按：今年8月，雷鋒網(wǎng)將在深圳舉辦一場(chǎng)盛況空前有全球影響力的人工智能與機(jī)器人創(chuàng)新大會(huì)。屆時(shí)雷鋒網(wǎng)將發(fā)布“人工智能&機(jī)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(jī)器人領(lǐng)域的相關(guān)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(qǐng)聯(lián)系：2020@leiphone.com。

本文和我們交流創(chuàng)業(yè)項(xiàng)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(lǐng)域摸爬滾打了近10年，深思考團(tuán)隊(duì)由來(lái)自于中科院自動(dòng)化所、軟件所、計(jì)算所、半導(dǎo)體所等中科院院所人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)方向的資深科學(xué)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(lèi)似現(xiàn)在的用戶(hù)畫(huà)像，通過(guò)對(duì)用戶(hù)畫(huà)像，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立模型，去預(yù)測(cè)用戶(hù)的消費(fèi)興趣或行為，第三次是中文自然語(yǔ)言處理NLP行業(yè)應(yīng)用，前前后后跟機(jī)器學(xué)習(xí)打了近十年的交道。 經(jīng)歷過(guò)這幾次創(chuàng)業(yè)，我們核心研發(fā)人員基本沒(méi)有太大變化。

2014年，原先NLP的業(yè)務(wù)已經(jīng)穩(wěn)定，主要用在垂直行業(yè)的文本校對(duì)、語(yǔ)義理解，整個(gè)市場(chǎng)盤(pán)子也定了，（按：天花板比較低），我們就開(kāi)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(wù)是整體的web服務(wù)，包含：圖像識(shí)別，機(jī)器視覺(jué)，情感計(jì)算，中文自然語(yǔ)義處理，深度學(xué)習(xí)作為一個(gè)底層的web service。我們也切入了一些專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域：醫(yī)療、智能家居、智能養(yǎng)老、教育，結(jié)合行業(yè)的業(yè)務(wù)，用人工智能技術(shù)去解決一些行業(yè)的痛點(diǎn)。比如我們?nèi)プ鲠t(yī)療影像的識(shí)別，假如一個(gè)醫(yī)院影像中心有一萬(wàn)個(gè)X光片要看，如果人工去篩查，一方面需要耗費(fèi)很多專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的時(shí)間，另一方面人看久了會(huì)疲勞，可能會(huì)出錯(cuò)——我們通過(guò)機(jī)器去做篩選，可以把有健康問(wèn)題的影像縮小到一個(gè)小的數(shù)量級(jí)范圍內(nèi)，這個(gè)小數(shù)量范圍再交給醫(yī)生去確認(rèn)，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(shù)服務(wù)在行業(yè)落地正在開(kāi)始，目前在跟國(guó)內(nèi)一家比較知名的醫(yī)院在合作。這個(gè)算法模型的設(shè)計(jì)和訓(xùn)練，分類(lèi)測(cè)試大約需要半年左右的時(shí)間——前提是我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)方面已經(jīng)有了很多年的技術(shù)儲(chǔ)備和實(shí)際應(yīng)用。

情感計(jì)算是我們獨(dú)特優(yōu)勢(shì)的一塊，也是我們重點(diǎn)研發(fā)的方向，通過(guò)語(yǔ)音、語(yǔ)調(diào)、姿態(tài)、情緒、動(dòng)作、接觸等、上下文的語(yǔ)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(luò)算法建立情感計(jì)算模型。

情感計(jì)算本身也許不解決問(wèn)題，但是它配合其他技術(shù)能更好地解決問(wèn)題，比如普通的客服類(lèi)機(jī)器人已經(jīng)可以處理很多需求，再加上情感計(jì)算，可以做得更人性化，獲得更好的服務(wù)體驗(yàn)。我們崇尚的是有溫度（溫情、人性化）的技術(shù)。 另外我們深思考在做一塊是虛擬人工智能機(jī)器人，是結(jié)合AR增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人“身體”，再使用我們的情感計(jì)算引擎技術(shù)及深思考人工智能“大腦”服務(wù)，實(shí)現(xiàn)了“能聽(tīng)、會(huì)說(shuō)、有情感、會(huì)學(xué)習(xí)”的虛擬人工智能機(jī)器人。其實(shí)VR、AR很多虛擬形象如果加入情感計(jì)算等人工智能技術(shù)會(huì)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(diǎn)，有人在做汽車(chē)輔助駕駛，有人做客服機(jī)器人，只有能解決行業(yè)痛點(diǎn)，并且行業(yè)天花板足夠高，人工智能技術(shù)在這個(gè)領(lǐng)域才能發(fā)展起來(lái)。

我們團(tuán)隊(duì)目前主要是兩個(gè)部分，機(jī)器學(xué)習(xí)的科學(xué)家以及一些工程人員、資深開(kāi)發(fā)者，這部分人占到了總體90%左右。核心的算法設(shè)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)人員大多是我的碩士或博士同學(xué)、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(dāng)時(shí)市場(chǎng)還沒(méi)發(fā)展起來(lái)，最終先鋒變先烈；后來(lái)06、07年開(kāi)始做行為定向和用戶(hù)畫(huà)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(hù)做畫(huà)像，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立用戶(hù)興趣或消費(fèi)行為預(yù)測(cè)與分析，那個(gè)項(xiàng)目做得還行，也在實(shí)際中運(yùn)用上了；第三次做NLP，中文自然語(yǔ)言處理是人工智能的一個(gè)細(xì)分方向，業(yè)務(wù)比較穩(wěn)定，但發(fā)展也有限。這是個(gè)悖論，要么應(yīng)用范圍大，但是落地困難，要么選擇一個(gè)特定領(lǐng)域落地，但天花板又會(huì)有限。

基于之前積累的經(jīng)驗(yàn)，我們這次選擇考慮了幾點(diǎn)：一，它是行業(yè)風(fēng)口，二，我們?cè)谶@方面也有長(zhǎng)期的技術(shù)積淀；三，我們的技術(shù)也能解決很多行業(yè)的痛點(diǎn)，天花板足夠高。我們團(tuán)隊(duì)的經(jīng)驗(yàn)也決定了我們會(huì)做一些技術(shù)上有一些門(mén)檻，然后又能提供一些服務(wù)的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新，整個(gè)宗旨是這樣的。

我們?nèi)ツ?0月融了天使，年底融了pre-A。我們第二、三次創(chuàng)業(yè)的時(shí)候融資環(huán)境不算很好，我們基本上把所有的積蓄都投進(jìn)去了。06、07年做人工智能，我跟人說(shuō)NLP、人工智能、deeplearning，很少有人聽(tīng)懂，而且這類(lèi)技術(shù)研發(fā)周期又長(zhǎng)，當(dāng)時(shí)資本還沒(méi)有特別關(guān)注。

這一次情況很不一樣。去年8、9月，公司剛成立的時(shí)候，一個(gè)禮拜有幾十家投資機(jī)構(gòu)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(dòng)、創(chuàng)業(yè)大賽上路演，拿了一些獎(jiǎng)——一開(kāi)始我還基本每一個(gè)都接待，后來(lái)實(shí)在沒(méi)有那么多精力，我們應(yīng)該還是把時(shí)間花在產(chǎn)品研發(fā)上。我們最后選了一個(gè)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(gè)大趨勢(shì)，雖然一些重復(fù)性、枯燥的工作會(huì)交給機(jī)器，這是趨勢(shì)，但我從一個(gè)實(shí)踐者的角度看，機(jī)器在哪個(gè)領(lǐng)域都不能完全替代人，只能輔助，機(jī)器能做到90分已經(jīng)很了不得了。人工智能的“奇點(diǎn)”目前還只存在于科幻世界中。

先鋒志：幾年前就有無(wú)人工廠了，一個(gè)車(chē)間主任一個(gè)人可以管一整個(gè)車(chē)間，全自動(dòng)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(shí)現(xiàn)不了的。

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