從感知智能到決策智能，中科聞歌用技術加速產業數智化轉型

每經記者 唐如鈺    每經編輯 吳永久    

隨著數字經濟的持續發展，全球大數據產業規模迅速增長，“AI+大數據”應用邊界不斷擴寬，數據賦能助力產業轉型升級的需求激增，如此也催生出諸多機遇與挑戰。北京中科聞歌科技股份有限公司（以下簡稱“中科聞歌”）即是一家聚焦大數據驅動決策智能的企業。自2017年成立以來，其團隊深耕數據智能+人工智能+運籌科學智能計算核心技術研發，擁有自研核心算法3000余項、智能分析組件百余個，系本土前沿的數據與決策智能服務商。過去5年里，該公司先后斬獲了5輪融資，布局機構多為深創投、招銀國際、中科院資本、中科創星等本土一線資本。

這家由中科院自動化所互聯網大數據研究中心科研成果轉化而來的成長期企業，在2020年則因協助政府部門大數據“戰疫”而出圈。該公司執行總裁曲寶玉向記者介紹，去年初新冠肺炎疫情暴發后，中科聞歌運用大數據技術和算力模型優勢，研發了一系列服務于政府職能部門疫情防控的信息化系統，系統覆蓋了疫情實時監控、防疫物資分發、疫情動態直播、確診病例數據分析等功能。今年5月升級后的系統，則作為“防疫大腦”支援深圳龍華區，在當地出現疫情后迅速建立起一道數字防疫網，為龍華“戰疫”提供及時的數據支持。

聚焦產業的數據智能

“防疫大腦”的出現讓大眾看到了“AI +大數據”在社會應急事件中的重要作用。事實上，數據智能已在多個垂直行業應用落地，助力著傳統產業的數字化、智能化轉型。

曲寶玉就向記者表示，中科聞歌提供的產品及解決方案在數智媒宣、數智金融、數智安全、數智商業、數智城市等多個領域得到了應用。

如在數智城市領域，曲寶玉以地方政府招商難題舉例。傳統的招商模式存在政企信息不對稱、企業與產業錯配、人才聚集難、優質企業易流失等痛點，為解決上述難題，中科聞歌研發了智能招商系統，通過挖掘上下游產業鏈、技術信息圖譜、企業信息圖譜、人才圖譜、競爭城市政策、在園企業稅務社保動態等重要數據，結合地方政府招商需求、政策福利等要素，最終構建出一套包括可提供招商態勢全景分析、招商信息智能研判、在園企業動態跟蹤的系統。據悉，該系統于今年已被重慶市政府引進，為當地招商投資、政企服務對接提供技術支持。

此外，在數智商業領域，其在智慧零售的“試水”也于今年落地，6月，該公司公布了與烘焙品牌“幸福西餅”的合作。曲寶玉介紹，傳統零售企業有著門店擴張、成本效率優化、消費者體驗優化和利潤提升等諸多運營升級需求，基于這些需求，中科聞歌構建了零售領域多源異構數據收集與輔助管理決策系統。該系統快速打通線上與線下的數據通道，并結合產業鏈的知識圖譜，搭建“智慧零售”的智能分析體系，感知用戶消費習慣，預測消費趨勢，協同優化商品組合和采購數量，同時為烘焙零售鏈條運營管理提供輔助管理決策。

道阻且長的智能決策

雖然數據智能解應用已在較多行業落地。

但談及行業的長期發展，曲寶玉仍表示，當下大數據產業僅是初見成果，離大規模應用還有很長一段路要走，“過去幾年里我們看到各地的數據匯總有所行動、數據主體責任基本確認，但匯總數據后的聯通、深度挖掘以及如何讓數據更好地輔助政府、企業決策，這其中還有很多工作要完成”。

他以數智城市中的防控災情舉例，“如果城市政務數據能有效聯通挖掘，那么當突發極端天氣災情時，地方政府就能對城市地下水管道、市政交通、政企通勤、應急物資等及時調整、調度，建立起對災害的智能預警防控，把災情影響降到最低，但目前我們并沒有看到這方面很好的應用。數據模型的驗證及輔助決策的過程，需要大量的數據輸入以及模型訓練時間，數據積累往往是政府、企業亟待解決的共性基礎問題，在此基礎上數據智能可以應用到社會經濟民生的方方面面”。

除了數據聯通和深度挖掘的欠缺之外，影響智能決策大規模落地的還有技術與行業間的鴻溝——服務于垂直行業的智能決策方案背后往往是一套跨學科復雜的理論系統，比如在疫情防控領域，需要的不僅是大數據學、人工智能學，還包括傳染病學、交通運輸學，心理學等，“所以數據智能企業的競爭，不僅僅是算力模型，還有對垂直行業的理解和交叉學科的融合能力，這也是中科聞歌正不斷提升的”，他說道。

談及未來發展，曲寶玉介紹稱，團隊將加速構建企業級大數據智能基礎平臺與服務體系，利用大數據與人工智能技術助推社會智能和行業智能；同時，公司已初步滿足科創板上市條件，并將登陸資本市場納入公司中長期規劃中。

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封面圖片來源：攝圖網-500416206