睿帆科技联合创始人/CTO王雪:打通AI与大数据两个平台,才能更好地提高效率助力生产

来源:互联网 时间:2020-10-20

10月16日,FUS猎云网2020年度人工智能产业峰会在北京金茂万丽酒店隆重举行,在由峰瑞资本副总裁刘鹏琦主持、以《后疫情时代,人工智能落地应用何处所在》为议题的高峰论坛上,埃睿迪信息合伙人/副总裁赵华伟、睿帆科技联合创始人/CTO王雪、云迹科技战略合作副总裁杨子、宾果智能CEO闵海波就论坛议题发表了精彩观点。

王雪是大数据领域的博士专家,她看到未来人工智能在大数据领域有三大方向。首先,AI平台和大数据平台将来必然会融合到一起,“这些工作是两个平台,如果不能统一到一起,将来对于整个生产过程效率是降低的。”

其次,她认为将来联邦学习会有很大的生产价值。再者,区块链的数据共享技术能够在数据领域产生很大的价值。

她表示,AI和大数据一样需要慢慢发展,不要一下子期待太高。“市面上之所以会出现那么多的产品,就是因为没有一个产品能够解决全部的场景,所以人工智能的突破还需要积累。“像现在,我们在某几个点有突破,但是不可能说一下子达到真正的人工智能的高度,所以大家对人工智能降低期望,然后逐渐辅助它成长。”

疫情后,在大数据领域里,她观察到很多企业加速从数据采集阶段发展到如何用数据、处理分析数据并用数据指导生产。在AI运用上,现在更多的是云服务厂商有很多AI平台进行数据分析和深度学习并训练模型。

本次峰会由猎云网主办,猎云资本、企业管家、猎云财经、锐视角协办,近百位知名资本大咖,独角兽创始人、创业风云人物及近千位创业者共聚一堂。峰会以“AI UP!”为主题,聚焦人工智能产业的应用,通过展示多领域多维度人工智能技术和产品以及分享讨论AI在不同场景中最新落地应用,展现人工智能产业落地应用的最新成就;并围绕人工智能产业的“进击”与“破圈”,探讨AI技术如何为产业赋能。

以下是王雪论坛实录,经猎云网删减处理:

王雪:大家好我叫王雪,来自广州睿帆科技,我们致力于大数据的处理和分析,我们公司两大主打产品,一个是大数据平台,提供从数据采集、数据接入到数据处理和数据分析一站式解决方案,雪球数据库是提供单表千亿级别以后交互式极速的数据查询引擎,我毕业于人民大学,主修方向是高性能数据库。

刘鹏琦:2020年是很特殊的一年,有非常多的关键词,包括疫情、新基建、中美关系,在这么一个大背景之下,无论是从国家的层面来看,对很多新技术,尤其是以人工智能为代表的新技术都非常渴望,很多地方政府投入了大量资源支持这类公司,还是包括像资本市场,也给这类企业的融资开了一些新的窗口,包括科创板、注册制,从宏观大环境来看,是非常热闹的。

我很好奇,从咱们人工智能企业自身的微观情况来看,走过疫情,我们自己有哪些切身的体会?包括在疫情期间,我们对自己的产品、业务,与比往年相比有哪些变化和新的亮点,可以做一个简单的分享。

王雪:我们公司主要做数据处理和数据分析,疫情对我们来说没有特别大的影响,我们只是看到,疫情倒逼整个社会数字化过程加快。我们从电信业起家,大家都知道电信行业的数据量特别大,我们看到大数据的处理过程是,第一步先把数据采集起来,第二步是数据处理和分析,第三步才到分析和合作,比如说做深度学习,分析完的结果用到正常的预测和将来的使用。

我们现在看到的情况是,在疫情之前,很多企业才处于第一阶段,仅把数据收集起来,但很多企业还没有到真正把数据利用起来。随着疫情的进展,很多企业在加速这个过程,已经从数据采集阶段进展到下一步,如何使用数据,对数据进行处理和分析,然后对分析的结果进行利用进一步指导生产。

刘鹏琦:从机构角度看,产业升级会经历很多阶段,包括从信息化、数字化、线上化,再往后才能到大数据和智能化应用,可能疫情把整个链条过程压缩了。

过去几年,人工智能本质上是个工具,它的落地和商业化应用需要结合其他技术,包括云计算、大数据、物联网,也需要真正考虑商业价值,所以它的落地预期和速度在过去几年比想象中慢很多。就这个现象请教一下在座各位嘉宾,过去几年,人工智能的发展没有像大家预期发展那么快的原因和挑战可能在哪?是因为我们所处的行业基础设施不够好,还是说我们价值传导不够到位,还是怎么样?

王雪:大家开始对AI的破局期望太高了,所有东西都是有一个循序渐进的过程,我不是AI专家,我是做大数据出身。但是我对大数据这个东西是这么看的,大家都知道大数据最开始突破是谷歌那三篇论文,因为数据量大的时候没有任何计算模型能够处理,所以找到了一个突破点,可以用一堆机器、便宜的机器做一个很大算力的突破。

我认为人工智能也是一样的,大家最开始对它的期待很高,但是随着发展发现,像大数据能解决一部分的问题,但是不能解决全部的问题。之所以大数据生态圈里面出现那么多的产品,就是因为没有一个产品能够解决全部的场景。人工智能同样如此,它的突破是需要积累的,像现在我们在某几个点有突破,但是不可能说一下子达到真正的人工智能的高度。所以大家对它的应该是降低期望,然后逐渐辅助它成长。

刘鹏琦:我们再谈另外一个大家比较关心的问题,就是商业模式。这对于人工智能企业落地来说是非常关键的点,我们可以看到,现在大多数的落地模式无非是这几种,不是做技术项目服务实施,就是卖一些软件或硬件产品,或者是以企业服务和年费的形式。最近几年做下来,会不会看到一些新的可能性?

王雪:我们是纯粹的2B企业,我们更关注给厂商做产品,我看到AI商业模式可能不止是提供一些解决方案,更多的是云服务厂商有很多AI平台,用户使用AI平台来做分析和深度学习,处理数据,直接训练模型。我还看到一些联邦学习平台,他们可能是将来AI的趋势。

AI的最大问题和大数据一样是很难形成产品的,更多是提供一个解决方案。如果说形成产品很难,那我认为向客户交付未完成的产品是一个更好的途径,可以设计一个更好的商业模式。

刘鹏琦:刚才在座几位嘉宾分享了很多对人工智能的思考,让我们再把话题拉回到疫情之下和现在,整个疫情对大家今年的业务或多或少有些积极的作用,除了对现有的一些业务订单上有一些爆发式增长外,是否有一些新的灵感出现,客户会不会提出一些原来从来没有提过的想法和需求,哪些是我们觉得非常有价值的?

王雪:我看到的是几个方面,第一个我认为AI平台和大数据平台将来必然会融合到一起,因为用户在收集和处理数据的时候,一定要对数据进行变现。数据要产生价值,指导实际生产。AI框架其实是帮助用户训练模型,模型一定要部署和应用,而AI框架在模型部署、应用和在数据预处理方面需要借助大数据平台做这些工作。

这些工作是两个平台,如果不能统一到一起,将来对于整个生产过程效率是降低的。所以我认为将来这两个平台一定会融合到一起。

第二个,我认为将来联邦学习会有很大的生产价值,因为大家现在对于数据资产都非常看重,如何能够在不破坏别的数据隐私前提下,或者不购买其他公司数据前提下使用其他公司的数据,这个就是联邦学习将要解决的问题。

第三个我看到的趋势或者有价值的点是使用区块链的数据共享技术,我们怎么样把数据共享和区块链技术结合到一起,使得能够在数据共享过程中评估每一个参与数据共享人的价值,同时又不违反数据的隐私。

刘鹏琦:在这次疫情当中,咱们很多AI公司,无论在抗疫过程中还是在服务其他行业和社会过程中,已经开始扮演起一个关键角色,而不止是一个概念。我想最后再请各位嘉宾简单的用一两句话再展望一下未来五到十年,在我们领域也好,还是说在社会也好,AI会变成什么样子?

王雪:我认为AI技术对于人类世界的改变并没有产业那么难,大家在长期之内会看到一个更好的效果。

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