IBM Watson太贵陷入推广难题，「一览群智」的解法是做相对通用的AI解决方案

近期，人工智能领域知名项目IBM Watson宣布裁员70%，引发行业反思。我们近期接触的一览群智认为，IBM Watson 的商业路径虽然具有可行性，但因IBM以硬件销售为主，整体解决方案中必须搭载自家硬件，费用高昂，只能在少数超大型客户中被应用，最终商业模式难以为继。

投入产出比低，也成为了制约当前人工智能快速被行业应用的重要因素之一。一览群智则希望通过做出相对通用的AI解决方案 ，以实现快速低成本推广落地。

简单来讲，一览群智将AI落地的方式可以概括为：标准化AI底层平台 + 通用应用模型 + 行业领域专家(咨询、方案)+ 实施落地 。之所以选择这一方式，是因为基于场景的应用模型和标准底层平台结合很可能才是理想的AI解决方案 ，除了IBM Watson外，包括Salesforce在内的公司也是采取了这一方式并最后高速发展。

要做出这样的标准底层平台，异构数据整合、NLP技术、文本挖掘能力至关重要。团队表示，公司目前在NLP、文本挖掘方面，团队目前日处理文本能力可达130GB，可覆盖3000万篇以上微博、公号日更新数据 ；可以实现平均在85%左右的高准确率，比业界高30%—50%；带视角情感分析模型准确率与业界最高水准持平，达到70%以上。

之所以能做到这一点，与团队的技术背景相关。公司首席科学家文继荣、CEO胡健、CTO窦志成 、合伙人刘家俊等均是相关技术方向出身，此前均在微软亚洲研究院、IBM、雅虎、腾讯等公司从事过大数据、搜索等相关的技术研发。

当前一览群智的主要应用场景包括公检法、媒体、金融、电商等领域。可以向客户提供智能搜索引擎、泛媒体情报分析、自动定罪、辅助量刑 、反洗钱、智能营销等服务。

事实上，做AI行业落地的公司已有不少，但普遍面临发展速度缓慢的困境。这主要是因为客户迁移、行业迁移成本较高，难以规模化扩张。一览群智主要通过标准化行业知识图谱降低开发成本，提高复用率；通过组件化平台提升建模效率，降低训练成本。CEO胡健告诉36氪，此前公司曾负责国家网络扶贫行动大数据分析平台，从方案落地、数据收集、知识图谱到线上平台可视化，仅用30天 ，远低于行业平均水平。

行业客户买单，最关心的并非技术，而是可以帮助其解决问题，技术仅是手段。一览群智告诉36氪，公司核心团队过去积累了政府、金融等领域的客户资源，一方面了解用户的需求，另一方面也有助于获得行业头部客户。此外，团队已与太极、南天、中科软等行业重要渠道建立合作。目前，一览群智的客户包括网信办、北京市检察院、中国日报社、国家环保部、中航国际、邮政储蓄、京东等几十家政府部门和大型企业。

现阶段， 一览群智已组建了近百人的团队。公司首席科学家文继荣是中国人民大学信息学院院长，自2008年起担任微软亚洲研究院高级研究员和互联网搜索与数据挖掘组主任、Bing核心架构师，曾主导开发人立方、Bing等产品。CEO胡健曾在微软亚洲研究院、雅虎北京研发中心和腾讯从事搜索和广告核心算法研究和研发管理，有两次成功出售公司的创业经历，加入公司前曾是36氪CTO、36氪鲸准总裁。CTO窦志成曾是微软亚洲研究院研究员、亚洲信息检索协会执委会主席 、智慧检务创新研究院专家  。技术合伙人刘家俊曾在中国IBM、澳大利亚联邦科工研究组织担任资深科学家，是国务院信息化办公室、中央网信办专家库入库专家 。金融合伙人冯海涛曾任埃森哲咨询公司金融行业董事总经理、IBM全球服务业务部金融行业合伙人。

随着AI技术逐步成熟，不少AI公司也看重了这一市场，如Aibee、第四范式等，前者以提供外包方案为主，后者主要提供行业通用平台。另有不少公司主做某一场景的具体行业解决方案及产品。从业务模式和服务客户来看，一览群智最接近明略数据，后者已于去年完成10亿元C轮融资，由华兴新经济基金、腾讯产业共赢基金投资。