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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

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发表于 2018-9-21 07:30:03 | 显示全部楼层 |阅读模式

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。
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+to 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。
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