2017年12月27日，“中國人工智能與大數據海南高峰論壇”在海口舉行，本次論壇由海南省工信廳、海口市人民政府、澄邁縣人民政府聯合主辦，以"數據未來，智能創造"為主題，邀請了包括海南省工信廳主管領導、全國200多家聯盟企業代表、行業主流媒體代表等共計500余人參會。

　　國脈互聯、國脈海洋作為海南省第一屆大數據產業聯盟創始理事單位受邀參加本次高峰論壇。在聯盟負責人座談會上，國脈總經理、首席規劃師鄭愛軍女士為聯盟發展建言獻策，提出聯盟應圍繞“七個一”開展運營工作，即一個數據產業聯盟組織、一個數據開放平臺、一套會員服務體系、一個數據交易中心、一個品牌會議并發表深度研究報告、一個數據人才培訓基地、一套聯盟治理體系。“七個一”建議受到與會領導、專家與企業負責人的一致好評。

　　論壇大會發言期間，鄭愛軍總經理以《知識圖譜研究與政務大數據服務實踐》為主題發表了生動演講，引起廣大與會代表的廣泛共鳴。她強調，未來已來，數據正在成為資產、重塑時代，國脈互聯、國脈海洋正為構建更加快捷高效、共享開放的大數據服務平臺而貢獻智慧和力量。

　　以下為發言要點：

　　一、知識圖譜重構思維方式、重塑聯系力量

　　知識圖譜，是一張由知識點相互連接而成的語義網絡，是基于圖的數據結構，是關系最有效的表達方式，也是大數據智能的前沿研究問題。

　　鄭愛軍總經理認為，大數據時代已經到來，數據正在重塑當今時代的資源觀，大數據是基于鏈接和關系層面，更精準地反映、認識、掌握世界，而知識圖譜是大數據語義鏈接的基石，將重構我們的思維方式、是重塑聯系的力量。通過知識圖譜，對數據進行連接，有助于我們發現隱藏在數據連接背后的“故事”、甚至創造“故事”，進一步釋放數據價值、提升數據資產管理能級。

　　二、知識圖譜的發展階段與主要特征

　　對于知識圖譜的發展，鄭愛軍總經理基于其研究歸結為三個階段：①引文分析階段，主要特征是連接、關系、評價，核心作用是關聯性、前瞻性、客觀性、準確性；②結構圖視階段，特征是結構、圖表、標簽、推理，核心作用是系統性、邏輯性、直觀性、科學性；③智能決策階段，發展特征是數據活化、智能化、自流程化、融合化，核心作用是全面性、融合性、抽象性、創造性。

　　三、知識圖譜促進了政府智能化服務應用

　　近年來，知識圖譜已在政務領域等多個行業有所應用。其中，鄭愛軍總經理提到，浙江省“最多跑一次”數據串梳理項目就應用到了知識圖譜，目前浙江省26家省級單位前100項高頻事項關聯的材料已有1451項，而所有事項的確認、來源、關聯都是通過國脈數據基因普查系統進行的。

　　四、數據基因，基于知識圖譜構建數據治理能力

　　國脈數據基因，是基于知識圖譜構建數據治理能力的一個重要平臺、系統、工具，是數據管家、數據治理專家，已榮獲多項軟件著作權，是國脈十三年咨詢的產品化多年研究的智慧結晶。

　　其中，政務類數據基因，是國脈目前擁有最多最廣泛應用案例的產品系列，包括十大核心產品：①數據資產登記管理系統（管資產）；②政務信息資源采集系統（管數量）；③信息資源編目管理系統（管目錄）；④數據體系標準化管理系統（管標準）；⑤公共數據元池和標簽管理系統（管基因）；⑥數據分析加工管理系統（管質量）；⑦數據治理與評估系統（管治理）；⑧政務信息系統整合決策支撐工具（管整合）；⑨數據供需對接與認責管理平臺（管共享）；⑩政務服務事項支撐管理平臺（管業務）。

　　鄭愛軍總經理還向與會人員著重介紹了數據基因知識圖譜在政務方面的應用案例：第一個是海南省政務采集云項目，在基礎目錄分類過程中，對基礎類、主題類、部門類等大類下屬的各種類、項、目、細目組合用知識圖譜的概念進行了關聯，比如針對一個市民，通過數據基因能關聯到20多個相關部門和200多個要素，又如一個部門（工信廳等）下面的系統、數據庫、數據表、數據字段都要進行關聯；第二個是數據智能門戶系統（DIPS），其基于數據基因開發，是站群集約化管理平臺，可直觀展現DIPS系統知識圖譜以及行業知識圖譜。

　　五、基于數據基因提供政務大數據服務

　　以政務數據基因為核心，國脈提供數十項政務大數據服務，主要包括以下幾部分：①數據大腦。提供基于數據的頂層設計，由大數據架構支撐；②“兩手抓”。一手抓方案（數據咨詢），包括數據體系設計、數據治理流程設計、大數據（產業、園區、企業等）規劃、第三方數據評估；一手抓軟件（數據產品），包括數據基因系列產品、數據智能門戶系統（DIPS）、數據治系統/工具等；③兩“腳”支撐。一個是平臺支撐，基于大數據資產管理平臺，提供基礎、主題、部門、標簽、綜合庫等核心數據池建設；一個是管理支撐，在大數據管理方面提供標準化建設、安全制度規范、政策/課題/研究等保障體系建設。

　　最后，鄭愛軍總經理表示，國脈在政務服務領域積累了豐富經驗，對數據本質的理解、對政府業務的把脈、對技術落地的執行，未來將繼續在大數據全口徑、全流程、全活化、全精準、全可視方面進行推進，在知識圖譜、智能關聯、數據理解等方面做進一步突破，將會為海南的大數據發展注入新的活力。