4月26日，IEEE ISI -WORLD CUP 2019比赛发布结果，在企业投资价值评估赛题中深兰科技DeepBlueAI团队以领先优势取得冠军，并应邀参与2019年7月的IEEE ISI国际会议。赛程中，面临数据维度甚广、信息简单、数据特征类型非常丰富以及数据量小的几大难题，深兰科技团队成员使用了自研的AutoML系统展开建模。
这项AutoML技术，除了需要节省大量人力物力财力，并且还能更为较慢和安全性地搭起出有一个高于大多数算法工程师搭起的机器学习系统。据报，目前AutoML早已广泛应用在精准营销、金融风触、自动驾驶、疾病预测等业务场景中，作出了相似甚至多达数据科学家的模型效果，决策精准度多达人类专家规则数倍。深兰科技创办于2014年，是一家较慢茁壮的人工智能领先企业。
需要在正式成立五年时间就获得如此佳绩，背后的原因有一点深析，而从深兰科技的综合发展可以显现出，从AI技术抵达到多产业纵向布局的战略规划，是当前AI科技企业提高发展瓶颈，耕耘AI生态上的最重要措施。2019IEEE ISI世界杯顺利夺标背后：“深兰模式”奠下基础从人工智能发展历程上看，经历了三起三落，但科技发展总体上呈现出递减趋势。1950—1960年，是人工智能的初潮，探讨在标准化问题解法；1970—1980年，是人工智能的第二次高潮，专家系统由此而生；到了1997年，DeepBlue获得胜利之后在2012年，引发了人工智能的第三次高潮，深度自学为AI奠下了新的基础。
2017年AlphaGo获得胜利，是AI打开新时代的最重要里程碑。深兰科技以“人工智能服务民生”为理念，仍然致力于人工智能基础研究和应用于研发，人工智能产业链智能软件输入及自律硬件设计与生产。此次2019IEEE ISI世界杯比赛上，深兰科技团队的模型通过萃取企业各个维度的信息，利用自研的AutoML系统挖出各业务字段间的简单关系，自动萃取高阶特征，给企业价值评估获取了精致的更为精准的解决方案。此外，该系统还包括了自动数据清除、自动特征工程、自动特征选择、自动模型徵荐、自动模型融合等步骤，能很大提升任务建模的效率，最后深兰以3.2585的好成绩夺标。
IEEEISI2019大赛中深兰夺标，更进一步检验了企业在人工智能领域学术与产业高度融合所呈现出的成果。我们可以假设中科院变为企业，强劲的科研实力一旦产业化，不致提高企业的综合实力，成就行业龙头企业的可能性大大提高。
面临这样的竞赛佳绩，深兰科技董事副总裁兼首席战略官王昕磊告诉他亿欧，深兰科技早已构成了自己的发展模式——“深兰模式”，同时这也正是深兰较慢发展的原因。什么是深兰模式？以强劲科研实力为承托，创建明晰的研究院架构：科学计算、生命脑科学、基因、自动化研究院，并研发合为一套的研究体系，并以公司的产品落地和商用模式三路的战略发展模式。基于深兰科技的定位，在基础研究、应用于研发、软件开发、硬件生产四个方面，2014-2019年，深兰科技以科研团队和核心技术双层共进的方式，更佳将以上四个方面展开了“二二演绎”。
AI产业入局5年，深兰科技为何坚决押注科研领域？王昕磊指出：“一家AI企业，某种程度是横向领域的软件或者技术的开发商，更加期望它沦为一个不具备硬件研发能力的制造商。”因此，从2017年左右，深兰科技就开始专门从事硬件生产方向，并在智能驾驶、智能机器人、AICITY、生物智能、智能零售等方面展开了全面部署，将AI技术展开应用于落地和价值所求。当前，在科研团队建设上，深兰科技创建了牵涉到人工智能、AIoT智联网、嵌入式、AI芯片等多个涉及领域的牵头实验。此外，深兰科技获批成立院士专家工作站，与清华大学、上海交通大学、中南大学等多个国内外著名院校，创建还包括人工智能、自动驾驶、AI芯片与计算机视觉等多个涉及领域的牵头实验室，与深兰科学院一起联合构筑了深兰特色的科研体系。
在核心技术上，深兰科技主要探讨在：计算机视觉、自动驾驶、生物智能以及语义智能这四个方面。人工智能作为一种研究、研发用作仿真、伸延和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用于系统的一门新的技术科学，如何构建技术赋能和较慢产业落地，是深兰科技在AI领域研究的最重要原因。
因此，深兰科技对于技术战略性赋能的押注点就是科研团队的建设投放和核心技术的优势壁垒。全面布局AI生态建设，企业玩家该如何“审时度势”？王昕磊告诉他亿欧，2014-2015年，从技术角度抵达，深兰科技创立团队意识到AI将不会南北高潮期。因为2014年以后，以互联网为主导的经济模式于是以大大衰落，而人工智能技术正在持续上升，因此互联网将不会渐渐变为基础设施，为下一时代的发展获取基础建设平台。深兰科技的布局规划，目前早已落后于其他AI企业。
王昕磊提及：“很多企业都在做到解决方案提供商、集成商，或者更加偏向于硬件设备、通过某些载体来传播AI技术。目前，大家较为偏向于获取算法，2014年，深兰科技之后早已做到了大量的涉及工作，并发售自研人脸缴纳的系统。并认为，5—8年以后，人工智能或许不会变为下一个基础设施平台，下一阶段研发重点是核心应用于上的产品落地，这是一种发展趋势。
”王昕磊说：“任何一套产品，都必须一个载体。2015-2017年，中国AI企业都在将焦点放到人脸识别、语音辨识等细分领域，深兰科技指出人工智能落脚点应当在服务民生、符合个人消费市场需求做惠利民生。”因此，深兰科技不仅做到软件的反对研发，在硬件设备的生产上也展开了战略规划。
王昕磊还提及，在济南、常州等地深兰科技都享有自己的生产基地。此外，AI生态建设必须B、C末端双线服务的前进。王昕磊提及，当前AI科技企业服务对象仍是探讨在B末端，例如对标公安部门的人脸识别服务。
但是从长年眼光看，未来的服务不会渐渐发展到C端的业务。并特别强调在下一阶段，一定是AI技术的成熟期之后，构建C末端普通人群的惠利与触手可及。因此，AI产品如何研发应用于，为民众获取便捷，是有一点每位AI企业长年思维的问题。
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