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创新奇智CTO张发恩:AI+to B还是蓝海 将诞生新巨头


  《职业经理人周刊》   猎头班长v微博   微信:AirPnP   2019/3/6
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李开复是全球 AI 领域最积极的布道者,而创新工场的全新子公司创新奇智则希望成为 AI 时代智能化转型的“尖刀”。

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这家刚刚成立六个月的公司,宣布聚焦在零售、制造、金融三个领域,开展 “ AI 赋能” 的企业服务,目前,创新奇智拥有近两百人的技术和行业团队,依托创新工场人工智能工程院的 AI 技术专家群,打造了“技术产品” + “行业场景”双轮驱动模式。

成立仅两个月的时候,创新奇智获得了成为资本、创新工场等机构的超 1 亿元人民币天使轮融资。

这样的 “前进”速度,着实让很多人好奇,他们有着怎样的技术路线图?又如何实现快速高效的行业布局?创新奇智 CTO 张发恩近日接受网易智能等媒体采访,进行了详细的解读。

张发恩是创新奇智 CTO 、联合创始人,创新工场人工智能工程院首席架构师,曾任百度主任研发架构师、百度云计算事业部技术委员会主席、百度云计算事业部大数据和人工智能首席架构师,还曾在 Google 和微软担任研发职务。

他在 IT 行业拥有十年以上的技术研发和管理经验,涉及企业级软件、室内地图定位与导航、互联网搜索引擎、全领域知识图谱、大数据分析与存储、机器学习、深度学习等众多领域。工作期间获得 10 余项美国专利, 30 余项中国专利。

AI+ o B 是片蓝海 可能诞生新巨头

“到 2030 年,中国的 GDP 将达到 38 万亿美金,其中 7 万亿美金为 AI 驱动。”基于广阔的行业前景,创新奇智选定了零售、制造、金融三个行业。

张发恩告诉网易智能,预计到 2025 年,该模式给科技企业带来的整体市值将达到人民币 40 至 50 万亿元, AI 技术公司赋能互联网巨头及传统行业龙头将重塑行业格局,抓住这波升级改造机会有可能诞生新的巨头。

“人工智能 + to B 还是片蓝海,我们步入了后 AI 时代。”张发恩自信的说道。

面对时不我待的行业局势,他们首先针对人工智能三要素(数据、算法、算力)进行技术研发和积累,张发恩介绍说,在数据方面,一、收集和处理海量的线下消费行为数据,预计在 2019 年底前,可累积约 35 亿条(人、货、场)三元组;二、标注人员规模按需扩容,目标最高支持数千人同时标注,日最高标注数据条数数百万条;三、建设分布式爬虫平台,全分布式架构、按语义抓取内容,目标每日可抓取数百万 URL ;四、基于开放和私有数据构建金融领域知识图谱,目标涵盖全国 2 千 9 百多万企业实体, 1 亿多条关系数据。

在算力方面,建设统一的在线中台,为业务端提供 CPU 、 GPU 和 FPGA 算力,目标峰值计算力为 1200 Teraflops ,大约相当于 4 千台传统服务器的算力;建设分布式机器学习平台与分布式深度学习平台,目标支持多种异构计算加速器: GPU 、 FPGA 等;在智能货柜和自助结账产品上,计划应用 FPGA 加速芯片,订单结算速度可控制在 20 毫秒以内。在同类产品中,将处于领先位置。

在算法方面,研发全分布式机器学习平台,多 Worker 和多 Parameter Server 架构,目标最高支持百亿级别参数同时训练,支持 20+ 种分布式机器学习算法;研发全分布式深度学习平台,目标是支持市面上所有深度学习框架(如 TensorFlow 、 PyTorch );在机器视觉领域, 开发出具有创新性网络结构的深度神经网络模型,并在该行业应用内获得最好效果。例如基于深度图像信息( RGBD )的非标品识别,识别准确度达 99.98% ,基于严重畸变图像的标品识别,单标品识别准确度达 99.92% 。

张发恩指出, 2017 年之后人工智能会出现分界点,将迎来技术转换为应用的黄金时期,有了扎实的技术能力,他们时下正在快速部署落地。

作为创新奇智的投资人,李开复曾表示,相比互联网的冲击,人工智能对传统企业带来的颠覆性变革将更加广泛、凶猛。传统企业的固有文化、运营模式、已有利润,都会成为巨大包袱,让传统企业很难颠覆自我,变身 AI 公司,所以传统企业拥抱 AI 时代的最佳策略是寻找到既拥有 AI 解决方案,又熟悉行业的合作伙伴。

基于此,在零售领域,创新奇智建立了包括智慧商店、智能店面运营、智慧客户管理、智能供应链、智能内部运营等,一套完整的零售解决方案。并且在零售前端打造了智能货柜解决方案、自助结账解决方案、货架盘点解决方案,三大以视觉识别和机器学习为基础的人工智能零售场景解决方案。张发恩强调,零售场景的本质是视觉,对畸变图像的处理是创新奇智的核心优势。

而在制造领域,创新奇智在研、产、供、销、服等制造领域的关键环节利用人工智能技术提升效率与产能,提高质量的准确度。为企业提供诸如产品质检、预测性运维、备品备件预测、生产资源分配、生产流程优化等人工智能制造解决方案。

张发恩举例到,在制造行业中,尤其是金属加工相关的行业门类,对零部件、产成品进行激光刻码、打码是进行产品质量追溯、制造过程数据管理最终形成制造产品大数据的重要手段之一,当前,在实际生产过程中,操作人员往往采用目测辨识、手工记录的方式采集此类数据,然后手工录入系统或打印生产过程中的跟踪标识,这样效率低、易出错、浪费人力,增加了制造成本。而通过 OCR (光学字符识别)技术能够有效提高扫码的准确率和效率,提高数据录入的便利性,补全制造企业车间数字化的最后一步。

在金融领域,张发恩主要列举了保险客户的案例。据他介绍,创新奇智着眼于保险客户的深度需求,提供保险产品智能定价、保险产品和生活场景结合的智能推荐、智能风控、智能核保核赔、全渠道智能辅助优化客户服务水平和体验等人工智能保险解决方案。

截止目前,创新奇智已经与包括鸿海科技、招商局集团、永辉、原麦山丘、徐工信息、储蓄银行、民生银行等客户建立了商业合作。

布局未来路线图 提出 “ P3 ”理论

扎实的 AI 技术、清晰的路线图、快速的执行力,这是创新奇智给笔者留下的印象。

在采访之中,张发恩还首次提出了 “ P3 ”理论,即项目( Project ) - 产品( Product ) - 平台( Platform ),他认为这是企业的三个阶段,创新奇智目前处于第一阶段和第二阶段之间,力求在 2024-2025 年进入第三阶段。

“企业要有所为有所不为”在他看来,火热的传统安防和自动驾驶等赛道不会去碰,未来会持续紧紧盯着零售、制造、金融三个落地点,寻求落地和突破,人工智能 To B 还是蓝海。

张发恩表示,真正对国家非常有用的是第一产业和第二产业,我们的衣食住行都离不开制造业,而中国制造业 “大而不强”,人工智能将帮助整个制造业节省大量人力并提高效率。

与此同时,技术演进路线也在张发恩的规划之中。

“我们提出了一个非常宏伟的目标,这个目标可以叫探索光衍射神经网络,今天我们的神经网络是拷在芯片当中的,那光衍射神经网络是什么意思呢,也就是说我们不需要芯片了,利用光衍射让计算瞬间完成。”他如是说。

此外,张发恩提出了六大技术演进路线,以 2024 年为目标,使得神经网络加速芯片技术、大数据平台、机器学习与深度学习平台、机器视觉技术、 3D 视觉引导技术、自然语言处理等全面进阶。

不得不说,如今的人工智能行业棋局风云变幻,唯快不破,巨头卡位,创企博弈,他们赌注的是到 2025 年, T2B2C 平台赋能模式给科技企业带来的 40 至 50 万亿元人民币的整体市值。

“后 AI 时代”到来,我们已经在这片蓝海里嗅到了硝烟的味道。

(来源:太平洋电脑网)


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