李青龍：堅定執(zhí)著的創(chuàng)新者

郭嘉凱

滄海橫流方顯英雄本色。越是在困難的環(huán)境下，越能體現(xiàn)一個人的特質(zhì)。而在智慧星光公司總裁白劍波看來，李青龍身上最大的特質(zhì)是他的堅持和執(zhí)著。

說起進入大數(shù)據(jù)圈的經(jīng)歷，在智慧星光公司董事長李青龍看來，頗有些無心插柳的意味。

2012年時，國內(nèi)大數(shù)據(jù)這一概念尚未興起，但李青龍敏銳地捕捉到了一個業(yè)務(wù)場景。

“我們發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)和現(xiàn)實社會當中，存在非常嚴重的信息不對稱問題，獲取信息的方法只能通過百度搜索、各種新聞資訊，它是千篇一律的，用戶只能被動地去看，不能獲得自己想要的信息?！崩钋帻埢貞浀?。

但用戶對于信息的需求無疑是越來越迫切的，看到這一業(yè)務(wù)需求后，李青龍于2012年創(chuàng)立了智慧星光公司。當時，智慧星光的業(yè)務(wù)切入點是輿情分析。

沖在產(chǎn)品和業(yè)務(wù)第一線

之所以選擇輿情分析作為切入點，是因為當時中國互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展十分迅速，網(wǎng)絡(luò)上每天充斥著各種各樣的海量信息。因此，無論是政府還是企業(yè)，對于來自互聯(lián)網(wǎng)的信息、數(shù)據(jù)的輿情分析都十分關(guān)注。

“那時雖然還沒有大數(shù)據(jù)這一概念，但事實上，網(wǎng)絡(luò)輿情分析和大數(shù)據(jù)之間有著天然的聯(lián)系。”李青龍說道。

而在商業(yè)模式方面，智慧星光則選擇了SaaS模式。這在當時而言，無疑是一個十分大膽的選擇。眾所周知，SaaS模式不僅對產(chǎn)品、服務(wù)有很高的要求，同時，企業(yè)必須達到一定的客戶量才有可能生存。

李青龍?zhí)寡?，在公司成立之初的兩三年，確實經(jīng)歷了一段艱苦的歲月。不過，也正是由于有了那一段的艱苦時光，才使得公司在技術(shù)、業(yè)務(wù)上得到了磨礪和積累。

回憶起當時的經(jīng)歷，李青龍至今仍感觸良多。李青龍說：“2012年一年才簽了50個客戶，可以說，大多數(shù)銷售人員都基本掙不到什么錢。經(jīng)常會有銷售人員找我訴苦。”

面對這種艱苦的局面，李青龍并沒有退縮和動搖。而是身先士卒，沖在產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的第一線。

2012年，智慧星光簽約的50個客戶中，有近20個是李青龍親自簽下的。為了提升銷售人員的業(yè)務(wù)能力，李青龍曾在連續(xù)半年的時間內(nèi)，每天給銷售人員做一個半小時的培訓，告訴他們該如何去和客戶打交道，如何來幫助客戶找到業(yè)務(wù)痛點、解決問題。

滄海橫流方顯英雄本色。越是在困難的環(huán)境下，越能體現(xiàn)一個人的特質(zhì)。而在智慧星光公司總裁白劍波看來，李青龍身上最大的特質(zhì)是他的堅持和執(zhí)著。

當時，通過朋友介紹，認識了一個客戶，由于那時智慧星光公司在行業(yè)內(nèi)還沒有什么名氣，所以和客戶見了一面后，就沒有下文了。但李青龍并沒有就此放棄，而是在自己的手機上裝了一套輿情分析軟件，只要是和這個客戶有關(guān)的信息，就通過手機短信發(fā)送給客戶。這樣堅持兩三個月后，客戶有了回復(fù)，有時會回信息說謝謝。堅持了六七個月之后，這個客戶終于認識到智慧星光產(chǎn)品的價值，答應(yīng)安裝試用。在試用一段時間后，客戶十分滿意，很快就達成了合作，而且一直延續(xù)至今。

這件事情白劍波至今仍記憶猶新?！罢且驗槠髽I(yè)領(lǐng)導(dǎo)人身上具備這種堅持和執(zhí)著的特質(zhì)，才能讓智慧星光不斷發(fā)展、壯大?！?/p>

人工智能+文本大數(shù)據(jù)

經(jīng)過兩年多的積累和儲備，2014年，行業(yè)迎來了快速發(fā)展期，智慧星光也由此駛?cè)肓似髽I(yè)發(fā)展的快車道。

李青龍的堅持還體現(xiàn)在對產(chǎn)品質(zhì)量的要求上。眾所周知，與項目制不同，SaaS服務(wù)模式對于產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)能力等都有很高的要求。因此，自公司創(chuàng)立以來，李青龍就對產(chǎn)品的質(zhì)量提出了很高的要求，并且要求研發(fā)人員不斷精益求精。

李青龍本人也親自參與到產(chǎn)品的架構(gòu)設(shè)計、流程制定等環(huán)節(jié)中。正是由于這種對于產(chǎn)品質(zhì)量的堅持，使得智慧星光在面對用戶時，有著足夠的底氣。

白劍波記得，當初在參加一個客戶的項目投標時，總共有十多家企業(yè)參與。剛開始時，客戶對于智慧星光的SaaS軟件還有所質(zhì)疑?！暗敃r，我們特別自信?！卑讋Σㄕf道。

在十多家企業(yè)分別做完匯報后，客戶突然提出要當場進行系統(tǒng)測試。由于事發(fā)突然，其他企業(yè)都沒有答應(yīng)。只有智慧星光進行了當場測試。測試完成之后，客戶對于測試結(jié)果感到十分的吃驚和震撼，態(tài)度也發(fā)生了轉(zhuǎn)變，由最初的質(zhì)疑變?yōu)樾湃巍?/p>

在白劍波看來，正是由于多年如一的堅持和積累，使得如今的智慧星光，在面對市場競爭和挑戰(zhàn)時，要比別的企業(yè)從容很多。

時至今日，智慧星光SaaS平臺的用戶總數(shù)已經(jīng)超過2萬家，付費用戶已有3000多家，可以說，在輿情分析這一領(lǐng)域，智慧星光已經(jīng)成為當之無愧的領(lǐng)導(dǎo)者之一。

而比客戶數(shù)量更讓李青龍高興的是，智慧星光在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的積累和創(chuàng)新。在數(shù)據(jù)積累方面，智慧星光的文本大數(shù)據(jù)平臺，擁有800多億條數(shù)據(jù)，日新增數(shù)據(jù)1.5億條?！昂翢o疑問，星光大數(shù)據(jù)平臺是目前最大的中文文本大數(shù)據(jù)平臺?！崩钋帻堊院赖卣f道。

以多年積累的文本大數(shù)據(jù)平臺作為基礎(chǔ)，再加上智慧星光獨創(chuàng)的反向分詞技術(shù)，智慧星光在文本大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，已經(jīng)成為國內(nèi)領(lǐng)先的文本大數(shù)據(jù)服務(wù)商。

不過，李青龍的目光并不止于此。

“對于人工智能技術(shù)，智慧星光一直都十分關(guān)注，如何將人工智能技術(shù)和文本大數(shù)據(jù)的分析結(jié)合在一起，將是智慧星光后續(xù)要探索的方向?！崩钋帻堈f道。

為此，智慧星光專門聘請海外歸來不久的黃鈴博士為首席科學家，“黃鈴博士在大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習等領(lǐng)域有著深厚造詣，智慧星光希望與黃鈴博士一起在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（文本/音視頻）的人工智能開發(fā)方面有所突破。”李青龍堅定地說道。

訪談實錄

Q：中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)聯(lián)盟、《軟件和集成電路》雜志社

A：北京智慧星光信息技術(shù)有限公司董事長李青龍

Q：智慧星光的定位是什么？

A：我們的主要服務(wù)內(nèi)容有兩個：

一是實現(xiàn)信息對稱，這也是我創(chuàng)立智慧星光時的愿望。而要實現(xiàn)信息對稱，首先要在第一時間獲取數(shù)據(jù)，并且是全量的數(shù)據(jù)，才是數(shù)據(jù)挖掘的根本。再把文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)化處理轉(zhuǎn)為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，只有成為可統(tǒng)計、可計算、可分析的數(shù)據(jù)，才能實現(xiàn)信息對稱。endprint

二是挖掘文本數(shù)據(jù)的價值。要做到這一點，就需要在技術(shù)上不斷創(chuàng)新，同時要對用戶的業(yè)務(wù)需求有深入的理解，在此基礎(chǔ)上，才能夠?qū)⒑Ａ康奈谋緮?shù)據(jù)整合為有價值的分析結(jié)果。

Q：大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展需要不斷的創(chuàng)新，智慧星光是如何進行創(chuàng)新的？

A：智慧星光一直十分重視技術(shù)的創(chuàng)新。比如，我們獨創(chuàng)的反向分詞詞庫。隨著文本數(shù)據(jù)的量越來越大，給計算機的處理能力帶來了巨大的挑戰(zhàn)。這讓我們意識到，需要對文本處理的整個過程和邏輯進行全面創(chuàng)新。

大家知道，分詞是文本大數(shù)據(jù)處理中十分重要的一個環(huán)節(jié)，而傳統(tǒng)的分詞方法在效率方面，已經(jīng)無法滿足行業(yè)發(fā)展的需求。因此，我們建立了一個以“效率優(yōu)先，精準優(yōu)化”為原則的反向分詞詞庫。

與傳統(tǒng)的分詞方法相比，反向分詞詞庫的效率提升超過1000倍，這樣的效率意味著我們能夠?qū)崿F(xiàn)零延時，這也就解決了系統(tǒng)越大越慢的問題。

Q：您怎么看待國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)從2013年到現(xiàn)在的發(fā)展？

A：可以將大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展分為三個階段：市場培育期、快速發(fā)展期、成熟期。

我認為，目前國內(nèi)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展仍處于市場培育期。不過，已經(jīng)進入市場培育期的晚期，即將進入快速發(fā)展期。之所以做出這樣的判斷，是因為市場的需求。任何一個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，都離不開市場需求的推動。幾年之前，談到大數(shù)據(jù)，很多人還不了解。但如今，對于大數(shù)據(jù)的作用和價值，基本已經(jīng)形成共識。

但為什么說還是處于市場培育期呢？

主要是行業(yè)的發(fā)展仍然存在一些問題。比如，用戶對于如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)究竟能夠給他們帶來什么價值，還不是十分清楚。而如智慧星光這樣的企業(yè)，就是來幫助客戶研究、分析，在他的業(yè)務(wù)領(lǐng)域里，大數(shù)據(jù)到底應(yīng)該怎么用？怎樣做才能夠給他的業(yè)務(wù)帶來實際的價值。實際上大數(shù)據(jù)是給業(yè)務(wù)賦能的，并不是一個孤立的技術(shù)，是給各種商業(yè)模式、業(yè)務(wù)做賦能的。

再比如，數(shù)據(jù)的割裂和孤島現(xiàn)象，原來談數(shù)據(jù)孤島，更多的是大家都不知道自己有什么數(shù)據(jù)，就相當于是未開發(fā)、未被人發(fā)現(xiàn)的海上荒島?，F(xiàn)在的孤島則和之前不同了，現(xiàn)在有一個非常嚴重的問題：大家都認識到數(shù)據(jù)的價值，都覺得自己所擁有的數(shù)據(jù)太值錢了，都不愿意貢獻出來，即使貢獻出來了也都是天價，不可能應(yīng)用。所以，現(xiàn)在面臨的問題是，只要發(fā)現(xiàn)有價值的數(shù)據(jù)，就趕緊據(jù)為己有，這就是新的數(shù)據(jù)孤島。而要解決這一問題，需要一個長期合作應(yīng)用的過程。

Q：對于文本大數(shù)據(jù)未來的發(fā)展您怎么看？

A：文本大數(shù)據(jù)實際上是社會公眾對自己想法的表達，以文本為代表的，可能還有語音、圖像。社會公眾通過信息會把他的意見、建議、情緒、思想公開出去，其實這也是輿情的概念。在表達之后，我們現(xiàn)在更關(guān)注的是國家現(xiàn)代化治理、社會治理。

說到輿情分析，可能很多人關(guān)注的是負面消息，但事實上，文本數(shù)據(jù)更多的應(yīng)用點應(yīng)該是各行各業(yè)，各個職能部門都需要，而不僅僅是公關(guān)宣傳需要。職能部門通過這些數(shù)據(jù)，能夠更好地進行社會的精細化定義，社會治理的精細化分析，最后使政策的制定、治理的手段方式更科學、合理、精確，這也是社會精細化治理當中必不可少的數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)。

Q：您怎么看待機器學習技術(shù)在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用？

A：機器學習對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)意義非凡，大量的文字、圖片、聲音因為數(shù)量巨大不可能通過人工的方式進行整理和分析，而機器又看不懂，如何利用這些占總數(shù)據(jù)量80%的非架構(gòu)化數(shù)據(jù)呢？

我們舉個簡單的例子，銀行客服文本，其中蘊含著服務(wù)質(zhì)量、流程合理性、客戶關(guān)注點等很多重要信息，但是幾百萬條的文本數(shù)據(jù)不能人工處理，這些信息一直不為人所用，如今有了機器學習，機器通過一定的學習過程可以具備閱讀、分析這些文本的能力，速度是人類的幾千倍，從大量的客服文本中輕松獲得有價值信息，幫助提高服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化流程，輔助決策。所以說機器學習、人工智能是非架構(gòu)化大數(shù)據(jù)實現(xiàn)應(yīng)用規(guī)?；年P(guān)鍵技術(shù)。

Q：您怎么看大數(shù)據(jù)給用戶帶來的價值？下一步的發(fā)展方向如何？

A：目前來看，大數(shù)據(jù)給用戶帶來的價值主要體現(xiàn)在兩個方面，一是效率的提升，二是效果可查。而在未來的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)中，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析將逐漸取代傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化分析技術(shù)，通過海量的數(shù)據(jù)分析來為企業(yè)應(yīng)對更為復(fù)雜的商業(yè)模型，從而替企業(yè)提高市場洞察力并創(chuàng)造價值。endprint