专访明略科技:推进数据的知识化,实现复杂计算场景应用落地
2019/08/26
大数学系出身,让吴明辉很早注意到人工智能这项前沿技术,也给予了他在计算机编程方面的思考,为后来选择IT与AI领域进行创业打下了坚实的基础。


从创业秒针开始,吴明辉的创业之路一直没有停顿,明略科技是他连续创业的第二家公司,如今已经成长为AI领域之中的独角兽,拥有2000人的顶级商业与技术团队,并在今年3月完成了D轮融资。明略为什么能够在短时间内爆发成为行业领头羊?吴明辉认为这一切都与他的经历相关,在与WAIC记者对话的过程中,他分享了早年的学习与创业经历。北大数学系出身,让他很早注意到人工智能这项前沿技术,也给予了他在计算机编程方面的思考,为后来选择IT与AI领域进行创业打下了坚实的基础。

吴明辉

明略科技CEO

从内容广告服务走向人工智能

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内容推荐系统是互联网上最常见的业务方式,最早用于互联网广告,后来开始慢慢出现了新闻推荐、音乐推荐。吴明辉最先进入IT领域涉足的就是互联网广告,他表示,人工智能企业如谷歌、百度,都先后涉足过此领域,这也是最早期的人工智能应用。凭借秒针系统多年积累的营销领域的经验,吴明辉将数据分析能力和经验延伸至明略,他认为两者唯一的不同就是,秒针以处理线上数据为主,而今天明略科技不仅要处理线上的数据还要应对线下的数据,线下数据不再单纯来自于营销领域,也来自于政府、金融、制造企业、甚至服务业、农业等等各行各业,复杂度陡增。通过人工智能和物联网传感器采集线下的大量数据,再结合线上数据分析系统打通为数据平台,最后再去基于这些数据的逻辑帮助每一个企业去做整体的人工智能规划和项目落地应用,这就是明略科技在深耕人工智能的发展策略。吴明辉笑称,虽然自己是一个连续创业者,但其实一直都没离开人工智能和大数据行业。

建设数据与知识双驱动的智能推理平台

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以人工智能技术立身,自然离不开算法和数据。吴明辉认为,人工智能如果想把算法优化到一定程度,数据量肯定要有一定的积累,但过分迷信、依赖数据也并非可行。虽然现在互、物联网的大规模网联化能够更容易让企业采集到数据样本,但其实即便如此样本的数量也远远不够。如果从实际应用的角度出发,线下的数据其实也很难做到全面的收集,所以训练样本其实是不够充分的。更何况人工智能面对各种各样的行业需求,需要系统具备可解释、可推理的能力,而不仅仅是训练和归纳的能力,这实际上是需要打造一套基于人工智能的知识系统,这方面恰恰是明略科技所擅长的。打造一个具有推理和演绎能力的人工智能引擎,把数据和知识都作为系统运行的基础,这样的数据与知识的双驱动模式才是明略眼中的人工智能。

此外,不同的细分市场里面有大量的创新的机会,只不过创新点可能不太一样。明略旨在打造拥有底层技术的平台型公司,对接大量的资源,让合作伙伴在明略平台之上去做具体的产品或应用。应用层面的创新会再次驱动平台创新,二者相互迭代相互作用和促进。明略希望去做推动应用创新的平台,把多源异构的数据整合成知识,再结合数据,赋能行业。

成就目标行业,落地应用场景

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虽然人工智能是一种通用的技术资源,但明略科技也有自己的选择和侧重,吴明辉将其归纳为高管理复杂度,高知识密集型的行业和应用场景。今天深度学习基本是人类两三秒钟可以判断解决的问题,但吴明辉和明略的目标是加速实现更复杂的逻辑推理,譬如安防、刑侦等领域通过技术把破案速度从几个月加速成五分钟或者十分钟。

在落地应用场景时,客户的应用场景往往会与项目策划时所想象的不一样。吴明辉强调,明略的业务人员需要深刻理解客户的需求,进行足够的沟通,而且希望未来明略能够吸纳更多行业的人才,帮助明略丰富在各行业中的专业知识,以用学习立身、用研发创新、用海纳百川的胸怀去接纳事物,让明略获得更广阔的发展空间。

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