《科創(chuàng)板日報》8月28日（記者 郭輝）訊 圖計算作為人工智能領域前沿技術，正悄然成為產業(yè)界，乃至學術界的關注重點。
在產業(yè)應用方面，華為、螞蟻、阿里、騰訊、AWS等公有云、數(shù)據庫等領域的巨頭，正在大步推進圖計算的商業(yè)化與應用場景探索。
《科創(chuàng)板日報》記者了解到，螞蟻集團早在2015年就開始布局圖計算技術，設置了專門研發(fā)團隊，并在此前聯(lián)合清華大學，高調發(fā)布國內業(yè)界首個在大規(guī)模圖上提供實時服務的圖計算平臺TuGraph。
華為則與華中科技大學進行合作，成立數(shù)據中心架構創(chuàng)新中心，推出新型高性能圖計算平臺圖引擎EGS。
一級市場近年掀起一股圖計算的創(chuàng)業(yè)與投資熱潮。根據CB Insights數(shù)據，過去三年時間國內外共有近15家企業(yè)獲得了超過20筆融資，其中海外知名圖數(shù)據庫企業(yè)Neo4j在2021年6月的F輪融資中獲得3.25億美元投資，成為數(shù)據庫歷史上最大的一筆投資。
國內來看，則有歐拉認知、Ultipa、創(chuàng)鄰科技、歐若數(shù)網等多家初創(chuàng)企業(yè)，獲得招銀國際、經緯創(chuàng)投、紅點中國等多家知名機構青睞。
在學術研究領域，《科創(chuàng)板日報》記者從一位國內Top級高校計算機學院青年學者了解到，圍繞圖計算技術，學界已經形成AI制藥、AI預訓練技術等學術熱點。
圖計算是什么？有哪些商業(yè)化應用的前景？哪些行業(yè)或環(huán)節(jié)有機會從中受益？目前業(yè)界在實踐中遇到了哪些痛點？《科創(chuàng)板日報》記者日前參加了一場圖計算主題研討活動，多位來自業(yè)界或學界資深人士分享了他們的最新觀點。
“圖計算”中“圖”（graph）的概念源自數(shù)學中的一門課程“圖論”。圖計算是研究人類世界的事物和事物之間的關系，對其進行描述、刻畫、分析和計算的一門技術，而圖數(shù)據能夠更自然、直觀地表述數(shù)據間的關聯(lián)關系，是一種更符合人類思考方式的抽象表達。
螞蟻集團圖數(shù)據庫負責人洪春濤認為，圖計算把數(shù)據抽象成圖，方便復雜關系的還原和可視化處理，更適合海量數(shù)據(603138)的數(shù)字化時代。圖計算相當于提供了一種理解世界的新方式，盡管同時也給計算機處理帶來了很多技術挑戰(zhàn)。
據了解，當前主流的關系型數(shù)據庫較為貼近機器邏輯，能夠把數(shù)據抽象成規(guī)整的二維表，便于機器處理。但對于交易關系、企業(yè)關聯(lián)關系的查詢等場景，關系型數(shù)據庫很難滿足多度關聯(lián)查詢的時效性，而圖數(shù)據庫甚至可以以毫秒級的速度給出結果。
由此，金融、能源、智能制造、電信和公共醫(yī)療等對數(shù)據實時處理要求更高的行業(yè)，成為圖計算商業(yè)化應用前景最為明朗的應用場景。螞蟻集團圖數(shù)據庫負責人洪春濤表示，從他們的實踐經驗來看，目前圖計算已經被應用于風控、社交、內容推薦等場景，并取得了很好的業(yè)務效果。
Gartner在《2021年十大數(shù)據和分析技術趨勢》報告中預測，到2025年圖技術將應用于80%的數(shù)據和分析創(chuàng)新。
“人工智能發(fā)展的終極目標是實現(xiàn)強人工智能，強人工智能指的是讓機器和算法像人類一樣具備圖的思維方式，而圖思維方式的本質就是能 100% 實現(xiàn)映射和還原世界。”Ultipa 聯(lián)合創(chuàng)始人張建松表示，圖計算能夠在提供深層計算能力的同時，打破系統(tǒng)間、數(shù)據間存在的藩籬，并對多源、多維的數(shù)據進行深度下鉆、關聯(lián)、歸因分析。
在這個意義上，張建松預計隨著數(shù)據規(guī)模的不斷擴大、數(shù)據復雜性的不斷提高，“圖”會成為未來數(shù)據庫技術發(fā)展的主流方向之一。“圖計算、圖算法方面的創(chuàng)新將在第三代人工智能時期廣泛出現(xiàn)，且這些特征和算法是白盒化的，因而能夠極大推動下一代人工智能技術的發(fā)展。”
不過，當前圖計算在業(yè)界應用面臨著不小的痛點。
有業(yè)界人士介紹，當前圖計算推廣應用仍處于“拿著榔頭找釘子”的過程。“工具和需求場景都有了，就差一拍即合，其癥結在于雙方對場景要點和業(yè)務需求的深入理解不足。
《科創(chuàng)板日報》記者從一位金融企業(yè)技術部門負責人士了解到，以證券行業(yè)公司為例，往往業(yè)務較為龐雜，如何把圖計算、圖數(shù)據庫恰當?shù)貞玫矫恳粋€業(yè)務場景，是他們眼前在技術與業(yè)務實現(xiàn)融合方面，最為迫切的問題。
