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這位“華人AI前10大牛科學家”，如何用“AI中間件”跨越人工智能和行業應用的鴻溝？

黑智 2018-02-07 10:09

AI和產業的結合，已經漸成趨勢。

作為AlphaGo的研究團隊，DeepMind在大眾中的知名度似乎不及自己的產品。而就在去年烏鎮擊敗了世界圍棋第一人的柯潔後，AlphaGo宣布退役，DeepMind也更加關註AI算法在醫療、能源等產業中的落地應用。

大數據、超算力，還有機器學習，已經開始對產業格局產生影響。但是，不同於下圍棋，這一切還處於發展的初期，AI技術和行業應用之間，還隔著一條鴻溝。AI技術和算法需要找到AI應用的場景，而多數企業，卻仍然缺乏數據處理的專業人員、訓練AI所需的資源，以及高層對如何應用AI改變業務的了解。

這道鴻溝之間需要一條有效的橋梁，就如同在軟件產業中，是通過中間件，連接起不同的獨立應用程序和操作系統。

這也是雲腦科技（CloudBrain）推出行業“AI中間件”的初衷。

在業界，雲腦科技創始人張本宇已經有了19年的人工智能和大數據的研發經驗，在微軟亞研院、Google和Facebook先後就職，也曾被創新工場譽為“華人AI前10位大牛科學家”之一。

和DeepMind相類似，雲腦科技也是將人工智能和深度學習領域的積累和研發成果，引入企業的智能化進程，讓AI技術讓行業應用場景落地。而它更想做的，是打破AI企業應用的“黑箱”。不同於以往的AI解決方案，雲腦科技推出“行業AI中間件”，以產品的形式，實現AI和行業的融合。目前，雲腦科技開發的AI中間件，已經覆蓋了通信、金融、能源、人力等幾大行業。

2017年7月，雲腦科技獲得了翊翎資本和中經合集團領投的數千萬元A輪融資。在此之前，雲腦科技還曾獲得峰瑞資本的天使輪融資。

“矽谷谷歌系算法研發+國內阿里系產品服務”體系

張本宇離開Google創業時，他已經在人工智能領域浸潤了16年。從微軟亞洲研究院，再到Facebook和Google，他在AI方面已經握有150項美國專利，在國際一流期刊和會議發表的45篇論文已經被引用超過了6000次。

但科學家張本宇的心中，卻一直有著躍躍欲試的創業夢想。雲腦科技並不是他的第一次創業嘗試，在早年，張本宇曾經做過一款互聯網語音聊天產品。雖然最終他結束了這一項目，投入人工智能技術學習和研發，但和一般人印象中埋頭實驗室的技術人不同，張本宇對於商業，一直保持著自己的敏感度和理解。

在2014年，創業的念頭再次在張本宇的心中升起。在當時，雖然國內的創投領域對於人工智能還了解不深，但是張本宇覺得，時機已經到了。

2014年，深度學習已經取得了長足進展，在圖像處理和語音識別、自然語言理解等領域，已經開始應用。大數據、算力的提高，以及越來越多的模型投入使用，人工智能開始獲得了實際性的商業應用成果。

在之前的工作中，張本宇更是直觀地感受到了AI算法和模型的應用，給這些公司帶來了多大的效益提升。“但是，無論微軟、Google、Facebook，都是偏互聯網行業的。而實際上，不僅於此，在互聯網之外，人工智能還可以應用到更廣泛的行業和場景中去。”

但是，對於國內的很多公司而言，這還是件“不可能完成的任務”。企業運營數據中包含大量的歧義和模糊性，如何處理它們和從中獲得價值，以及如何讓AI了解企業的具體業務流程，是件困難的事情。

張本宇決定出來創業，做一家針對B端企業客戶的公司，將前沿的AI技術，引入國內企業的業務中。“深度學習技術發展到一定階段之後，是可以幫助AI工程師進入更多的行業，進行跨行業服務和研發的。”

2015年5月，雲腦科技在矽谷成立。2016年，AlphaGo戰勝了李世石，點燃了全球對人工智能領域的關註度，人工智能創業的時代，洶湧而來。

這一年，雲腦科技也從最一開始張本宇的“單人獨騎”擴充到了10多個人，雲腦科技的創始團隊逐漸成型。雲腦科技聯合創始人、COO龍誌勇曾任阿里高級產品專家，和張本宇在矽谷相識後，由於對創業和商業方向的不謀而合，2016年10月，龍誌勇加入雲腦科技，擔任聯合創始人、COO。

2016年底，杭州雲腦科技成立。有了國內的實體公司，雲腦科技的公司架構也確定下來。雲腦科技采取了美中雙中心協作的方式，矽谷團隊由張本宇帶領，成員包括從業AI二十多年的原Google資深專家劉亞新，以及核心算法工程師樊向軍、徐昊等，負責核心算法研發；國內團隊由龍誌勇負責，包括原阿里巴巴高級技術專家陳鵬、原微軟亞洲研究院數據工程師、美麗說數據團隊負責人黃頌等成員組成的核心團隊，直接對接行業客戶，推進公司技術和產品的商業化落地。

在“矽谷谷歌系算法研發”和“國內阿里系產品服務”的基礎上，雲腦科技不斷探索AI落地的途徑。從2016年開始，雲腦科技即建立了和中大型國有企業的合作。作為銀聯的合作夥伴，雲腦科技和銀聯共同開發了“智惠觸達Farcaster”營銷觸達平臺，基於銀聯的海量消費數據，可以自動學習並動態更新用戶。利用這一模型，銀聯可以根據已有用戶，自動發現新用戶，更高效地獲客。

此外，雲腦還開發了國家電網“臺區低壓負荷預測系統”，提高電網的負荷預測準確度。

但是，雲腦科技給自己的任務，是搭建起AI技術和企業應用場景之間的橋梁。在2017年，雲腦科技將重點放在為特定行業打造的核心產品“行業AI中間件”上。

在GMIC峰會上，張本宇和《機器學習》作者Tom Mitchell

行業AI中間件，連接數據和場景

張本宇並不想單純做通用平臺和AI解決方案。對於傳統領域企業而言，AI平臺的門檻較高，也很難通過短時間內，和企業的業務相結合。在張本宇看來，很多企業雖然渴望AI賦能，但它們實際的IT能力不夠，直接進入AI世界是很困難的；而AI技術本身在高速發展中，一個平臺的層面要把門檻降到能夠簡單使用的界面，算法的妥協代價太大。

針對不同行業，雲腦科技推出了不同的AI（X）中間件。雖然借鑒了軟件“中間件”的概念，但雲腦科技的AI中間件，是針對該行業內的需求，把相應的AI技術/平臺用行業應用“包”起來，去解決行業場景。傳統的“中間件”連接的是軟件應用程序和操作系統，而雲腦科技的AI(X)中間件，是AI技術、算法，連接起企業的數據和場景，為企業實現智能匹配、分類預測、精準營銷、風險控制等方面的應用。

在企業的AI應用中，經常需要解決的是“數據如何選擇和導入”、“模型和技術如何組合”和“輸出如何集成到業務”三個核心問題，雲腦科技則將軟件和服務分成AI數據處理、建模策略和業務集成三大功能，直接面向企業業務。

這對客戶而言，是更容易理解和接受的一種方式。應用行業AI中間件產品，客戶不需要再去關註如何訓練和測試數據、如何發布最新模型，AI的應用門檻大大降低；AI中間件直接面向業務部門，提供相關接口，更容易嵌入業務應用。

比如在手機行業，雲腦科技推出了包括終端數據特征挖掘、端加雲協同訓練、快速深度交叉學習、特征流水線工程框架等Mobile AI中間件產品和服務，為手機終端的人工智能提供了加速引擎。而在金融監管方面，雲腦科技提供了挖掘市場未知的隱含關聯關系、量化市場間的影響程度、刻畫市場波動傳導路徑和市場消息影響分析的證券AI中間件，在滿足金融行業對人工智能技術的可解釋性和高效性等要求的同時，幫助交易所提高現有監管業務效率，提升對市場風險的預研預判能力，為進一步強化監管奠定基礎。

目前，雲腦科技已經推出了4款行業中間件，分別是：通信AI（T）、金融AI（F）、能源AI（E）與人力AI（H），目前已與銀聯、上海證券交易所、南方電網、金立、實習僧等公司建立了合作。

數據是根本驅動力

什麽類型的企業適合應用雲腦科技AI中間件？在張本宇看來，可以應用AI中間件的企業，都具備可以被量化評估、可解釋性較強的場景，量化指標具有非常大的提升空間。“它們所處的行業足夠大，都是萬億級規模的市場，具有強勁的需求；在這些行業內，產生了海量數據；數據和場景切合AI技術應用；並且，這些行業我們已經發展了較好的合作夥伴，我們更加了解企業的真實需求，以及什麽樣的客戶才是我們的重點客戶。”

能夠和雲腦科技合作的客戶，基本上，都是具備大量的數據分析需求的企業。在研究深度學習多年的張本宇看來，數據，也是AI技術能夠在行業應用中落地最重要的一環。“它們理解數據，也擁有數據。”

大多數傳統行業的企業，對AI非常感興趣，但是由於對人工智能技術不夠了解，有時也會有“不切實際”的期待。“AI不是金手指，它也需要對數據足夠的積累和認識，充分利用企業過去積累下的電子化的數據，把這些數據，從占用它們存儲空間的成本，變成真正的價值。”

在實際上，擁有數據的企業數量眾多，但是“大數據孤島”問題時至今日也仍然存在。大量的數據出於隱私保護需求，並沒有放在雲端，訪問性是受限的。如何達到數據的訪問合規，同時保護數據安全，訓練深度學習模型，是張本宇認為，亟需解決的問題。

在2017年，雲腦科技研發的重點，也放在新算法的研發，以及如何提高對數據訪問的安全性和隱私保護上。在新的一年，深挖四個主要行業，以及拓展頭部客戶，仍然是雲腦科技運營上的重要部分。

從一開始，張本宇就很清楚地規劃了雲腦科技AI中間件的產品落地策略。行業客戶呈一個“金字塔”的形態，雲腦科技的銷售人員並不算多，從主要推動產品在標桿客戶中的落地，逐漸向中型企業拓展。AI中間件基本上是效仿SaaS的收費模式，按照應用和效果付費。根據企業的不同規模和所在行業的特點，付費形式也會有所調整。

在AI中間件這個概念上，目前在市場上，還鮮少有雲腦科技的同類企業存在。這是片極為廣闊的市場，但同時，也是一塊需要長期開辟和投入戰力的戰場。AI產品和解決方案與平臺不同，它對行業的具體應用場景和需求了解度的要求更高。而熟悉行業需求、挖掘出企業數據的價值，從而推動產品和算法的研發，這對雲腦科技而言，也是最有價值的“壁壘”所在。

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