元初智能葛钊含：“不酷了全行业”，曾经解决ai大规模落地( 二 ) 在上个月刚结束的2021世界人工

“虽然这么说有点凡尔赛，但确实我们最大的困难在于技术过于先进导致了大家的将信将疑。”葛钊含半开玩笑地说道。
元初智能联合创始人葛钊含

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之所以能建立自然语言处理、智能图像处理、智能分析预测三项全流程拟人平台，实现快速跨行业全场景落地，是因为元初智能自主研发了一系列围绕“活AI”的独有专利技术。
首先，在掣肘AI项目启动的初始数据问题上，元初智能的“初始小样本”技术拥有持续自学习的功能，模型能随着后续数据的更新自动优化，让原本需要一次性投入的海量数据简化为几个；
其次，在项目运行、维护环节，元初智能的“实时AI”技术实现了传统机器学习做不到的边推理边训练功能，让模型随着数据和业务规则的变化实时地进行迭代升级，一方面能满足业务数据及规则随时变化的场景；另一方面也能节省后续运营端的大量人力成本；
最后，针对企业缺乏数据科学家和AI工程师的问题，元初智能的自动机器学习（AutoML）将机器学习的部分工作自动化，并贯穿从真正零门槛建模到模型训练发布迭代的全流程，让不懂技术的业务人员也可以独立完成AI项目，真正做到“无门槛”落地。

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如此，企业在实际应用中落地AI项目的启动、运行、维护等各环节的障碍都被一一扫除。正如葛钊含所言， “其实企业数字化转型真正的成功，在于它所有的节点、所有的流程都能自动地智能化起来。”
然而元初智能的“雄心壮志”不止于此。在行业路径上，和大多数从BFSI等垂直细分行业切入的AI公司不同，元初智能从一开始就“霸气十足”地将客户画像定位在全行业。
事实上，由于各个行业的know-how有着高壁垒， AI算法须与行业知识结合才能走入具体场景、解决企业个性化的痛点问题，这也是人工智能行业在落地时重度依赖知识图谱的成因。而任何一个行业的知识背景与业务逻辑的沉淀都非一日之功，因此可以说AI公司们选择深耕某一垂直行业更多是因为技术所限。
对此，元初智能采用自研的Backbone模型代替传统的行业知识图谱，能做到利用行业的公开数据且无需任何标注，在一周甚至几天内快速建立行业知识，以此实现强大的跨场景和跨行业能力。同时，凭借强大的跨语言能力， Backbone模型支持同时处理多种语言，解决现代企业跨国业务问题。
超轻部署、快速实施、跨场景跨行业，可以说，元初智能具备了重塑行业的力量。
三、商业落地，前瞻布局
就在上月， 2021世界人工智能大会在上海召开。在“投融资主题论坛”上，上海国有资本投资有限公司总裁戴敏敏发表演讲表示，近三年来，全球AI投融资市场趋于冷静、成熟和应用导向。从数据上来看，全球新成立AI企业数量从2017年的峰值5000家，下降到了去年的不到800家。
2015-2020全球新投资AI企业数量

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戴敏敏还提到，中国AI投融资市场从2016年至今，大致经历了三个阶段：2016-2017年是“兴起”阶段，资本和创业者主要关注技术和标准；2017-2018年人工智能上升为国家战略，各地企业、高校、政府的参与让AI行业出现一波高潮；而2019-2020年进入第三阶段，投融资市场开始更加注重AI技术与应用场景、传统产业的融合。