星環科技Sophon 3.1發布，模型運管、隱私計算、邊緣計算、知識全流程實現從數據到智慧的全鏈路構建
Sophon作為星環科技自主研發的一站式智慧分析工具平台，此次推出3.1版本，該版本可實現從計算智慧、感知智慧到認知智慧的數據全鏈路智慧分析。Sophon的3.1新版特性更優異，可覆蓋多模態數據的融合分析、保障隱私的安全高效分析等場景。
Sophon作為數據要素的智慧底座，覆蓋數據分析建模全流程，提供分析即服務的能力、數百種分散式機器學習演算法、邊緣計算能力，並擁有多模態數據集成、融合和知識推理、數據要素流通的隱私計算。
計算智慧：數據科學平台Sophon Base
Sophon Base數據科學平台為解決企業級用戶的AI模型管理運營（MLOps）難題以及AI可信和隱私保護問題，此次3.1版本推出了MLOps中的兩項重磅功能：統一AI模型倉庫和可解釋人工智慧(XAI)模組；同時，基於Base優秀的分散式計算能力，推出了全新的隱私計算平台Sophon PC。
MLOps的六個統一
目前模型管理與運營面臨著模型應用場景複雜、規模化管理難度大、部署方式難以統一、模型配置成本高、生產環境風險高等諸多痛點。Sophon Base在3.1新版本中新增AI模型倉庫功能，幫助用戶在平台上實現AI模型的六個統一，分別為：統一納管、統一運維、統一應用、統一監控、統一評估、統一解釋，從而實現模型接入、模型運營管理至持續訓練的流程化管理。
此外，Sophon Base 3.1還支援離線數據批量預測、數據偏移指標監控、自定義預警規則以及審批流程，可應用於客戶營銷、風險管理、智慧投顧、智慧決策、收益評估等多個領域，幫助用戶實現模型的管理集中化、統一化、流程化、自動化、資產化，顯著提升管理運營效率。
MLOps下的可解釋問題
對於AI的信任程度也是AI技術難以被大面積使用的主要問題之一。在企業模型應用場景愈發豐富多樣的背景下，往往需要通過複雜的模型來實現大型數據集的高精度預測。然而，這些複雜模型大部分屬於黑盒模型，是不透明的、非直觀的、難以被人們理解的。這就造成了準確性和可解釋性之間的緊張關係。另一方面，由於監管或政策要求的存在，模型可解釋性可大大增強用戶對AI模型的信任。在保證合規的同時，模型解釋還能推動優化模型，為迭代提供參考。
針對上述問題，星環科技推出了Sophon XAI，其採用可解釋人工智慧使用Kernel SHAP演算法，利用訓練樣本集隨機取樣的特徵值代替目標樣本的特徵值，使用加權線性回歸近似 SHAP值。Sophon XAI支援數據可視化；簡單易用，無需編寫任意程式碼；採用基於事後的模型解釋，在線預測完成後，若對其中部分數據的預測結果存疑，可使用模型解釋功能理解和驗證AI模型的輸出，並輔助評估模型風險及魯棒性。基於以上特性，模型可解釋的典型應用場景包括——信貸風控、藥物開發、醫療診斷等，可應用於解決「數據孤島」現象，助力內外數據融合及智慧業務協作，提升業務品質。
隱私計算內核的安全流通平台
數據安全流通共享方面，Sophon 3.1版本將原有的聯邦學習平台Sophon FL全新升級為Sophon PC隱私計算平台，支援多方安全計算、聯邦學習和可信的執行環境。全新的Sophon PC隱私計算平台在性能和功能上均進行了大幅升級：性能方面，支援億級數據隱私求交和聯邦學習建模，計算與傳輸性能大幅優化；功能方面，新增隱匿查詢、聯邦特徵篩選、數據品質評估、基於差分隱私的數據探查等功能，並新增多種聯邦學習演算法和通訊協議，可支援多種公有雲部署對接。詳情請關注安全流通專題。
為方便用戶安裝與使用，Sophon 3.1重磅推出輕量化社區版。
感知智慧：邊緣計算平台Sophon Edge
隨著標準模型市場的日趨成熟，更高精度的模型訴求和長尾場景的快速建模成為企業數智化轉型的第二戰場。尋找一款能夠滿足「業務快速迭代」 和「新場景落地」的需求的端到端的模型生產落地應用平台成為了許多企業的當務之急。針對此，星環科技推出星環邊緣計算平台，一個覆蓋全流程：數據->模型->應用->閉環的邊緣智慧平台。
感知智慧由物聯智慧和視覺智慧兩部分構成，將物理世界訊號映射到數字世界。星環邊緣計算平台負責「感知智慧 」場景，其中工業級邊緣計算平台負責「物聯智慧」場景，一站式CV模型生產應用平台視覺「智慧場景」場景。新版邊緣計算平台提供了覆蓋工業物聯網、邊緣計算、雲邊一體業務中兩大新特性：
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全流程特性：提供數據到模型再到應用的全流程構建、發布能力
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高效率特性：在數據到模型和應用流程之上的全流程引導式和低程式碼式操作能力
基於這兩大特性，平台可實現多業務系統的模型統一管理、動態運維與長穩迭代，助力客提高效率、資源共享、模型迭代。除此，Sophon Edge提供厚實的技術底座，可在工業級邊緣計算、影像、流媒體等領域一站式地支撐豐富的上層應用。
認知智慧：知識圖譜平台Sophon KG
基於知識圖譜和自然語言處理，幫助機器實現理解、解釋和推理的能力，是認知智慧的底層支撐。其中，知識圖譜用圖模型來描述知識和建模萬物關係的語義網路，展現實體間的複雜關係。基於知識圖譜能夠深入分析，並挖掘潛在特徵，推斷潛在關係，輔助業務決策。
星環知識圖譜軟體（Sophon KG）是一款覆蓋知識全生命周期，集知識的建模、抽取、融合、存儲、計算、推理以及應用為一體的知識圖譜產品。平台支援低程式碼圖譜構建、智慧化知識抽取、多模態知識存儲與融合、多形式知識計算和推理以及多維度的圖譜分析。除了具備上述的鏈路完備性，平台還從業務場景出發，沉澱了幾個場景的圖數據模型、規則模型和演算法模型，可以幫助客戶快速解決同場景下的業務問題。
新版Sophon KG具有更全面新特性：
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新增文本處理模組，支援實體標註、語義關係標註、單文本分類、多文本分類、情感分類這五種文本標註任務；
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預置金融場景的實體抽取和語義關係抽取模型，支援基於模型的預標註，並支援手動修改標註結果；
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實體標註和語義關係標註任務支援一鍵入圖，也支援點邊表導出；
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所有自然語言標註任務在審核完成之後均可導出為模型訓練數據格式，可作為後續模型訓練的輸入；
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社區聚類等演算法支援邊權重配置。
除上述新特性，Sophon KG新版增加了新應用場景：保險智慧問答和另類金融數據圖譜分析。以保險智慧問答為例，客戶面對的主要痛點為：
1. 人工客服難以掌握全部本公司保險產品細節，在沒有知識庫的情況下難以做到進行高效查詢，服務效率低下；
2. 同時保險營銷團隊較難掌握市面上全部的保險產品，在面對客戶時可能難以查找其他公司公開產品資訊並進行對比，較難突出本身產品優勢。
針對上述痛點，Sophon KG支援將產品、類型、條款等非結構化關係網數據通過圖譜構建、知識抽取、實體融合、關係推理等技術，構建成一個專業知識庫；並通過自然語言處理技術，理解提問真實意圖，結合知識圖譜、QA問答對等能力，提供一個面向內部員工、保險代理人快速觸達內外保險條款細節的保險知識百科。
