)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化水平，為未來更多的應(yīng)用場景落地提供基礎(chǔ)能力支撐。下游豐富的運用場景為項目的順利實施提供了較為廣闊的市場空間。公司在知識工程主要的應(yīng)用行業(yè)金融、政府領(lǐng)域具備廣泛的客戶基礎(chǔ)。在金融領(lǐng)域公司已經(jīng)取得一定市場份額，國內(nèi)多家銀行、券商、基金等金融機構(gòu)已采購公司產(chǎn)品及服務(wù)，且助力多個客戶實現(xiàn)了分析場景中部分關(guān)鍵系統(tǒng)的國產(chǎn)替代。在政府領(lǐng)域，公司產(chǎn)品已被多個部委或省市機關(guān)部門使用，助力構(gòu)建數(shù)字化政府，提升治理效率。目前公司的知識工程產(chǎn)品也已在部分行業(yè)實現(xiàn)了運用，積累了一定的客戶量?；谏鲜隹蛻艋A(chǔ)，未來公司的知識工程產(chǎn)品可實現(xiàn)較為快速的推廣。（3）豐富的技術(shù)積累和充足的人才儲備為項目順利實施提供保障在技術(shù)積累方面，公司已研發(fā)出Inceptor、Slipstream、StellarDB、Scope等一系列核心子產(chǎn)品，構(gòu)建了TDH的多模型技術(shù)架構(gòu)；同時擁有Sophon的AI能力聚焦于機器學(xué)習(xí)模型全生命周期中的模型訓(xùn)練、模型管理、模型發(fā)布，搭建了多源異構(gòu)算法框架，為打通數(shù)據(jù)之間的壁壘，提供統(tǒng)一的查詢引擎，實現(xiàn)各類復(fù)雜的跨模型查詢的知識助理項目建設(shè)，提供了充足的底層存儲和算法能力支撐。在人才方面，公司通過外部引進(jìn)及內(nèi)部培訓(xùn)，已經(jīng)建立了一支專業(yè)知識扎實、研發(fā)經(jīng)驗豐富、綜合能力優(yōu)秀的研發(fā)團(tuán)隊，專業(yè)背景涉及大數(shù)據(jù)分析、人工智能等眾多領(lǐng)域。其中，核心管理人員均在國內(nèi)外知名上市公司擁有數(shù)年的研發(fā)管理經(jīng)驗，在政府、金融、機場等方面積累了豐富的行業(yè)知識，從而確保業(yè)務(wù)正確的發(fā)展方向，把握住市場機遇。主要研發(fā)人員在AI技術(shù)自然語言處理、知識圖譜及圖算法挖掘、大數(shù)據(jù)技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘等方面擁有豐富的技術(shù)積累，先后取得《一種地址信息提取方法及裝置》《短文本多標(biāo)簽分類》《一種分類模型的損失函數(shù)優(yōu)化方法及裝置》等多項專利。4、項目投資概況本項目投資金額共計19,113.55萬元，主要建設(shè)內(nèi)容包括知識助理TKS的研發(fā)、統(tǒng)一圖計算引擎TKSUGE的研發(fā)、文檔解析引擎TKSDDE的研發(fā)、知識業(yè)務(wù)引擎TKSKBE的研發(fā)、結(jié)合大語言模型的智能問答引擎TKSKBQA的研發(fā)、基于深度圖算法的知識推薦引擎TKSKRE的研發(fā)。5、實施主體和項目選址本項目實施主體為星環(huán)信息科技（上海）股份有限公司，項目實施地點位于上海市。項目將先行在公司租賃的辦公場地實施，待本次募集資金投資建設(shè)的研發(fā)及運營中心投入使用后搬遷至該地實施。6、項目實施