岳麗麗

訊能集思創(chuàng)始人張宗堯。數(shù)字化轉型絕對不是自動化的，其核心具有顛覆性，最終要幫助客戶提升服務品質和競爭力

在電影《鋼鐵俠》里，Jarvis是鋼鐵俠Tony的AI管家，是一款超智能軟件，能獨立思考，會幫助托尼處理各種事務及計算各種信息。

2016年，成立于美國波士頓、專注人工智能決策的訊能集思就期望能做到這一點——成為企業(yè)的“Jarvis”。他們開發(fā)了一款AI決策系統(tǒng)，名字也是取自Jarvis命名為JarviX。

JarviX可以協(xié)助企業(yè)客戶對抗關鍵性的挑戰(zhàn)，包括需求預測、客戶行為分析、庫存采購管理、生產(chǎn)排程與產(chǎn)能分配及良率分析等問題。

比如，在主要聚焦的工廠場景下，訊能集思并不是要取代工廠多年來憑經(jīng)驗干活的老師傅們，而是讓老師傅們變成可以進行數(shù)據(jù)分析的“超人”。

率先實現(xiàn)中文交互

Gartner報告指出，企業(yè)的數(shù)字化轉型具有幾大趨勢：

AI技術衍生出的商業(yè)價值會成長39%，全球市場份額達到2億美元，數(shù)據(jù)分析是其中的一大應用。

據(jù)介紹，JarviX在業(yè)界首創(chuàng)的“DPAK”分析算法，讓大量數(shù)據(jù)可以在同一平臺內即時導入，通過平臺化算法降低疊加成本，結合領域知識及特定算法幫助企業(yè)找到運營決策的最短路徑。

其次，大企業(yè)內會有大量非技術職能的員工轉化為Citizen Data Scientist（大眾數(shù)據(jù)科學家， 即無須數(shù)據(jù)科學背景，只需利用工具進行分析的數(shù)據(jù)分析人員）。

在此背景下，現(xiàn)有的決策輔助工具多以人工Excel表格記錄為主，存在較大的局限性。

JarviX通過將編程和統(tǒng)計兩大核心技術AI化，讓普通人也具備數(shù)據(jù)分析能力，成為優(yōu)秀的決策者。盡管今年國內有大企業(yè)開始探索相關業(yè)務，但在AABI（分析型智能）領域，JarviX的主要玩家都來自美國。

JarviX是第一個能夠以中文進行交互的人工智能決策系統(tǒng)。

企業(yè)將該系統(tǒng)裝入電腦，通過在電腦上輸入問題就可以得到相應的解決方案。想要實現(xiàn)用中文進行交互，“就需要讓電腦了解你是什么意思才能實現(xiàn)，而不單單是將英文翻譯成中文”。創(chuàng)始人張宗堯表示，訊能集思2020年開始在中國本土落地，希望能夠在中國做出一款一家獨大的分析工具。

據(jù)介紹，JarviX在業(yè)界首創(chuàng)的“DPAK”分析算法，讓大量數(shù)據(jù)可以在同一平臺內即時導入，通過平臺化算法降低疊加成本，結合領域知識及特定算法幫助企業(yè)找到運營決策的最短路徑。

其次，JarviX是國內第一個DB層（數(shù)據(jù)庫層）的智能。作為一個具備通用智能的系統(tǒng)，它能作為一個標準化的產(chǎn)品去推廣。

“以前的AI應用往往是一個算法對應一個應用，然后再搭建一個系統(tǒng)，而JarviX可以自行產(chǎn)生數(shù)萬種算法應對不同的客戶應用需求?！睆堊趫虮硎荆煌髽I(yè)的需求各異，比如有些企業(yè)看重設備管理、人員管理等，有些企業(yè)需要提升產(chǎn)品附加價值、預測性維護。

因此，除了售賣標品軟件，訊能集思還提供針對性、定制化的服務，針對每個企業(yè)不同的需求制定不同的功能模塊。

人人都能做數(shù)據(jù)分析

在赴美讀博前，張宗堯曾在富士康母公司擔任研發(fā)主管，以大數(shù)據(jù)技術解決企業(yè)生產(chǎn)流程問題。

某天，工廠的良率從99%降到90%。一直對機器學習有研究的張宗堯經(jīng)過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，其良率下降和天氣有關，彼時是中國最冷的一天，深圳都下雪了，因為濕度太高導致良率降低。張宗堯將濕度調整后，良率果然恢復了。

張宗堯嘗到了數(shù)據(jù)分析的“甜頭”，“如果為企業(yè)配置一個系統(tǒng)，讓每個人都具備基礎數(shù)據(jù)分析的能力，這件事情就會迎刃而解”。

但是開發(fā)機器學習系統(tǒng)和在現(xiàn)實生活中真正運用起來，還有很大的差別。張宗堯來到麻省理工學院深造，經(jīng)過一段時間的學習獲得了電機與計算機科學博士學位。

在張宗堯看來，企業(yè)完成數(shù)字化轉型需要經(jīng)歷數(shù)字化轉換、流程數(shù)據(jù)化等流程才能完成數(shù)字化轉型。但大多數(shù)企業(yè)目前都處在第二階段，且停留在小規(guī)模范圍內，只有大規(guī)模的應用數(shù)據(jù)分析才能算數(shù)字化轉型成功。

張宗堯表示，制造企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)大約涉及120種流程，加上財務、經(jīng)管大概有150個流程，每個流程有2～3個點需要數(shù)據(jù)優(yōu)化，需要幾百種數(shù)據(jù)。即使是大型企業(yè)一般也只配置100名左右的數(shù)據(jù)科學家，一天也只能解決5個問題，這將會耗費很長的時間。

如此來看，大規(guī)模的應用數(shù)據(jù)分析顯得并不現(xiàn)實，因此，讓每個人都能做數(shù)據(jù)分析就更具有必要性。而想要解決這件事，訊能集思就需要讓產(chǎn)品足夠簡單。

但目前JarviX仍然需要人工介入幫助運營，因為獲得的數(shù)據(jù)量不夠，雖然有很多問題可以理解但是不能夠解決。

“至少再過3年，JarviX會需要越來越少的數(shù)據(jù)，彼時就能更快地進行機器學習，不再需要過多的數(shù)據(jù)來輔助決策，未來有望實現(xiàn)完全自動化?！?/p>

數(shù)字轉型需要突破現(xiàn)有的商業(yè)模式，大部分企業(yè)沒有勇氣在一開始時就大規(guī)模地使用。但張宗堯相信，在足夠簡單的基礎之上，未來1年之內會有上百家企業(yè)大規(guī)模使用JarviX。

細分市場做深做細

訊能集思專注技術研發(fā)領域已有4年，這基于張宗堯博士在麻省理工學院開發(fā)的DSS技術，背后是來自麻省理工學院、南加州大學、哥倫比亞大學、愛丁堡大學、利茲大學、臺灣大學、清華大學、上海交通大學、浙江大學等學校及IBM、鴻海集團等機構的優(yōu)秀大數(shù)據(jù)及人工智能團隊，共100人左右，分布在杭州、臺北、新加坡。

雖然產(chǎn)品真正開始銷售僅1年時間，訊能集思產(chǎn)品目前已經(jīng)在制造、零售、金融、物流等領域服務50家客戶，并與多個龍頭企業(yè)達成戰(zhàn)略合作，其中包括富士康、順豐等影響力較大的企業(yè)。

訊能集思已成為富士康全球除吳恩達、李開復之外的AI主要合作伙伴之一。

據(jù)悉，在應用JarviX后，某消費電子制造商的供應鏈部門項目進展的準備流程從4個人需5天的時間，降低到了僅需要5分鐘就可完成，分析銷量提升了95%;找到原因并給出建議的時間由1天壓縮到了30分鐘，時間成本降低93%。

幫助企業(yè)降本增效是數(shù)字化轉型的必然結果。但張宗堯也強調，數(shù)字化轉型絕對不是自動化，“數(shù)字化轉型核心是顛覆性的，是最終要幫助客戶提升服務品質和競爭力的”。

接下來，訊能集思會持續(xù)在解決方案、細分市場做深做細。

此外，訊能集思還將持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品功能，持續(xù)在市場尋找合作商打造數(shù)字化轉型生態(tài)平臺，同時計劃在國內建設6個數(shù)字化轉型中心，以便更好地進行定制化服務。

2019年底，訊能集思完成A輪融資，由豊新資本領投。目前，訊能集思共計完成近千萬美元融資，除豊新資本外，投資方還包括北極光、京東方、策維科技、SV Angel等。2020年，訊能集思預計能實現(xiàn)盈虧平衡。