在資本寒冬里投資者卻向底層技術革新者釋放了暖意，云計算、大數據等非流量驅動業務開始勃興，曲高和寡的人工智能(Artificial Intelligence，“AI”)也迎來了春天，據CB Insights統計，約有200家人工智能公司已獲得了近15億美元的融資。
人工智能被視為移動互聯網的下一幕，其技術紅利已經開啟了，年初圍棋絕頂高手會戰阿爾法狗只是人工智能的驚鴻一瞥。人工智能可以簡單理解為讓機器完成人為設定的任務，分為運算智能(能存會算)、感知智能(看聽會說、能看會認)、認知智能(能理解會思考)三個層面;而數據挖掘、機器學習(Machine Learning,ML)、深度學習(Deep Learning,DL)深刻影響著人工智能發展。
為什么人工智能會成為新的風口?人工智能產業化在哪些垂直領域實現了產業化?為何引爆人工智能的核心一定是大數據?本文試做探析。
從互聯網+到AI+，人工智能正成為產業升級的新風口
伴隨互聯網+行動進入深水區，人們逐漸認識到了互聯網的本質除了“連接”商品、信息、人以外，還可以連接“智慧”。
在今年8月份召開中國人工智能大會(CCAI2016)大會上，眾多全球頂尖人工智能專家呼吁把人工智能上升到國家戰略層面，習近平主席在G20峰會演講中特別提到“人工智能將給人們的生產方式和生活方式帶來革命性變化”。眾多有利因素交匯讓AI行業臨近爆發：
我國正進入人口老齡化社會，人口紅利逐漸消失，以機器替代人力成為大勢所趨，而我國實體經濟對于人工智能的應用相對缺失，市場空間巨大。
我國移動互聯網的滲透率超過50%、智能手機用戶量世界第一，這為人工智能提供充足的數據資源，也讓人工智能站在更高起點之上。而基于GPU(GraphicsProcessingUnits，圖形處理器)的眾核體系結構包含了幾千個流處理器，大幅度縮短了計算時間，英偉達、AMD等公司不斷推進GPU大規模并行架構支持，也為深度學習提供了較好的基礎設施。
眾多互聯網巨頭搶灘AI領域，收購掌握AI創新技術的創業公司，加大對AI的人才、資金投入，加速了AI在產業鏈上布局。如Goole無人車實驗項目，Apple與IBM合作開發人工智能健康數據平臺，Facebook在Messenger測試和培育人工智能。而在國內，百度把人工智能當做核心中的核心，為“百度大腦”提供包括算法、計算能力、大數據支持;科大訊飛的“訊飛超腦”則主攻人機語音交互等。
人工智能產業化潛能沒有天花板，這些垂直領域正率先商業化
AI技術開始在語音識別、圖像識別、搜索與數字營銷、智能駕駛、數據服務等領域落地。語音識別應用如iPhone的Siri、微軟小冰、移動App中智能語音輸入等，在數字營銷領域的應用比如程序化購買廣告平臺百度DMP的精準推廣等。
在圖像識別廣泛應用于人臉識別、照片歸類、圖片搜索、自動駕駛，其中人臉識別技術經過深度學習之后人臉識別實現0.001%誤識率與95%通過率，達到金融、安防等領域應用標準，甚至還能識別人臉的表情變化做出交互。比如曠視科技的Face++應用到支付寶賬戶登陸，還在傳統銀行大額轉賬、互金平臺的小額放貸中使用人臉識別。
美國獨角獸公司Palantir，估值達200億美金,僅次于Uber。不論最近Palantir的新聞，就幫助FBI、CIA、DIA、美國國土安全局等政府部門從海量的財務數據、DNA樣本、語音資料及世界各地地圖中找到有價值數據線索，曾在追蹤和抓捕本·拉登的行動中立下奇功來說，就是AI產業化應用的先導。Palantir還為華爾街眾多頂尖金融機構提供反欺詐和評估貸款風險服務，Palantir Gotham和Palantir Metropolis兩大產品線分別應用于國防安全與金融安全。
近日，剛完成由紅杉資本中國基金2億元人民幣B輪融資的國內大數據整體解決方案提供商——明略數據，閉門發布了其核心產品SCOPA2.0版本。從發布的技術更新與行業應用來看，SCOPA已經不能被簡單定義為大數據產品，而應該被業內人士視為人工智能產業化應用的平臺。
明略數據為產業賦能，SCOPA2.0成為產業升級智慧助手
AI的目標是讓機器像人類一樣學會學習。算法訓練、深度學習等都需要大量數據支持，數據挖掘是人工智能做訓練樣本的前提條件。如無人車需要大量的試車數據不斷地測試算法，并在業務場景上形成自我改進的反饋系統。明略數據董事長吳明輝認為：“沒有數據的場景不可能實現人工智能。數據就是人工智能的引爆點。”當前政府、企業應用人工智能最大困難就是數據準備和大數據分析效率與建立反饋機制不足。
從明略數據發布內容來看，SCOPA2.0不但是多維度、全數據、快速高效數據挖掘模式的平臺，更朝著鏈接、承載更多智慧的人工智能平臺發展。
與Palantir相似，明略數據也服務于公共安全領域。SCOPA技術對犯罪嫌疑人、案件的分析、研判在實戰中已經有效提升抓捕嫌疑人的效率(具體信息未公開披露)。
從技術更新角度來看，數據分析效率的提升已遠遠超過同行業競爭對手。SCOPA2.0系統提高復雜碰撞比對計算效率，其毫秒級運算呈現效率比傳統系統提升了10-17倍。在數據庫結構上，SCOPA2.0的兩度關系計算速度提升十倍，三度關系是原來三百倍，四度關系計算速度提升了一千倍以上。SCOPA2.0能夠快速構建起人、事、地、物、組織之間的多重關聯關系，甚至可以基于任一最小顆粒線索任意層級深入挖掘推演，在300億個邊上索引時間僅需18個小時(原先需要兩個月時間)。不得不說，數據分析的效率決定了進一步人工智能發展的根基。
SCOPA2.0不是簡單的大數據產品，而是承載智慧的平臺。這一點從SCOPA2.0既有在線實時、流式計算，也能離線海量處理計算可以窺見一斑。這個由明略數據工程師累貢獻了27萬行代碼的計算引擎，就是為在混合架構系統中不同的人可以迅速分享第一手信息，更是能夠將前人智慧以圖的形式進行積累，供后人智慧協同的人類智慧鏈接平臺。除此之外，SCOPA2.0很強的通用性、開放性、遷移能力以及定制系統和最新發布的合作伙伴計劃可透露出SCOPA2.0成為承載智慧的人工智能產業化先導的野心。
最后不得不提的是交互頁面，因其與諜影重重5中的界面相似和服務于業務的極致體驗效果，讓這款產品從顏值到實用角度，都令人感到驚喜。
總體來看，明略數據大數據產品體系完整，擁有安全大數據平臺MDP、分布式數據挖掘系統DataInsight、以及最新迭代升級的SCOPA2.0。從產業布局來看，明略數據在公共安全、金融、稅務、營銷、工業、數據互聯等領域都有涉及，并服務了大量行業內的標桿客戶，是行業內不容小覷的實力派科技公司。
人工智能駛入快車道離不開大數據挖掘及關聯技術的支撐，更離不開人工智能產業化發展的方向。人類+機器隨著AI發展將逐漸成為現實，讓科技門檻降低，讓每個人能迅速成為“極客”，用科技輔助人類提升效率。更重要的是跨越時間、空間限制，極大延伸人類智慧。或許只有AI才能真正接近互聯網的終極本質，讓人類生活、工作更美好!
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