美国生鲜电商平台GrubMarket完成6000万美元D轮融资 凯尔特亚洲领投

10月6日消息,美生鲜递送公司GrubMarket完成D轮6000万美元融资,由凯尔特亚洲(CHAP,Celtic House Asia Partners)领投,其他投资方包括BlackRock、Reimagined Ventures, Trinity Capital Investment、Marubeni Ventures、Sixty Degree Capital、Mojo Partners以及之前的投资者GGV Capital、WI Harper Group、Digital Garage、CentreGold Capital、Scrum Ventures和其他未透露姓名的投资方。

GrubMarket创立于2015年,通过将有机农场与消费者及企业连接起来,提供有机食物相关的仓储运送服务。GrubMarket曾入选Y Combinator冬季训练营,加上本次D轮融资,创立五年间共融资1.81亿美金。

“GrubMarket已经证实了自己拥有可持续地高增长及盈利能力,在硅谷的食品科技及电商类创业公司中独树一帜。”凯尔特亚洲管理合伙人陈洁表示。

“过去四年间,GrubMarket扩张了15倍以上,这样的创造力及资本效率在行业内是无人企及的。Mike和团队做到了让公司可持续、稳健地增长。我们非常骄傲能够作为公司的合作伙伴目睹其在全美范围内的迅速扩张,也很看好他们开发的SaaS软件WholesaleWare,它是我们在食品供应领域见过最优秀的软件服务。”

从创立以来,GrubMarket的业务线始终包括两个部分:B2C(消费级)及B2B2C(面向消费类企业)。这意味着GrubMarket不仅通过网站及app直接为消费者提供有机生鲜购物及递送服务,还给大学、公司等机构进行生鲜供货。如BlueApron、Munchery等在消费级领域可算是竞争对手的公司,都在使用GrubMarket的企业级服务。上文提到的SaaS软件WholesaleWare,原先是GrubMarket自己用来管理和计划其客户、CRM和供应商的软件,如今将其作为产品提供给其他食品行业供应商和经销商。

据悉,WholesaleWare的销售在过去一年中增长了800%以上,现在每年管理数亿美元的食品批发等活动。其技术的基础支撑起了庞大的业务规模,目前公司扩张迅速,活跃于旧金山湾区,洛杉矶,圣地亚哥,西雅图,德克萨斯州,密歇根州,波士顿和纽约(以及之间的许多地方),在全国范围内经营约21个仓库。

在接受TechCrunch采访时,其CEO Mike Xu将GrubMarket描述为湾区和加利福尼亚州其他地区的“主要食品供应商”,在其旧金山东湾仓库中有500万磅以上的冷冻肉。目前,GrubMarket的客户包括超过500家超市、8000家餐馆、2000家公司,如知名超市Whole Foods、Kroger、Albertson、Safeway、Sprouts Farmers Market等。

此前,GrubMarket投资方包括WI Harper、Digital Garage、Evolv Ventures、CentreGold Capital、ACE&Company、GGV Capital、Fusion Fund、Bascom Ventures等。此前的TC报道中,GrubMarket创始人徐敏毅曾提到,Evolv Ventures的资金注入将为其进入亚洲市场提供助力;本轮领投方凯尔特亚洲也可在未来为其提供中国市场的落地资源。

本轮领投方凯尔特亚洲(Celtic House Asia Partners)为来自加拿大的老牌基金CHVP(Celtic House Venture Partners)的亚洲基金。CHVP在多伦多、渥太华、温哥华、硅谷和杭州设有办事处,管理着超过4.25亿美元的基金,总计投资超过75个项目,已经有近40个项目进行IPO或成功被收购。该基金由Roger Maggs及Terence Matthews创立,2019年起引入知名华人投资人陈洁为其亚洲合伙人。

“一个优秀的投资人不仅要能投出好项目,更要让这些被投项目形成一个完整的生态系统,相互协同产生更大的效益。”陈洁解释道。在投资时,他尤为关注华人及中国模式出海的项目,往往能寻找到增长势头强劲的投资标的。

除GrubMarket之外,CHAP此前进行了完善的消费类布局,其中不少公司抓住了疫情为线上消费领域带来的黄金机遇,实现了爆发式的增长:成立于加拿大的生活服务平台饭团在今年完成了1200万美元A轮融资,不断拓展至北美多个城市,短短数周之内,饭团APP线上外卖订单几乎增长了数倍,近期即将完成B轮融资;除此之外,陈洁还曾投资北美中央厨房及外送平台盐语、北美版的“美味不用等”Snappy等。

其中,盐语创立于2017年,以中央厨房的模式在硅谷创立及发展。疫情来临前,盐语超过65%的业务来自硅谷当地企业,在远程工作落实后,这一部分业务原本受到较多影响,然而由于其厨房本就不提供堂吃服务,运营模式也转变及时,再加上生产和配送“一体化”的解决方案在价格上优势明显,疫情期间,营业额方面受到的影响并不大。在接受中新网记者采访时,盐语创始人明方全表示,盐语单月点餐超过13次的客户达到30%。

值得一提的是,Snappy过去提供针对餐馆客户的SaaS服务,将等位、预订、配送、自提等服务模块化。疫情原本为Snappy带来了负面影响,但由于“生态圈”的存在,生态系统内的企业可以相互导流,提升面对风险时的应对能力及转型能力。比如疫情期间,许多餐馆在线上化的同时,也通过Snappy、IOTPay等公司增加了自提、等位、预约、支付、配送等功能。

疫情期间,在线服务业务井喷,凯尔特亚洲早在数年前就开始布局,目前投资的多家在线消费类企业,如IOTPay、饭团、Snappy、GrubMarket等公司,已经形成了比较强的战略合作态势。除此之外,此前其投资的精神科在线诊断平台Cerebral、AI在线医疗公司Circadia医疗也在疫情期间发展迅速,前者在疫情期间用户量直线上升,后者更是被应用到抗疫一线,在急诊室及医院中,用于监测新冠肺炎患者的呼吸、心跳等身体状况。

据介绍,Circadia于近期推出了非接触式呼吸监测系统(C100),可以通过算法对患者肺功能的潜在恶化进行警报,从而减少处于抗疫最前线的医护人员对COVID-19病毒的暴露风险,目前已交付了2000台设备,收到了多家医院的订单,并开始与洛杉矶的一家大型医院部署该呼吸监测设备。

“我们的投资逻辑始终是,回归商业本质。疫情可以说凸显了那些未来更适应新形势、商业模式健康的公司,这和我们过去挑选投资公司的逻辑是不谋而合的。”陈洁说道。

Flexiv非夕携最新自适应机器人技术和应用亮相2020工博会

2020年9月17日,Flexiv非夕科技在第22届中国国际工业博览会上展示基于自适应机器人的最前沿机器人技术和工业应用,包括世界领先的机器人力控技术、机器人和AI深度融合技术,以及一系列创新性的工业应用方案。

前沿技术打造最先进的机器人产品

去年,非夕科技正式推出自适应机器人Rizon拂晓。作为新一代的机器人产品,拂晓凭借自身颠覆式创新的产品设计、独特的自适应能力、简洁美观的工业设计、和全新的产品价值,连续获得iF设计大奖和德国创新奖等殊荣。

自适应机器人的核心特色之一为全手臂高精度、高响应的复合力控技术。自适应机器人拂晓具备7个自由度,每个关节都搭载独有创新性的力传感技术,配合先进的整机复合力控算法,与传统机器人相比,其力感知和力控性能有量级上的提升。

为了更好展现力控技术的先进性,非夕科技在本届工博会上带来了小球平衡挑战(Ball Balancing Challenge):自适应机器人根据力传感器的检测信息实时判断托盘上小球的位置,并力觉控制小球沿着目标轨迹进行运动;当机械臂或小球遇到外界扰动时,机器人能够迅速做出实时调整,使小球回归原定路线。

值得一提的是,这项展示全部凭借力控来完成,假如以人类的行为来看,它相当于一个闭上眼睛的人,仅靠手臂力觉感知和控制,来维持小球在光滑托盘上的平衡。

同时,非夕也展示出了机器人和AI技术的深度融合。在桌面整理任务中,机器人系统能够对随机摆放的物品进行有效识别、分类、和自主抓放。在人体按摩应用中,机器人系统对用户人体姿态及局部特征进行实时识别、根据用户需求进行按摩并实时进行动态调整,在确保安全性的同时,保证良好的服务体验。

创新性工业应用突破传统自动化局限

自创立以来,非夕科技致力于面向不同场景打造行业级解决方案,用机器人作业替代难以自动化的人工环节,升级低柔性的自动化产线。经过了对工业应用和解决方案的不断深化和迭代,非夕科技在本届工博会上着重带来三项应用展示:力控装配、曲面打磨、带线束插拔。

以曲面打磨应用为例,曲面打磨抛光技术广泛应用在汽车、电子、家具等多种行业中,其工艺质量和对原材料的损耗把控直接影响产品最终的外观和产线成本。而目前大多数情况下曲面打磨抛光仍需依赖人工作业。

传统的机器人打磨方案往往需要在机械臂末端安装额外的力传感器或力控浮动装置,采购及维护成本高,可适应的工件复杂度有限。而自适应机器人不需要上述额外设备,彻底改变了固有模式。

非夕的打磨应用能确保对复杂工件曲面的精密贴合和精确的主动打磨力控制,操控系统和操作流程简捷易上手,可兼容各种尺寸加工件,自动适应工件及工装的实际偏差。现场展出的汽车内饰件打磨应用只需操作者通过简单的轨迹拖动示教导入工件打磨轨迹,使用流程化和图形化的操作软件进行打磨工艺设置,凭借机器人高精度的力位复合控制,以确保稳定可靠的打磨效果。

非夕科技联合创始人兼CEO王世全博士表示:“经过过去一年在产品及应用端的打磨完善与行业落地尝试,此次工博会里我们带来了一批更加完整的创新性工业应用方案,同时通过一些趣味互动展示让观众能更直观的体验到非夕自适应机器人的独有特性,感受最新力控及AI技术的融合。非夕希望通过不断的技术创新,让机器人更加灵巧、智能、柔性、通用,并助力下一代工业自动化。”

关于Flexiv

Flexiv(非夕)是一家全球技术领先的AI机器人公司,专注于研发、生产集高精度力控、计算机视觉和人工智能技术于一体的自适应机器人产品,为不同行业的客户提供基于非夕机器人系统的整体、创新性的解决方案和服务。非夕于2016年成立,核心创始团队来自斯坦福大学机器人和人工智能实验室。目前,非夕已在硅谷、上海、北京、深圳、佛山等地区设立办公室。

研发对抗癌症的基因诊断技术,「Mission Bio」超募完成7000万美元C轮融资

在全球,随着老龄化趋势与疾病谱的变化,每年因癌症死亡的人数超过1000万人。这使得癌症诊断与治疗的科学进展备受瞩目。

36氪获悉,基因诊断公司「Mission Bio」刚刚超募完成C轮7000万美元融资,由Novo Growth领投,此前的投资者Mayfield、Fusion Fund、Cota、Agilent以及新进投资者Soleus Capital跟投。

图片来自Mission Bio官网

Mission Bio专注于高通量单细胞水平的分子诊断和基因组精准医疗。近年来,随着靶向治疗、精准医疗等技术的发展,癌症诊断与治疗也逐渐成为学界与业界重点主攻的方向,受到各大风险投资基金的青睐。

“Mission Bio切入的是癌症早期诊断赛道,切合未来癌症诊断的两大趋势与方向,”该公司最早的投资方及历轮投资方Fusion Fund创始兼管理合伙人张璐表示,“一是微流控技术在单细胞测序方向的应用,微流控技术本身是医疗器械层面上的创新,可以将癌症的诊断拉到一个更小、更精确的维度。

二是与单细胞测序相关的生物信息学方向。当下我们正处于一个医疗整体数字化转型的阶段,我们的所有生理数据非常有价值,可以用来更好地辅助医疗的诊断监控。Mission Bio早在2015年就将信息生物学的数据与微流控技术等技术结合来进行测序,最后通过整合数据分析的结果,来提供个性化的诊断结果。”

Mission Bio的优势点在于,在2017年推出首个商业化的靶向单细胞的DNA测序平台Tapestri Platform。

Tapestri平台能够将Mission Bio研发的单细胞多层组学整合技术用于优化癌症靶向治疗的临床实验,可以精确检测疾病进展和治疗反应的异质性。应用领域包括血癌、实体瘤和基因组编辑验证。该平台包括仪器、耗材和分析软件,与现有NGS工作流程无缝集成。

图片来自Mission Bio官网

值得强调的是,Tapestri可以检测单细胞中的DNA及蛋白质变化,而这对于评估靶向治疗的效果非常重要——因为在大面积分析时,比如做不同类别的细胞的大量分析时,能剔除掉其他不受控制的变量的影响。这项突破性技术使研究人员和临床医生能够并行分析数以万计的单个细胞,比传统NGS技术的灵敏度高出50倍;其单碱基分辨率比其他单细胞DNA方法的兆碱基分辨率要高好几个数量级。

出于对该技术的肯定,Mission Bio成为唯一一家受邀参加美国国家标准与技术研究院主办的基因编辑研讨会的单细胞测序公司,为CRISPR基因编辑提供质控方案。

该公司表示,本轮融资资金将用于扩张Tapestri Platform平台,扩大其在新型癌症治疗临床试验中的应用范围,更好地分析及展现细胞和基因疗法的效果及特征。

“大部分医疗器械公司的退出方向是通过收并购来退出。但Mission Bio并非仅针对某一类特定疾病,而是针对所有的小细胞癌,这就相当于具有平台性的效应。因此未来退出的可能性也会比一般的医疗器械公司要大得多。”张璐说道。在创立Fusion Fund 之前,张璐也曾成功创立一家医疗器械公司,被美国上市企业收购。

值得一提的是,除了帮助优化针对血液癌症及肿瘤治疗方案的临床实验,Mission Bio的技术还能用于验证基因编辑。近年来,基于CRISPR基因编辑技术的临床应用备受关注,基因编辑市场在未来拥有巨大发展潜力。

疫情之下,AI智能分析迎来新机遇

把年度目标定为“活下去”的企业越来越多了,危机感在疫情中逐渐蔓延。

一场疫情改变了人们对病毒的认知,也更凸显了商业智能(Business Intelligence)在企业决策中的作用,而国家积极推进的新基建政策建设也加速了产业迈进数字化、智能化的经济变革。

疫情中脆弱的商业决策链

“我现在最担心的事情,就是今年我们可能接不到订单了。”某知名制造业企业的管理者向记者如是表达他的担忧,近期他已经能明显感觉到,来自海外的订单锐减。

突如其来的疫情在全球蔓延,导致全球百万人感染以及多个大国的暂时封锁,居民也减少了外出活动。疫情之下,对于很多企业来说,订单骤减已经是事实,很多外贸企业甚至面临着全年无一订单乃至倒闭的风险。

新冠疫情这只“黑天鹅”给经济带来的影响远比我们想象中要深远得多,它不仅带来了经济下滑的压力,也暴露出了商业系统的风险与企业决策链条的脆弱。

短短一两个月内,企业的运转模式已经发生了翻天覆地的变化:线上办公的比例骤然上升,经济预期下调,企业订单骤降,以及前所未有的经济全球化暂停趋势……就在最近,随着年报和一季度数据的陆续披露,一家接一家的企业下调了全年的销售和盈利预期。

企业的决策链条也有断裂的风险。诸如患病、隔离等事件可能让决策链中的某一环缺失,防“疫”之下管理者地理上的受限也可能影响决策效率。

更重要的是,变局之中,企业管理者更需要一条高效的决策链,来解决企业的实际问题。比如,要如何决定复工比率,是选择整个工厂100%复工,还是仅恢复50%的开工率?又比如,在订单下滑的预期下,要如何调配企业的资源与人力?

面对剧变的局势与激增的决策需求,全球领先的人工智能企业讯能集思(Synergies)却想用算法颠覆传统的商业决策模式。

“AI决策最有价值的地方在于,可以缩短决策链条,用数据的方法做快速的响应与决策。”讯能集思(Synergies)CEO张宗尧说道。

这家成立于2016年的公司,主要专注于人工智能决策,其核心AI技术源于麻省理工学院(MIT,Massachusetts Institute of Technology),并已完成了近千万美元融资,由豊新资本领投,北极光京东方、策维科技、SV Angel跟投。同时,讯能集思也已经和思科、富士康、夏普、顺丰、敦阳科技等行业龙头企业建立长期稳定的战略联盟。

在当前经济震荡下行的环境中,商业智能(Business Intelligence)落地的需求却前所未有地高涨。

AI决策的机遇

张宗尧分享了一个有趣的案例。讯能集思(Synergies)团队最近接到了一个“奇怪”的需求,某大型制造公司想要用算法对近期所有商业决策进行重新评估。其中的一个核心的诉求就是,该公司经常需要接一些负毛利的订单,需要算法为其评估要不要接这些订单。所谓的“负毛利订单”,即是指亏本的订单,比方说,企业每接一块钱的单,可能要亏损两块钱。

这听上去非常违背我们的常识,既然不赚钱企业为什么还要去做?这是因为工厂有固定成本,如果不接单会导致开工率下降,进而导致亏损三块钱。工厂为了保留其生产线,常常宁愿接一块钱的订单,只亏一块钱。

试想一下,如果你是企业决策者,过去你已经习惯了稳定的订单以及较高的开工率。现在经济前景发生了变化,需要由你来决定是否接受亏损订单,你还需要调整工厂运行的策略,调整生产的配比、工厂的组织状态,包括人员的复工率是50%还是70%。

当你真正面临这种状况,你会发现,当局势发生快速变化的时候,数据是非常重要的。因为很多地方都会出问题,有的管理者经验丰富且聪明,但人的大脑难以在瞬息万变的情况下同时处理这么多信息。

“今天在面临这种多维度、快速变化的复杂问题时,其实人是很难做决策的,他更多是凭一种感觉。但如果从数据上来处理这些问题,则没有那么难。”张宗尧说道。

为了帮助企业更好地决策,增强应对突发事件的快速响应能力,讯能集思(Synergies)的第一个产品——人工智能决策平台JarviX∞,正是通过增强型分析,让企业实现“数字化工厂自动化数据分析,让商业决策加快10倍”,帮助企业完成数字化、智能化转型。

JarviX∞的名字也很有意思,来源于《钢铁侠》里的人工智能系统贾维斯Jarvis,以及《X战警》里的Professor X。前者是钢铁侠的AI助手,后者则是充满才智的团队决策者。

“AI能帮助人们提升决策的速度和质量。在这个时代,凭经验做决策的成功率会越来越低,而这恰恰是当下大部分企业在使用的方法。”张宗尧表示。

对于“商业智能”这个新兴而充满朝气的领域来说,新冠肺炎疫情的爆发,为其带来挑战的同时也带来了机遇。据张宗尧介绍,总结下来,数字化工厂AI决策在下列三个场景可以切实帮助企业更好地决策,渡过难关:

1)供应链断裂后的快速响应

一些企业将部分供应链集中在某个城市,尽管会产生规模经济,但当“黑天鹅”发生时也会带来风险。比如2011年日本东北大地震时,一些科技产业,比如半导体的供应链就受到了影响。

在这种情况下,需要决策者快速响应,调整策略。而AI决策则能快速收集数据并进行模拟,让你比竞争对手更快地转移供应链,找到替代的产能,保证供应链的正常运转。

2)数字化转型

很多企业迫切地需要数字化转型,AI可以极大地缩短转型周期。

3)风险评估预警

企业常常需要预警。尤其是当外部环境迅速变化时,AI可以为其预警,并为其评估出哪些预算是可以精简的,哪一些订单要接,哪些不要接。

“黑天鹅”下失效的传统咨询模式

过去人们谈论商业智能与AI决策时,总是把它当作是“麦肯锡”们潜在的颠覆者。相比麦肯锡等近百年的老牌咨询公司,AI决策作为“后起之秀”却在疫情之中,更切合企业当前的需要。

今年我们听到企业说得最多的关键词是“活下去”,包括华为这样的大企业也在刚刚发布的年报中称“今年要活下去”。在整个经济大环境不好的时候,企业不免要砍掉一些项目以节约成本,而那些长周期、昂贵的咨询项目则首当其冲。

相应地,咨询行业也在这场危机中遭到了冲击,不少咨询公司已经有了项目减少的预期,并提前冻结了招聘计划。更重要的是,传统的咨询模式在遇到新冠肺炎疫情这样的“黑天鹅”后,对企业丧失了吸引力。


Synergies创始人及CEO 张宗尧

在张宗尧看来,传统的咨询顾问有两种行为模式,一是靠经验,他们往往经验老道,有丰富的行业知识;二是提供大规模定制化的服务。而这二者在疫情中受到了挑战。

一是经验全部失效。

传统咨询模式的短板在于,单纯依靠经验并不能应对“黑天鹅”,因为“黑天鹅”本身是指极其罕见并且意料之外的事件。今天,当人们惊呼“2020年每天都在见证历史”时,其实意味着,从过去的经验中,很难找到参照了。

就好比这回,很多经济学家都已经联想到了大萧条时期,但那是100年前的事情,已经超出了经验范畴。

十多年前,富士康遇到了工厂不良率达10%的“黑天鹅事件”,其母公司鸿海集团请了三家咨询公司都无法找出其中的结症所在。当时初出茅庐的张宗尧通过AI与大数据运算,发现那是新中国成立后最冷的一年,而温度与湿度等因素和工厂不良率关系十分密切,最后这个发现成功为富士康省了几千万美金。

为什么数据能够发现咨询顾问无法发现的问题?那是因为,凭经验无法解决所有的问题,很多“黑天鹅”事件无法从既往的案例中找到依据。

二是咨询顾问提供的是高度定制化的解决方案,而危机中企业更需要短平快的答案。

咨询顾问常常基于其对行业的深入了解,针对企业量身定做一套解决方案。但在张宗尧看来,这种模式定制模式有两个问题,一是昂贵,二是周期很长,许多项目周期都长达数年。

据张宗尧的观察,面对订单缩减、全球经济下滑的前景,部分质地较差、受冲击较严重的企业首先考虑的是活下去,而无暇顾及更长远的规划。对于另一部分只是暂时面临冲击、无生死之虞的企业来说,哪怕他们真的有预算,也迫切需要解决方案,他们往往也不愿继续诉诸传统的、长周期的咨询顾问,而是更希望找到立竿见影、低成本、快周期的方案。

“我现在看到的是,如果一个项目周期长、费用高、需要双方投入较多人力,那么它被砍掉的几率就很高。只有那种短平快的项目,能短期内取得效果或得到正向反馈的项目,才是当下企业最需要的。”张宗尧说道。

从企业的角度来说,疫情过后,企业急需寻找更快地方案来进行数字化转型,而毕业于麻省理工的张宗尧博士给出的解法是:数据分析技术去中心化,,也就是标准化、快速反馈的决策流程。而JarviX在业界首创“DPAK”分析算法,让大量数据可以在同一平台内即时导入,通过量化关联型自然语言技术平台化去降低算法叠加成本,结合领域知识及特定算法帮助企业找到运营决策的最短路径。

数字化转型的挑战

“杀不死我的,终将使我更强大。”历次危机的到来,也是行业重新洗牌的时刻,活下来的企业,可能面临的是更好的行业格局,更高的行业集中度。许多2008年活下来的企业,后来都成为了行业龙头。

疫情之下,许多企业迫切需要数字化转型。以线下的商场为例,过去尽管商场也面临着与电商竞争的压力,但是这种威胁没有那么迫切,因此此前大部分企业的数字化转型都处于一种渐进式的,甚至可以说是“不温不火”的状态。

然而这次疫情让许多企业感受到了“切肤之痛”。一家商场若前期没有在线上销售、直播系统上进行投入,错过了整个二月的销售期,将永久地损失一部分销售额,“报复性消费”也无济于事,因为冬天过了人们也不会再买冬天的衣服。

据张宗尧介绍,他切切实实观察到,许多企业正在加速数字化转型。过去可能迟迟没有落地的项目,在生存的压力下“进度条”大幅前进。

美国数字化转型起步至今已经10年有余,严格来说,无论是大数据的思维,还是人们对数据的信任与信仰程度,已经渗入到了很多大企业中,比如微软正是靠Azure云业务市值破万亿美元,夺得市值全球第一的宝座。一些国内比较尖端的企业,比如大型银行,或是阿里、腾讯等互联网公司,也已经走在了数字化转型的前列。

但在张宗尧看来,大部分企业还尚未登上数字化转型的列车,而且这部分企业占比高达99.5%。“过去许多企业所说的‘数字化转型’,其实往往只能做到数据可视化,这并非真正的‘数字化决策’。”张宗尧说道。

讯能集思(Synergies)开发JarviX的初衷,就是帮助更多的企业加速数字化转型进程。

JarviX的优势在于,可以为企业提升效能,降低成本。它采用通用型的部署,其人工智能决策系统能够解决结构化数据下所有的应用需求,通过全效能的智能决策分析大大提升企业效率,完成真正的智能化转型升级。JarviX还能帮助企业降低运营和维护成本,即使后续导入新的数据,JarviX的系统也能持续生成相应算法、分析,不需要工程师去过多地进行优化。

据张宗尧介绍,在JarviX最新上线的更新版本中,还采用了量化关联型的自然语言技术,顛覆以往只有受过训练的工程师才能使用的惯例,如今普通人也能轻松驾驭这个平台。同时,JarviX是第一个能够以中文进行交互的人工智能决策系统,目前在AABI(分析型智能)领域,国内还没有类似技术。

此外,张宗尧还表示,如果说数字化转型有什么“坑”,那就是转型周期真的很长。在传统的模式下构建一套AI决策系统需要几年时间,而讯能集思(Synergies)所开发的JarviX,所追求的是将问题快速地标准化,试图用最短的时间找到“短平快”的解决方案。

数字工厂的AI决策有多快呢?张宗尧举了一个案例,电子零件组装行业的某知名公司曾让它的6人AI团队解决两个问题,该团队用了8个月的时间只完成了1.5道。后来这家公司把这两个问题交给了讯能集思(Synergies)团队,他们利用JarviX系统,只花了2天时间就解出了这两个问题,并且他们的结果也得到了原本团队的认可。

“并不是对方能力或者技术不如我们,而在于这本质上是不同的科技。就好像对方是靠人力在拉车,而我们已经进入了汽车时代,人力再快也跑不过汽车。当你能够标准化这些AI工具的时候,它产生的价值是远远超过定制化的。”张宗尧说道。

近期,Synergies宣布成立SIS AI Lab,深入推进AI技术研究。SIS AI Lab是Synergies创办的人工智能实验室,由MIT麻省理工学院的AI人才领军团队组建,聚集资深人工智能专家和顶级科学家,是一支创新型AI技术生力军。该团队研究开发以演算模型技术与架构应用大规模数据运算,通过开发新的软件技术加速人工智能研究,用创新技术解决未来问题。

颠覆麦肯锡、BCG,这家公司的AI商业决策系统能做到吗?

乔布斯已死,可未来的乔布斯们也许能把他们经营与决策的智慧传递下去了。

在美国市场上,一家受到“硅谷创投圣经”《Red Herring》青睐、主打强AI技术的企业Synergies Intelligent Systems有可能通过强AI做到这一点——他们开发了全球第一个商业策略导航系统(商业GPS),能回答商业相关的上万个自然语言提问,并给企业提供执行建议。这个企业的算法比市场上现有的要更进一步,几乎能做到跨领域的智能分析、推演,向强AI又迈进了一步。

也就是说,这个系统就等于一个强大的智能顾问团队,可以针对现有问题做分析和建议,未来甚至可以直接代替过去几十年间极为流行的第三方咨询公司。

“不管企业处在哪个阶段,有什么层面的决策问题,这个系统都可以回答。”Synergies Intelligent Systems的CEO Michael Chang张宗尧对记者说道。

三个月+强AI系统,打败10年经验管理者?

张宗尧向记者介绍道,他们的技术突破了深度学习的局限性,改变了数据库的结构,让电脑能够通过深度学习的方案处理大量商业数据。这之后,他们的产品能像GPS指导开车路线一样,给企业提供商业决策上的“路线图”。CEO最重要的工作就是把握公司的战略方向,而这样一个“AI商业GPS”可以在两个层面上帮助他们。

第一个层面,它可以节省企业的时间成本。过去的“商业智能(Business Intelligence)”仅仅能做到显示和呈现结果。一个分析师在整合企业数据后,一般只能通过可视化的形式展示数据。企业的下一步该怎么走,还是需要高管团队凭借经验来进行分析和做出决策。而AI商业GPS则不仅能展示过去的数据呈现出的结果,还能够通过机器学习做出预测,并指出商业决策的最佳路径。

对于这些C-level的管理者来说,这个系统根据他们的职位而提供的独特建议可以让他们更好地分配自己宝贵的时间,做出更具有战略性的决策。

第二个层面更具体——CEO做决策的过程会变得非常简洁。

有了这样一个虚拟的智能顾问,企业不需要那么多的数据分析人员和软件工程师,还减少了沟通成本。管理者不需要有技术背景,就可以直接通过控制界面问这个系统,“我想要在三个月内把库存减少20%,有什么方法?”这个自动化系统就会提供多条路线,辅助甚至代替决策。

当然,除了C-level的管理者以外,其他不同层级的管理者也都可以利用这个系统。这也就带来了这样的效果:假设有一个只在供应链上工作了3个月的新手,如果搭配上这个系统,他做决策会比一个有十年管理经验的人还要好。

“过去的管理模式基本是经验导向的,这个系统会带来很大改变,甚至取代许多顾问公司的工作,一般的企业都不需要向麦肯锡或者BCG寻求帮助了。”张宗尧说道。

强AI会变革每个行业吗?

这家公司看起来正试图以强AI技术颠覆一切,他们最先切入的是拥有大量数据的制造和零售业。

对于这个商业GPS在制造业的应用,张宗尧举了这样一个例子:此前,一家制造业巨头发现自己的不良率极速升高到接近9%,用了各种方法都找不到原因。在他们介入后,AI系统分析出来其实是由天气因素导致的。他们通过给生产车间加湿解决了这个原因,给企业节省了数千万美金。

当然,假如这个公司有着自己的大数据团队,也可以通过其他方法找出这个原因。但是假如他们没有这个团队呢?

如今市面上巨头一直在“收割”市面上优秀的人工智能团队,Google、Intel、Apple等等,简直在比赛收购AI创业公司。GE、三星等工业界巨头也在加入这个行列,普通公司是很难在这个层面上参与竞争的。

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就算咬牙从头建完团队之后,企业的损失往往已经不可估量了。

而这个AI系统,则是一个简单、直接、性价比极高的方案。企业不需要调用许多资源来雇佣、搭建一整个人工智能专家团队,就可以迅速地获得同样水平、甚至更好的人工智能决策建议。

“小到生产的良率,大到公司决策,都可以通过咨询这个虚拟顾问来完成,”张宗尧说道,“中小企业不会受成本所限,失去解决问题的机会,又或是在人工时代落后于人,这套系统就能用有限的成本帮助他们获得更多的利润。”

对于企业来说,像这家制造业巨头这样一目了然的例子是很有吸引力的——成立近一年,Synergies已经收支平衡,客户包括全球的中型企业及大型财团和许多年营业额在10亿美元以上的公司。对于其中一家制造业巨头公司来说,Synergies的商业GPS已经帮助他们提升了20%的生产效率。而一家区域性零售业公司也通过系统的分析和建议,成功减少了48%库存。

除此之外,这个系统的强AI基因,也让它不同于过去加入了AI元素的商业分析软件。

“这个系统有很强的适应性,跨行业、或者各种不同体量的企业,都可以用这同一个系统。他们只需要输入属于自己的数据,再进行简单调试,就能够直接应用了。”张宗尧向记者介绍道。

MIT团队,跨院校技术支持

这样的系统,其实已经比过去做图像识别或语音识别的深度学习技术要前进了一大步。而这背后是跨几个大陆的不同高校的实验室,包括美国麻省理工学院、德国汉堡大学和交通大学。“这是一个很大的计划,需要把复杂的问题一一拆解,再由不同实验室进行合作。我们需要和不同领域的专家合作来完成这个计划。”张宗尧解释道。

张宗尧拿到麻省理工学院的博士学位后,曾管理一支量化避险基金,并在这过程中结识了来自Goldman Sachs(高盛)的核心技术成员Prasanth Varma。由于他们的专业都在于人工智能领域、又跨界金融,他们从在金融领域应用人工智能技术的实验开始,发现AI对于各个领域可能都会有巨大影响与冲击,希望能把AI的技术优势带给规模、种类各异的企业。

根据Gartner预测,2021年企业30%的营收增长,将会来自于运用AI技术的解决方案。

“未来我们希望完全自动化一个公司做决策和运营的部分。”张宗尧说Synergies的目标是大幅度地提高决策效率、简化决策和管理流程,现在只是第一步,未来还有很多可能性。

“这个系统会让更多企业能够用上人工智能,让AI不再只是一个听起来高大上的技术,或是昂贵成本的代名词,而是一般的企业都好好利用、增加自己利润的工具。”张宗尧说道。

在Gartner的2017人工智能预测中,有一点引人深思:到2019年,人工智能创业公司们会通过颠覆性的AI解决方案,代替曾经的巨头——Amazon、Google、IBM和微软等等——在这个全新的时代引领人工智能经济的爆发。

而像Synergies这样的公司,以强AI技术,在竞争激烈的人工智能赛道成功破局,已经让笔者看到了一丝创业公司引领AI未来的影子。