2018年以来，AI寒冬论一度甚嚣尘上，计算机视觉和 AI 领域专家 Filip Piekniewski 2018年6月在他的博客上发表了一篇名为《AI Winter Is Well On Its Way》的文章，认为深度学习的衰退已经临近，AI 寒冬必将到来。2018年年初，李开复接受采访时表示，年底将会出现许多人工智能市场上的经济泡沫。但是对于那些真材实料的 AI 公司，都会发展很好。
李开复的观点与一览群智首席科学家文继荣的观点不谋而合：
“2018年以来，不管是整个大的经济环境还是投资的环境，都不好。人工智能热潮持续的时间已经有三四年了，从事情发展规律来看，也会有回落的阶段。市场、客户、投资人，对人工智能产业的认识已经到了新的阶段。如果没有真正的技术、盈利能力和战略规划，不可能有无休止的钱进来。
“冰火两重天”——文继荣以此形容2018年人工智能市场。“退潮的时候才知道谁在裸泳，我觉得这个时候是最考验的。”尤其是后半年，资本对市场上的人工智能创业项目不再“一见就投”，出手都非常谨慎，但是，即便这这样寒意阵阵的氛围下，一览群智依然于2018年11月逆势完成了1.5亿元A轮融资，投资方为经纬中国和策源资本。此前，一览群智于2017年获得新毅资本的5000万元Pre-A轮融资。并已在公安、媒体情报、及金融领域获得了一系列标杆性客户。
“我们这一轮融资还是比较顺利，从启动到拿到融资大概只用了四个月时间。我自己没有特别觉得现在是一个资本寒冬。因为还是有钱，还在找好的公司在投，慢慢留在牌桌上的都是真正好的公司。我们已经有不错的收入，团队执行有力的话，明年（2019年）预计收入会更好。”
文继荣是国家“”特聘专家，大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室主任；现任中国人民大学信息学院院长、教授、博士生导师，在大数据分析、信息检索、人工智能、机器学习相关领域中具有广泛国际影响力。近期，雷锋网来到「一览群智」公司总部，与文继荣进行了深度交流。
文继荣曾是微软亚洲研究院第一批研究员，1999年入职，自2008年担任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 等大型知名产品。共获得了50多项美国专利，在国际著名会议和期刊上发表了100多篇论文，被同行引用10000余次。
时光推回到20年前，1998年的冬天，在中科院计算所攻读博士学位的文继荣马上面临毕业，摆在他面前的有几条路：出国继续深造、去外企、回人大（文继荣本科和硕士毕业于中国人民大学）任教。
“毕业前夕我在宿舍闲着看报纸，突然看到在《中国青年报》上有一篇介绍刚刚成立的微软亚洲研究院的文章。我记得的内容是对李开复、凌小宁、沈向洋这三位研究院创始人所做的集体访谈。文中介绍了微软公司在中国刚刚成立了一个做计算机基础研究的机构——微软中国研究院（雷锋网注：微软中国研究院于2001年11月1日升级为微软亚洲研究院）。”
1998年11月，微软亚洲研究院（(MSRA)正式在北京成立，如今，研究院已经走过整整二十个年头，拥有200多名研究人员，以及超过300名访问学者和实习生，被称为“中国IT届的黄埔军校”。
“在我们那代人的教育中做科学研究是内心深处很向往的事业，而我自己也比较喜欢做一些创新性的东西。当时就觉得微软中国研究院是一个能帮助我追求并实现这些梦想的地方。于是一拍报纸：去定这个地方了！”
于是，文继荣给微软亚洲研究院投递去了毕业的第一份也是唯一的一份简历，最终通过了张亚勤、李开复、沈向洋、凌小宁、徐迎庆、李江、刘文印、陈宏刚等八位“元老”的轮番面试，“约过了两三天左右，陈宏刚亲自给我打来电话，通知我微软亚洲研究院给了我 offer。”自此， 开启了他在这里的14年职业生涯：“我的整个学术生涯从那里开始，信心也在那个时候建立起来。”
十四年之后，文继荣年近不惑，“老板说我是中年危机，因为我在那儿真的很舒服，团队也很强，研究院比大学还大学。”“人生就是一趟旅程，读书读到博士，然后来到这里十几年，一路上看的风景就是这样了，但是这个世界上还有很多很多有趣的事情去经历。”于是，2013年，经过几番思索之后，文继荣回到母校人大出任教职，“回学校是一个彻底的改变，我喜欢跟年轻人在一起。”
既有学术研究的丰富经历，又有对业界的深度观察和实践经验，文继荣希望为学术界和产业界搭建一座桥梁，“我自己一直在做互联网大数据，有时候觉得干嘛自己不做一个公司。不去试一试太可惜了。所以和朋友创立一览群智对我来说还是比较自然的。”
2015年11月，一览群智正式成立，文继荣出任首席科学家。CEO胡健的职业生涯起点也源自微软亚洲研究院，先后在微软亚洲研究院、雅虎北京研发中心、腾讯从事搜索和广告核心算法研究和研发管理，2014年，以联合创始人的身份加入36氪，担任36氪CTO、鲸准总裁等职务。此外，CTO窦志成也是微软亚洲研究院前研究员。
说起 Palantir，可能很多人都不熟悉，但说起这家公司的创始人，在国内早已如雷贯耳。他就是畅销书《从0到1》的作者、硅谷投资圈风云人物 Peter Thiel（也是PayPal联合创始人），2004年，他和朋友一起创建了这家以大数据分析出名的公司，至今已融资20亿美金，曾一度估值高达410亿美金并筹划IPO上市，主要客户为政府机构和金融机构。依托于高度的产品化与敏捷的项目开发交付机制，Palantir 赢得了美国CIA、摩根大通等巨头的信任，客单价多在500-1000万美元，最出名的案例是以大数据技术帮助美国军方成功定位和击毙基地组织首脑本·拉登。
“我们和 Plantier 很像，但是他们早期是以商业场景起家，而我们更看重技术。”并且，相较于 Palantir，一览群智有更为深厚的AI基因，其产品业务模式会更强调AI能力，从而在面对多种来源、多种结构的数据时，能够更高效地将其转化成适于分析与业务决策的知识，并且将知识更精准地转化为业务价值。
一览群智定位认知智能，利用自研的自然语言处理、知识图谱、自动机器学习等PaaS平台，为政府、金融等领域的客户提供数据整合治理、分析建模和决策支撑等行业产品和解决方案，已与北京市检察院、中国日报社、国家环保部、中航国际、邮储银行、建设银行、中信银行等几十家政府部门和大型企业达成合作。
其开发的基础产品有：
览聚 - 数据聚合系统：基于人工智能的分布式海量数据聚合系统，实现对互联网数据、政企内部数据的并发实时全量采及和高效精准解析。
览存 - 混合存储系统：基于大数据平台架构的分布式混合存储系统，融合NoSQL数据库、图数据库、全文索引库等多种主流数据库。满足PB级数据规模、多源异构数据的高效率、低成本、高安全的存储需求。
览智 - 人工智能引擎：融合主流机器学习以及深度学习框架，通过自动建模、内置行业分析模型、分布式算法库及模型训练接口，可轻松构建AI模型快速实现人工智能的落地应用，提升业务价值。
览析 - 自然语言处理/文本分析引擎：基于深度学习理论构建，涵盖文本分析全链条，提供正文抽取、句子切分、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法/语法分析等10余种基础自然语言处理组件及文本分类、情感分析、信息抽取、实体消歧、文本聚类等10余种文本分析组件。
览图 - 知识图谱智能情报分析平台：集图数据库和图计算引擎于一体的知识图谱智能分析平台，基于可动态扩展的本体模型，实现多源异构实体、关系信息抽取及大规模知识存储。同时提供关联查询、可视化图分析、图挖掘计算、机器学习和规则引擎，方便快速构建领域知识图谱，支持万亿级关联关系数据的高效检索以及深度挖掘。
览维-OLAP分析引擎：轻量级多维分析引擎，利用其友好的界面为用户提供直观的分析数据方式。支持PB级数据多维分析和数据挖掘，查询结果秒级响应，支持图形化、拖拽式的平台管理和业务操作，为企业管理提供高效的决策分析。
目前，一览群智提供的行业解决方案有：
金融监管：利用人工智能技术，帮助金融机构在监管合规、风控业务领域更智能、更高效；
全息搜索：为媒体行业（电视、报纸）解决海量多媒体素材（文字、图片、视频）的智能检索问题；
公共安全：基于AI技术与多个公安业务实践，实现公安内外部海量异构数据与服务资源的汇聚治理与深度关联分析，提升公安事前预防与事后查证能力，推动传统警务到智慧警务转型；
媒体情报：实现全媒体数据采集以及新闻精准传播分析和影响力评估，为媒体企业线索选题、事件分析、热点识别、素材搜索等业务提供智能技术支撑。
一览群智的“特种兵”模式
“目前，人工智能技术和很多产业并没有真正融合起来，很多人说AI+，但怎么能结合起来，没有真正解决。”谈到当下AI技术与产业结合的现状，文继荣感触颇深，“AI技术和产业结合推进时，有很大阻力。一方面，传统行业对新技术的拥抱不是那么简单就能做到的，有阻力。另一方面，传统行业和AI技术公司其实是两拨人，搞技术的不懂行业，行业人对技术又有过高期望。所以实际上两拨人不在一个频道上。”
“经过这段时间的探索，我们自己也达到了一定的认识，我们需要作为探路人来解决这些问题，要真正花大力气，将现有的人工智能技术转化成生产力。怎么能立足于现有技术基础，真正解决行业核心问题、极大提高生产力才是关键，但是确实需要一定时间。”
基于这样的现状，文继荣提出了“特种兵”模式。所谓“特种兵”，既需要对相关传统行业有深刻的认识和理解，又具备深厚的AI技术实践能力，精通人工智能算法，能够快速进行优化调参，达到用户期望。他们能够结合行业需求发现痛点，并快速拿出解决方案，搭建技术平台，让客户看到实际的方案效果，“人工智能的应用场景和市场现在处在初级阶段，很多东西处在要教育要培育的阶段，实际上是在教育和培养客户，所以不能光靠一张嘴，要‘真刀实枪’做出东西来。”
“为什么能做到这一点，是因为这帮人很厉害。我们有平台，有很多工具，有很多算法，他们去客户那里以后，就有能力搭建一个平台（一两个星期）给客户看，然后客户就会说‘原来是这样，可以啊’。“
目前，这样的人才非常稀缺，文继荣表示一览群智正在内部培养这样一支“特种部队”，“他们会把门先踹开，一两周之内做出一个可以跑数据的平台给客户看，拿着订单回来，然后我们的工程师大部队再跟上。公司的平台、工具、算法就是他们的‘武器库’。”
为了保证团队核心竞争力，目前阶段，一览群智致力于做三件事情：
一是积累核心技术，保持跟世界一流水平同步。
二是打造实力过硬的团队。打造一支精锐的特种部队，公司的算法工程师、科学家同时改进算法、工具，为他们提供武器。
三是建立良好的企业文化。让员工有归属感和成就感，形成一种极客（Geek）文化，让90后、00后员工也能感受到工作好玩有趣，保证团队的凝聚力和向心力。
最后，雷锋网请文继荣谈了谈关于人工智能技术的下一个突破在什么时候，他坦言答道，“这一波的技术突破，其实归根结底就是到时候了，其实就是数据驱动，在很多领域有了海量数据，我们可以用很复杂的模型，上亿的参数，进行调参，建立模型。”
“我觉得人工智能下一个大的突破，还不知道什么时候会来。我们对智能的理解跟以前没有任何区别，理论上也没有什么突破，智能是什么，我们一点都不知道。脑科学方面的研究进展其实很缓慢，可能还需要几十年的努力。NLP其实是最难的，我们人类所有的思考都是用语言来表达的，语言甚至是思考和知识的本体，我们思考的时候直接就在用语言，要让机器理解语言，对上下文和语境都要考虑，这些非常困难。“
但是，文继荣也谈到，技术在不停的发展，基于现有的AI技术，已经能够做很多事情，解决很多问题。
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