AI與明略科技的十五年故事_風聞

出品 | 創業最前線

作者 | Rickzhang

數學到底能做什麼？

這曾經是困擾了明略科技創始人吳明輝大學四年的一個問題。

2000年因為奧數成績優秀被免試招入北大數學系的這個年輕人，現在提及自己神一樣的同學，都滿身敬佩。因為不算別的，在他所在這級北大數學系的畢業生中，已經出了4位數學家，而且屢獲國際數學界的獎項。

曾有一次學校組織建模比賽，吳明輝認為自己計算機編程能力強，想拉着學神的同學一起參賽，結果對方回答：“我的數學不是用來做應用的。”

這也引發了他在一段時間內對數學這門學科的深度思考。

吳明輝覺得數學是可以被應用在日常生活中的。大學畢業後，吳明輝進入北大計算機系讀碩士研究生。當時他所在的實驗室是北大第一個成立的人工智能實驗室。而這個從數學專業延伸出來，而且在計算機領域如魚得水的年輕人，一門心思就扎到了數據與算法的研究中。

誰都沒想到，歷史是偶然中的必然。從此，吳明輝跟人工智能結下了不解之緣。

而由於本科出自數學專業的緣故，吳明輝對於邏輯和數理之間的關係情有獨鍾。在他看來萬事萬物都有邏輯，如果計算機掌握了這種邏輯的趨勢，就一定能逐漸形成對事物的判斷能力。正因此，畢業後他變成了計算機推理論的堅定支持者。

“Data is wonderful”，這句曾印在明略員工名片背後的英文，其實就是他的信仰。

之後很多場合在介紹他的時候，他都謝絕用數學家的title，而更期望別人用數據工程師的名義稱呼自己。

在他看來，這輩子如果能把數據應用真正做到位，就已經很了不起。

1、緣起在北大計算機系創業者的採訪中，很多人都曾經談起過吳明輝這個人。

因為作為在學校上學時就創業的小有名氣人物，他不光在大四之後就已經通過勤工儉學有了收入，而且他有一個創業的理論在那個時代北大計算機系創業人羣中頗有影響。

2005年吳明輝同計算機系的學弟散步時，談到了自己的七次創業理論。

“很多人畢業選擇出國、找工作，而我決定創業。從你讀完碩士25歲，到46歲這21年間，有7次創業機會，每次三年。七次裏只要成功一次，人生的境遇便大不相同。而即便回回失敗，46歲時你一樣可以去找工作，因為積累的經驗是那些打工的人所不具備的。並且，當你躺在搖椅上時，不會為自己的人生後悔。”

（圖 / 攝圖網，基於VRF協議）

由於財務上比較富裕，吳明輝非常熱衷於請客，在同學中的人緣異常不錯，這為他畢業後就創業奠定了良好的人脈基礎。另一方面，吳明輝在研究生階段接觸到人工智能理論之後，他把自己的想法聚焦到一個前沿的數學應用上，那就是通過邏輯思維，教會計算機自主思考和推理，而這個想法得到很多志同道合者的認同。

於是吳明輝成了一個小工作室，帶着想勤工儉學的同學接外包工程。但一開始並不知道客户在哪，他就去泡清華北大的各個BBS社區，看老師們有什麼需求。

他們第一個最成功的項目其實還是在北大。當時，要求學生每天跑步是北大的傳統，如影相隨的則是未名BBS上的代跑服務。為了杜絕這種情況，老師們在BBS上發了任務，希望能有計算機系的同學幫忙解決帶跑步的問題。

吳明輝接下了這個任務，從硬件到軟件到算法，全部是由人工智能實驗室的同學們一起完成。而這個手掌打卡系統最終推出，徹底把代跑步的現象在北大未名湖畔杜絕了。

到2006年，吳明輝和他的夥伴們都面臨着碩士畢業，繼續做外包雖然有利可圖，但那些優秀的人才肯定會走。為了留住這個團隊，也為了對團隊負責，吳明輝打算註冊一家公司，於是有了秒針。

2、秒針出世公司有了，業務做什麼又成為一個難題。

**吳明輝看到的大都是互聯網發展方向，只不過他看的有點超前。**在2006年他當時第一個想做的項目是互聯網教育，曾經想把新東方的英文教育搬到網上。但是項目書還沒寫完，由於市場還不成熟，被熟悉的VC給否決了。

然後由於熟悉數據和邏輯算法，吳明輝萌發了一個想法，是不是可以做一個能通過用户閲讀習慣的獲取和解析，從而主動向用户推送內容的網站。

他甚至帶領團隊都把整個的算法做了出來。

問題這個與今日頭條的邏輯幾乎一樣的商業模式，推出的時間實在太早，一系列外在因素的不成熟，使得吳明輝的想法胎死腹中。

可算法已經做出來了，可以對上網的相關用户行為進行分析。於是吳明輝想，是不是可以利用這些算法為當時的那些平台網站提供幫助，幫他們優化內容和流量。

但在當時，大部分互聯網媒體由於資金有限以及不想把數據提供給第三方的原因，並不接受秒針提供的這種服務。

整整一年的時間，吳明輝都沒有找到自己前進的方向。

拯救他的是一次在國外的會議。

那次大數據國際研討會期間，他遇到了一個熟悉廣告和數據業務的美國人。他們在場下進行了一番非常深入的交流，吳明輝把自己已經做好的算法展現給他看，而對方則認為吳明輝選錯了市場拓展的方向。

對方覺得真正需要這套系統的是廣告主，而且是那些正準備把廣告從電視領域轉移到互聯網的企業。在這個美國人的啓發之下，吳明輝突然弄明白了，接下來秒針將要應對的市場和轉型的方向。

他意識到站到電視廣告評價的角度，通過自己的算法幫助廣告主優化互聯網廣告的投放以及監測廣告的效果，很可能是自己希望的那個數據應用市場。

於是團隊開始將已經成型的算法向這個方向轉移，聚焦到廣告監測的領域進行產品研發。

那段時間也是吳明輝和整個團隊最苦的日子。

一方面第一批融的100萬已經燒光了，基本上都是吳明輝到處借款維持公司的生計；另一方面，免費提供給客户使用的產品得到了大量的好評，同時也拿到了真正客户的需求和改進的方向，這意味着鋪天蓋地的開發任務迎面而來。

秒針的開發團隊其實沒有多少人。現在明略智能硬件事業部的負責人徐浩加入公司的時候，辦公室裏就10個人，吳明輝還必須兼職寫算法的代碼。

（圖 / 2008年中，秒針搬遷到塞納維拉別墅，推出拳頭監測產品AdMonitor，獲得了第一筆收入）

那段時間吳明輝吃住都在辦公室，他甚至在每個小辦公間裏都放了一個躺椅，幾乎維持了很長一段時間的24小時輪軸轉，身體吃不消了，就在任何一個躺椅上躺下睡幾個小時起來繼續幹。

而徐浩和另外一個工程師負責核心的產品研發，他們需要解決每天1000萬條數據的處理問題，壓力是無法想象。

這樣拼命三郎式的工作，整個團隊堅持了近兩年。直到2010年，寶潔宣佈自己在網絡上的廣告投放超過10億，要尋求一個公正公平第三方檢測來保證自己投放的效果，從此秒針就成為了廣告主與平台之間結算的渠道和數據監測的來源。

從2008年初正式轉型到現在，秒針的服務已覆蓋很多世界五百強公司，佔據了70%的市場份額。據統計，中國前100大廣告主中有80多個是他們的客户。

……

直到現在，秒針依然是中國國內互聯網廣告乃至新媒體形式廣告監測的核心平台。

3、下一次興奮到了2014年前後，吳明輝發現秒針的業務遇到了天花板。

秒針的邏輯是解決了那些傳統廣告主原本在電視廣告投放上不透明，效果無法評估的問題。因為這些數據上的轉移，從而帶動他們把原本在廣告電視廣告投放的預算拿到了互聯網上。這本身是對於互聯網平台也是一個加成的作用，所以雙方互相依託形成了黃金的一段發展期。

但2013年互聯網的發展已經達到了頂峯，各家企業投入到互聯網上的廣告金額也逐漸固定，相關業務的份額也達到穩定期。

恰恰是在那個時間點爆發了斯諾登事件，這個事件對於我國的政府來説，徹底揭露了外國企業在信息安全上帶來的隱患。當時國家出台了相關規定，支持民族的軟件產業，希望逐漸解決政府應用軟件中的安全問題。

就在同一個時間點，吳明輝也在思考秒針下一步的發展方向。他發現公司的核心能力還是數據處理，以及在這之上的數據挖掘和人工智能算法的應用。

偶然的機會，他看到了國外的一個軟件公司Palantir，認為他們將數據應用推廣到很多傳統行業的想法值得自己借鑑。於是，吳明輝帶着團隊將已經積累下來的數據處理能力打造成產品，開始推向市場。

但在服務客户的過程中，他覺得秒針的價值在產品表現中越來越不明顯，所以他開始把人工智能的能力用深做透，最終鎖定了知識圖譜的這樣的一個技術方向。而在看到這個機會之後，2014年吳明輝帶領秒針一部分團隊成員組建了明略數據，拉開了二次創業的歷程。

當時團隊都想穩定些，畢竟秒針的業務依然在穩步前進，相關的盈利也不錯。而他卻要進入一個新的賽道。為了帶動團隊，吳明輝的軸勁上來了，他一個一個的去做工作，幫助大家梳理相關的開發邏輯以及方法論。

在吳明輝看來，進入知識圖譜這個細分領域對實現自己的目標很有幫助，畢竟這是教會計算機自己推理的基礎和前提，因為足夠多的數據樣本才是計算機可以進行推論的基礎。

到了2015年，石家莊市公安局看到明略在相關論壇上的發言和技術展示找上門來，這給了剛剛成立的明略數據進入公安信息化的重大機遇。

吳明輝一方面要求團隊對於國際上所有類似的軟件進行分析和逆推，學習他們的邏輯和研發以及產品的體系；另一方面，組織研發力量緊鑼密鼓地利用自身優勢總結基於大數據研判的算法。

而且由於明略之前做的很多的技術積累，使其在進入這個領域的時候進展非常快。

基於之前所積累的這些數據處理和人工智能邏輯推算的相關技術和理論，在進入公安領域之後，明略迅速把所有能接觸到的數據進行了知識化，重新給計算機編定了知識圖譜，使得計算機可以利用這些已有的知識，進行自我的推理和論證，從而增強了相關數據聯合的能力，為公安系統破案提供了非常強大的支持。

（圖 / 2015年10月，面向公共安全領域的情報分析產品原型，運用多維探索式分析，將軌跡、關係、事件等數據與BI相結合，利用話單的特徵分析定位嫌疑人員軌跡，是業內第一款應用於實戰的知識圖譜產品）

2015年10月22日，明略數據舉辦“明萬象·築方略”2015戰略產品發佈會，首發革命性產品SCOPA，開啓大數據關聯挖掘的新時代。

正是基於SCOPA平台，此後兩年的時間裏明略推出針對行業的人工智能大腦“明智系統”，通過研究海量的數據，構建了行業專屬的知識圖譜，在全量數據和業務系統的“整合”之上，實現數據的充分融合和碰撞挖掘，面向行業業務而構建的AI大腦。

2016年開始，在公安系統得到大規模應用的明略產品，逐漸成熟並開始大規模推廣，市場反響強烈幾乎供不應求。

這奠定了明略向新時代發展的基礎。

4、HAO智能理論成型****2018年，經過秒針和明略兩個階段，吳明輝逐漸明確的自己想推動計算機直接實現邏輯推理這個目標的過程。

在他看來，人工智能的落地可以分為三個階段，即數據在線、數據分析和挖掘、人工智能。經過一系列時間的思考，2017年吳明輝正式提出了自己的AI落地的理論。

“AI落地創造價值，唯有從大數據開始，凝練大知識，人類、機器和組織的智能，以人機同行、行業服務為抓手，將明略數據的大AI思想落地到行業應用場景中。”

實際上，一開始的理論推進並不是一帆風順。他在2018年的年會上，將這個議題作為明略未來發展的核心，以並要求整個公司所有的技術力量都向這個理論以及相關的技術準備上面傾斜，引起了很多疑慮。

大家認為這是一個未經證實的理論，而且在這個過程中，作為一家民營企業投入巨資去做一個基礎學科方面的研發是不切實際的。

但吳明輝的軸勁又上來了。

一方面他只要找到機會就勸説自己團隊的成員，用自己的邏輯和方法論講解他對這個理論的認知；另一方面他也在國際上尋找合作科學研發的團隊。

因為是對於同樣的理論認可，在與其長談三天之後，國際知名的人工智能專家吳信東教授，從美國飛回中國加盟明略，開始對吳明輝這個理論的總結和系統科學化工作。

最終，2018年11月17日在新加坡舉行的IEEE ICDM國際數據挖掘學術大會上，吳信東教授與吳明輝共同發佈了《論大智慧/On Big Wisdom》論文，同時現場講解了“HAO智能理論”。

（圖 / 2018年7月27日，明略科學院成立，由人工智能行業頂級專家吳信東教授出任院長）

所謂“HAO智能理論”，協同HI（人類智能）、AI（人工智能）和OI（組織智能）三者合一的HAO智能，其實就是通過打通感知、認知、行動系統，實現AI閉環落地，幫助組織進行分析決策的理論。

而人機協同，就是人與AI大數據在共同架構下通過某種協調方式，例如數據中台共同工作，最終達到一個都需要結果的過程。

這個理論表明人機協同實現AI推理和決策的時代已經到來。

而HAO智能理論，支撐了明略在新時期的發展，也成為吳明輝實現自己AI發展目標的基石。

5、新的機遇****有時候，對企業發展來説突發的危機也可能帶來新的機遇。

2020年的疫情，雖然延緩了很多企業的發展，也給明略帶來一些不可預測的市場變數。但讓吳明輝感到異常興奮與激動的是，疫情期間不光明略的知識圖譜和AI理論得到了大規模的應用，而且在企業端網絡應用需求迅速爆發的當下，他看到了明略進一步發展的機遇。

2020年下半年，他在一次高管的會議上發表了自己對於明略下一個階段發展的看法。他認為明略已經完成了對大規模企業級數據處理從理論到技術層面的準備，已經具備可以為整個B端的企業提供數據處理和決策支持服務的能力。

在他看來， 2020年疫情黑天鵝的降臨，雖然從某種程度上阻礙了很多企業的發展規劃，甚至讓一些曾經很有前途的商業模式折戟沉沙。但不管是被逼無奈也罷，還是主動求變也罷，在突然的轉型線上之後，企業陸續都認識到利用好雲上的數字交流和管理工具，很多業務上的難題可以迎刃而解。

關鍵，在幫助客户提升數據處理和分析能力，尤其是為政府部門的數據處理和決策提供人工智能協助之後，吳明輝突然意識到了明略科技遇到了一個新的機遇。

在他眼中，不管是什麼客户，明略之前的技術已經幫助他們完成了在線上所有數據能做的挖掘和分析。但信息的孤島依然存在，尤其是在很多具有線下業務的企業和單位。

他認為明略現在已經具備了一個非常好的數據中台能力，完全可以協助所有的客户打通線上到線下各種的數據，把它們整理成一個組織的知識圖譜，從而最終幫助每一個組織去構建一個“大腦”，利用人機協同去做智慧的決策。

吳明輝認為，這可能才是一個企業完全數字化的狀態。

而從這點看，將明略AI和數據管理技術推動到幾乎全部的企業應用上，已經到了一個天時、地利、人和都具備的時候。

在吳明輝眼中，這不光意味着明略的未來，也意味着人工智能的未來。

“明略有成為企業數字化管理與決策中台的潛力。”

實際上，吳明輝和他的明略一直堅信：計算機是可以產生推理和決策的能力。

因此，15年來明略的發展歷程，其實就是他與他的團隊接近和實現自己確定目標的過程。

現在這樣一個民營企業卻擁有着龐大的科研能力，有着自己的客户，有着核心的技術和理論支持，毫不誇張地説，吳明輝已經離自己的目標越來越近了。

而跟用數據標註實現那種“偽人工智能”不同，明略追求的用邏輯引導計算機實現真正的自我推論和決策，很可能意味着人工智能的未來。

從這點上説，明略的歷史，其實就是一個追夢者和一羣追夢人共同追夢的故事。

而且，這故事才剛剛開始。

*注：文中題圖來自攝圖網，基於VRF協議。