东车日报 -消息称蔚来进军手机行业-现代首家工厂停产韩系车市占比不足2%-法拉利SUV实车曝光
06-21
首席科学家与文继荣专访：人工智能与工业融合刚刚开始，未来将打造“特种部队”模式2010年以来，AI寒冬论甚嚣尘上。
在计算机视觉和AI领域，专家Filip Piekniewski在6月份的演讲中表示，他在博客上发表了一篇题为《AI Winter Is Well On Its Way》的文章，认为深度学习的衰落正在逼近，AI的冬天必然到来。
今年年初，李开复在接受采访时表示，到年底人工智能市场将会出现很多经济泡沫。
但对于那些有真材实料的AI公司来说，他们会发展得很好。
李开复的观点与首席科学家、文继荣的观点不谋而合：“2000年以来，整体经济环境和投资环境都不好。
人工智能热潮已经持续三四年了。
从事物的发展规律来看，也会有一个衰退期。
市场、客户、投资者对人工智能产业的认识迈上了新的台阶。
没有真正的技术、盈利能力和战略规划，就不会有永无休止的进步。
钱进来了。
“冰火两重天”——文继荣用这句话来形容2017年的人工智能市场。
“只有潮水退去，才知道谁在裸泳。
”我想这是最考验人的时候了。
“尤其是下半年，资本不再一见钟情地‘投资’市场上的人工智能创业项目，行动也十分谨慎。
然而，即便是在如此寒意的氛围下，群智依然出现了逆转。
”今年11月，智石完成1.5亿元A轮融资，投资方为经纬中国和策源资本，此前，宜兰群智曾于2016年获得信义资本1万元Pre-A轮融资，并已公开投资。
安全、媒体情报、金融领域获得了一系列标杆客户。
现在是资本冬天，因为我还有钱，还在寻找好的公司来投资，而慢慢留在牌桌上的公司才是真正的好公司。
我们已经有了不错的收入，如果团队执行得好的话，预计明年（年）的收入会更好。
“文继荣为国”特聘专家为大数据管理与分析方法北京市重点实验室主任；现任中国人民大学信息学院院长、教授、博士生导师，专长于大数据分析、信息检索、人工智能，在机器学习领域具有广泛的国际影响力。
近日，雷锋网来到“看众智”总部，与文继荣进行了深入交流。
微软亚洲研究院的“元老”文继荣是微软亚洲研究院的第一批研究员之一。
2011年加入公司，2011年起担任互联网搜索与数据挖掘组高级研究员、总监，同时担任Bing核心架构师。
他领导了Human Cube和Bing等大型项目的开发。
知名产品。
已获得50多项美国专利，在著名国际会议和期刊上发表多篇论文，被同行引用0次以上。
时间回到20年前，2018年冬天，正在中国科学院计算技术研究所攻读博士学位的文继荣即将毕业。
摆在他面前的路有几条：出国继续深造、去外企、回到人民大学（文继荣本科和硕士毕业都在中国人民大学任教）。
“毕业前夕，我在宿舍看报纸，突然看到一篇《中国青年报》介绍新成立的微软亚洲研究院的文章。
我记得的是李开复、凌小宁、沉向阳这三位创始人文章介绍，微软刚刚在中国成立了一个做基础计算机研究的机构——微软中国研究院（雷锋网注：微软中国研究院于2018年11月1日升级为微软亚洲研究院）。
2017年11月，微软亚洲研究院（（MSRA））在北京正式成立。
如今，研究所已走过20年，拥有多名研究人员，以及100多名访问学者和实习生。
被称为“中国IT领域的黄埔军校”“做科研是我们这一代人的教育向往的职业，我也比较喜欢做一些创新的事情。
当时我就觉得微软中国”学院是一个可以帮助我追求和实现这些梦想的地方，所以我在报纸上写道：我们预订这个地方吧！”于是，文继荣向微软亚洲研究院提交了他的第一份也是唯一一份研究生简历，最终通过了张亚勤、李开复、沉向阳、凌小宁、徐迎清、李江、刘文银、陈老师等八位“元老”的面试。
“大概两三天后，陈洪刚亲自给我打电话，通知我微软亚洲研究院给了我offer。
”从此，他在这里的14年生涯开始了：“我的整个学术生涯就是从那里开始的，我的信心也是从那时建立起来的。
”十四年后，文继荣已近成熟。
，“我老板说我遇到了中年危机，因为我在那里真的很舒服，团队也很强，而且研究生院比大学好。
” “人生就是一场旅程，我读书是为了读博士，然后来到这里十几年。
2008年，我一路上看到的风景就是这样，但还是有很多有趣的事情可以体验。
”这个世界。
”于是，2008年，几经思索，文继荣回到了母校人民大学，担任教职，“回到学校是一个挑战。
彻底的改变，我喜欢和年轻人在一起。
”凭借学术研究的经验和在业界的深入观察和实践经验，文继荣希望能够在学术界和工业界之间架起一座桥梁，“我自己一直在做互联网大数据，有时候我想不启动会很遗憾”我自己也是一家公司，所以我和朋友一起创办依兰群智就更自然了。
今年11月，依兰群智正式成立，文继荣成为首席科学家。
CEO胡健的职业生涯也始于微软亚洲研究院。
曾在微软亚洲研究院、雅虎北京研发中心、腾讯从事搜索和广告核心算法研究及研发管理工作。
2016年，他作为联合创始人加入36氪。
曾任36氪CTO、鲸鱼准总裁。
此外，CTO窦志成还曾任微软亚洲研究院研究员。
“中国版Palantir” 说起Palantir，很多人可能不太熟悉，但说到这家公司的创始人，他在中国却是家喻户晓。
他是畅销书《从0到1》的作者，也是硅谷投资圈的热门人物Peter Thiel（也是PayPal的联合创始人）。
2009年，他和朋友创立了这家以大数据分析闻名的公司。
迄今为止，它已筹集了20亿美元。
其估值一度达1亿美元，正在筹划IPO。
其主要客户是政府机构和金融机构。
凭借高度的产品化和敏捷的项目开发和交付机制，Palantir赢得了美国中央情报局、摩根大通等巨头的信任。
一个客户的单价在1万美元以上。
最著名的案例就是利用大数据技术帮助美军成功定位并击毙基地组织头目本拉登。
“我们和Plantier很相似，但他们早期都是从业务场景起步，而我们更看重技术。
”而且，相比Palantir，智群群智拥有更深层次的AI基因，其产品商业模式将更加注重AI能力。
因此，在面对多来源、多结构的数据时，能够更高效地将其转化为适合分析和业务决策的知识，更准确地将知识转化为业务价值。
众智定位认知智能，利用自研的自然语言处理、知识图谱、自动机器学习等PaaS平台，为政府、金融等领域客户提供数据集成治理等行业产品和解决方案、分析建模和决策支持。
该计划已与北京市检察院、中国日报社、环保部、中航国际、邮储银行、中国建设银行、中信银行等数十家政府部门和大型企业达成合作。
其研发的基础产品包括： 揽局-数据聚合系统：基于人工智能的分布式海量数据聚合系统，实现互联网数据和政企内部数据的并发实时全量采集和高效精准分析。
Lancun-混合存储系统：基于大数据平台架构，集成NoSQL数据库、图数据库、全文索引库等主流数据库的分布式混合存储系统。
满足PB级数据规模、多源异构数据高效、低成本、高安全的存储需求。
澜智-人工智能引擎：集成主流机器学习和深度学习框架，通过自动建模、内置行业分析模型、分布式算法库和模型训练接口，您可以轻松构建AI模型，快速实现人工智能应用，提升您的业务。
价值。
分析——自然语言处理/文本分析引擎：基于深度学习理论构建，覆盖整个文本分析链条，提供文本提取、分句、分词、词性标注、命名实体识别等10余项基础、依存句法/语法分析等自然语言处理组件以及文本分类、情感分析、信息抽取、实体消歧、文本聚类等10多个文本分析组件。
Lian Graph - 知识图谱智能分析平台：集图数据库和图计算引擎于一体的知识图谱智能分析平台。
基于动态可扩展的本体模型，实现多源异构实体、关系信息抽取和大规模知识存储。
它还提供关联查询、可视化图分析、图挖掘计算、机器学习和规则引擎，方便快速构建领域知识图谱，支持万亿级关联关系数据的高效检索和深度挖掘。
Lanwei-OLAP分析引擎：轻量级的多维分析引擎，利用其友好的界面为用户提供直观的数据分析方式。
支持PB级数据的多维度分析和数据挖掘，秒级响应查询结果，支持图形化、拖拽式的平台管理和业务操作，为企业管理提供高效的决策分析。
目前，宜兰群智提供的行业解决方案包括：金融监管：利用人工智能技术帮助金融机构在监管合规、风险控制等领域变得更加智慧、高效；全息搜索：为媒体行业（电视、报纸）解决海量多媒体素材（文字、图片、视频）智能检索；公共安全：基于人工智能技术和多种公共安全业务实践，可实现公共安全内外海量异构数据和服务资源的融合管理和深度关联分析，提高公共安全的事前预防和事后处理能力。
核查能力推动传统警察向智慧警察转变；媒体智能：实现全媒体数据采集和精准的新闻传播分析及影响力评估，为媒体企业在选题、事件分析、热点识别、素材搜索等方面提供线索，为业务提供智能技术支撑。
看看 Crowd Intelligence 的“特种部队”模型。
“目前，人工智能技术和很多行业还没有真正融合。
很多人说AI+，但是如何结合呢？没有真正的解决方案。
”谈及人工智能技术与产业融合的现状，文继荣深有感触，“人工智能技术与产业结合、推进的时候，会遇到很多阻力。
一方面，传统行业拥抱新技术并不容易，存在阻力。
另一方面，传统行业和AI技术公司实际上是由两类人组成的。
搞技术的人不了解这个行业，而行业里的人又对技术抱有很高的期望。
所以其实这两群人并不在同一个频道。
“经过这段时间的探索，我们已经达到了一定的水平，解决这些问题需要我们作为探路者，必须下大力气，把现有的人工智能技术转化为生产力，怎样才能真正解决行业的核心问题并在现有技术基础上大幅度提高生产力？是关键，但这确实需要一些时间。
”基于这种现状，文继荣提出了“特种部队”模式。
所谓“特种部队”不仅需要对相关传统行业有深入的认识和理解，还需要具备深厚的人工智能技术实践能力，精通人工智能技术。
他们可以根据行业需求识别痛点，快速拿出解决方案，并搭建技术平台，让客户看到解决方案的实际效果。
现在人工智能的场景和市场都处于起步阶段，很多东西都处于教育和培育的阶段，所以我们不能只靠嘴。
“我们之所以能做到这一点，是因为我们有一个平台、很多工具、很多算法。
他们去找客户之后，就能搭建一个平台（一两周），展示给客户看，然后客户就会说，“就这样，没问题了”。
“目前这样的人才非常稀缺。
文继荣表示，芝兰群智正在内部培养这样一支‘特种部队’。
“他们会先把门踢开，在一两周内搭建一个可以为客户运行数据的平台。
带着订单回来，然后我们的工程师团队就会跟进。
该公司的平台、工具和算法是他们的“武器库”。
“为了保证团队的核心竞争力，现阶段，宜兰群智致力于做好三件事：一是积累核心技术，与世界一流水平保持同步；二是打造强大团队。
精英特种兵，公司的算法工程师和科学家也改进算法和工具，为他们提供武器。
三是建立良好的企业文化，让员工有归属感和成就感，形成后勤的极客文化。
90后、00后员工也能感受到工作的乐趣和乐趣，保证团队的凝聚力和向心力。
最后，雷锋网请文继荣谈谈人工智能的下一个突破是什么时候。
他坦言，“这一波技术突破，归根结底是时候了。
它实际上是数据驱动的。
有了很多领域的海量数据，我们可以使用非常复杂的、有数亿个参数的模型来调整参数和构建模型。
“我认为人工智能的下一个重大突破，我不知道它什么时候到来。
我们对智能的认识和以前没有什么不同，没有理论上的突破。
我们不知道什么是智力。
脑科学的研究进展其实非常缓慢，可能需要几十年的努力。
NLP其实是最难的。
我们作为人类的所有思维都是用语言表达的。
语言甚至是思维和知识的本体。
当我们思考时，我们直接使用语言。
我们需要让机器理解语言，理解语境和语境。
考虑到这一切是非常困难的。
不过，文继荣也表示，科技在不断发展，基于现有的人工智能技术，已经可以做很多事情，解决很多问题。
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