明略数据是谁?为何能拿下腾讯在行业AI的高额投资

明略数据,究竟是一家什么样的公司?

昨天,这个低调的AI独角兽官宣了一轮已于去年完成的10亿元融资,C轮,华兴新经济基金和腾讯领投。更早之前,红杉资本中国基金是明略数据B轮的领投方。

值得注意的是,这则简短融资消息背后,也隐含着巨头们对潮水方向的判断。

Why?

有两个人最适合回答该问题。一是腾讯投资董事总经理姚磊文(Levin Yao),他是腾讯投资在AI赛道上的“捕手”,也是腾讯投资明略的直接负责人。

二是明略数据创始人及董事长吴明辉,他是明略的掌舵者,也是最先感知春江水暖的行业先锋,实际上这也是吴明辉的二次创业,在明略之前,他发起创办了营销领域声名卓著的“秒针”。

So,开门见山,围绕本次风向标式的投资,量子位请他们分享下对行业AI、未来趋势和明略发展的看法。

腾讯的逻辑

姚磊文(Levin Yao),一个逻辑清晰、言语简练的投资人。在被问到此次投资的背后逻辑时,这位腾讯投资董事总经理径直以“3个3”回答。

第一个“3”,行业趋势,姚磊文表示在AI加持下,大数据和云计算意义被重估,价值也在得到史无前例地释放。

之前马化腾有金句:在云端利用AI处理大数据。

而姚磊文则对此有更具体的解释:

首先,大数据正在给各行各业带来效率提升的机会,这是大趋势;

其次,支撑这个大趋势的核心原因,是数据的价值在云计算和AI作用下实现了价值放大,表现为线上线下数据开始有效打通,可以更加精准地识别用户需求,给用户带来更好的服务和价值;

第三,越来越多的智能传感器,又在进一步完善数据规模和维度,伴随数据联网化、分析能力等技术提升,数据价值倍数级放大。

于是在很多垂直应用场景,比如金融、工业、安防等,AI带动的数据价值提升,带来了更大的势能作用。

第二个“3”,是在趋势和时间节点踩准的前提下,AI落地的3个重要维度。

首先是选到一个有海量数据的领域切入,以明略为例,最先迈入的公安安防领域,破案和反恐,都是涉及海量、多源,且数据动态更新的领域;

其次是刚需明显。社会各界对安防领域一直都有巨大投入,不仅商业上有价值,还有积极的社会价值,是一个极富潜力的价值创造领域;

最后是固有解决方案有缺陷。传统大数据服务提供商,在现有AI解决方案上留有空间,后入的创新者机会很好。

所以从这3个维度来看,明略目前选择的公安、金融和工业,都有很明显的结构性机会。腾讯在这个方向上综合考察多家公司后,认定明略会是战略和财务上都能有优质回报的标的。

姚磊文强调说,腾讯挑选投资标的非常谨慎,原则就是:选最好的公司,给最多的支持,让它快速成为赛道领头羊。

新美大、京东、滴滴和链家等,都是腾讯投资原则下诞生的优秀成绩单。

但对于明略这样的行业AI公司,也不是不存在挑战。

依然是3点。

第一,数据本身体量大,维度多元,数据治理原本就是一个很大的工作,需要一个标准化流程,将非结构化数据变成结构化数据,这其中涉及对技术和行业的深刻理解。很多情况下,可能会面临数据很多,但不可用,数据孤岛是行业AI的瓶颈之一。

第二,当前AI技术发展尚处于初期,可以提供的价值创造有限度,无论是视觉、语音,还是自然语言理解,都还有待技术实现更大突破。

第三,AI to B,就会涉及到B端客户的认知度,特别是对于政企,需要时间和接受过程,明略等行业AI的早期投入企业,一方面有技术落地的硬性需求,另一方面也有市场教育和认知普及的潜在任务。

“挑战有,然而都能在不远将来得到解决。” 腾讯投资董事总经理姚磊文总结道。

明略的AI

OK,趋势和行业逻辑已经很明确,但明略到底做的是什么的?

不妨先看一个直观的例子。

2017年,明略正式对外发布了用于公安研判的AI人机交互产品“小明”,并正式在一些省市公安机关入职上岗。

“小明”可以干什么?

他不仅能把潜在犯罪嫌疑人的历史图谱分析清楚,而且还能结合时间、地点和其他维度,最后为公安民警提供决策参考,可以说是民警的研判助理,但又因为具备AI的学习及计算分析能力,堪比富有经验的优秀老民警,甚至可以说是民警标配的“福尔摩斯”。

这差不多就是明略业务产品的缩影。选定一个行业,找到刚需痛点,基于大数据,结合AI在感知和认知方面的能力,给出行业性解决方案。

本质上是利用AI降低成本,提高效率。

而上述举例所说的“小明”,只是明略行业AI落地的人机交互产品。“小明”背后,还有基于知识图谱数据库产品“蜂巢”,以及AI大脑“明智系统”。

△明智系统产品体系

与火热的感知AI不同,明略要落地的,叫认知AI。

这套思路,3年前从公安安防开始,现在延伸拓展到金融、工业与物联网等行业中,选知识型劳动的现实痛点切入,提供AI解决方案,并以此营收。

这还只是开始,吴明辉说:这是一个前期投入大、起初方案打磨时间长,然而一旦开始合作,增长稳定,壁垒深厚,而且AI还会随着数据增长而巩固优势。

这位明略创始人还透露,如果保持每年2-3倍的增长速度,明略在1、2年后便会是一家盈利公司。

而这还未将认知AI可能到来的技术革新计算在内。

认知AI

北大AI实验室出身的吴明辉,将AI按照“感知AI”和“认知AI”划分。感知类于人的眼、耳、口等感官,认知则更偏大脑新皮层,其中有逻辑思考、想象力、语言能力、符号处理能力。

感知+认知,构成人类完整的智慧能力。

此前,伴随深度学习带来的突破,感知AI正在前所未见地变革行业,让万物有灵。

△明略数据创始人及董事长吴明辉

现在,吴明辉认为“连接点”已经出现,感知AI和认知AI,正在寻求更全面地对接。

吴明辉说,在公安安防的AI系统打造中,感知方面的智能摄像头、视频解析,正在与认知领域的知识图谱等对接,双方正在呈现出越来越强的合作连接趋势。

但吴明辉也强调,之前相互独立发展的二者,现在所处的发展阶段也不同。

他表示现在认知AI方面的进展,尚处于方兴未艾阶段——“相当于深度学习在2011年时所处的阶段。”

对于认知AI的发展,吴明辉也给出了3点看法,指需要分3步走。

第一步,实现数据在线,即腾讯姚磊文所说的数据网联化;

第二步,基于数据在线实现分析和挖掘;

最后,形成彻底的AI业务闭环,拥有完整的行业解决方案,从最直观的感知,到后端支撑的认知,完成完整闭环方案,且有源源不断的客户价值产生。

这也是目前明略40多个项目经理分布全国各地的原因,因为行业AI落地很难“拿来即用”。

所以当我们问“行业AI落地所需”时,吴明辉给出的答案是:AI产品经理——这也是他在明略内部的自我定位。

吴明辉说,目前需要的产品经理一样的角色,把AI技术能力和客户需求梳理打磨,完成闭环的业务产品。

他解释称,这是人工智能的第一性原理

最核心的环节是形成产品闭环,而且最重要的是这个闭环并非完全机器永动循环,而是打造用户体验良好的人机交互入口,让所有的客户源源不断参与到“数据标注”、模型训练中。

秉持这样的观点,实际也跟目前认知AI所面临的技术挑战相关。

在吴明辉看来,认知AI的终局就是一个无所不会的“问答系统”。

无论用户、客户用什么样的语言、表达方式,这个问答系统都能准确理解、准确回答。

然而以一线从业者身份发言,吴明辉觉得这个终局还“路漫漫其修远兮”,因为即便明略的AI产品现在就已经在发挥作用,但核心还回答不了“why”的问题。

“你问AI,这个嫌疑犯为什么犯罪?它现在只能是懵的,不可能直接回答你。”

但AI可以做的是帮你找到犯罪相关的线索、情报,并且提供一些基于数据的分析。吴明辉认为行业AI落地可以从这样的方式打开局面,更何况这也已经是很多深具经验的老刑警才能完成的工作。

值得一提的是,这也是吴明辉认为行业AI将会带来的新常态。

AI带来的并非是工作的冲击,而是人类的进一步解放。

一方面是把人类从枯燥重复的脑力劳动中解放出来;另一方面则是做哪些人很难搞定的任务,最终让更多人投身更加有价值的工作中。

沿着这个使命,以及围绕知识型劳动的AI打造逻辑,明略还会进军更多领域,还会选择“做重模式”,派驻大量科学家、技术人员在客户现场,通过构建行业知识图谱,实现从个体赋能到全局智能的产业转型升级。

吴明辉说小目标,就是巩固明略面向AI的数据融合、治理能力在业内的江湖地位。

而为了实现这一小目标,这位明略公司“首席产品经理”,也花大量精力在人才招募和前沿技术研究,这也是吴明辉兼顾天使投资的原因之一。

我问他成为AI产品经理的建议,他笑而不语,最后半真半假地说:“这是明略数据的核心秘笈,我不能公开,但欢迎有识之士尽管来试试。”

明略数据营销副总裁透露,吴明辉从2006年正式创业,北大结缘的师兄弟们,几乎都不曾离开过。

如今,刚刚庆祝四周年生日的明略数据,已有400多位员工。


关于明略是谁,这个问题,吴明辉说, “你的价值观是什么,决定了你是谁,明略开始的第一天就是客户第一,员工第二,股东第三。”


本文来自搜狐新闻


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2、标注规范 ——共3项(文本、无效、性别)  注: 文本正确率:95%     其它(无效+性别)正确率:95% 注:一定不要多字、漏字!!2.1性别类别分类定义男性别女童声童声指小孩非常稚嫩的声音,大概是在5岁以下的范围。大孩子的声音归到男女。其他没有人声,或者男女混声的统一规为其他 注:女生之间的对话性别是女,男生同理;只有男女相混的对话是其他2.2判断是否为无效语音无效:1、主体人声音的前面、或后面、或中间:有一段安静或噪声等非人声 ,长度在2秒以上(宽条是0.3秒)。【注意整句无人声的不是无效】2、声音是转格式转错的。无效语音,直接打勾,文本不用修改。3.全英文的句子听不懂标无效有效:其它都是有效 2.3修改文本标注文本,目的是把耳朵听到的“普通话或带口音的普通话”标成普通话文本,严重听不懂的“方言”,可标注#2.3.1标注#的情况(1)听不懂、听不清的词或方言标注#(2)英语语句中,听懂的单词标注出来,听不懂的标注#(3)除英语外其他国语言标#,发音如“萨瓦迪卡”,“阿尼哈塞呦”等必须标#(4)粤语标注#(5)噪音标注#(6)遇到拼音标注#,如“阿啵呲嘚”等拼音(7)整句无人声,只有噪音,不超过2S的标#,如一个人整句咳嗽声 注:#可以代表一个字不清楚或者几个字不清楚;一句话中可以出现最多两个#,但不能 同时  ##  这种形式出现;最多可以 #文本# 这种形式出现;2.3.2姓名问题(1)姓:必须标注正确,确定是有这个姓(2)名字:名字可以打同音字 2.3.3地名问题(1)省市等较大地名必须查清楚,不能出现错字:如浙江省无锡宜兴市 (2)较小的地名,如村镇以及道路、小区等可标注同音字。 2.3.4数字问题(1)听到的阿拉伯数字写成汉字,如“一二三四五”或“幺二三四五” 2.3.5儿化音问题(1)带儿话音的,可以写出“(儿)”字,并且加括号;或者直接不打儿化音,皆可。例如:我得了5分儿,文本要写成:我得了五分(儿)/我得了五分注意:不是儿化的不用加,如女儿,婴儿等不是儿话,就不能加在“儿”字上加括号。 2.3.6语气词问题(1)注意口语的字:口语中,结结巴巴说出的,要写出对应接接巴巴声音的字。 (2)口语中,“嗯”、“哦”、“啊””等,要准确对应文本。例:声音“呀”,不能写成:“啊” 2.3.7英语相关问题(1)单词:英语单词,整个单词要小写。如“happy” (2)字母:说字母的写成字母,要写成大写。如“A  B  C  ”。注意:QQ、MSN,是字母发音,要写成大写。 注:英文单词发的不标准,如能听出是哪个单词,就写单词。整句都是英文句子的情况:l 一句话中发音不清楚的单词,标#,发音清楚的单词必须写出单词l 整句英文都听不清楚时,标为无效,不要整句标为#。l 英文用中文谐音写出来的,算错。如:black 写成 布莱克 算错l 一些地名,人名按英文读的,需要写英文,如:I am gonging to shanghai  不能写成“上海”l 其他国语言,发音如“萨瓦迪卡”,“阿尼哈塞呦”等必须标#   2.3.8混音问题混音包括3类:1、当前电话通话的两个人同时说话,相混2、当前人声与较亮或尖锐的音乐声(如铃声、汽车喇叭)相混 混音部分的标注方法:(1)如果非主体人插话不影响对主体人说话的理解,标注员可以听出主体人说话的字,则要求写字。(不要出现一个音对应两个字)例如:非主体人插入的话,音量小、字数少,可忽略当成没听见。 (2)如果非主体人插话,造成标注员已听不出主体人混音部分的字,则要求混音部分标#。 例如:非主体人插入的话,由于音量过大相混在一起,听不清主体的话,混的部分写#。 (3)如果音乐声相混,不影响对主体人说话的理解,标注员可以听出主体人说话的字,则要求写字。如果音乐声相混,造成标注员已听不出主体人混音部分的字,则要求混音部分标#。3:增加#的情况l 人声中出现突然间的大噪音且与人声不相混,包括铃声、叮声、咳嗽、扑话筒、有大的音乐背景等,写1个#。l 人声前边或后面出现一片乱乱的小声说话、持续的背景噪音,写#和不写#都可以。注意:安静的静音处,不能写#。  2.3.9 标注页面蓝条与黄条使用 蓝条和黄条的功能有3个:(1)尺子,表示0.3秒,可以用于量取2秒判断无效。(2)选中功能。选中的是播放蓝条最左端到黄条最右端的声音。当语速特别快时,建议分段选中去听,写下文本,正确率会提高。(3)确定#在哪儿出现。   标准普通话与带口音的普通话对照表:类别定义特例举例说明无口音拼音、声调都正确轻口音拼音对,声调不对n和l不分;n和ng不分;z/c/s和zh/ch/sh不分属于轻口音那个,发音:la4 ge5(标准na4 ge5 )电信,发音:dian4 xing4(标准dian4 xin4)平时,发音:pin2 shi2(标准ping2 shi2)政治,发音:zeng4 zi4(标准zheng4 zhi4)刚才,发音:gang1 chai2(标准gang1 cai2)重口音拼音不对(n和l不分;n和ng不分;z/c/s和zh/ch/sh不分)除外湖南,发音是 fu2 nan2(标准hu2 nan2)歌曲,发音是guo1 qu3(标准ge1 qu3) 

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