Sophon作为星环科技自主研发的一站式智能分析工具平台，此次推出3.1版本，该版本可实现从计算智能、感知智能到认知智能的数据全链路智能分析。Sophon的3.1新版特性更优异，可覆盖多模态数据的融合分析、保障隐私的安全高效分析等场景。
Sophon作为数据要素的智能底座，覆盖数据分析建模全流程，提供分析即服务的能力、数百种分布式机器学习算法、边缘计算能力，并拥有多模态数据集成、融合和知识推理、数据要素流通的隐私计算。
计算智能：数据科学平台Sophon Base
Sophon Base数据科学平台为解决企业级用户的AI模型管理运营（MLOps）难题以及AI可信和隐私保护问题，此次3.1版本推出了MLOps中的两项重磅功能：统一AI模型仓库和可解释人工智能(XAI)模块；同时，基于Base优秀的分布式计算能力，推出了全新的隐私计算平台Sophon PC。
MLOps的六个统一
目前模型管理与运营面临着模型应用场景复杂、规模化管理难度大、部署方式难以统一、模型配置成本高、生产环境风险高等诸多痛点。Sophon Base在3.1新版本中新增AI模型仓库功能，帮助用户在平台上实现AI模型的六个统一，分别为：统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，从而实现模型接入、模型运营管理至持续训练的流程化管理。
此外，Sophon Base 3.1还支持离线数据批量预测、数据偏移指标监控、自定义预警规则以及审批流程，可应用于客户营销、风险管理、智能投顾、智能决策、收益评估等多个领域，帮助用户实现模型的管理集中化、统一化、流程化、自动化、资产化，显著提升管理运营效率。
MLOps下的可解释问题
对于AI的信任程度也是AI技术难以被大面积使用的主要问题之一。在企业模型应用场景愈发丰富多样的背景下，往往需要通过复杂的模型来实现大型数据集的高精度预测。然而，这些复杂模型大部分属于黑盒模型，是不透明的、非直观的、难以被人们理解的。这就造成了准确性和可解释性之间的紧张关系。另一方面，由于监管或政策要求的存在，模型可解释性可大大增强用户对AI模型的信任。在保证合规的同时，模型解释还能推动优化模型，为迭代提供参考。
针对上述问题，星环科技推出了Sophon XAI，其采用可解释人工智能使用Kernel SHAP算法，利用训练样本集随机采样的特征值代替目标样本的特征值，使用加权线性回归近似 SHAP值。Sophon XAI支持数据可视化；简单易用，无需编写任意代码；采用基于事后的模型解释，在线预测完成后，若对其中部分数据的预测结果存疑，可使用模型解释功能理解和验证AI模型的输出，并辅助评估模型风险及鲁棒性。基于以上特性，模型可解释的典型应用场景包括——信贷风控、药物开发、医疗诊断等，可应用于解决“数据孤岛”现象，助力内外数据融合及智能业务协作，提升业务质量。
隐私计算内核的安全流通平台
数据安全流通共享方面，Sophon 3.1版本将原有的联邦学习平台Sophon FL全新升级为Sophon PC隐私计算平台，支持多方安全计算、联邦学习和可信的执行环境。全新的Sophon PC隐私计算平台在性能和功能上均进行了大幅升级：性能方面，支持亿级数据隐私求交和联邦学习建模，计算与传输性能大幅优化；功能方面，新增隐匿查询、联邦特征筛选、数据质量评估、基于差分隐私的数据探查等功能，并新增多种联邦学习算法和通信协议，可支持多种公有云部署对接。详情请关注安全流通专题。
为方便用户安装与使用，Sophon 3.1重磅推出轻量化社区版。
感知智能：边缘计算平台Sophon Edge
随着标准模型市场的日趋成熟，更高精度的模型诉求和长尾场景的快速建模成为企业数智化转型的第二战场。寻找一款能够满足“业务快速迭代” 和“新场景落地”的需求的端到端的模型生产落地应用平台成为了许多企业的当务之急。针对此，星环科技推出星环边缘计算平台，一个覆盖全流程：数据->模型->应用->闭环的边缘智能平台。
感知智能由物联智能和视觉智能两部分构成，将物理世界信号映射到数字世界。星环边缘计算平台负责“感知智能 ”场景，其中工业级边缘计算平台负责“物联智能”场景，一站式CV模型生产应用平台视觉“智能场景”场景。新版边缘计算平台提供了覆盖工业物联网、边缘计算、云边一体业务中两大新特性：
- 全流程特性：提供数据到模型再到应用的全流程构建、发布能力
- 高效率特性：在数据到模型和应用流程之上的全流程引导式和低代码式操作能力
基于这两大特性，平台可实现多业务系统的模型统一管理、动态运维与长稳迭代，助力客提高效率、资源共享、模型迭代。除此，Sophon Edge提供厚实的技术底座，可在工业级边缘计算、图像、流媒体等领域一站式地支撑丰富的上层应用。
认知智能：知识图谱平台Sophon KG
基于知识图谱和自然语言处理，帮助机器实现理解、解释和推理的能力，是认知智能的底层支撑。其中，知识图谱用图模型来描述知识和建模万物关系的语义网络，展现实体间的复杂关系。基于知识图谱能够深入分析，并挖掘潜在特征，推断潜在关系，辅助业务决策。
星环知识图谱软件（Sophon KG）是一款覆盖知识全生命周期，集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备上述的链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了几个场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助客户快速解决同场景下的业务问题。
新版Sophon KG具有更全面新特性：
- 新增文本处理模块，支持实体标注、语义关系标注、单文本分类、多文本分类、情感分类这五种文本标注任务；
- 预置金融场景的实体抽取和语义关系抽取模型，支持基于模型的预标注，并支持手动修改标注结果；
- 实体标注和语义关系标注任务支持一键入图，也支持点边表导出；
- 所有自然语言标注任务在审核完成之后均可导出为模型训练数据格式，可作为后续模型训练的输入；
- 社区聚类等算法支持边权重配置。
除上述新特性，Sophon KG新版增加了新应用场景：保险智能问答和另类金融数据图谱分析。以保险智能问答为例，客户面对的主要痛点为：
- 人工客服难以掌握全部本公司保险产品细节，在没有知识库的情况下难以做到进行高效查询，服务效率低下；
- 同时保险营销团队较难掌握市面上全部的保险产品，在面对客户时可能难以查找其他公司公开产品信息并进行对比，较难突出本身产品优势。
针对上述痛点，Sophon KG支持将产品、类型、条款等非结构化关系网数据通过图谱构建、知识抽取、实体融合、关系推理等技术，构建成一个专业知识库；并通过自然语言处理技术，理解提问真实意图，结合知识图谱、QA问答对等能力，提供一个面向内部员工、保险代理人快速触达内外保险条款细节的保险知识百科。