专访元知科技崔兴龙:AI研究的“谷歌老兵”,把
量子位 报道 | QbitAI
人工智能,正在改变许多行业。
从交通到工业,从零售到推荐,这些被AI改变的行业无一都有一个共同特点标准化,结构化。
但非标的行业,也被人盯上了。
他就是元知科技集团联席总裁崔兴龙,一位谷歌老兵,也是一位有十几年经验的互联网人。
除了以上所提的非标行业大宗商品交易,他所领导的元知科技集团还有智慧医疗、智慧营销、智慧交易、智慧法律等多类AI相关业务。
这看起来很特别,布局相当广。毕竟,元知科技集团背后的最大股东,是老牌公司珠江投资。
从谷歌到中国互联网
大学时期,崔兴龙便进入了学校与谷歌共同开设的联合实验室,开展了人工智能方面的研究,毕业后也直接入职谷歌。
那时还是本世纪初,当时的谷歌只有几千人,远未到如今十数万人的规模,崔兴龙也是相对早期的谷歌内部研究部门员工了。
只不过,他研究的领域相对小众,走的是脑科学人工智能这条路线。
当时,崔兴龙的研究主要在两个方向,一个方向是跨语言搜索,在六、七种语言之间做互译,自建了大量模型库、词音库、符号库。
另一个方向则是数模转换,也就是模型和数据之间的转换互译,和我们近几年看到的“画UI自动转换成HTML代码”类的项目类似。
只不过,这个方向也比今天的研究早了10年。
虽然已经能够在全球顶尖的谷歌实验室做研究,但这并不能阻挡崔兴龙探索新路径的脚步,他看到了中国国内的机会。
2006年,瀛海威总裁于干先生赴美交流,提到想要做一个个性化推荐的电子杂志产品。
搜索和个性化推荐本身就有相通之处,在谷歌研究搜索的崔兴龙很快就对这个项目产生了兴趣,于是两人一起回国创业,创办了XPLUS。
XPLUS是国内最早探索传统媒体与杂志自动转化成数字化杂志与报纸,并结合用户搜索习惯和画像为用户推送定制内容的公司。
千人千面,个性化推送,在中国互联网的世界里,10年后这才成为业界争相追逐的香饽饽。算下来,现在如日中天的字节跳动还是后来者。
只可惜因为内容来源受限,XPLUS被拆分,部分产权卖给了新浪,崔兴龙也随之入职新浪,期间担任过新浪乐居集团产品技术副总裁、CTO,易居中国集团副总裁、首席技术官等多种职务,负责集团产品、技术研发,移动平台的搭建、运营以及创新业务,全面探索移动互联网时代的、AI的创新商业应用。
在当时看来,该项目以被收购收场,看似有些落寞。但站在2020年,这个“面向BAT收购”创业的年代里,一家从无到有的公司被当时PC互联网时代的门户霸主新浪收购,其实已经是成功范本了。
成功推动新浪乐居上市之后,崔兴龙意识到自己应该有些新的突破,于是选择了离开,成为一名连续创业者,先后创立了互联网金融公司千壹理财和脑科学智慧营销公司费马智能两家公司。但从两家公司的主营方向不难看出,崔兴龙的兴趣点一直在人工智能及脑神经科学领域。
以费马科技为例,崔兴龙的兴趣点一直在人工智能前沿科技成果在商业领域的应用上,主要利用基于AI、脑神经科学、认知神经科学,来分析人的情绪状态,构建费马群体心智模型赋能与企业品牌及营销。团队研发的MarMind智能营销系统通过用户心智模型、群体动线分析、群体创伤模型、媒体信息网络路径、品牌营销半径、公关传播周期等构造出用户、媒体、企业三维画像,分析、拟合、匹配出客户的最优营销方案,利用智慧营销精准的为中大型企业提供咨询+定位+AI技术系统的全套服务,并以SaaS形式服务,实现企业预测性的动态。
带着对人工智能商业化落地的深刻理解,崔兴龙现在将这份沉淀带去了元知科技集团。
元知是谁?
听到“元知”这个名字,很多人觉得很陌生。
的确,现在这家公司在整个AI行业还不为人所知。
而且它也并不是一家典型的“有技术,找商业模式”的AI公司,而是自带商业资源,自研AI赋能。
这倒是十分有趣的一件事。
如今的AI产业,to B赋能传统行业是主流,研究员、科学家们拿着各种新的算法、模型,希望找到能在传统企业的生产、物流、决策、管理等方面起到作用,降本增效。
但纯技术往往难以找到应用场景,或者说,即使有了应用场景,想要落地部署也面临着商业能力上的限制。
但“找应用场景”这件事却成了元知的优势,因为他们自带应用场景,自己的AI给自己的业务赋能,自然没什么隔阂。
元知的AI研发,集中在元知科技集团自建的元知AI智能研究院中,崔兴龙本人,出任元知智能研究院的执行院长。
元知AI智能研究院其实在去年就已经开始默默筹备了,近期有近百名涉及金融、数学和人工智能领域的高层次人才引入,未来每年会持续引进,预计接下来一年还会再进行100位顶尖人才和优秀学生的选拔和招募,且已经与沃顿商学院建立了人才培养输送方面的合作。
研究院现在已经初有成效,建设了Sophia和智算平台和Meta-X元知全球科技成果交易平台两大产品。
其中Sophia和智算平台,其实是元知的内部技术选型池+对外的AI解决方案供应商,覆盖、人工智能、脑神经科学、等多个领域,既为元知内部十余个板块提供技术服务,也面向市场开放提供服务。
相当于,元知自己开了一家解决方案供应商公司,既为内部提供智能化服务,也对外输出价值。
Meta-X元知全球科技成果交易平台,是一个技术交易平台,目前,该平台的eb端已经上线。
从线上平台来看,Meta-X连接企业的需求场景、科研专家与投资机构。
截至量子位发稿,Meta-X平台已经成功帮助不少企业对接了MIT、UC伯克利、沃顿、北大、清华、浙大等知名高校的实验室。
没想到,技术转化为生产力的过程,可以如此简单而直接。
当AI遇到非标大宗资产交易
那么,对于我们开头提到的房产、金融这类非标大宗资产交易,AI究竟能起到什么样的作用?
在崔兴龙看来,AI对于非标大宗商品交易有三大价值
第一,解决企业内部流程、风控和集中金融风险的问题;
第二,帮家庭解决资产配置问题;
第三,帮金融机构解决资产配置、流程优化和整合重构的问题。
也正是,崔兴龙本人十分看好这个领域,“这个领域的机会一定非常之多,表面上它解决的是配置及交易问题,而从更深层的维度来看,它解决的是整个社会的效率问题。”
在智慧交易领域,智能投顾、智能客服、金融监管都是崔兴龙看好的应用场景,元知也在这些方面做出了布局。
元知旗下已有的智慧交易平台「优选好生活」,已经在帮助经纪人连接用户与房产、医疗、理财、保险、贷款等非标大宗资产的配置交易。在该平台内,相关的风控算法与模型在交易数据的基础上,可以自动生成风控画像,判断资金风险,并给出预警。
基于及AI算法,优选好生活建立了交易的全面风险管控系统,规避交易风险、资金风险、交易对手风险,进行风险预警;也可对全交易场景和流程进行智能化监控,以可视化大屏的方式,实现对产品、交易、资金、风险等实时管控,底层搭建智能数据与算法中台,形成对全链条、原子颗粒度的数据管控、智能计算、智能分析,为合作方提供信息撮合的提供标准化管理及完善的服务保障体系。
,元知科技集团的业务板块布局也相当大。
在崔兴龙看来,个人助理、安防、、医疗健康、电商零售、金融和教育等领域AI应用已经相对成熟,而制造业、制药、医疗机械、文娱等领域才是下一步AI发展的沃土,借助情感分析、新型、增强式分析、自主机器、AI内容生产等方面的技术发展,这些领域一定会有所突破。
拿医疗来说,AI在营养学、身体/精神健康管理方面都有巨大的潜在价值,比如用AI进行实物识别,帮助人们吃得更健康;再比如借助基因数据、代谢数据等,为用户提供健康生活的建议,降低患病风险;或者帮助人们管理情绪,降低精神疾病的风险。而国内,这些相关领域的玩家非常少,这是巨大的市场机会。
对医疗行业,元知早有布局,2018年就投资了从事AI医学影像识别、远程辅诊、医院信息化集成等智慧医疗业务的创业公司小白世纪。
值得一提的是,小白世纪的首席科学家,正是CVPR 2017最佳论文DenseNet的共同一作黄高博士。
,在元知科技集团已经开展的电竞领域,AI也早有作为。
在《星际II》、《王者荣耀》等领域,DeepMind、等公司已有游戏AI取得了职业级别的水平。,崔兴龙认为,在电竞选手的培训教学过程中,完全可以让不会疲劳的AI来做陪练,让选手们保持良好的竞技状态;还可以收集海量数据,帮助选手对战经验。
除此之外,也可以借助AI来进行内容创作,剪辑电竞视频获得更高的传播度。
而作为一个脑科学的研究者,崔兴龙对于脑科学AI也有抱有十分的信心和希望,他讲到“相信未来十年,脑科学AI有其巨大的发展空间,通用人工智能、人机混合智能、自主智能系统都是未来的方向。”
在他看来,随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破,脑与认知科学的发展开启了新时代,能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制。
也正是,人工智能将进入生物启发的智能阶段,依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现,将机理变为可计算的模型,人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
有元知这样自带应用场景的公司入局,现阶段以数据为支撑AI会落地到更有支撑的场景。或许有一日,崔兴龙热爱的脑科学AI,也会为现实的商业带来更大的突破。
机器人工业设计
- 工业机器人技术专业方向 工业机器人技术专业方
- 国际上第一台工业机器人产品诞生于 世界上第一
- 工业机器人编程属于什么专业 工业机器人编程属
- 工业机器人编程是学的什么专业课程
- 工业机器人技术需要学什么 工业机器人技术需要
- 工业机器人编程是学的什么内容 工业机器人编程
- 工业机器人发展趋势 工业机器人未来的发展趋势
- 国内工业机器人企业排名 2024年国内工业机器人企
- 工业机器人学起来难不难 工业机器人好不好学
- 工业机器人就业形势了解 工业机器人就业现状
- 工业机器人编程及操作的阅读内容 工业机器人编
- 工业机器人编程难不难 工业机器人编程难不难学
- 工业机器人入门实用教程 工业机器人入门应该学
- 工业机器人编程基本思路是什么 工业机器人编程
- 工业机器人难学吗 工业机器人学起来难不难
- 工业机器人岗位介绍 工业机器人岗位说明