崔興龍：深耕AI研發 賦能更多生態場景

宋茲鵬

人工智能作為計算機科學的重要分支，推動工業社會進入到了4.0時代。60多年前，人工智能的概念在Dartmouth學會上被正式提出，從那以后，研究人工智能的學者、專家不勝枚舉。

在我國，特別是近些年，深入人工智能研發并應用于商業領域的開拓者不在少數，但真正能夠讓人工智能基礎科研落地的人并不多。近日，記者就采訪到了這樣一位人工智能“熱愛狂”，他已被業內甚至很多大眾行業所熟知，他是人工智能應用落地的早期探索者，對人工智能的發展有著深入理解；他也是一位人工智能應用的連續創業者，從離開校門起便堅韌不拔、勇于實踐，書寫著一段又一段創業傳奇。這個人就是元知科技集團聯席總裁、元知AI智能研究院執行院長、優選好生活科技集團總裁崔興龍。

加入早期人工智能研究回國多次創業

時間回到2005年前后，彼時的崔興龍還是一名在美國求學的青澀學子，他對計算機、互聯網以及人工智能等新興技術十分癡迷。在導師的引薦下，他進入到了學校與谷歌聯合開設的實驗室做相關研究，主要從事人工智能和腦神經結合的計算與應用研究，以及基于海量數據處理模型轉換、數額轉換等研究。

畢業之后，崔興龍順利進入谷歌工作。在谷歌，他主要負責跨域搜索和語言之間的互譯、轉譯及符號語言的分析。另外，他還負責數模轉換，即模型與數據之間的轉換與互譯等，當時也推出了很多比較有優勢的產品，而這些項目、產品等可以算得上是人工智能早期落地的頂尖項目，在當時取得了不錯的效果，崔興龍也成為探索人工智能落地應用的先行者。“當時我們自己的模具庫、詞音庫、語音庫、符號庫等，一直持續做了兩年多時間，近五六年間才有一些技術能夠突破我們當時的轉換效率。”崔興龍在接受《中國商界》雜志記者采訪時回憶說。

2007年的上半年，崔興龍的研究和外部商業化實踐做得已經很成熟了，而且拿到了很多相關的專利和獎項。那時，國外已經在人工智能上有了很大發展，只不過局限在學術圈和技術圈。但國內對人工智能的發展進程，崔興龍認為基本上都是在近幾年才起步，更多是因為受到媒體、資本的熱捧和追逐。而在崔興龍的心中，一直希望能夠憑借自己的知識與能力推動中國人工智能的發展，實現互聯網及AI在商業領域的落地。

機會永遠留給有準備的人，不久后，崔興龍應原瀛海威總裁于干先生邀請回國創業，加入XPLUS公司，在國內率先開始探索傳統紙媒數字化。早期，新媒體尚未興起，平面紙媒還非常興盛，均采用方正的激光照排系統做版。在PC技術大行其道的當時，如何使媒體內容數字化成為崔興龍及其科研團隊急需攻克的難題。崔興龍介紹說：“當時我們從源頭內容做起，從激光照排系統的打印輸出PS語言開始生成電子化的內容，再根據個人的搜索偏好、性別特征、年齡等定制信息，進而幫讀者推薦組合打包好的雜志。”后來，這個被稱為“數字報業”的項目有一部分被新浪收購，崔興龍也隨之進入新浪，這就意味著此段創業歷程宣告結束。

在此之后，崔興龍又經歷了數次創業。2015年，他創立了科技金融公司千壹理財，將經典的金融資產風控和配置模型與異類大數據、AI以及社會心理理論相結合。上線短短兩年，交易用戶數就破百萬，累計交易額超過250億元。隨后的2017年，崔興龍創立了費馬人工智能，專注于將前沿科技成果應用與商業領域的結合。這個項目的核心技術就是通過腦波數據分析人的情緒狀態，進而去做人的思維和創傷的畫像，并應用到智慧營銷中。

多次創業的經歷為崔興龍在人工智能這條賽道上的加速度起到了重要作用，也讓他對人工智能技術的理解更加深刻，同時對人工智能應用落體積累了寶貴經驗。

我國人工智能技術的路還很長

2018年麥肯錫公司發布的研究報告預測，到2030年，約70%的公司將采用至少一種形式的人工智能，人工智能新增經濟規模將達到13萬億美元。如今，人工智能在我國眾多領域得到了廣泛應用，如安防、出行、醫療、電商、金融等，并且在很多領域的應用相對比較成熟。

對于人工智能在商業領域的應用，崔興龍認為可分為兩個維度，即廣義人工智能和狹義人工智能。在狹義的人工智能領域，崔興龍風趣地說他目前還是“后浪”，因為狹義的人工智能是一個相對科學的范疇。對于廣義的人工智能，崔興龍認為用大數據的方法及理論，能夠提煉出一些應用模型的技術都應該稱為廣義的人工智能，其在商業應用領域的機會可能會更多一些。“而狹義的人工智能在C端的商業領域要想被廣泛應用我覺得時機還不夠成熟，因為每一代技術周期的更替，如互聯網以及早期的軟件系統、信息化系統等都是從B端開始布局的，如果貿然讓人工智能技術應用切入到C端則難以獲利。”崔興龍對記者說。

如果從整個科技生態來看的話，技術底層一定是基礎科研，中間一定是應用技術，再往上一定是技術加生態，而人工智能早期出現的時候是基礎科研同應用技術兩者并存的狀態。那么，如何解決人工智能變現能力的問題，“我覺得一定要讓應用技術跟生態結合做好鋪墊，這樣才能更好地進行C端應用。”崔興龍堅定地認為。

同時，崔興龍還認為，國內的人工智能務虛的成分較多，真正去做狹義人工智能領域底層技術的企業偏少。分析其原因主要有兩點：第一，可能受到國內資本、媒體的熱捧，目前，人工智能在國內處于躁動的狀態，幾乎能與大數據、數據統計沾邊的企業都希望叫人工智能；第二，如果把我國的人工智能與美國的人工智能做對比的話，差距是很明顯的，究其深層次原因，崔興龍認為從狹義人工智能的角度來看，人工智能的發展有兩個方向：第一個方向，是用數據的方式來解決算法本身的問題，即用純技術的方式來解決純技術的問題；第二個方向，即計算機腦神經系統理論，它不完全依賴于大數據，且不單單站在純技術角度去解決技術問題，更多的是讓人的記憶、思維、判斷、決策和 AI相結合，是算法與人的思考邏輯的建模做出的結果，崔興龍認為這個方向的機會可能更大。

用科研加持各業務板塊

崔興龍對于人工智能技術及商用的理解，在他所在的元知科技集團以及元知人工智能研究院體現得淋漓盡致。

提起元知科技集團來，雖然其從成立時間上來講并不長，但它在產業布局以及投資上已將近20年了。“元知科技集團在早期很大一部分是以投資的形式來做的，所以可能從媒體上看不到這樣一家公司。”崔興龍介紹說。

據記者了解，目前，元知科技集團縱向分為智慧醫療、智慧教育、智慧企業、智慧建設等13個科技板塊，以孵化+投資的方式來進行拓展。除了縱向業務鏈條外，元知科技集團還橫向投資了一些項目，包括做智慧交易的好生活。橫向就是以投資的形式結合縱向業務板塊，整個大邏輯就是“投資+自研”，以此來形成13個科技板塊的布局。

而作為智慧科技布局，必定少不了人工智能等技術作為底層支撐，元知科技集團旗下的元知智能研究院就充當了這一角色。作為元知集團的數據中臺和研發平臺，元知智能研究院為元知集團旗下智慧板塊提供服務。研究院面向大數據、人工智能、腦神經科學、物聯網等領域形成了圍繞以Sophia大數據和智算平臺，以Meta-X元知全球科技成果交易平臺為核心的產品生態體系，提供大數據智能計算引擎和技術產品化、產品工程化等技術服務。

元知智能研究院作為元知科技集團各科技板塊的基礎支撐，對其進行技術賦能發揮了重要作用，崔興龍介紹，元知科技集團旗下的非標大宗商品智慧交易平臺優選好生活，通過人工智能技術賦能，首先解決了內部的流程以及金融風控問題。其次，能夠幫C端解決家庭資產配置的問題。最后對行業來講，因為大類資產都涉及到行業周期問題，人工智能用大量的算法來代替傳統上需要人去思考、用經驗去分析問題。

重視基礎科研引進更多優秀人才

如今，我國人工智能領域的競爭越來越激烈，那么，如何才能在人工智能領域的江湖里立于不敗之地，在崔興龍看來，找到突破口非常關鍵。而如何找到突破口？崔興龍認為還是要回到基礎科研上來，一定要在基礎科研上不計成本且長期進行投入，并且在大學以及科研機構的教育上大量吸引來自全世界的優秀人才，充分滿足他們對于待遇、資金上的訴求，讓他們沉浸在基礎科研中。“我在美國讀完博士研究生之后，也思考過回國之后把主要精力用在技術研究上，但迫于現實最后不得已進入商業領域。”崔興龍對記者現身說法。

對于基礎科研和人才問題，崔興龍和元知科技集團通過成立元知智能研究院來加以解決。

在解決基礎科研的問題上，元知科技集團成立了“一+N”研究院，即在成立由崔興龍兼任院長的元知智能研究院的同時，還與清華大學、上海交大等高校一起建立了研究院。另外，元知科技集團還計劃在歐洲牛津或者蘇黎世聯邦理工建立一所研究院。

在人才引進上，由崔興龍負責的元知智能研究院第一期已經招募到了麻省理工、斯坦福、北師大等高校偏數學領域和人工智能等領域的近100名頂尖畢業生。崔興龍計劃在未來完成更多頂尖人才和優秀學生的選拔和招募。早期招募的人才，崔興龍會自己來培養，后期招募的人才會分散到元知科技集團的十幾個板塊里面，并與具體業務相結合。

對于崔興龍個人而言，在未來，他希望自己成為人工智能結合腦神經領域的佼佼者，用人工智能去更好地賦能包括好生活智慧交易平臺在內的各個板塊。他還認為，一個技術出身的人，在創業的道路上除了要有一定的科研能力外，還要有優秀的商業頭腦，這樣才能夠行穩致遠。

采訪接近尾聲，崔興龍和記者談到了他生活中的一個小習慣。創業這么多年，崔興龍每天即便應酬再多、工作再忙，都會花1到2個小時學習新的知識。他說：“從讀書到現在，這個習慣從未間斷過，除非喝斷片兒了。”對學習如此堅持不懈，這讓記者感到震驚，或許，這就是崔興龍在創業這條看似風光無限、實則冷暖自知的道路上能夠越走越遠的關鍵所在。