【專訪】明略科技——推進數據的知識化,實現復雜計算場景應用落地
明略為什么能夠在短時間內爆發成為行業領頭羊?
從創業秒針開始,吳明輝的創業之路一直沒有停頓,明略科技是他連續創業的第二家公司,如今已經成長為AI領域之中的獨角獸,擁有2000人的頂級商業與技術團隊,并在今年3月完成了D輪融資。明略為什么能夠在短時間內爆發成為行業領頭羊?吳明輝認為這一切都與他的經歷相關,在與WAIC記者對話的過程中,他分享了早年的學習與創業經歷。北大數學系出身,讓他很早注意到人工智能這項前沿技術,也給予了他在計算機編程方面的思考,為后來選擇IT與AI領域進行創業打下了堅實的基礎。
圖 | 吳明輝 明略科技CEO
內容推薦系統是互聯網上最常見的業務方式,最早用于互聯網廣告,后來開始慢慢出現了新聞推薦、音樂推薦。吳明輝最先進入IT領域涉足的就是互聯網廣告,他表示,人工智能企業如谷歌、百度,都先后涉足過此領域,這也是最早期的人工智能應用。憑借秒針系統多年積累的營銷領域的經驗,吳明輝將數據分析能力和經驗延伸至明略,他認為兩者唯一的不同就是,秒針以處理線上數據為主,而今天明略科技不僅要處理線上的數據還要應對線下的數據,線下數據不再單純來自于營銷領域,也來自于政府、金融、制造企業、甚至服務業、農業等等各行各業,復雜度陡增。通過人工智能和物聯網傳感器采集線下的大量數據,再結合線上數據分析系統打通為數據平臺,最后再去基于這些數據的邏輯幫助每一個企業去做整體的人工智能規劃和項目落地應用,這就是明略科技在深耕人工智能的發展策略。吳明輝笑稱,雖然自己是一個連續創業者,但其實一直都沒離開人工智能和大數據行業。
以人工智能技術立身,自然離不開算法和數據。吳明輝認為,人工智能如果想把算法優化到一定程度,數據量肯定要有一定的積累,但過分迷信、依賴數據也并非可行。雖然現在互、物聯網的大規模網聯化能夠更容易讓企業采集到數據樣本,但其實即便如此樣本的數量也遠遠不夠。如果從實際應用的角度出發,線下的數據其實也很難做到全面的收集,所以訓練樣本其實是不夠充分的。更何況人工智能面對各種各樣的行業需求,需要系統具備可解釋、可推理的能力,而不僅僅是訓練和歸納的能力,這實際上是需要打造一套基于人工智能的知識系統,這方面恰恰是明略科技所擅長的。打造一個具有推理和演繹能力的人工智能引擎,把數據和知識都作為系統運行的基礎,這樣的數據與知識的雙驅動模式才是明略眼中的人工智能。
此外,不同的細分市場里面有大量的創新的機會,只不過創新點可能不太一樣。明略旨在打造擁有底層技術的平臺型公司,對接大量的資源,讓合作伙伴在明略平臺之上去做具體的產品或應用。應用層面的創新會再次驅動平臺創新,二者相互迭代相互作用和促進。明略希望去做推動應用創新的平臺,把多源異構的數據整合成知識,再結合數據,賦能行業。
雖然人工智能是一種通用的技術資源,但明略科技也有自己的選擇和側重,吳明輝將其歸納為高管理復雜度,高知識密集型的行業和應用場景。今天深度學習基本是人類兩三秒鐘可以判斷解決的問題,但吳明輝和明略的目標是加速實現更復雜的邏輯推理,譬如安防、刑偵等領域通過技術把破案速度從幾個月加速成五分鐘或者十分鐘。
在落地應用場景時,客戶的應用場景往往會與項目策劃時所想象的不一樣。吳明輝強調,明略的業務人員需要深刻理解客戶的需求,進行足夠的溝通,而且希望未來明略能夠吸納更多行業的人才,幫助明略豐富在各行業中的專業知識,以用學習立身、用研發創新、用海納百川的胸懷去接納事物,讓明略獲得更廣闊的發展空間。
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