隨著機器深度學習的深入、算力的升級，人工智能發展迅速。與此同時，深度學習形成一個黑盒，它的圖譜極度復雜，參數是成千上萬的，成千上萬的參數之間的關聯就更復雜了。

“智能體圖譜，它跟傳統的知識圖譜和學習圖譜不一樣，它比較重視實時的前端的真實的輸入，即實時響應輸入。”北京大數據協會理事、北京融信數聯科技有限公司副總裁張廣志博士在接受記者採訪時表示。

智能體圖譜將這些參數的關聯起來。“目前，北京市大興區政府所建設的物聯網設備的數據已經全面接入了智能體圖譜系統，這些系統將攝像頭、井蓋、煙感、各種傳感器的數據接入，並進行實時響應輸入。”張廣志說。位於大興的西斯萊公館，通過智能體圖譜，及時檢測到異常，為城管巡查提供了有力的數據支撐，排除了安全隱患。

智能體圖譜技術為大興區社區治理起到了實實在在的科技支撐作用。

在2020年初，針對疫情防控快速搭建的疫情大數據態勢感知及決策分析系統，在北京市科技防疫過程中提供了強有力的技術支撐。

“疫情爆發，讓我們深刻感受到多維度數據正在加速流通。發展初期我們有5-7種應用數據源，疫情期間我們給北京政府提供多源大數據分析技術支撐疫情防控，在政府的協調下，增加至幾十種數據源，精准度和效率得到很大提升。”張廣志深有感觸地說。

未來，智能體圖譜將發揮出重要的作用。

“比如，一個安裝上各種傳感器的小的機器人，通過高履帶式的巡查，通過採集各種數據+學習訓練，如果發現異常，就可以第一時間給值班人員報警，值班人員可能通過遠程看攝像頭，來判斷下一步如何去做，這就使智能體圖譜可以發揮實實在在的作用。”張廣志舉例表示。

依托智能體圖譜，將時空數據和GIS地理信息數據、路網數據、建筑物等數據結合，並把時空數據映射到不同的柵格單元，實現統計數據在時間和空間維度上的統一，最終應用在不同的場景下。該技術對於解決北京市昌平地區的人口規模統計、人群流量來源、人群居住工作密度、道路擁堵、城市規劃等問題提供數據依據。

“未來，我們更把數據分析模型和算法這件事情做好，通過智能體圖譜，讓數據動起來，讓數據會思考，充分體現大數據價值。”張廣志指出。（記者馬愛平）

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