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【首发】目标成为中国的DeepMind,人工智能18年老兵张本宇和他的云脑科技

【首发】目标成为中国的DeepMind,人工智能18年老兵张本宇和他的云脑科技

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2017-02-17

左左

Xtecher特稿作者

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深耕人工智能领域18年,手握147项美国专利,在国际一流期刊及会议上发表的45篇论文已被引用超过6000次。

 

创新工场AI工程院副院长王咏刚将其评价为“人工智能华人科学家中排名前 10 位大牛之一”。

 

他叫张本宇,他说:“AI是值得我奋斗终生的事业。”


作者|左左

编辑|欧拉拉、甲小姐

网址|www.xtecher.com

微信公众号ID|Xtecher


采访前夕,张本宇刚从美国飞回北京,往返中美的旅程几乎每两个月就要重复一次。Xtecher记者来到相约的咖啡厅时,他已在角落埋头工作了20分钟。

 

这位被创新工场AI工程院副院长王咏刚评价为“人工智能华人科学家中排名前 10 位大牛之一”的张本宇,为人却十分低调。一身随意的休闲装,让78年的他看上去比实际年龄年轻许多。面对Xtecher的记者,他坦言,这还是第一次接受媒体的深度专访。

 

事实上,这已是张本宇从事人工智能领域的第18个年头。

 

本科毕业于北京大学95级计算机系后,他继续选择了人工智能专业攻读硕士;2002年至2008年,他就职于微软亚洲研究院,曾领导过Microsoft adCenter Lab,Microsoft SILK的核心团队——他的147项美国专利,以及超过6000次学术引用,都产生于这一时期;2008年至2014年,他先后进入Google、Facebook,领导Google AdWords Quality, Google Now,Facebook Search,Facebook Search Ads,Facebook Feed Ads等多项核心技术及系统的研发工作。

 

“杀回”中国,则是2015年的决定,因为他要创办自己的公司——云脑科技。

 

从科学家到创业者,他的联合创始人龙志勇如此评价他:

 

“他不是《生活大爆炸》里面的Sheldon,他了解人,理解商业。他不眼高手低,很务实,知道如何将技术变现。”


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云脑科技CEO张本宇(左)和联合创始人龙志勇(右)

前传:很“懒”的天才少年


虽是位首屈一指的科学家,张本宇的童年却是个“非典型学霸”。

 

分别毕业于同济和北大的父亲母亲,对于张本宇的教育方式是——散养。幼时的他,每个月都会收到一笔父母给他的“购书资金”,他可以随意处置,不限于文学,不限于数学。学习方面也“很是奇特”,上语文课做英语作业,上英语课做化学作业,上化学课就看小说,一路自学成才。

 

谈及自身性格,张本宇笑着问“懒,算吗?”

 

“如果是道选择题,A是懒,B就是很懒。”

 

作为一个理科生,张本宇从没刷过题,几乎每晚9点就开始广读课外书。高考冲刺阶段,读课外书的时间反倒提前了两个小时。“高考那么累,不能弄那么紧张啊。”他略显无辜地睁大了双眼。

 

但正因爱犯懒,养成了他“动脑子不动手”的习惯。他喜欢高效不重复,志向理所当然地成为——运用人工智能技术帮助人类从枯燥重复的劳动中解脱出来。

 

事实上,也是在自由的高中期间,“人工智能”第一次出现在了张本宇的生活中。当时,一款打着“人工生命”旗号的无名小游戏使张本宇入了迷,自此这个概念就在他的心里扎下了根。

 

与2016年HBO去年大火的《西部世界》相比,这款游戏仅仅使用了人工智能中一个很小的概念,但这个概念让张本宇在填报志愿时义无反顾地选择了北京大学的计算机系,也让他产生了一个深深的信念:

 

“AI是值得我奋斗终生的事业。”


目标:为中国企业服务


张本宇所创办的云脑科技是一家主攻深度学习的企业,循环神经网络和增强学习网络是公司目前的两个“拳头”技术:

 

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)是处理序列数据的神经网络模型,主要运用于三个方面:1.机器翻译2.语音识别3.图像描述生成。

 

增强学习网络(Q-learning)是一个能感知环境的自治实体,能够通过不断地学习选择达到其目标的最优动作。2016年大热的AlphaGo,其核心技术就是增强学习。

 

云脑科技的目标很直接——运用世界最前沿的AI技术来做解决方案,帮助国内的企业客户提高KPI,最终让中国企业充分释放自己的价值。

 

在经过一番调查和思考之后,张本宇的解决方案瞄准了企业成长的三个核心问题:

 

第一,新客户在哪里?

第二,如何找回有过消费的沉没用户?

第三,如何提供更多的消费机会?

 

针对三种普世问题,云脑科技推出了两种解决方案:

 

1.精准获客:利用深度学习、知识图谱、NLP等技术,针对企业已有的顾客数据进行建模,并基于模型在海量的用户群中发现该企业的潜在顾客,从而进行精准营销。

 

2.个性化推荐:基于每个用户的行为,采集数据并进行分析解读,以此推荐新的物品(可以是内容、商品或广告物料),能够产生更高的转化率(观看、购买、点击)。

 

此外,针对特殊行业的需求,云脑科技也给出了三种解决方案:

 

1.预测与调度:利用深度学习,根据历史行为和状态的上下文环境描述,来预测新环境中行为与状态的发生概率,随后根据动态预测,针对特定资源进行自动化的调度。

 

例如:电是无法储存的,且电网负荷的影响因素繁多。那么对供电公司的负荷预测领域而言,传统的分析方法往往对原始数据稳定性要求高,对突发事件适应能力差,使得预测和实际发生数据的偏差较大。而云脑科技能够利用深度学习技术,精准预测出下个月的用电计划,减少浪费。除了电力,这种产品技术还可以运用于通信、交通等领域。

 

2.异常检测:在一些特定领域,根据历史时间的序列数据来确定数据变化的正常范围,从而在异常数据出现的早期就能捕获异常,及时发出告警。提示人们尽早采取针对性措施,降低问题导致的损失。

 

例如:传统的设备检修往往采用定期人工巡检的方式,80%至90%的巡检都是不必要的成本浪费。云脑科技通过传感器分析发回的状态,就能够判断何时出现问题、何处出现问题的概率,解放了拉网式的繁琐搜索。

 

3.语义分析组织:利用NLP和知识图谱技术,对海量文本进行信息抽取和相似性检索,自动生成语义标签和摘要。可应用于互联网或企业内部的海量文本数据,从中提取有价值的信息和知识。也可面向媒体编辑、合同审核等场景提供辅助,降低人工成本。

 

云脑科技的这些技术能落地于众多垂直领域,给企业带来实质性的效率提升。对于正处在快速发展中的中国企业而言,需求量极高。张本宇也正是看到了市场的巨大需求和发展趋势,毅然选择回国发展。


底气:中国的DeepMind


目标成为中国的DeepMind,云脑科技的底气何在?

 

首先看CEO张本宇。云脑科技的联合创始人龙志勇评价他:“作为一名创业公司的领导者,张本宇具备了顶尖学术、工程实践、商业把握三方面的视野,并且能将三者综合,达到一个相当高的水平。”

 

他在微软亚洲研究院期间共发表45篇论文,此外针对“如何让机器学习人工智能来帮助解决搜索”“如何让机器通过代码处理大量的数据”这两个问题,他花费了长达六年时间钻研国际最先进的论点,积累了深厚的学术知识。2008年后,张本宇来到工业界,先后供职于 Google、Facebook,将学术落地于实践。他曾经带领团队开发了Facebook中占据利润来源90%以上的信息流广告业务。

 

再来看云脑科技的核心技术团队。其成员全是硕士学历及以上,并且都在人工智能与大数据领域的尖端机构摸爬滚打数年,并开发过很多优秀的作品。云脑科技美中团队人数为“六加八”,成员分工明确:张本宇带领美国的核心技术团队主攻技术研发,有着14年互联网企业服务经验的龙志勇带领中国团队负责商务和落地实施。

 

“既要有前瞻性的空间,又得有接地气的打法。”这是张本宇在战略上的一贯理念。

 

云脑科技的总部在硅谷,始终站在技术的边界上——一旦发现最新的技术动态,立刻钻研并迅速将其引入中国来落地;而在中国,市场还是“一块未分的大蛋糕”,张本宇从与客户洽谈的过程深有此感:迄今为止,云脑科技还没有碰到过完全对标的竞争公司。

 

2015年,技术研发团队在硅谷刚刚成立,很快就获得了峰瑞资本百万级美元的天使轮融资。


2016年,云脑科技和银联达成合作,共同打造出“智惠触达Farcaster”营销触达平台。

 

这个提供精准获客的平台是基于银联的海量消费数据,自动学习并进行动态更新。利用这一平台,银联可以根据已有的消费用户群,自动发现相似新用户,从而帮助其以更低的成本、更高的转化率获取高价值顾客。

 

2016年,云脑科技与某电网公司合作推出了“台区低压负荷预测系统”。利用Grid LSTM深度学习算法,使得电网无需对原始数据进行特殊处理,就能基于大量数据持续训练,自动建立精准的模型,从而大大提高电网的负荷预测准确度。截至目前,台区低压负荷预测系统预测的错误率仅有2%,比之前减少了近50%。


2017年,随着业务重心逐渐转向国内,云脑科技的A轮融资也正在紧锣密鼓地筹备当中。

 

对于未来的业务布局,张本宇表示,他们仍会侧重于金融与能源这两个行业。在金融领域,会延展至广告、运营商方向,更偏向风险控制;在能源领域,则会拓展到交通、制造业方向,偏向预测与优化。与之相关的合作正在洽谈之中,张本宇对此显得信心满满。

 

如今,云脑科技除了北京,在长三角一带,包括上海、南京、杭州,都拥有了客户。


未来:人与智能科技生态达到和谐共处


关于创业,张本宇走过“坑”,他也有自己的思考。

 

在读研期间,他曾有过一次短暂的创业。他和四个好友一起做过一个互联网的语音聊天产品,却因为各种原因导致了失败,但这次经历令张本宇收获很多。“技术与商业如何结合?”“团队内部如何进行分工协作?”成为了他反复的思索。

 

工作后,在每次跳槽时张本宇其实都有机会出来创业。但初期深度学习模型并没有那么通用,技术的边际成本较高,不利于商业落地。张本宇一直在等待。逐渐,随着数据量越来越多,计算能力越来越强,越来越多的运行模型能够投入到更深层次的使用中去,人工智能技术逐渐有了实际应用场景——大批资金涌进业内,技术发展得以深入进行。2014年底,凭借对人工智能极其敏锐的嗅觉,张本宇觉得:时机可能到了。

 

2016年3月,DeepMind的AlphaGo程序以4:1击败韩国围棋冠军,AlphaGo的胜利引爆了人工智能的浪潮。也让张本宇的创业走上了快车道。

 

如今,人工智能方向大热,已在互联网行业产生了几十亿甚至几百亿美元的经济效益,技术上的突破已使其可以向其他行业渗透。

 

这个热度会冷却吗?

 

“当一个技术真的能够产生效益,而不是仅靠理想的时候,为什么会进入寒冬?”张本宇反问。

 

一项技术若处于寒冬时期,就主要靠政府以研究的形式在支撑,但若长期没有回报,政府的经费可能会转向别的研究。“现在人工智能更多的是一个企业行为,是一个经济行为,当它能够创造价值时,除非整体的经济环境大幅度变差,否则没那么快冷却。”

 

张本宇认为,目前,尚未有“特别突出”的人工智能企业,“只能说有的人走得快一点,有的人走得慢一点。”大家都在朝着理想前进,但征途漫漫。

 

刘强东近日在朋友圈提出了2017年京东要大力发展人工智能的发展目标,但特意强调,京东不会因为只顾发展技术让现有的伙伴失业,而是希望人们能够掌握更高的技能。

 

这是一种表态,也是一种姿态。放眼到广袤意义的未来,张本宇也在哲学层面上有着自己的思索:

 

使用人工智能帮助企业解决问题,会不可避免的触及相关员工的利益。“在演变的过程中,某些工种会被机器替代,这是人类担心的根源。”但张本宇相信,企业可以培训员工掌握技术,与智能科技生态达到和谐共处。

 

“核武器造出来之后人类都可以毁灭几十次了,但是现在人类还在。技术肯定是双刃剑,这个只能相信人类自己。”他笃定地说。


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