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拓扑社(ID:tobshe)6 月 5 日报道
文:王艺多
「现在我们已经全面进入人工智能(AI)时代,未来任何一家企业都会用到人工智能技术。但现在,人工智能之所以仅被为数不多的巨头公司掌控和应用,一方面是由于技术本身还处于发展早期阶段,另一方面就是 AI 人才的稀缺。」智易科技 CEO 李杰向拓扑社表示。
我们必须承认,尽管人工智能技术的起源可以追溯到数十年前,不过受限于软硬件的发展,人工智能直到近几年才开始突飞猛进。也正因此,本就稀缺的 AI 人才,更是成了各个公司争相追逐的对象。
但现状却是,AI 人才能力良莠不齐。李杰向拓扑社直言,目前很多人工智能技术,对人才能力的需求非常高,而且对专业的要求也很垂直,并非简单的计算机专业相关人员就能胜任。
所以,包括创新工场与北京大学合作开设 AI 专业定向培养大学生,以及 AI 教学走进高中课本,都是目前我国缺乏相关人才,需要大量培养相关人才的最好例证。
那么问题来了:要是招募不到相关的 AI 技术人才,企业们应该如何解决眼前的 AI 业务需求?
「我们智易科技在做的,就是希望打造一个超低门槛的人工智能平台工具,让企业可以通过最简单的操作,以极低的成本,解决自己想要解决的人工智能问题。简单到什么程度?我们曾经做过一个「极限测试」,一位完全不懂 AI 技术的外卖小哥都可以在 15 分钟之内学会操作我们平台并独立完成一个 AI 模型的训练!」李杰表示。
而这也正是成立于 2017 年 5 月的智易科技的创业初衷。
创始人李杰毕业于清华大学本科、美国弗吉尼亚大学计算机系博士,曾有两年多微软云计算开发经验与两年多谷歌容器技术开发经验,以及一年多的 AI+数据中心资源管理项目研发经验。凭借着优质的团队背景和「让 AI 触手可及」的创业愿景,智易科技曾获得真格基金,隆领投资,众为资本的数百万美元天使投资。
据拓扑社了解,智易科技为企业提供的,是一款一站式 AI 研发与应用 SaaS 平台(深思平台)。通过直观的可视化操作界面,将 AI 复杂的算法模型进行技术封装,用户只需要专注于数据本身和商业目标,将复杂的训练搭建和系统部署统统交给平台,无需编写一行代码,就可以快速研发出可应用于生产实践中的 AI 模型。
例如,某金融公司希望利用智易深思平台进行信用卡违约预测(即预测哪些用户有可能存在违约风险),该公司只需要在平台中导入数据样本。在「AutoML」(全自动)模式下,后台会自动尝试不同并筛选最优的模型算法组合,无需用户进行其他设置,就可快速完成模型训练。训练完成后,通过模型的 API 接口与企业产品接口的对接,即可调用。
当然,如果用户对 AI 比较了解,平台还提供半自动的高级模式,供用户自行调整各个参数进行模型训练。
拓扑社了解到,智易科技的深思平台目前不仅支持上述结构化数据的模型训练,还支持图像数据的模型训练,例如识别手写阿拉伯数字等。而在模型算法上,深思支持神经网络模型、线性模型和决策树模型三大类主流的机器学习算法,并内置了 100+款预设模型,可供用户即调即用。
李杰指出,智易深思平台提供的算法模型可以覆盖零售、金融、工业、医疗、家居设计等多个领域,使用场景包括销售预测、金融风控、精准营销、缺陷检测等等。
不过他表示,算法没有优劣,只有适合的场景。「其实很多时候我们可能也不知道,利用哪种算法,进行多少次训练之后,能够得到最优的结果。这其实也是一个尝试和平衡的过程(时间以及算力资源等)。有时我们的 AutoML 模式,要比手动模式得到的模型结果更优。」李杰说。
自今年 1 月产品完成研发之后,智易科技正在小范围的推广测试阶段,目前已深度接触了近百家企业,其中大约有 30 家左右已经和智易展开了实质性的合作。李杰直言,深思平台给企业带来的,是至少 10 倍的效率提升,这其中还不包括资金(人工)成本投入的减少。
值得一提的是,在加入微软加速器·北京 11 期之后,除了品牌宣传、客户对接、融资等方面的资源外,也为智易科技的深思平台提供了优质的 Azure 公有云支持。当然,对于数据安全有要求的客户,智易科技也可为其提供私有化部署。
在商业模式方面,目前智易科技在推广前期免费,后期预计按模型训练的算力节点以及最终发布的 API 接口的调用费用等向企业收取费用。
「据我了解,现在很多企业都在为客户提供包括产品销量预测等类似业务。你们的竞争优势在哪里?」拓扑社质疑。
「我并不认为我们存在竞争关系。相反,我们更多的应该是合作关系。智易深思平台是一个面向 AI 应用研发的生产效率工具,如果这些企业利用我们的平台,那么他们过去服务 10 家客户,现在就能够服务 100 家客户。我们希望把智易深思平台打造成像云计算一样,成为未来 AI 时代的基础设施平台,而并非直接服务客户的业务平台。」李杰说。
声 明
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