《未來簡(jiǎn)史》中，有一個(gè)危言聳聽的預(yù)言：當(dāng)以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的科學(xué)技術(shù)發(fā)展的日益成熟，人類將面臨著從進(jìn)化到智人以來的一次改變，未來99%的人都將淪為“無價(jià)值的群體”，另外1%的人則成為掌控算法、通過生物技術(shù)戰(zhàn)勝死亡的神人。

對(duì)于這個(gè)恐怖的預(yù)言，天云大數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO雷濤并不認(rèn)同。“未來不會(huì)有神人的出現(xiàn)，科技的進(jìn)步也不在于淘汰人，而是賦能于人類。”

這并不是雷濤的戲言，因?yàn)樗鶊?zhí)掌的這家企業(yè)——天云大數(shù)據(jù)，已經(jīng)能夠通過提供各行業(yè)通用的人工智能PaaS平臺(tái)，即服務(wù)AI的AI，為開發(fā)AI應(yīng)用的企業(yè)、團(tuán)隊(duì)或科研機(jī)構(gòu)提供人工智能工具，不僅加速了AI開發(fā)的工程化、流程化，還讓企業(yè)獲取機(jī)器智能如讀書一樣簡(jiǎn)單。

在人人都在講“AI”，但能夠真正可以幫助人類降低AI的使用門檻，讓AI技術(shù)越來越普世的產(chǎn)品卻不多。正是憑借這種獨(dú)特之處，今年上半年，天云大數(shù)據(jù)完成由華映資本、曦域資本領(lǐng)投的億元人民幣融資，開始致力于探索更深的AI PaaS實(shí)質(zhì)性落地。

投資家網(wǎng)采訪到了雷濤，從AI研究到AI的大規(guī)模生產(chǎn)，天云大數(shù)據(jù)是如何做到讓人更方便的獲取AI的？他們的產(chǎn)品又是如何顛覆行業(yè)的？

打造云AI平臺(tái)，降低AI使用門檻

雷濤擁有20年豐富的IT從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，10年以上全球先進(jìn)跨國IT企業(yè)技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)職務(wù)。在組建天云大數(shù)據(jù)時(shí)，他發(fā)現(xiàn)越來越多的科技企業(yè)都已開始往AI方向轉(zhuǎn)變，因此未來企業(yè)也將更加注重AI的技術(shù)應(yīng)用，以及由此帶來的商業(yè)模式的進(jìn)一步升級(jí)。

在思考如何將AI落地到具體商業(yè)流程中時(shí)，雷濤發(fā)現(xiàn)金融領(lǐng)域?qū)I為核心的技術(shù)需求尤其強(qiáng)烈。

因此天云大數(shù)據(jù)定位在打造打造AI領(lǐng)域的“Android”，雷濤形容，“Android的出現(xiàn)很好的解決了了開發(fā)手機(jī)APP的問題，即便是剛畢業(yè)的大學(xué)生團(tuán)隊(duì)也能根據(jù)Android開發(fā)自己的APP。天云大數(shù)據(jù)想做一個(gè)AI產(chǎn)品，讓科學(xué)家們都可以在這款A(yù)I產(chǎn)品上面開發(fā)AI。

基于這個(gè)邏輯，天云大數(shù)據(jù)在幾家股份制銀行分別進(jìn)行了實(shí)踐，效果顯著。為此，天云大數(shù)據(jù)推出了分布式數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)：MaximAI。

“簡(jiǎn)單來說，天云大數(shù)據(jù)所推出的平臺(tái)就是幫助公司、科學(xué)家等職業(yè)人員便利地使用一個(gè)AI工具平臺(tái)，將一切以前難以描述的復(fù)雜現(xiàn)象用定量的方法表達(dá)出來，讓AI真正能夠在企業(yè)業(yè)務(wù)流程上起到切實(shí)的作用。在此平臺(tái)上，科學(xué)家們不需要寫任何代碼，只需簡(jiǎn)單的拖拉便可實(shí)現(xiàn)某些明確的規(guī)則和流程。”雷濤解釋，這一平臺(tái)推出的目的是將傳統(tǒng)流程改造，用規(guī)模化的AI應(yīng)用提高生產(chǎn)效率，從而節(jié)省時(shí)間。

某種意義上，這也是將行業(yè)中的數(shù)據(jù)科學(xué)家、業(yè)務(wù)精英的工作以機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)予以實(shí)現(xiàn)。不僅解決了目前現(xiàn)實(shí)中的AI人才昂貴、巨大的AI人才缺口問題，也替代了AI人才進(jìn)行重復(fù)、流程化的工作，讓這些人才能有更多時(shí)間做更具價(jià)值的工作。

經(jīng)過多次產(chǎn)品迭代，2018年4月，天云大數(shù)據(jù)發(fā)布了AI PaaS化平臺(tái)MaximAI 3.0版本，這一版本可以實(shí)現(xiàn)AutoML，從免代碼開發(fā)的算法訓(xùn)練參賽服務(wù)器提供，到幫助業(yè)務(wù)人員選擇調(diào)優(yōu)和評(píng)估算法的自動(dòng)化流程；從AutoFE特征工程的自動(dòng)流水線，到訓(xùn)練模型AutoML，到推理端基于容器的灰度發(fā)布。MaixmAI具有免代碼開發(fā)功能，具有算法基礎(chǔ)的初階AI人才使用天云大數(shù)據(jù)的AI PaaS化平臺(tái)，僅僅使用幾天便已經(jīng)能夠熟練進(jìn)行各種數(shù)據(jù)操作。

雷濤坦言，天云大數(shù)據(jù)的AI PaaS化平臺(tái)最先替代的是自己公司的科學(xué)家人才。舉例來說，近期，天云大數(shù)據(jù)使用UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫中的銀行營(yíng)銷數(shù)據(jù)集，進(jìn)行自動(dòng)調(diào)參與數(shù)據(jù)科學(xué)家手動(dòng)調(diào)參對(duì)比發(fā)現(xiàn)，兩種建模結(jié)果相差不多，但手動(dòng)建模優(yōu)化需人員不停調(diào)參耗時(shí)2-3天，AutoML建模方式只需在空閑時(shí)間執(zhí)行，基本不用占用人員時(shí)間，另人工調(diào)參需要人員有豐富的建模經(jīng)驗(yàn)，AutoML降低了機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻，大大降低了人工成本，同時(shí)提升了模型優(yōu)化速度。

在雷濤看來，天云大數(shù)據(jù)并不是想要替代AI科學(xué)家，而是想要為科學(xué)家賦能，他用“祛魅”一詞來形容。未來，AI應(yīng)用將不再是少數(shù)大公司和精英科學(xué)家的專利，AI將逐漸應(yīng)用到各行各業(yè)，降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻。

算法重構(gòu)商業(yè)實(shí)踐，AI賦能各行業(yè)

算法能做什么？只是提高效率，降低成本嗎？在雷濤看來，算法并不僅用于此，更多的是可以改變商業(yè)實(shí)踐的結(jié)構(gòu)。

以往的商業(yè)決策更多基于規(guī)則、流程，這些規(guī)則往往建立在多年的行業(yè)深耕基礎(chǔ)上，因而鍛造了極強(qiáng)的行業(yè)壁壘，然而算法構(gòu)建的商業(yè)形態(tài)模式，可以打通、重構(gòu)各行業(yè)的商業(yè)實(shí)踐。

雷濤認(rèn)為，算法可以重構(gòu)商業(yè)實(shí)踐，具有極強(qiáng)的跨行業(yè)屬性。比如電商利用推薦引擎重構(gòu)了零售業(yè)，傳統(tǒng)超市貨物擺放的最佳實(shí)踐，被淘寶的貝葉斯算法取代，從簡(jiǎn)單的流程驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，BI向AI升級(jí)。

雷濤指出，所有復(fù)雜的、難以抽象的商業(yè)規(guī)則和場(chǎng)景，將它們數(shù)字化以后，復(fù)雜問題反而可以被清晰的界定和量化，算法可以對(duì)商業(yè)實(shí)踐做替代，這個(gè)過程，即AI PaaS平臺(tái)，可以成為產(chǎn)業(yè)升級(jí)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基石。

目前天云大數(shù)據(jù)已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)推動(dòng)了AI的賦能，并成功在金融、能源、招聘、營(yíng)銷、政府、醫(yī)療、物流等領(lǐng)域落地。

金融行業(yè)是最先布局的領(lǐng)域，自2016年天云大數(shù)據(jù)便開始為金融機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)模型深入信用風(fēng)險(xiǎn)欺詐等金融業(yè)務(wù)領(lǐng)域，包括與人行、光大、興業(yè)、銀聯(lián)等知名機(jī)構(gòu)都已經(jīng)展開合作。

雷濤舉例，在給某大型股份制銀行做過的信用卡申請(qǐng)反欺詐，通過分析銀行信用卡的“通過信用卡”信息和“欺詐信用卡”信息，找到注冊(cè)信息中包含的關(guān)系，同時(shí)對(duì)關(guān)系信息統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算相關(guān)指標(biāo)，然后通過統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)，最終支撐欺詐用戶。

湯森路透使用天云構(gòu)建的語義分類器，對(duì)每年數(shù)十萬份上市公司公告進(jìn)行機(jī)器閱讀，每年可閱讀公告20萬以上，替代10位高級(jí)金融分析師。

2018年以來，天云大數(shù)據(jù)開始橫向布局，在能源、醫(yī)療等領(lǐng)域都有了新的進(jìn)展。比如在能源領(lǐng)域，天云大數(shù)據(jù)利用算法抽象出石油管道泄漏的風(fēng)險(xiǎn)，面對(duì)沒有圖紙，只有單表的油氣管道，無法實(shí)現(xiàn)壓力差的復(fù)雜現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了從靜態(tài)地質(zhì)圖，到動(dòng)態(tài)傳感器數(shù)據(jù)智能采油。在油井發(fā)生故障前提前采取措施，防止進(jìn)一步損壞甚至報(bào)廢，同時(shí)降低對(duì)人力的需求，增加了判斷的準(zhǔn)確率，大大降低石油企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。

在醫(yī)藥領(lǐng)域，雷濤透露，天云大數(shù)據(jù)還聯(lián)合天津國際生物醫(yī)藥聯(lián)合研究院成立了醫(yī)藥智能研究平臺(tái)。基于藥物靶點(diǎn)蛋白數(shù)據(jù)研究對(duì)藥物適應(yīng)癥的作用關(guān)系演示，通過天云的人工智能Maxim AI平臺(tái)，將具有高維特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，利用隨機(jī)分布森林算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)建模，結(jié)果區(qū)分度較高，同時(shí)使用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)全景展現(xiàn)了之前只能兩兩展示的多維數(shù)據(jù)，演示數(shù)據(jù)表明人工智能應(yīng)用于藥物適應(yīng)癥和副作用預(yù)測(cè)前景廣闊。

雷濤希望，未來更多行業(yè)可以運(yùn)用天云大數(shù)據(jù)的AI PaaS平臺(tái)賦能發(fā)展，重新構(gòu)造商業(yè)實(shí)踐。

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