网上流传这样一个段子，把统计学包装一下，就是机器学习，把机器学习带到公众场合，就是AI。

虽然形容简单，却也反应了吹捧大于实际的AI泡沫的存在。

基于实验室条件的技术效果和实际应用总是存在差距。

比如图像识别在实验室的效果能够达到99%的准确度，但用于公安系统，道路上设置的摄像头，只要人流量、速度、跑动的角度太大，都会让使用效果大打折扣。

而哪怕公安使用了自动报警等，看似智能的系统功能，实际上，一件很小的事情也会触动报警系统，警察跑去现场又没有实际的作用，只好来回白忙活，最后这套系统也被搁置不用……

 技术+业务共同创新 

这在海云数据CEO夏耘看来，通过技术来驱动业务创新还不太现实，单点技术作为实战会很难，“现在的创新应该是技术+业务的共同创新。大数据、AI一定要到应用中去，到行业中去。”

技术人员为了让机器获得自我学习能力，做出相应技术，比如语义分析、生物识别、自动驾驶等，但是实际上技术支持的应用能够替代人工的场合还是很少。

技术和业务脱离的原因，夏耘认为还是对实际应用场景的研究不够。“目前还没有人去研究人的工作场景和生活场景，真正的AI是能够替代人去做社会活动的，是智能技术的现实场景应用。”

“AI不再只是作为功能的存在，而是一种能力。” 夏耘说道。也就是说，基于大数据、AI要形成新的生产力，再形成新的生产关系。

在不缺算法、模型、数据的情况下，如何让AI发挥更多的效用？如何更加落地到场景中去解决实际问题，实现AI代替人工的实际功能？

海云数据成立5年以来，自主研发的核心产品“图易”，独立拥有全部知识产权，已成功申请30项全球专利，133项知识著作权，在AI应用和大数据可视化分析领域已小有成绩，主要在公共安全、交通运输、军民融合、智慧城市等行业深耕，国内三分之一的公安大数据系统都是出自海云数据的手笔。

海云数据也在AI技术落地之路上，找到了一个全新的定位——AI“赋能”。在核心产品上做出了调整，从原来的大数据可视化分析平台，调整为以“大数据与AI为中心的能力服务全新商业模式”。

另外在组织架构上，从瀑布式的，或流水线式的模型，变成小团队众筹模式，在小循环里大迭代，管理放权到小团体自制，充分激发员工的创造力和积极性，在大的目标下，做小的创新举措。

比如，为了完成从创业型公司到创新型公司的转变，海云数据将从集团公司变成孵化公司，并成立四家子公司：

一是做海云能力，拿核心平台专门做行业应用，主要在四大块，公共安全、应急管理、数字城市和智慧交通；二是智能公司，做智能平台开发；三是赋能公司，做产品和服务的；四是城市的地域的公司。

 AI和大数据的生态环境 

提出这样的战略调整，夏耘解释道，如果像传统的信息化建设一样来做大数据和AI，可能会做不下去。“传统的做法会做出烟囱和孤岛，而现在需要一套生产平台，包含资源、能力、赋能的一套生产环境，这就改变了以前的功能操作，变成一种能力赋予。”

“这样的一套思路完全是打破传统的信息化建设，大数据是业务，而不是项目，不把这个概念打破，否则大数据搞不起来。” 夏耘说道。现在整个公司的核心产品是两块：一个是赋能平台，一个是大数据指挥调度系统，来打造AI和大数据的生态环境。一套叫生产系统，一套叫保障系统。

具体来说，基于AI和大数据建立的生态环境，包括用户开放平台、资源平台、赋能平台、能力平台、客户平台、业务平台在内的服务平台整体框架。用户可以模块化地使用这些功能，来直接为自己 “赋能”，不用重新再从地基开始做起。

比如通过做一个信息合录，从照片、车排号、身份证等等各方面的信息，公安就能实时知道有没有可疑份子。这样的生态环境下，底层的功能是一样的，数据是打通和共享的，所以可以在这样的生态环境下做很多应用层面的创新。

这样的“赋能”，更多的是“能力”而非“功能”，区别在于功能是受业务场景限制的，需要看说明书才能进而操作，但是能力是能够马上就能上手的，能够自我学习进化，不受业务场景限制。

比如，在房间里布置摄像头，就具备了监控的能力了吗？

并不是，后面还需要有一双眼睛实时盯着屏幕，审视房间里的动向，实际上还是离不开人。如果摄像头具备监控的能力呢？这意味着每个个体在房间的动态都会被记录、分析，并且做出实时的反馈。就像世界杯上，一套监控系统并不只是记录比赛，而是可以通过算法分析，具备实时解说的能力。

另外，值得一提的是，海云数据的今年的目标是形成稳定的、健康的经营模式，并且营收达5亿。明年要变成行业拓展、行业应用为主，营收要做到10亿左右，行业拓展要做到8～10个行业，比如纯数据分析的、决策分析和空间数据方面的行业。此外，在2B市场，或者在互联网消费市场里，海云数据也将深耕。