雲腦科技：這家公司要抹平AI技術與落地之間的「鴻溝」

動點科技 | ID：technode

本文看點：技術與行業結合，這是技術改變世界的必要條件，也是技術變現的必然，然而，這也非常難。而這家公司的 AI 中間件則試圖解決這個問題。

懂技術的人不懂業務，懂業務的人不懂技術，這是目前人工智慧技術與行業結合，在技術落地過程中遇見的最大困境。

為此，目前市面上也出現了大批行業解決方案公司，客戶只需要提需求，這些企業幫你一站式地做出符合要求的產品。不過，在雲腦科技聯合創始人龍志勇看來，利用 AI 中間件為客戶賦能，賦予客戶自主開發 AI 應用的能力或許才有更好的未來。

什麼是 AI 中間件？

「其實各行各業的傳統企業都希望利用 AI 技術改變傳統產業，然而，很多企業在對 AI 的理解、對新技術的積累、對人才的掌握等方面都有短板，他們的技術能力並不足以支持他們從底層技術開發出他們想要的應用。」龍志勇認為從底層技術到頂層的應用之間存在著巨大的鴻溝，需要一些中間層的東西來完成承上啟下的功能，而這便是雲腦科技所定義的 AI 中間件。

換句話來說，AI 中間件就是雲腦科技的核心 AI 技術平台基於不同行業特定的知識和需求，繼而形成的一個解決該行業特定問題、讓該行業人群能夠迅速使用的服務產品——PaaS 產品。具體來說，雲腦科技的 AI 中間件旨在降低 AI 應用開發過程中的 3 層門檻：

1.數據層：幫助企業整理行業數據，使這些數據可以用來做 AI 應用；從而解決數據如何選擇和導入的問題。

2.模型層：針對數據的特點，針對行業的特點，為企業提供「用什麼樣的演算法和模型才能做到最優」的建模策略；解決模型和技術如何組合的問題。

3.應用層：在模型和演算法出來之後，再幫助企業將 AI 技術集成到企業原有業務中去。據了解，AI 中間件直接面向業務部門，提供相關介面，更容易嵌入業務應用。

與眾多花 80% 的精力解決個性化需求的企業不同，龍志勇表示雲腦科技將花 80% 甚至未來 100% 的時間與精力來解決完善上述 AI 應用開發過程中的通用問題。至於除了這 3 層之外的東西，雲腦科技則希望開放給客戶以及合作夥伴。「只有專註於能夠復用的通用技術，才能加快應用開發的速度。」龍志勇如此表示。

據了解，雲腦科技已針對金融行業、通信行業、能源行業和人力資源 4 個行業開發了各自的 AI 中間件產品。這 4 款行業中間件能夠幫助企業降低 AI 技術壁壘，有效地控制風險、智能地匹配分析、精準地營銷推廣。截至目前，雲腦科技的客戶已經包含了銀聯智惠、上海證券交易所、浪潮軟體集團、算話徵信、南方電網、金立手機、實習僧、極客學院等。

至於為什麼這個產品叫 AI 中間件而不叫平台？龍志勇解釋：「『平台』這個詞已經被用濫了，幾乎所有人都不管自己做的是不是平台都說自己在做『平台』，而我們將我們的產品定義為『AI 中間件』，其實也是為了更加精準地區分並說明我們正在做的事。」

技術與對行業的理解是壁壘

顯然，雲腦科技想要做的「平台」理應成為各大企業競相追逐的焦點。然而，據龍志勇介紹，至少他們到現在都還沒有在國內看見相應行業的競爭者（林元慶的 AIbee 也有著類似的目標，但 AIbee 主要專註於新零售和教育）。為什麼會這樣？做 AI 行業中間件的門檻究竟是什麼？

對此，龍志勇表示門檻主要由技術和對行業的理解兩方面構成 ：

首先，在技術上，雲腦科技從事的是 AI 底層技術的開發，這對企業的 AI 技術實力有著極高的要求，而以雲腦科技創始人張本宇為代表的技術團隊則解決了這個問題。據了解，張本宇曾在微軟亞研院、Google 和 Facebook 先後就職，目前已經有了 19 年的人工智慧和大數據的研發經驗，也曾被創新工場譽為「華人 AI 前 10 位大牛科學家」之一。

具體而言，龍志勇介紹雲腦科技在技術上具有 3 大優勢：

1. 在機器學習技術方面，雲腦科技針對序列型數據（即跟時間相關的序列數據，包括用戶的行為、證券的交易、用戶的消費、位置的變化，nlp 等）的預測與訓練有著比較強的優勢。龍志勇表示他們在 Google 的底層框架的基礎上有很多優化，累積了很深的技術，並有很多相關的專利。

2. AI 數據隱私方面，雲腦科技可以打破隱私數據與模型精準之間的矛盾，從千千萬萬個小模型中提煉出一個最終模型。這意味著雲腦科技在不涉及用戶終端設備的隱私數據條件下，仍然能跑出優質的 AI 模型，並達到優質的效果。

3. AI 模型可解釋。深度學習一般被人解讀為「知其然不知所以然」的「黑盒子」，而雲腦科技卻可以補充出這個「所以然」。「比如我給你推薦一個商品時，對深度學習來說，它是很難解釋為什麼的。但通過我們的方法，就可以給出解釋。」龍志勇表示這可以讓人們二次驗證 AI 的準確性。

另外，AI 行業中間件的開發也離不開 對具體行業的深刻理解 。而在這方面，龍志勇表示他們在目前所重點關注的金融和通信行業也有著強大的優勢，「這兩個行業我們都有著從業時間超過 10 年的專家加盟。」

龍志勇強調做 AI 行業中間件必須同時精通技術和行業，「只有同時具有這兩方面的能力，企業才能夠將最核心的、不變的東西抽象成 AI 中間件，並將其他可變的東西開放成介面，讓別人去用。」

「在國內創業公司裡面，並沒有幾家能擁有我們這樣的人才優勢，即使面對 BAT，我們一點兒也不落下風。」 龍志勇自豪地表示。

客戶為什麼不選擇外包？

市面上其實有非常多的外包公司，你只需要告訴他你的需求和標準，他們便會做出你需要的東西，你只需要坐等驗收。外包在軟體行業內相當普遍，而在 AI 時代下同樣不乏 AI 外包公司。那麼，企業為什麼不將自己的需求輕鬆地委託給第三方的外包公司來做？而是選擇吃力還不一定能討好的依靠 AI 中間件自己參與開發？

「一方面，只有客戶自己才最懂自己的應用和需求；另一方面，一些客戶可能也有著他們並不想讓別人知道的機密或竅門。」因此，龍志勇認為幾乎每一個客戶都希望把控自己 AI 產品的研發。

龍志勇認為，如果客戶希望自己能在 AI 產品的開發中有更多的參入感，且自己也有一定的開發能力，那他就一定會用到像雲腦 AI 中間件這樣的可以解決 AI 核心問題的 PaaS 類產品。「而實際上，很多客戶開始的時候可能沒有技術能力，但卻都有掌控應用開發的意願，慢慢地當他們有了一定的技術能力之後，他們遲早會走到這條道路上來。」龍志勇如此表示。

龍志勇認為，由雲腦科技研發能夠解決行業核心問題的 AI 中間件，再由讓最懂自己的客戶在中間件的基礎上開發出自己需要的應用產品，可以完美地體現出「專業的人做專業的事」的社會分工的價值。

最後，目前雲腦科技員工超過 50 人，2017 年 7 月剛剛完成數千萬元 A 輪融資，2017 年營收已達千萬。

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