智易科技李杰：技術工具化，打造AI時代的“操作系統”

在李杰看來，從智能化時代的終局進行倒推，AI將會是一個重要的基礎設施，就如同現在的互聯網。

AI的出現，為企業提供了一條提升效率、降低成本的新途徑。“2017年的時候，AI就已經受到了全社會的廣泛關注，人們看到了它與各行各業的結合點，并將它視為未來智能化時代的一個普適性、基礎設施般的技術。”智易科技創始人兼CEO李杰表示。

圖 | 智易科技創始人兼CEO李杰

然而，在企業“智能變革”的步伐越來越緊湊的當下，掉鏈子的情況出現了——市場有需求，但是作為“供給”存在的“AI人才”卻跟不上了。從企業的角度而言，他們的變革需求是較為急切的，并沒有數年時間來等待高校培養的AI人才。

AI門檻太高，落地行業需進一步降低技術門檻

“從終局進行倒推，就如同現在的互聯網技術，AI將會是一個非常重要的底層設施，而在推動人工智能普及的過程中，通用化工具起到非常關鍵的作用。”李杰稱。

他也表示，AI是一項門檻非常高的技術，若要讓它能夠在各行各業進行落地，讓更多的人能夠利用好AI技術，需要進一步的降低技術門檻，才能為各行各業輸出更多、更好地解決方案。

在這方面，智易科技的做法是打造一款超低門檻的“一站式AI研發和應用SaaS平臺”——深思平臺，用AI替代部分AI人才，解決企業智能變革過程中招不到人、投入成本高、研發周期長等問題。

“我們的愿景是讓AI觸手可及、讓智能無處不在。因此，我們認為必須要讓大多數人都能夠很快、很輕松地掌握使用我們的平臺工具，繼而搭建各行各業的AI智能化應用，不需要再經過一個痛苦的學習過程。”這其中的關鍵技術在于AutoML（自動化機器學習）。

基于自研的AutoML，客戶可通過可視化操作導入數據，平臺將自動化進行清洗、篩選、調整等操作（平臺接入多個數據庫，支持結構化數據和圖像數據），并針對特定的數據集和模型訓練目標，進行大量迭代式的計算，從幾十種主流機器學習算法中挑選出性能最優、準確度最高的模型。李杰表示，“平臺在此期間，會進行大量的自動化調參，最終將以API的形式輸出模型。”這一過程中，客戶不需要了解任何AI相關的技術名詞、復雜算法、模型參數配置等。

這時候，或許會有人會發出質疑：AI基于數據最終選擇和優化的模型值得令人信服嗎？

對此李杰表示，目前業界已經有了標準的評估方式，會依據準確率等多個指標進行評估。從客戶的角度出發，他們只需要準備一些測試數據集對AutoML最終輸出模型的結果進行對比驗證，便能以最直觀的方式對模型進行判定。“面對客戶對模型準確率的懷疑和顧慮，我們通常會直接采取POC（Proof of Concept，針對客戶具體應用的驗證性測試）的方式。”

打造AI時代的“操作系統”，不與應用層直面競爭

可以明顯看出，在用AI賦能企業這一件事情上，智易科技走了一條不尋常的路。

從外部著手，企業若想利用AI進行智能化升級的一般做法是尋求各類AI解決方案服務商的幫助，由后者基于前者的系統、數據等搭建一套“定制化”系統解決方案。從市場角度出發，這類公司似乎與智易科技之間存在著“競爭”的關系。

對此，李杰則給出了不一樣的看法。

“我們做的事情其實類似于在PC時代搭建操作系統。”他表示。“操作系統毫無疑問屬于偏向底層基礎設施的工具層，而我們打造系統的目的并不是為了在將來跟應用層面去做競爭。”

在PC時代，微軟搭建并推出了Windows系統這一基礎設施。在這之后，微軟并沒有做過多的上層應用，而是基于系統打造了一個生態，并邀請各行各業的開發者針對性其操作系統展開應用程序的開發，從而才有了后來PC時代應用的大爆發。

“我們希望智易深思平臺能讓AI技術使用者的覆蓋面由技術專家擴展至普羅大眾一般，基于AI低門檻平臺，讓大眾能夠很方便的針對行業進行智能化開發。”李杰稱。

與此同時，他也表示現在行業內還談不上“競爭關系”，整個市場蛋糕將是越做越大，且AI的各個行業的滲透與落地也在不斷加速。

“‘AI時代操作系統’這一概念已經引起了大家足夠的重視，這在未來必將是商業層面的一個必爭之地。”國內這方面，包括巨頭、創企在內的不少公司在去年一年已經開始有所投入，水平也正趨近于國外。

最后

自AI第三波浪潮出現以來，“AI+”的口號就不絕于耳。“但現在AI的商業化落地還處于非常早期的階段。”李杰表示。“AI操作系統的搭建將會是一個浩大的工程，需要經過多年的積累和打磨。”

“在國內做這樣一個偏技術型、偏底層的AI平臺需要更多的耐心、更長期的投入和積累。”據他透露，去年下半年開始，智易科技已經開始基于產品進行商業上的探索，并取得了令人滿意的進展，而他們的新一輪融資計劃也已經正式啟動。

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