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| 本文作者： 張莉 | 2019-01-24 16:00 |
2018年以來，AI寒冬論一度甚囂塵上，計算機視覺和 AI 領域?qū)＜?Filip Piekniewski 2018年6月在他的博客上發(fā)表了一篇名為《AI Winter Is Well On Its Way》的文章，認為深度學習的衰退已經(jīng)臨近，AI 寒冬必將到來。2018年年初，李開復接受采訪時表示，年底將會出現(xiàn)許多人工智能市場上的經(jīng)濟泡沫。但是對于那些真材實料的 AI 公司，都會發(fā)展很好。
李開復的觀點與一覽群智首席科學家文繼榮的觀點不謀而合：
“2018年以來，不管是整個大的經(jīng)濟環(huán)境還是投資的環(huán)境，都不好。人工智能熱潮持續(xù)的時間已經(jīng)有三四年了，從事情發(fā)展規(guī)律來看，也會有回落的階段。市場、客戶、投資人，對人工智能產(chǎn)業(yè)的認識已經(jīng)到了新的階段。如果沒有真正的技術、盈利能力和戰(zhàn)略規(guī)劃，不可能有無休止的錢進來。
“冰火兩重天”——文繼榮以此形容2018年人工智能市場?！巴顺钡臅r候才知道誰在裸泳，我覺得這個時候是最考驗的?！庇绕涫呛蟀肽辏Y本對市場上的人工智能創(chuàng)業(yè)項目不再“一見就投”，出手都非常謹慎，但是，即便這這樣寒意陣陣的氛圍下，一覽群智依然于2018年11月逆勢完成了1.5億元A輪融資，投資方為經(jīng)緯中國和策源資本。此前，一覽群智于2017年獲得新毅資本的5000萬元Pre-A輪融資。并已在公安、媒體情報、及金融領域獲得了一系列標桿性客戶。
“我們這一輪融資還是比較順利，從啟動到拿到融資大概只用了四個月時間。我自己沒有特別覺得現(xiàn)在是一個資本寒冬。因為還是有錢，還在找好的公司在投，慢慢留在牌桌上的都是真正好的公司。我們已經(jīng)有不錯的收入，團隊執(zhí)行有力的話，明年（2019年）預計收入會更好?！?/p>
文繼榮是國家“”特聘專家，大數(shù)據(jù)管理與分析方法研究北京市重點實驗室主任；現(xiàn)任中國人民大學信息學院院長、教授、博士生導師，在大數(shù)據(jù)分析、信息檢索、人工智能、機器學習相關領域中具有廣泛國際影響力。近期，雷鋒網(wǎng)來到「一覽群智」公司總部，與文繼榮進行了深度交流。
文繼榮曾是微軟亞洲研究院第一批研究員，1999年入職，自2008年擔任高級研究員和互聯(lián)網(wǎng)搜索與數(shù)據(jù)挖掘組主任、Bing 核心架構師，曾主導開發(fā)人立方，Bing 等大型知名產(chǎn)品。共獲得了50多項美國專利，在國際著名會議和期刊上發(fā)表了100多篇論文，被同行引用10000余次。
時光推回到20年前，1998年的冬天，在中科院計算所攻讀博士學位的文繼榮馬上面臨畢業(yè)，擺在他面前的有幾條路：出國繼續(xù)深造、去外企、回人大（文繼榮本科和碩士畢業(yè)于中國人民大學）任教。
“畢業(yè)前夕我在宿舍閑著看報紙，突然看到在《中國青年報》上有一篇介紹剛剛成立的微軟亞洲研究院的文章。我記得的內(nèi)容是對李開復、凌小寧、沈向洋這三位研究院創(chuàng)始人所做的集體訪談。文中介紹了微軟公司在中國剛剛成立了一個做計算機基礎研究的機構——微軟中國研究院（雷鋒網(wǎng)注：微軟中國研究院于2001年11月1日升級為微軟亞洲研究院）?！?/p>
1998年11月，微軟亞洲研究院（(MSRA)正式在北京成立，如今，研究院已經(jīng)走過整整二十個年頭，擁有200多名研究人員，以及超過300名訪問學者和實習生，被稱為“中國IT屆的黃埔軍校”。
“在我們那代人的教育中做科學研究是內(nèi)心深處很向往的事業(yè)，而我自己也比較喜歡做一些創(chuàng)新性的東西。當時就覺得微軟中國研究院是一個能幫助我追求并實現(xiàn)這些夢想的地方。于是一拍報紙：去定這個地方了！”
于是，文繼榮給微軟亞洲研究院投遞去了畢業(yè)的第一份也是唯一的一份簡歷，最終通過了張亞勤、李開復、沈向洋、凌小寧、徐迎慶、李江、劉文印、陳宏剛等八位“元老”的輪番面試，“約過了兩三天左右，陳宏剛親自給我打來電話，通知我微軟亞洲研究院給了我 offer。”自此， 開啟了他在這里的14年職業(yè)生涯：“我的整個學術生涯從那里開始，信心也在那個時候建立起來?！?/p>
十四年之后，文繼榮年近不惑，“老板說我是中年危機，因為我在那兒真的很舒服，團隊也很強，研究院比大學還大學?！薄叭松褪且惶寺贸?，讀書讀到博士，然后來到這里十幾年，一路上看的風景就是這樣了，但是這個世界上還有很多很多有趣的事情去經(jīng)歷?！庇谑牵?013年，經(jīng)過幾番思索之后，文繼榮回到母校人大出任教職，“回學校是一個徹底的改變，我喜歡跟年輕人在一起。”
既有學術研究的豐富經(jīng)歷，又有對業(yè)界的深度觀察和實踐經(jīng)驗，文繼榮希望為學術界和產(chǎn)業(yè)界搭建一座橋梁，“我自己一直在做互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，有時候覺得干嘛自己不做一個公司。不去試一試太可惜了。所以和朋友創(chuàng)立一覽群智對我來說還是比較自然的。”
2015年11月，一覽群智正式成立，文繼榮出任首席科學家。CEO胡健的職業(yè)生涯起點也源自微軟亞洲研究院，先后在微軟亞洲研究院、雅虎北京研發(fā)中心、騰訊從事搜索和廣告核心算法研究和研發(fā)管理，2014年，以聯(lián)合創(chuàng)始人的身份加入36氪，擔任36氪CTO、鯨準總裁等職務。此外，CTO竇志成也是微軟亞洲研究院前研究員。
說起 Palantir，可能很多人都不熟悉，但說起這家公司的創(chuàng)始人，在國內(nèi)早已如雷貫耳。他就是暢銷書《從0到1》的作者、硅谷投資圈風云人物 Peter Thiel（也是PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人），2004年，他和朋友一起創(chuàng)建了這家以大數(shù)據(jù)分析出名的公司，至今已融資20億美金，曾一度估值高達410億美金并籌劃IPO上市，主要客戶為政府機構和金融機構。依托于高度的產(chǎn)品化與敏捷的項目開發(fā)交付機制，Palantir 贏得了美國CIA、摩根大通等巨頭的信任，客單價多在500-1000萬美元，最出名的案例是以大數(shù)據(jù)技術幫助美國軍方成功定位和擊斃基地組織首腦本·拉登。
“我們和 Plantier 很像，但是他們早期是以商業(yè)場景起家，而我們更看重技術?！辈⑶?，相較于 Palantir，一覽群智有更為深厚的AI基因，其產(chǎn)品業(yè)務模式會更強調(diào)AI能力，從而在面對多種來源、多種結構的數(shù)據(jù)時，能夠更高效地將其轉(zhuǎn)化成適于分析與業(yè)務決策的知識，并且將知識更精準地轉(zhuǎn)化為業(yè)務價值。
一覽群智定位認知智能，利用自研的自然語言處理、知識圖譜、自動機器學習等PaaS平臺，為政府、金融等領域的客戶提供數(shù)據(jù)整合治理、分析建模和決策支撐等行業(yè)產(chǎn)品和解決方案，已與北京市檢察院、中國日報社、國家環(huán)保部、中航國際、郵儲銀行、建設銀行、中信銀行等幾十家政府部門和大型企業(yè)達成合作。
其開發(fā)的基礎產(chǎn)品有：
覽聚 - 數(shù)據(jù)聚合系統(tǒng)：基于人工智能的分布式海量數(shù)據(jù)聚合系統(tǒng)，實現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、政企內(nèi)部數(shù)據(jù)的并發(fā)實時全量采及和高效精準解析。
覽存 - 混合存儲系統(tǒng)：基于大數(shù)據(jù)平臺架構的分布式混合存儲系統(tǒng)，融合NoSQL數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、全文索引庫等多種主流數(shù)據(jù)庫。滿足PB級數(shù)據(jù)規(guī)模、多源異構數(shù)據(jù)的高效率、低成本、高安全的存儲需求。
覽智 - 人工智能引擎：融合主流機器學習以及深度學習框架，通過自動建模、內(nèi)置行業(yè)分析模型、分布式算法庫及模型訓練接口，可輕松構建AI模型快速實現(xiàn)人工智能的落地應用，提升業(yè)務價值。
覽析 - 自然語言處理/文本分析引擎：基于深度學習理論構建，涵蓋文本分析全鏈條，提供正文抽取、句子切分、分詞、詞性標注、命名實體識別、依存句法/語法分析等10余種基礎自然語言處理組件及文本分類、情感分析、信息抽取、實體消歧、文本聚類等10余種文本分析組件。
覽圖 - 知識圖譜智能情報分析平臺：集圖數(shù)據(jù)庫和圖計算引擎于一體的知識圖譜智能分析平臺，基于可動態(tài)擴展的本體模型，實現(xiàn)多源異構實體、關系信息抽取及大規(guī)模知識存儲。同時提供關聯(lián)查詢、可視化圖分析、圖挖掘計算、機器學習和規(guī)則引擎，方便快速構建領域知識圖譜，支持萬億級關聯(lián)關系數(shù)據(jù)的高效檢索以及深度挖掘。
覽維-OLAP分析引擎：輕量級多維分析引擎，利用其友好的界面為用戶提供直觀的分析數(shù)據(jù)方式。支持PB級數(shù)據(jù)多維分析和數(shù)據(jù)挖掘，查詢結果秒級響應，支持圖形化、拖拽式的平臺管理和業(yè)務操作，為企業(yè)管理提供高效的決策分析。
目前，一覽群智提供的行業(yè)解決方案有：
金融監(jiān)管：利用人工智能技術，幫助金融機構在監(jiān)管合規(guī)、風控業(yè)務領域更智能、更高效；
全息搜索：為媒體行業(yè)（電視、報紙）解決海量多媒體素材（文字、圖片、視頻）的智能檢索問題；
公共安全：基于AI技術與多個公安業(yè)務實踐，實現(xiàn)公安內(nèi)外部海量異構數(shù)據(jù)與服務資源的匯聚治理與深度關聯(lián)分析，提升公安事前預防與事后查證能力，推動傳統(tǒng)警務到智慧警務轉(zhuǎn)型；
媒體情報：實現(xiàn)全媒體數(shù)據(jù)采集以及新聞精準傳播分析和影響力評估，為媒體企業(yè)線索選題、事件分析、熱點識別、素材搜索等業(yè)務提供智能技術支撐。
一覽群智的“特種兵”模式
“目前，人工智能技術和很多產(chǎn)業(yè)并沒有真正融合起來，很多人說AI+，但怎么能結合起來，沒有真正解決?！闭劦疆斚翧I技術與產(chǎn)業(yè)結合的現(xiàn)狀，文繼榮感觸頗深，“AI技術和產(chǎn)業(yè)結合推進時，有很大阻力。一方面，傳統(tǒng)行業(yè)對新技術的擁抱不是那么簡單就能做到的，有阻力。另一方面，傳統(tǒng)行業(yè)和AI技術公司其實是兩撥人，搞技術的不懂行業(yè)，行業(yè)人對技術又有過高期望。所以實際上兩撥人不在一個頻道上?！?/p>
“經(jīng)過這段時間的探索，我們自己也達到了一定的認識，我們需要作為探路人來解決這些問題，要真正花大力氣，將現(xiàn)有的人工智能技術轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力。怎么能立足于現(xiàn)有技術基礎，真正解決行業(yè)核心問題、極大提高生產(chǎn)力才是關鍵，但是確實需要一定時間?！?/p>
基于這樣的現(xiàn)狀，文繼榮提出了“特種兵”模式。所謂“特種兵”，既需要對相關傳統(tǒng)行業(yè)有深刻的認識和理解，又具備深厚的AI技術實踐能力，精通人工智能算法，能夠快速進行優(yōu)化調(diào)參，達到用戶期望。他們能夠結合行業(yè)需求發(fā)現(xiàn)痛點，并快速拿出解決方案，搭建技術平臺，讓客戶看到實際的方案效果，“人工智能的應用場景和市場現(xiàn)在處在初級階段，很多東西處在要教育要培育的階段，實際上是在教育和培養(yǎng)客戶，所以不能光靠一張嘴，要‘真刀實槍’做出東西來?！?/p>
“為什么能做到這一點，是因為這幫人很厲害。我們有平臺，有很多工具，有很多算法，他們?nèi)タ蛻裟抢镆院螅陀心芰Υ罱ㄒ粋€平臺（一兩個星期）給客戶看，然后客戶就會說‘原來是這樣，可以啊’?！?/p>
目前，這樣的人才非常稀缺，文繼榮表示一覽群智正在內(nèi)部培養(yǎng)這樣一支“特種部隊”，“他們會把門先踹開，一兩周之內(nèi)做出一個可以跑數(shù)據(jù)的平臺給客戶看，拿著訂單回來，然后我們的工程師大部隊再跟上。公司的平臺、工具、算法就是他們的‘武器庫’?！?/p>
為了保證團隊核心競爭力，目前階段，一覽群智致力于做三件事情：
一是積累核心技術，保持跟世界一流水平同步。
二是打造實力過硬的團隊。打造一支精銳的特種部隊，公司的算法工程師、科學家同時改進算法、工具，為他們提供武器。
三是建立良好的企業(yè)文化。讓員工有歸屬感和成就感，形成一種極客（Geek）文化，讓90后、00后員工也能感受到工作好玩有趣，保證團隊的凝聚力和向心力。
最后，雷鋒網(wǎng)請文繼榮談了談關于人工智能技術的下一個突破在什么時候，他坦言答道，“這一波的技術突破，其實歸根結底就是到時候了，其實就是數(shù)據(jù)驅(qū)動，在很多領域有了海量數(shù)據(jù)，我們可以用很復雜的模型，上億的參數(shù)，進行調(diào)參，建立模型?！?/p>
“我覺得人工智能下一個大的突破，還不知道什么時候會來。我們對智能的理解跟以前沒有任何區(qū)別，理論上也沒有什么突破，智能是什么，我們一點都不知道。腦科學方面的研究進展其實很緩慢，可能還需要幾十年的努力。NLP其實是最難的，我們?nèi)祟愃械乃伎级际怯谜Z言來表達的，語言甚至是思考和知識的本體，我們思考的時候直接就在用語言，要讓機器理解語言，對上下文和語境都要考慮，這些非常困難?！?/p>
但是，文繼榮也談到，技術在不停的發(fā)展，基于現(xiàn)有的AI技術，已經(jīng)能夠做很多事情，解決很多問題。
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