1948年，香农借鉴热力学提出了“信息熵”的概念，高价值的信息熵低，低价值的信息熵高，从不确定的海量信息中找到价值，这就是一个信息熵减的过程。
数十年之后，我们依旧走在相似的道路上。作为一家大数据基础设施供应商，爱数在数据和信息泛滥的时代，帮助企业找寻最有价值的那部分，帮助企业完成信息熵减，进而围绕客户需求，打造数据驱动型组织。信息的价值一直存在，但大部分信息的价值都没有被挖掘，如果说数据是金矿，那么知识就是挖金矿的铲子，金子就是有价值的信息，就像在河里淘沙金一样，在金子漂走之前截获并加以提炼，其价值才能真正为我们所利用。
所以，核心的问题是，如何基于数据学习到知识，提取知识？数字经济时代，企业当然不必再沙中取金，爱数发布了AnyDATA ONE一站式知识网络平台，让数据变成数字化组织的驱动力。数据只有通过知识，才能产生有价值的信息，成为组织的驱动力。虽然香农给出了计算信息熵的数学表达式，但信息熵的计算非常复杂，而且具有多重前置条件，所以现实世界中信息的价值几乎不能被计算出来。那么，我们有没有深挖数据价值的新手段？随着人工智能等一系列技术不断涌现，认知智能成为企业探索信息价值的新路径。认知智能是人工智能领域的研究前沿，其让机器具有主动思考和理解的能力，在认知智能的帮助下，人工智能可以在海量信息之间洞察信息间的关系，不断优化企业的决策能力，从而辅助人类做出决策。认知智能和企业发掘数据价值的目标天然相符，爱数也适时将其引入到自己的产品布局中。2016年，爱数举办了第一届AnyDATA大会，提出云中数据，探索无尽的数据潜力；2018年，AnyDATA大会提出数据即服务。2021年，AnyDATA有了全新的定义，它成为了继AnyBackup、AnyShare、AnyRobot之后，爱数的第四大产品。“希望在数字化和认知智能的下一个十年，为数据带来认知驱动力，开启一段全新的旅程。”爱数总裁贺鸿富表示。
认知智能尚处于行业发展的早期，却已显示出巨大的潜力，吸引着学术界和产业界投身其中，复旦大学和爱数一拍即合，“复旦-爱数认知智能联合研究中心”正式成立。复旦大学计算机科学技术学院院长姜育刚表示：“大数据和人工智能是未来世界的重要发展趋势，也是复旦大学深度布局的研究方向，为此复旦投入了大量的师资力量，有着深厚的积累。爱数致力于探索数据智能，双方有着一致的目标，期待通过双方的紧密合作，让联合实验室取得优秀的研究成果。” 新技术的发展既需要学术界的纵向深研，也需要产业界的广泛试验，复旦大学和爱数的搭档能够加速认知智能的发展。据了解，双方后续研究成果将应用于爱数四大产品线，帮助企业打造领先的数据安全、数据可用性、数据智能、数据洞察力方案和服务。知识网络能够让原始数据和信息成为有价值的信息，爱数通过AnyDATA来实现这一目的。企业在数字化转型中会产生大量的数据信息，数据来源多样且是多模态形式，数据连接形成知识网络，最终帮助企业理解业务、分析问题提供有价值的依据，从而形成数据化的运营、创新和决策。
知识网络，一方面是让原始数据全面的知识化，另一方面是分析的知识化，通过知识化的分析模型，企业可以高效找到正确的信息，分析业务的逻辑且实现辅助决策的依据，随着时间的推移，知识网络的价值也会越来越大。AnyDATA ONE是AnyDATA系列的开山之作，爱数为此倾注了不少心血，其定位就是为企业一站式化解数据知识化和知识化分析的难题，提供最佳性价比的解决方案。“知识网络不等于知识图谱，它是多个领域子图谱的构成，包括知识表示模型，比如决策树等等。一切目的都是服务于数据如何成为组织的驱动力，服务于我们去理解、分析和决策。”爱数产品副总裁李基亮表示。AnyDATA ONE的产品架构分为两层两大技术架构，第一层是语言模型层，是整个数据知识化的基础，通俗的讲它的目的是让机器读懂人话，爱数使用统一启发式构建框架来实现数据的知识化，包括模型训练、业务知识标注、抽取和融合。
第二层是知识层，是知识表示和存储的载体，包括知识图谱、决策树、概率图以及外部的领域知识数据。在此之上是知识化分析的引擎，可以实现对用户意图的理解、基于规则去判断、基于关系去推理，基于图的区域计算，以及知识的搜索，最终输出有价值的信息和知识。还有重要的一点，AnyDATA ONE提供一个开放的框架，通过OpenKN，AnyDATA的基础架构可以是部署在公有或者私有云云平台上，并且提供基于知识模型、构建、分析的各类API。支持Serverless开发模式，满足知识应用自由组合，全面利用知识网络的能力。“基于AnyDATA平台，每个组织都可以打造自己的私域数据知识网络。一个是以内容为基础的知识网络，结合AnyShare实现智能的搜索和分析，合同的内容和规则分析；另一个是以辅助决策分析为主的知识网络，结合大数据分析、内容分析，提供企业大脑解决方案。”李基亮总结道。市面上大部分人工智能类项目都有两个特点，其一是投入大，回报周期较长；其二是需要持续运营和服务。因此在产品和技术平台之外，知识网络平台的建设和运营代价、投入产出比，也是企业关注的重点。爱数希望在AnyDATA改变这一现象，让企业在化解数据知识化和知识化分析的难题时，无虞担心性价比，概括起来是两个关键词：一站式平台、端到端服务。一站式平台的核心是产品和技术，包括一个启发式知识网络构建框架，多个模型分析引擎。
爱数AnyDATA通过已有模型和基础模型进行初始化的知识网络构建，解决冷启动的问题，而且这部分知识网络已经可以用于部分的搜索和分析场景，已有模型通过标注训练的方式不断优化，知识网络再基于发布的模型持续优化。
多模型分析引擎框架服务于知识化分析，爱数AnyDATA内置“意图理解引擎”、“知识搜索引擎”、“图计算引擎”、“推理引擎”、“规则引擎”来实现三大场景，前两个更多负责输入，而后三个则更多负责结果的输出。未来爱数也将根据不同的需求加入更多的分析模型和计算框架，不断提升多模型分析引擎的能力。在端到端服务层面，爱数给所有AnyDATA的知识网络项目都设定了一个三年的效果目标——相比传统搜索和分析，知识网络推荐要好十倍。
首先，AnyDATA的产品和数据服务都采用了订阅模式，软件按使用量阶梯订阅付费，不仅体现了知识就是价值，也体现出软件、算法和算法持续运营的价值。其次，爱数与生态合作伙伴联合丰富知识数据服务，并且开放服务给众多行业客户，同样以SaaS模式销售。最后，爱数提出了软件和数据资产的保障计划，订阅逾期，功能不限，数据无忧。这些条款的制定充分显示出爱数对于产品的信心。“我们相信，数字化的下一个十年，是认知智能的十年，也是知识网络的十年。知识网络是数字化组织的认知驱动力，是将数据转换为有价值信息的魔法。”爱数产品副总裁李基亮表示。
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