最近、教育部は2025年の科学技術優秀成果賞（自然科学研究と工学技術）の授賞名簿を発表しました。アリババグループ傘下にあるアリペイ（杭州）情報技術有限公司が主要完成単位として関与した「複雑な意味的シナリオにおける知識グラフのキーテクノロジーと応用」と「複雑なサービスシステムにおけるクロスボーダー統合のキーテクノロジーと応用」の2つの研究成果は、それぞれ工学技術研究成果賞の最優等を受賞しました。

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教育部科学技術優秀成果賞（自然科学研究と工学技術）は、教育部によって設立され、自然科学研究および工学技術革新において優れた成果と顕著な効果を上げ、革新人材育成に貢献した大学の教員、科学技術者、および関連機関に授与されます。この賞は3年に一度推薦・選定されるもので、間隔が長く、授賞率も低いことから、また国家戦略への貢献と原始的なイノベーション能力への強い強調により、科学技術革新の貢献度と人材育成の質を測る重要な指標となっています。今回の受賞は、プロジェクトチームが人工知能の基礎技術と複雑なシステム工学分野で継続的に研究開発と先端的な探求を行ってきたことを高い評価されたものです。

これらの2つの研究成果は、アリババグループが人工知能と複雑なシステム分野に長期的に投資してきた重要な体現です。現在、社会のデジタル化が進むにつれて、業界全体が2つの突出した問題に直面しています。一つはデータ量が膨大で瞬時に変化し、どうすれば機械がその中で動的な複雑な関係を真正に理解できるかという点。もう一つは、異なる業界や機関での協働において、どのように異なるシステム間のデータ信頼性のある流れの壁を取り除き、効率的な協働運用を実現するかという点です。

アリババグループの2つの受賞成果は、それぞれ複雑な意味的シナリオにおける知識推論と動的モデリング、現代サービス業生態系におけるクロスボーダー統合に焦点を当てており、AI技術が大規模産業への導入過程で直面する核心的な課題を突破しました。

最初の成果は知識グラフに焦点を当てています。複雑な意味的シナリオにおける高次認知の課題に対して、チームは「構築－検索－抽出」一体化のテクノロジー枠組みを提案し、全時態グラフ構築、全視角グラフ検索、透過的グラフ抽出の3つの面で一連の大きな科学技術の革新と突破を達成しました。この技術は大量かつ多様なデータの継続的な進化に対応でき、構造感知と高次の関連抽出を通じて、リスク認識とスマートな意思決定の深さと広さを著しく向上させます。現在では金融、証券などの重要な分野で広く使用されており、企業向けのスマートリスク管理とコンプライアンス管理のコア技術基盤となり、瞬時の情報環境でもリスク認識が正確で、意思決定が信頼できるようにしています。今後、大規模モデル技術と深く融合することで、生成型AIの推論と意思決定に検証可能な事実的根拠と論理的制約を提供し、結果の正確性と信頼性を根本的に向上させることが期待されています。

もう一つの成果は、現代サービス業における「データ孤島」と「サービスの壁」を解消することに焦点を当てています。複数の国家レベルの研究プロジェクトの支援のもと、プロジェクトチームは異機関間の業務協力、異ネットワークサービスの運行、異分野のデータ統合といった現実的なニーズに対応し、サービスプロセスの完結、ソフトウェア能力のネットワーク横断的な統合、マルチモーダルデータのスマート統合などの核心的な課題を克服し、下層構造から中間プラットフォーム、応用展開までのフルチェーンのソリューションを形成しました。これにより、さまざまな業界における複雑なサービスエコシステムが効率的な協働と持続的な最適化を実現できます。この成果は、国家高分解能プロジェクト、インターネット医療、農村电商など多くの重要なプロジェクトと民生サービスで実装され、標準化されたサービス連携インフラとエンジニアリングベースを介して、部門間、階層間、地域間の業務協働をサポートし、現代サービス業のデジタル化とスマート化への転換とアップグレードを促進しています。

人工知能技術が不断に突破され、産業と密接に融合する今日、現実世界の複雑性をどのように工学的に可能で、スケーラブルなシステム能力に変換するかは、世界的なトップレベルのテクノロジーチームが継続的に取り組んでいる核心的なテーマです。新たな知的変革の先端に立って、アリババグループは基礎研究と産業革新の両輪駆動を堅持し、大学や産業パートナーと協力しながら、AIが社会にさらに価値をもたらすことを共同で探求します。