人工智能研究从开始至今不过短短几十年，期间几起几落，最终还未普及应用就黯然退去。
人工智能之父马文 明斯基认为计算机是有史以来能最大限度增强人类能力的东西，在一次交谈中，他说：“要让机器变得更加智能，让它们拥有意识”。作为“人机交互”领域里的大师、鼠标之父恩格尔巴特则这样回复他，“你打算为机器做这些，那你打算为人类做些什么呢？”
人类的智能已经经过了数亿年的演化，显然具备很强的分析和决策能力，并非特定的函数设计所能实现，当我们试图为机器接近人类水平的心智能力时，无法回避的核心是：认知智能。
从计算，到感知智能再到认知智能，这是业内普遍认为的人工智能技术发展路径，也是让人工智能真正创造新价值的过程。
问题就在于，这是一个创新迭代的过程，如何高效的“学以致用”？
从最近爱数发布的“认知智能“技术战略来看，这家公司正在通过”数据与人工智能结合，通过可落地可执行的平台和方案，赋予数据真正的智慧。
从数据“守门员”到“认知智能”探索者
众所皆知，人工智能技术不仅帮助各行业提升效益，还可以创造新价值。而创造新价值首要一点是指找到最有用的数据，关注数据的安全性和完整性，用数据去发现问题，接下来才是通过高质量的数据分析解决问题，在实践中驱动业务。
但实际上，在落地过程中，企业和行业用户数据采集时间长、有效的负向样本少、模型适用性差、迭代相对困难，再加上人工智能应用开发难度与人才难以匹配，高昂的建设成本与收益的不确定性，使得人工智能在大范围应用时出现难题。
这也是爱数看到的问题，过去十五年，爱数的聚焦点就是数据业务，公司之前的愿景是：做全球智能数据管理典范企业，并通过一整套可落地数据管理解决方案、数据灾备体系化解决方案来实现这个愿景。
但在数字化时代，数据入口太重要了，爱数如果只扮演‘守门员’角色，那所体现的价值就太低了。
而高价值是什么？如何去实现？
在不断探索中爱数认为，不但要做好守门员，还要进一步挖掘数据的价值继而实现更大的商业价值，为此爱数提出了一个新的愿景：“以数据重塑生产力，共创智能世界”。
具体的落地方式就是联合数字伙伴探索构建数据驱动型组织，以数据为生产要素，以数据驱动业务，数据驱动决策，实现持续增长和创新发展，以重塑组织的生产力。
爱数认为构建数据驱动型组织的核心在于实现认知智能驱动，让数据按照有效的方式进行知识的数据转化，进行知识的量化、知识的智能化。
只有让数据、分析、知识转化循环反复的过程形成迭代式创新，才能保证业务的持续创新能力，并在开辟新的业务时，以知识为起点，通过认知智能实现智能化创新。
于是爱数又开启了一条探索智能知识管理的道路并进行实践，最终有了可落地的工具和平台后，才有了如今新愿景的亮相，并基于新的愿景下发布的认知智能战略。
从知识图谱构建到认知智能实现
认知智能可以定义为以从现实世界发现和应用知识为目标的智能形态。
人类的知识往往是显性、有结构的、狭义的。举例：“如果体温39度，那么你很可能发烧了” 其中39度就是数据，数据信息和知识的区别在于，39度就是发高烧的特征，就是接下来需要分析去医院去吃药、打针等决策。
机器视角下的知识更多的是隐性的“暗知识”，是一种更广义的知识，更多地呈现为蕴含于大数据中的能够有效求解问题的“输入-输出”数据间的映射模式。这些映射模式往往是复杂的非线性函数关系，只有通过深层的深度神经网络模型才能进行逼近与模拟。
认知的根本目的是获取知识，知识是认知的结果，认知是获取知识的手段。因此，认知智能的核心是知识智能。
让机器拥有人类的认知能力，做推理，判断、决策分析，本质上是将两个事实之间的语义关联起来，中间的桥梁是构建知识图谱。
很多行业都积累了规模可观的大数据，然而这些数据却无法创造出组织预期的价值，很大一部分原因是组织对数据的理解和分析仍然停留在非常浅的层次，机器还无法理解数据所表达的实体、概念、主题。
因此爱数基于行业知识图谱，形成行业数据理解能力，深化机器对数据的理解和洞察，拥有了一站式知识网络平台AnyDATA ONE，可以通过知识网络表达业务知识，把业务知识赋予机器，机器就可以对组织的文档内容展开阅读理解，从而精准的找到用户搜索所匹配的答案。
当然，认知智能中“知识”的内涵需要从人类视角拓展到机器视角，需要经历知识管理、智能运维和先进分析三个流程，最终构建AnyDATA的质变量。
数据管理与认知智能协同
结合爱数前期的积累和沉淀，爱数目前发布的大数据基础设施，是基于全域数据能力的认知智能大平台。
爱数将全域数据产品体系用左右脑来比喻，从图中可以看出AnyDATA认知智能作为右脑，可以真正深化行业数据的理解与洞察、实现大数据的智慧搜索、甚至可以跨越ToB场景和ToC场景语言的表达鸿沟。
而在左脑中，爱数新发布的AnyShare KnowledgeCenter 7，作为一款认知智能的知识管理产品，代表爱数认知智能技术在非结构化数据领域卓有成效的实践，可以实现企业知识自动分类，释放80%人力资源，能够整理知识主题，提升人工效率40倍，同时还可以进行精准知识搜索，真正理解用户意图，最后通过智能知识推荐，让知识找人，做到千人千面的知识中心，实现真正的精准推送和学习。
而AnyBackup则着眼于数据的安全，实现数据在任意云之间的安全流通。AnyRobot则是数据智能运维中心，这是爱数正在构建的又一个智能系统，用来代替运维工程师决策和判断。
可以看出，爱数数据不仅仅是简单安全存储和高效管理，更通过数据+知识网络的结合，构建领域知识网络，真正让人工智能产生新价值。
比如爱数联合天津生态城共同构建的全域智慧城市就把非结构化数据、结构化数据汇聚成知识图谱，建立企业数据档案、提供企业全方位的画像，实现科学决策和精准招商。
黑格尔说，实践不仅具有普遍的资格，而且具有绝对现实的资格。人工智能不是用来消费的，而是需要一步步消化的。如同爱数总裁贺鸿富所说，爱数的认知智能战略不是为了赶时髦，而是基于过去的积累与行业的应用融合，在进行深度思考和分析研究后，最终探索出可落地的路径，通过三大产品将认知智能的能力输出，真正使能用户，从数据角度提高效率，实现智能升级。
