用AI制作AI，「深度赋智」用Full

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吴和艾的故事开始于2010年。此时，他仍是厦门大学计算机科学系的大三学生。在业余时间，他利用自动机器学习和神经网络技术建立了一个与股票相关的定量模型。有了杠杆，双边交易的年化率可以达到40%，没有杠杆，双边交易的年化率可以达到12%。

毕业后，他成功进入华为，成为华为的第三位技术专家，从事低端产品和开源产品的研发。在此期间，吴还在国际各大开源社区闲逛，他编写的开源代码被打包出售，售价高达十多亿美元，经常被身边的亲朋好友嘲笑为“身价过千万的技术天才”。

2014年，吴凭借技术优势加入腾讯，带领团队设计实现了用户数十亿、数据数十亿规模的用户肖像、搜索引擎和自然语言处理系统，平均年产值超过十亿元至几十亿元。27岁时，他成为该系最年轻的“t3.3”高级研究员。

2018年离开腾讯后，吴选择来到一家B轮初创公司——本辽社会，担任首席科学家。除了整合人工智能的内容理解和发布业务，他还积累了创业的运营和管理能力。

2019年，积蓄了近10年精力的吴以其“深度智能”正式进入ai中间市场，主要帮助企业客户实现全自动、端到端的自主推荐、搜索、决策、培训和学习，为互联网B端客户提供通用ai中间解决方案，帮助他们降低成本、提高效率。据悉，同年11月，深智完成了数百万元的种子轮融资。

谈到创造深层智慧的初衷，吴对创业境界说，一方面是由技术驱动的，另一方面是由“商机”引起的。

具体来说，autodl(自动深度学习)和automl(自动机器学习)技术近年来发展迅速，包括谷歌、亚马逊和微软在内的大公司纷纷进入掘金。2018年年中，谷歌发布了lp预训练模型bert，正式将人工智能技术标准化推向高潮，进一步证实了其巨大的潜力。

在登陆过程中，以电子商务为代表的交易平台客户是深智的首选。这是因为此类客户迫切需要增加收入、减少支出，以提高分销和决策效率，并解决转化率低、客户获取成本高等核心痛点。实现成本低、效果好的人工智能中间平台是交易平台节约成本、提高效率的关键突破。以最常见的精准营销为例，为了给用户匹配特定的产品，企业通常会应用一些简单的人工智能算法，但结果总是平平。有了智能人工智能中间办公室，客户只需要访问公共云api的所有数据，就可以大大提高搜索、推荐和决策的准确性，整体转化率可以提高40%~60%。

从行业角度来看，深度智能类似于大多数云供应商的技术路线。然而，后者并没有在这里大规模部署，而面对目标的企业是国外的datarobot和h2o.ai相比之下，深层次的知识授权已经在技术上建立了自己的竞争壁垒。最近，人工智能的顶级会议——2019 auto Deep Learning(Automatic Deep Learning)竞赛刚刚结束，该竞赛侧重于通过一系列方案在任何时间和任何领域比较五种不同模式(图像、视频、语音、文本和表格)的学习效果。据悉，在10个未知模态盲测数据集中，沈福志以7个数据集中的第一名领先其他队伍，并获得了世界冠军。在同一时期，参与者包括谷歌、微软、阿里、腾讯、清华、NTU等机构，以及来自美国、瑞典、日本和韩国等世界各地的团队。

吴透露，在过去，基于人工智能工程师的简单人工智能生产过程需要3-6个月，而复杂的人工智能生产过程需要1-2年。深度智能可以在几十秒钟内构建一套近乎最优的端到端人工智能，并且通过在线反馈数据，人工智能可以不断优化。与传统人工智能相比，它可以直接将复杂人工智能领域的人工成本降低到1%，整体效率提高100倍。

这要归功于核心团队卓越的综合素质和深厚的智慧。成立一年后，团队规模已超过20人，均为腾讯、百度、华为等龙头企业的高级研究人员和建筑师，拥有10亿用户的云和终端ai经验和强大的技术基因。首席科学家季荣荣，厦门大学情报系教授，博士生导师。在帕米/nips/cvpr/iccv、h-index 45等顶级期刊上发表论文100多篇，被引用8000多次；技术合作伙伴张洋是北京大学的计算机科学硕士。曾担任华为移动一屏、应用商城、vmall、华为云等多项人工智能技术的负责人，拥有华为公司优秀员工称号；技术合作伙伴欧阳拥有清华大学的学士学位和芝加哥大学的硕士学位。他为谷歌工作，负责谷歌电子商务和谷歌客户关系管理相关技术；解决方案合作伙伴郭拥有牛津大学数学硕士学位。他在咨询、商业智能、基础管理和团队管理方面有多年的经验。他曾在opera solutions、科学谷和其他公司担任团队领导。

“在商业模式中，深度智慧由项目在短期内支付，然后逐渐开始由saas支付。”吴坦率地说。目前，神福智已签约20家客户，覆盖2家b2b主客户，年订单500万元，预计2020年实现盈利。

未来，公司还将扩展到其他需求旺盛、支付能力强的行业，如金融、娱乐等，并继续大规模扩张，最终实现其目标:给客户开箱即用的人工智能能力。

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