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无界智能——这个略显生僻的字词组合成为了百分点的战略主线。
今冬的资本市场略显寒意，但却更凸显优质公司的价值。日前企业级大数据+AI产品与技术提供商百分点宣布完成了5亿人民币E轮融资，百分点E轮融资由中国国新央企运营投资基金领投，广发乾和、丝路华创、海通创意等多家投资机构跟投。
如何理解百分点提出的无界智能？百分点董事长兼CEO苏萌表示，“无界的智能是用技术赋能传统产业传统行业，打破智能的边界让各行各业都拥有智能的能力，让智能不被科技巨头独家垄断，我们认为无界智能是一种普惠的智能，也只有无界的融合才会带来无界的智能。”
在人工智能刚兴起的数年，人工智能只是大公司的游戏，近段时间AI普惠化虽然让这一技术能触达更广的用户群体，但是总体来说，AI仍然是门槛较高的技术，在应用层面也相对局限。
根据无界智能的战略目标反推，目前AI算法模型包括AI人才的获取并不难，但是行业数据缺乏成为业界面对的共同难题，越是深入到细分行业领域，数据就越少，百分点瞄准的就是AI场景化的痼疾。
雷锋网了解到，目前人工智能产业所面临的痛点突出——懂算法的数据科学家不懂行业，懂行业的工程师不懂算法，这是摆在AI应用面前的现实问题。不少人工智能企业让算法工程师深入到企业生产环节，构建物理世界的数字化模型，但诸如数据安全等问题制肘了AI产业化的速度。
“我们一定需要人的知识，所以如何把人的知识与人工智能做有机的组合，能让系统容易理解，这一定是未来三年内会大力发展的技术。要构建这样的知识工程，涉及到的关键技术是语义分析和语义理解等技术，认知特别是以自然语言处理和知识图谱知识工程为代表的认知技术一定是行业里能够起到巨大作用的技术点”，百分点技术副总裁刘译璟表示。
雷锋网获悉，百分点获得E轮融资后，将会聚力两个市场发展。国内市场上，推动大数据及人工智能在网络强国、数字中国、智慧城市等一系列方向的应用，助力“智能产业”发展。国际市场上，将继续为“一带一路”沿线国家提供高质量的大数据+AI产品与技术解决方案，积极贡献中国智慧。
去年12月份，百分点发布了行业智能决策系统DeepMatrix 1.0版本，如果说1.0版本是百分点集中的对DT时代新一代信息技术以及对行业应用集中思考的最小化体现，迈出了从0到1的一步。那么2.0版本则更加注重产品应用于百分点全场景的业务领域。
DeepMatrix2.0版本在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域实现了突破，性能大幅提升的同时实现了多语种的支持，并解决了小样本的模型训练问题，新版本还对动态知识图谱进行了更新，实现了机器推理、动态融合与性能突破。
雷锋网从百分点官方了解到，在应用层面，DeepMatrix 2.0 包含了三大创新的应用技术：
自然交互式分析：DeepMatrix 2.0实现了基于自然语言的数据查询和分析方式，这是BI领域具有突破性创新的产品和技术方向。基于此技术，DeepMatrix 2.0可以很好地理解用户的数据分析意图，将其转换为数据库操作，提取数据进行分析，并将分析结果以适当的可视化图表进行呈现。
大规模行业知识图谱构建：行业决策应用势必需要行业知识的支持，DeepMatrix 2.0正在逐步构建并内置多个行业的知识图谱，帮助用户解决冷启动问题。目前DeepMatrix 2.0基于海量互联网开放数据进行大规模商情知识图谱的构建，其中深度迁移学习的运用使得标注数据量降低到原来的1/5，并且处理效率提升了5倍。
多技术融合：与合作伙伴在技术标准、大数据技术、机器学习和认知计算等领域联合研发，并在海外业务中落地应用。
DeepMatrix架构分为三层，底层是大数据操作系统，负责收集和处理所有数据；中间是智能认知引擎，采用智能交互、自然语言处理、智能标签、动态知识图谱等技术；上层是各个行业的决策应用，比如安全分析、政府决策、全媒体服务、智能营销、智能消费者洞察。
百分点还宣布成立认知智能实验室，实验室将以公共安全、媒体出版、零售快消等领域的应用需求为牵引，重点开展面向认知计算的深度学习和迁移学习、知识自动构建与推理技术等认知智能基础技术的研究。在深度迁移学习、多语种NLP、知识图谱和语义计算、自然语言交互这四大核心技术方向进行布局，为百分点的认知智能产品线提供核心技术。
认知智能即使放到大公司视角也是前沿技术，需要雄厚资金和人才储备做后盾。百分点目前有稳定的业务，成立实验室更多是为了三到五年之后的战略规划，用应用带动技术发展。
刘译璟表示，无界智能依赖于无界的融合，包括技术融合、数据融合以及应用场景融合，融合过程一定是螺旋式上升不断迭代发展的过程，我在这个螺旋式上升过程中最关键的驱动力一定是应用场景，而不是技术。
不知何时起，产业互联网概念频繁出现在新闻和企业掌舵人的口中。和我们通常观感稍有不同的是，三十年基本上是一家巨头企业的大限，能在下一个技术纪元中存活的企业大都抓住了下一波风口，或者是技术，或者是模式。
比如任正非就提到，未来二三十年是信息化时代，会诞生很多伟大的公司；马化腾提到，腾讯正由消费互联网向消费互联网和产业互联网并重转型，并进行了第三次架构调整；阿里巴巴在近日也明确表示，其2015年就开始布局进入产业互联网。
苏萌提到，IT时代中国并没有诞生软件巨头。其一，市场并没有给中国软件公司以足够的时间和空间，当国内软件公司处于起步阶段时，市场上已经有企业具备成熟的商业模式和产品输出，中国软件企业不得不走向以人力外包为主的商业模式。
其二，中国缺少在企业级信息基础领域里的基础技术投入，主要体现在两方面，一个是人才一个是资金。中国并不缺少人才，但多种原因促就下，人才并没有聚集到中国市场；如前所述，中国资本大多投入到了能够快速利用中国的人口红利增长的to C领域和应用领域，而没有投入到基础技术领域和企业级信息技术服务领域。
“只有企业级信息技术to B的服务才能真正帮助企业跨越智能的鸿沟”，苏萌肯定地表示。
从商业模式的演变来看，人工智能兴起之后的第一波人工智能应用是AI和供给方相结合，满足需求方。目前第一波浪潮仍处于高速发展期，而第二波浪潮已经初露端倪，即赋以需求方人工智能带来的新能力，比如当下初步应用的智能音箱，第三波AI浪潮可能实现供给方和需求方的智能决策智能对接，基于更加完备的数据分析，人工介入将进一步减少。
如果说IT时代中国企业是追赶阶段，那么进入到DT时代中国的企业起码和国际巨头站在了同一起跑线。苏萌表示，中国企业具有四方面优势：首先是海量数据和巨大应用市场规模优势、“一带一路”带来的广阔海外新兴市场（IBM和Oracle早期都借助国际市场快速积累实现实现规模效应）、过去数十年沉淀的人才和技术以及资金优势。
通用技术的每次变革都曾带来行业的洗牌，AI技术也不会例外，业界普遍看好AI作用于企业级市场迸发的更大需求，百分点的价值在于使企业高效、便捷地进行数据资产管理和价值实现，更好的开发数据金矿。产业互联网的春天到来，随之而来的是提供工具的软件厂商机遇窗口，企业级市场总要诞生几个巨头企业，百分点已初有“巨星相”。
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