开辟AI行业新局 朱松纯带领暗物智能夺得"未来独角兽"

暗物智能高级产品总监高燕作为企业代表发言

历经四届，由广州市科学技术局指导，广州市科技创新企业协会和南方财经全媒体集团旗下《快公司FastCompany》联合主办的发现广州"独角兽"创新企业项目已经成为广州市挖掘和表彰本地创新企业和成果的标杆活动。

凭借在人工智能领域前沿的技术实力与高速的发展态势，暗物智能同时入选2020年广州"未来独角兽"创新企业和2020年广州"高精尖"企业榜单。

据介绍，"未来独角兽"创新企业榜单定位于发掘具有成为"独角兽"的潜力创新企业，面向市场估值1亿美元至10亿美元之间的创新企业；"高精尖"企业榜单则定位于有核心技术创新，具备较强行业影响力的技术企业。

自成立以来，暗物智能从一家勇闯AI"无人区"的创业公司，迅速成长为未来可期的"准独角兽"及"高精尖"企业，前沿的技术实力与优秀的商业落地成果正持续获得市场认可。以朱松纯为核心的创始团队的技术创新及产业实践，亦开辟了AI行业发展的新局。

"小数据、大任务"引领AI技术创新

作为暗物智能创始人、全球著名人工智能专家，朱松纯教授在科研方面具有很强的前瞻性，并长期致力于构建计算机视觉、认知科学、乃至科学的统一数理框架。

上世纪90年代，数码相机的出现让朱松纯意识到一场感知革命即将到来——AI有了数据。2005年，他带头成立莲花山计算机视觉研究院，开启大数据标注的先河，集结国内外计算机视觉领域人才，共同研究前沿科技问题，并为国内外培养了大量人工智能领域人才。

正是在做数据标注的过程中，朱松纯发现了大数据方法的局限：通过大数据训练的模型存在巨大的应用瓶颈，任务和场景稍有变化，就需要重新收集、标注数据，训练模型。更关键的是，"数据战术"能解决特定的问题，却不是人类解决问题所用的办法，仅靠数据的堆砌无法实现真正的智能。

2008年，朱松纯率先带领团队转向认知领域的研究。他连续领导两届大型跨学科国际专项MURI，带领来自剑桥大学、耶鲁大学等院校的顶尖专家，集中攻克认知推理、人机交互等下一代人工智能发展的难题，并逐渐探索出通用人工智能大一统理论的基本蓝图。

秉承朱松纯提出的颠覆性的"小数据、大任务"技术范式，暗物智能以认知推理、常识学习、因果价值建模等新一代AI关键核心技术为主攻方向。其技术平台在需要深层次人机互动、个性化服务、情境理解等应用领域具有不可替代的巨大价值。

投身产业实践开辟行业新局

服务社会的使命感，也驱使朱松纯在深耕认知智能领域的同时，率先将强认知AI技术成果运用到产业实践。2018年，暗物智能落户中国，将人工智能在认知层面的新突破应用于智慧教育等关系国计民生的重要领域，以实现真正的高自然度人机交互和协同。

朱松纯领衔的暗物智能创始团队一直致力于计算机视觉、机器人技术和人工智能的AOG表征和建模。目前，该方法已成功运用于"AI+教育"产品。依托AOG模型，暗物智能自主研发基于产生式模型的自动出题、解题与讲题模块。系统可以自动从教材、讲义与教案等素材中构建教学知识库，并通过归纳学习方法获取解题规则。而针对变异题型，系统将基于价值函数，在因果状态空间中自动推演出最优解题路径，所有解题路径与规则自动构建AOG表达。

与市面上背靠大规模题库的教辅应用不同，AI能自己出题、讲题，清楚题目的难易。交互过程中若发现学生还有不理解的知识点，还能生成新的题目来讲解，实现真正的因材施教。

诸多应用落地项目也验证了这种业界首创的"AI讲题"模式。目前，暗物智能在教育领域已形成学龄前、K12、在线教育、职业教育的用户服务全生命周期闭环。通过深入行业场景，暗物智能已实现强认知AI技术在自适应教育、新零售、泛娱乐等多个行业的商业落地，服务客户涵盖题拍拍、腾讯作业君、豌豆思维、趣互联、吉比特(603444,股吧)等。

回归初心圆梦"大一统"

2020年，朱松纯以国家战略科学家身份受邀回国，筹建北京通用人工智能研究院（BIGAI）并担任院长，同时担任清华大学、北京大学讲席教授、北京大学人工智能研究院院长。

朱松纯曾在访谈中提到，三十年前就读于中国科学技术大学时，就有了追求人工智能大一统理论的梦想，赴美求学正是为了追寻与探究这一理想。三十年后，选择回国也是基于同一梦想，回归初心——将人工智能大一统理论框架在中国"圆梦"。

在回国引领中国人工智能发展的同时，朱松纯也在思考如何将科研创新同社会需求更好地结合。宏观层面上，人工智能成为国家"十四五"规划中优先发展的五大领域之首；产业层面上，疫情的催化也加速了人工智能在各行各业的落地应用，正迎来全新的发展机遇。

从暗物智能目前的核心业务布局来看，公司已完成组织架构调整，确立广州为全球总部，深耕中国市场，以更好地服务社会。通过深耕教育等关键领域，填补行业在深度人机互动、个性化服务、情境理解等应用领域的空白，服务社会重大需求，实现商业价值与社会价值的统一。

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