数据中台从一个技术词汇转变成为企业界共识：
如果想要在信息商业中寻求变化，让数据有效服务前端业务，就必须要借助云计算和数据的力量。
从2015年阿里提出“大中台、小前台”战略，再到腾讯、京东、百度、滴滴、美团等对数据中台落地实践的探索，数据中台热度一路上升。
数据实际上是一个相对传统的行业，数据仓库、数据挖掘、数据湖、数据平台等早已存在，为何数据中台会在当下节点爆发？
原来的数据分析距离业务比较远，而在数据中台出现后，数据中台距离业务会越来越近，甚至直接影响和参与业务的运行，产生业务价值，直接对齐企业的业务目标。
因此，
数据中台从一个技术词汇转变成为企业界共识：
如果想要在信息商业中寻求变化，让数据有效服务前端业务，就必须要借助云计算和数据的力量。
近日，CV智识专访了明略科技集团董事长兼CEO吴明辉，聊了聊其切入数据中台的思路、模式和竞争。
横纵之间，如何取舍？
所有的To B公司在实操过程中都需要面对一个策略细节问题：如何切入市场？
这在行业内一直存在分歧，
一些人想的是“横”：
做基础设施，走平台路线；
另一部分人想的是“纵”：
聚焦某一行业，围绕行业痛点提供解决方案。
公司刚成立时，明略“横”向切入，即给其他公司提供数据平台服务。
但在半年之后，吴明辉和团队发现：这个数据平台能够提供给客户的附加值在变小。
“我们的竞争对手并不是明略这样的公司，而是开源平台。
所有互联网公司都在维护着开源的软件，它在不断进步，一个单纯的企业级软件提供商只做这个东西就太薄了。”
在吴明辉看来，最开始，开源软件和明略的技术水平可能50分与80分的差距，但过了半年之后，开源软件的水平已经提升到75分，但明略也顶多到了83分，开源软件进步的速度快，总有一天明略会被它超过，而那时如果还做数据平台就没价值了。
“我们的核心能力是处理多源异构数据和在这基础之上的人工智能解决方案，而‘人’相关的数据，公安应该是整个社会最全的。
”
举例来说，在公安破案过程中，先用人脸识别将犯罪现场带回来的视频影像进行识别，但中国有 14 亿人的人脸数据库，至少 1 万个人的相似度超过了 70%，而且有时候相似度70%几的人是嫌疑人，超过 80% 的反而不是，因此就需要后面的关联分析。
而这恰好是明略发挥作用的地方——分析这 1 万人里谁有前科，谁有不在场证明，谁跟受害者有利益冲突等等，最终帮助提高破案率。
2019年初，针对现在的家族式犯罪，明略为某省公安厅搭建了全省的族谱系统。上线两个月后，该地公安就在系统的辅助下抓捕了一个走私团伙的幕后老板。
在公安业务上积累了足够的产品经验之后，吴明辉和团队开始寻找其它的垂直领域。
但百行百业，场景需求各有特点，中间的差异难以简单逾越，尤其是当前还处于弱人工智能阶段，技术针对的多是特定任务，因此明略要在规模化复制和领域覆盖上找到平衡。
在吴明辉看来，明略要做的不是无限战争，“一个公司的业务多元化是必然的，但是你的业务的多元化的过程中，你要知道你擅长什么，不擅长什么，就自己的能力圈适当的外延是可以的，但是特别夸张的外延是有挑战的。”
在挑选业务领域时，除了要求
业务本身知识和管理复杂度高
这个共同点之外，明略的选择策略可以总结为三点：
第一，与公共安全类似的安全服务，比如金融领域选择的是监管类业务。
吴明辉介绍，内审在金融机构里面有大量的诈骗行为存在，发生的原因大多是金融机构内部员工跟外部的贷款客户勾结，这就类似公安案件的处理和分析，因此本质上来讲，跟公安业务的过程是一样。
比如，制造业的业务就是得益于之前秒针的基础，制造业的本质其实就是所有传感器在一个时间一个特定的传感器上面发生了一个事件，比如轨道交通领域，通过采集设备、传感器的信号数据，可以分析出整车运行结果的原因。
这跟秒针在互联网上处理的数据很像。秒针在互联网上处理的就是一个上网设备在某个时间点访问的某个APP发生了一个什么事件，进而利用这个数据去做互联网广告的监测。
在吴明辉看来，行业处于早期发展阶段，必然会面临市场教育不足的问题，选择与以往积累相关的行业，可以给客户更多的信任感、安全感。
第三，对数据敏感度高且明略产品能为其带来“立竿见影”的效果。
比如，传统服务业面对着重复性劳动、人力成本不断攀高的问题，明略在此问题上通过人工智能和大数据为线下门店提供数字化巡店、生产管理系统、供应链管理、卫生数字化监控等服务。
以卫生数字监控为例，明略可以通过感知AI技术进行无间断识别有害生物出没、关键物品及操作和食品存放。
吴明辉介绍称，一个餐饮机构一年花 1 万去整顿后厨的卫生安全，中国有 800 万家餐饮企业，如果所有餐厅都按照国家的食品安全要求去做，全中国这一块就有 800 亿的市场。
截至目前，明略科技已经累计服务了包括公共安全、金融、营销、工业、新零售等行业的2000多个企业与组织。
竞争关键词：认知智能、合作
数据中台的提出与火热正是中国企业信息化的发展缩影，而追溯中国企业信息化的过程则是从2000年左右开始。
但那批企业服务商提供的数据化服务，产品使用复杂度高，虽然可以给企业决策做一定参考，但价值不算大。
移动互联网发展起来之后，企业信息服务做到了“数据化+在线化”。
现阶段，数据中台所代表的信息化发展到第三个阶段，业务和数据距离更近，“业务数据化”程度更深。
每一次新数据的产生，都会带来各行各业商业模式的迭代。
而每次迭代也是一次检验参与者们能否跟上行业发展脚步从而优胜劣汰的过程。
当前，数据中台的竞争者们既有原来做数据仓库、数据平台的公司，转型云服务的传统软件商，也有强调人工智能技术的初创公司们。
奇点云认为未来的数据中台一定是由计算平台+算法模型+智能硬件组成；数澜强调自己卖的不是数据中台，而是搭建、运营数据中台的能力....
京东在2018年底成立了京东零售数据中台，对京东零售内部的数据体系进行全面梳理；2015年底, 阿里巴巴宣布全面启动“中台战略”, 构建符合DT时代的“大中台、小前台”组织机制和业务机制；华为提出了构建数字化转型的“共同平台”；去年9月腾讯发布的战略与架构升级中, 提到了成立技术委员会和“技术中台”的概念。
面对是否会和BAT正面竞争时，吴明辉表示，我们扮演的是行业合作伙伴角色，在他看来，明略的优势在于业务挖掘的深度。
今年3月，明略数据升级为明略科技集团，并宣布完成由腾讯领投的 20 亿人民币 D 轮融资。
吴明辉还介绍，深圳坪山的城市智慧大脑项目，湖南国电、上海虹口的综治项目，明略和腾讯的合作不仅仅是云，在数据中台、AI中台都有合作。
在谈到和其他厂商的数据中台有何不同时，吴明辉表示，明略的数据中台的底层逻辑是自研的HAO智能体系。
据介绍，HAO智能理系由明略下属的明略科学院设计，通过打通感知、认知、行动系统，帮助企业或组织进行分析决策，实现人工智能的闭环应用。
吴明辉认为，上一代人工智能以图像和音视视频识别为主要的应用场景，而下一代人工智能其实是要基于多模态的数据，打通感知系统和认识系统，甚至在打通行动系统，作为面向一个组织，面向一个企业或者政府的完整闭环的人工智能，即“感知-认知-行动”闭环。
具体来说，从感知到行动可以分为五个步骤：
通过多维感知，将数据连接起来；基于可积累的行业符号体系智能抽取技术，构建知识网络的知识图谱数据库；通过知识图谱、暴力挖掘对知识进行多维度分析推理，打造决策模型；最后再建立明确的行动计划，指导行动，实现智能决策。
但事实上，认知智能的发展还处于早期探索阶段，弱人工智能与高产品期待之间的摩擦对明略是件好事吗？
“
认知智能是人类智能的终极，所以它今天其实是不成熟的，但这也就意味着今天在这里面做大量的投入，在5到10年之后，你会成为赛道上最有力的竞争者。
如果今天它已经很成熟了，坦白讲也就没有创业公司的机会了。”
吴明辉坦言，在创业的过程中多次面临赛道的选择问题，但作为一个未来主义者，选择策略一定是：
快别人几步。
结语
在吴明辉看来，虽然AI也算是一种IT技术，但是上一代信息技术本身其实是解决公司内部的信息共享、数据共享以及各种各样的管理流程规范化问题，而AI公司要能够直接给客户创造生产力。
从2006年创办秒针开始，吴明辉一直都在和数据打交道，做数据分析相关生意。
五年时间，明略已经成长为国家新一代人工智能开放创新平台。
客户中也不乏省、市级公安局、国家统计局、云南省国家税务局、中国南方电网、中国石油、中国中车、上海地铁、交通银行、中国人民银行、光大银行、泰康人寿、嘉实基金等。
关于下一步，吴明辉介绍，明略会继续采取“做深区域、打透行业”的策略。
