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| 本文作者： 林藠頭 | 2016-05-20 10:31 |
按：今年8月，雷鋒網將在深圳舉辦一場盛況空前有全球影響力的人工智能與機器人創新大會。屆時雷鋒網將發布“人工智能&機器人Top25創新企業榜”榜單。目前，我們正在拜訪人工智能、機器人領域的相關公司，從中篩選最終入選榜單的公司名單。如果你也想加入我們的榜單之中，請聯系：2020@leiphone.com。
本文和我們交流創業項目的是深思考深度人工智能的創始人楊志明。楊志明是中科院博士，連續創業，在人工智能領域摸爬滾打了近10年，深思考團隊由來自于中科院自動化所、軟件所、計算所、半導體所等中科院院所人工智能、機器學習方向的資深科學家組成。
這是我第四次創業，第一次是信息安全，第二次是做web數據挖掘——類似現在的用戶畫像，通過對用戶畫像，采用機器學習方法建立模型，去預測用戶的消費興趣或行為，第三次是中文自然語言處理NLP行業應用，前前后后跟機器學習打了近十年的交道。 經歷過這幾次創業，我們核心研發人員基本沒有太大變化。
2014年，原先NLP的業務已經穩定，主要用在垂直行業的文本校對、語義理解，整個市場盤子也定了，（按：天花板比較低），我們就開始把精力聚焦在我們現在在做的事情上。
我們“深思考”人工智能“大腦”服務是整體的web服務，包含：圖像識別，機器視覺，情感計算，中文自然語義處理，深度學習作為一個底層的web service。我們也切入了一些專業領域：醫療、智能家居、智能養老、教育，結合行業的業務，用人工智能技術去解決一些行業的痛點。比如我們去做醫療影像的識別，假如一個醫院影像中心有一萬個X光片要看，如果人工去篩查，一方面需要耗費很多專業醫生的時間，另一方面人看久了會疲勞，可能會出錯——我們通過機器去做篩選，可以把有健康問題的影像縮小到一個小的數量級范圍內，這個小數量范圍再交給醫生去確認，就可以大大提高效率，節省人力。
我們深思考人工智能前期大約籌備了一年，到2015年8月才成立，技術服務在行業落地正在開始，目前在跟國內一家比較知名的醫院在合作。這個算法模型的設計和訓練，分類測試大約需要半年左右的時間——前提是我們在深度學習方面已經有了很多年的技術儲備和實際應用。
情感計算是我們獨特優勢的一塊，也是我們重點研發的方向，通過語音、語調、姿態、情緒、動作、接觸等、上下文的語義等，我們基于這種多模態的感知使用深度神經元網絡算法建立情感計算模型。
情感計算本身也許不解決問題，但是它配合其他技術能更好地解決問題，比如普通的客服類機器人已經可以處理很多需求，再加上情感計算，可以做得更人性化，獲得更好的服務體驗。我們崇尚的是有溫度（溫情、人性化）的技術。 另外我們深思考在做一塊是虛擬人工智能機器人，是結合AR增強現實技術實現機器人“身體”，再使用我們的情感計算引擎技術及深思考人工智能“大腦”服務，實現了“能聽、會說、有情感、會學習”的虛擬人工智能機器人。其實VR、AR很多虛擬形象如果加入情感計算等人工智能技術會取得更好的效果。
人工智能很熱，但要落地，可能還是要解決行業痛點，有人在做汽車輔助駕駛，有人做客服機器人，只有能解決行業痛點，并且行業天花板足夠高，人工智能技術在這個領域才能發展起來。
我們團隊目前主要是兩個部分，機器學習的科學家以及一些工程人員、資深開發者，這部分人占到了總體90%左右。核心的算法設計、機器學習人員大多是我的碩士或博士同學、之前和我一起創業多年創業伙伴。我們第一次創業做的是信息安全，信息的加密解密，當時市場還沒發展起來，最終先鋒變先烈；后來06、07年開始做行為定向和用戶畫像（behavior targeting），現在所謂大數據，用數據挖掘的一些算法給用戶做畫像，使用機器學習算法建立用戶興趣或消費行為預測與分析，那個項目做得還行，也在實際中運用上了；第三次做NLP，中文自然語言處理是人工智能的一個細分方向，業務比較穩定，但發展也有限。這是個悖論，要么應用范圍大，但是落地困難，要么選擇一個特定領域落地，但天花板又會有限。
基于之前積累的經驗，我們這次選擇考慮了幾點：一，它是行業風口，二，我們在這方面也有長期的技術積淀；三，我們的技術也能解決很多行業的痛點，天花板足夠高。我們團隊的經驗也決定了我們會做一些技術上有一些門檻，然后又能提供一些服務的創業創新，整個宗旨是這樣的。
我們去年10月融了天使，年底融了pre-A。我們第二、三次創業的時候融資環境不算很好，我們基本上把所有的積蓄都投進去了。06、07年做人工智能，我跟人說NLP、人工智能、deeplearning，很少有人聽懂，而且這類技術研發周期又長，當時資本還沒有特別關注。
這一次情況很不一樣。去年8、9月，公司剛成立的時候，一個禮拜有幾十家投資機構約談——不知道他們從哪里知道我們的，可能是我們同事出去在一些活動、創業大賽上路演，拿了一些獎——一開始我還基本每一個都接待，后來實在沒有那么多精力，我們應該還是把時間花在產品研發上。我們最后選了一個跟我們理念比較契合的，pre-A是一家上市公司的戰略投資，他們跟我們的理念比較接近，也可以給我們提供行業資源。
目前我們都能看到一個大趨勢，雖然一些重復性、枯燥的工作會交給機器，這是趨勢，但我從一個實踐者的角度看，機器在哪個領域都不能完全替代人，只能輔助，機器能做到90分已經很了不得了。人工智能的“奇點”目前還只存在于科幻世界中。
先鋒志：幾年前就有無人工廠了，一個車間主任一個人可以管一整個車間，全自動化流水線。
楊志明：那還是得人去監督、控制，完全脫離人的指令也是實現不了的。
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