按：今年8月，雷鋒網(wǎng)將在深圳舉辦一場盛況空前有全球影響力的人工智能與機器人創(chuàng)新大會。屆時雷鋒網(wǎng)將發(fā)布“人工智能&機器人Top25創(chuàng)新企業(yè)榜”榜單。目前，我們正在拜訪人工智能、機器人領域的相關公司，從中篩選最終入選榜單的公司名單。如果你也想加入我們的榜單之中，請聯(lián)系：2020@leiphone.com。

本文和我們交流創(chuàng)業(yè)項目的是深思考深度人工智能的創(chuàng)始人楊志明。楊志明是中科院博士，連續(xù)創(chuàng)業(yè)，在人工智能領域摸爬滾打了近10年，深思考團隊由來自于中科院自動化所、軟件所、計算所、半導體所等中科院院所人工智能、機器學習方向的資深科學家組成。 

這是我第四次創(chuàng)業(yè)，第一次是信息安全，第二次是做web數(shù)據(jù)挖掘——類似現(xiàn)在的用戶畫像，通過對用戶畫像，采用機器學習方法建立模型，去預測用戶的消費興趣或行為，第三次是中文自然語言處理NLP行業(yè)應用，前前后后跟機器學習打了近十年的交道。 經(jīng)歷過這幾次創(chuàng)業(yè)，我們核心研發(fā)人員基本沒有太大變化。

2014年，原先NLP的業(yè)務已經(jīng)穩(wěn)定，主要用在垂直行業(yè)的文本校對、語義理解，整個市場盤子也定了，（按：天花板比較低），我們就開始把精力聚焦在我們現(xiàn)在在做的事情上。

我們“深思考”人工智能“大腦”服務是整體的web服務，包含：圖像識別，機器視覺，情感計算，中文自然語義處理，深度學習作為一個底層的web service。我們也切入了一些專業(yè)領域：醫(yī)療、智能家居、智能養(yǎng)老、教育，結合行業(yè)的業(yè)務，用人工智能技術去解決一些行業(yè)的痛點。比如我們去做醫(yī)療影像的識別，假如一個醫(yī)院影像中心有一萬個X光片要看，如果人工去篩查，一方面需要耗費很多專業(yè)醫(yī)生的時間，另一方面人看久了會疲勞，可能會出錯——我們通過機器去做篩選，可以把有健康問題的影像縮小到一個小的數(shù)量級范圍內，這個小數(shù)量范圍再交給醫(yī)生去確認，就可以大大提高效率，節(jié)省人力。

我們深思考人工智能前期大約籌備了一年，到2015年8月才成立，技術服務在行業(yè)落地正在開始，目前在跟國內一家比較知名的醫(yī)院在合作。這個算法模型的設計和訓練，分類測試大約需要半年左右的時間——前提是我們在深度學習方面已經(jīng)有了很多年的技術儲備和實際應用。

情感計算是我們獨特優(yōu)勢的一塊，也是我們重點研發(fā)的方向，通過語音、語調、姿態(tài)、情緒、動作、接觸等、上下文的語義等，我們基于這種多模態(tài)的感知使用深度神經(jīng)元網(wǎng)絡算法建立情感計算模型。

情感計算本身也許不解決問題，但是它配合其他技術能更好地解決問題，比如普通的客服類機器人已經(jīng)可以處理很多需求，再加上情感計算，可以做得更人性化，獲得更好的服務體驗。我們崇尚的是有溫度（溫情、人性化）的技術。 另外我們深思考在做一塊是虛擬人工智能機器人，是結合AR增強現(xiàn)實技術實現(xiàn)機器人“身體”，再使用我們的情感計算引擎技術及深思考人工智能“大腦”服務，實現(xiàn)了“能聽、會說、有情感、會學習”的虛擬人工智能機器人。其實VR、AR很多虛擬形象如果加入情感計算等人工智能技術會取得更好的效果。

人工智能很熱，但要落地，可能還是要解決行業(yè)痛點，有人在做汽車輔助駕駛，有人做客服機器人，只有能解決行業(yè)痛點，并且行業(yè)天花板足夠高，人工智能技術在這個領域才能發(fā)展起來。

我們團隊目前主要是兩個部分，機器學習的科學家以及一些工程人員、資深開發(fā)者，這部分人占到了總體90%左右。核心的算法設計、機器學習人員大多是我的碩士或博士同學、之前和我一起創(chuàng)業(yè)多年創(chuàng)業(yè)伙伴。我們第一次創(chuàng)業(yè)做的是信息安全，信息的加密解密，當時市場還沒發(fā)展起來，最終先鋒變先烈；后來06、07年開始做行為定向和用戶畫像（behavior targeting），現(xiàn)在所謂大數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)挖掘的一些算法給用戶做畫像，使用機器學習算法建立用戶興趣或消費行為預測與分析，那個項目做得還行，也在實際中運用上了；第三次做NLP，中文自然語言處理是人工智能的一個細分方向，業(yè)務比較穩(wěn)定，但發(fā)展也有限。這是個悖論，要么應用范圍大，但是落地困難，要么選擇一個特定領域落地，但天花板又會有限。

基于之前積累的經(jīng)驗，我們這次選擇考慮了幾點：一，它是行業(yè)風口，二，我們在這方面也有長期的技術積淀；三，我們的技術也能解決很多行業(yè)的痛點，天花板足夠高。我們團隊的經(jīng)驗也決定了我們會做一些技術上有一些門檻，然后又能提供一些服務的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，整個宗旨是這樣的。

我們去年10月融了天使，年底融了pre-A。我們第二、三次創(chuàng)業(yè)的時候融資環(huán)境不算很好，我們基本上把所有的積蓄都投進去了。06、07年做人工智能，我跟人說NLP、人工智能、deeplearning，很少有人聽懂，而且這類技術研發(fā)周期又長，當時資本還沒有特別關注。

這一次情況很不一樣。去年8、9月，公司剛成立的時候，一個禮拜有幾十家投資機構約談——不知道他們從哪里知道我們的，可能是我們同事出去在一些活動、創(chuàng)業(yè)大賽上路演，拿了一些獎——一開始我還基本每一個都接待，后來實在沒有那么多精力，我們應該還是把時間花在產品研發(fā)上。我們最后選了一個跟我們理念比較契合的，pre-A是一家上市公司的戰(zhàn)略投資，他們跟我們的理念比較接近，也可以給我們提供行業(yè)資源。

目前我們都能看到一個大趨勢，雖然一些重復性、枯燥的工作會交給機器，這是趨勢，但我從一個實踐者的角度看，機器在哪個領域都不能完全替代人，只能輔助，機器能做到90分已經(jīng)很了不得了。人工智能的“奇點”目前還只存在于科幻世界中。

先鋒志：幾年前就有無人工廠了，一個車間主任一個人可以管一整個車間，全自動化流水線。

楊志明：那還是得人去監(jiān)督、控制，完全脫離人的指令也是實現(xiàn)不了的。

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