數據科學進化論：和鯨CEO范向偉解讀「數據科學協同創新平台」

「幾乎所有和商業相關的重要問題，都可以在物種起源中找到思路，如何構建競爭力、如何理解競爭對手、如何尋找發展空間、如何看到自己的不足等等。」 人工智慧行業創業者范向偉，一直保持用進化的角度去看待自己所投身的事業。

19世紀提出生物進化論學說的達爾文，對唯心的造神造論和物種不變論提出根本性挑戰, 自此 , 一切自詡永遠偉大光榮正確的上帝與神靈不再神秘而永恆。人類，Homospaiens , 翻身做起了自己的主人。

然而進化的腳步從未停下。2016年，AlphaGo戰勝了李世石，IBM用統計學習技術做出的Watson在Jeopardy上打敗了所有的人類對手。達爾文給我們最大的啟示，或許是只有變化才是不變的。想要生存，就必須要適應新環境，就需要有新能力，而構建新能力的過程，就是進化與創新。

在范向偉看來，進化的勝負，取決於是否能看到環境中的新資源、新機會、新空間，並且找到從舊世界到新世界的路勁。在數據智能的時代，這個資源就是數據、算力、演算法。於是在2015年，他創立了「和鯨科技」（原「科賽網」 ），2017年便獲得AI領域的專業投資機構線性資本和翊翎資本的聯合投資, 2018年入選為福布斯「30 Under 30 精英榜」,比一般創業者步伐更快的他 , 目前已將「和鯨科技」打造為國內領先的數據科學協同創新平台。

生產力工具的進化：數據科學平台

據英國「金融時報」近期報道，摩根大通集團約1/3的分析師和員工被強制參與編程學習計劃，並且未來還會進一步擴大培訓規模；2018年5月開始，四大會計事務所也積極宣布將AI技術運用到審計領域，德勤率先推出財務機器人產品，緊接著馬威、普華永道、安永也推出屬於自己的財務機器人解決方案。數據科學的應用，從金融和高科技行業，正向著每一個行業擴散、普及。

范向偉對於數據科學平台的定位，是下一代的生產力平台。被Office佔領的上一代白領,所使用的生產力工具是Excel PPT Word。摩爾定律告訴我們，信息的密度和流通速度仍然會不斷提高，當信息的密度、質量、計算效率高到一定程度，人們將無法再按照傳統的方式與信息交互。Excel的表格交互、PPT的展示方式，效率上已經難以滿足人們的辦公、決策、協作的需求，企業迫切需要更高效率的方式來利用信息，也就是代碼、演算法、模型、數學，類似於是2G網路到5G網路的升級。

范向偉的團隊所推出數據科學平台K-Lab，就是希望成為數據時代下，最具價值的生產力工具，幫助數據科學家、數據分析師提高在個人、團隊、組織層面的工作效率、工作體驗、工作價值。從而，企業可以通過演算法、模型、可視化的手段，把數據用來，形成觀察、知識、判斷、想法，進一步應用在溝通、協作、決策中，以及信息化、智能化產品的開發中，從而實現數據的業務價值、商業價值、社會價值。

和鯨數據科學平台同時是一個可以支持私有化部署的第三方SaaS平台，可滿足數據科學家、人工智慧工程師、商業分析師等數據工作者在線完成演算法建模、數據分析、數據可視化、報表展現等任務，並支持私有化部署和雲端協同，幫助企業、高校、科研機構開展工業級數據科學應用與人工智慧研發。

生產關係的進化：數據智能的時代，就是協同創新的時代

協同合作使我們有人類的語言，是我們稱之為人的原因。

麥特卡菲定律說，一個網路的價值，正比例於用戶的數量的平方。也就是說，如果信息不能夠被組織成一個網路，那麼信息的價值是無法被釋放的。同樣的道理，如果人與人不能夠被組織成一個網路，人的潛力就會被壓抑，無法創新。網路效應的價值，在數據科學項目有著更集中的展現。

如果一個數據科學的任務不夠開放，無論是可視化、分析報告、統計建模，最終的項目成果都是不夠客觀、不夠全面的，分析師的主觀經驗、判斷，以及分析團隊的領導、協作、激勵制度，總是在為結果添加各種各樣的「Bias」。

所有的數據分析，本質上都是在進行降維，都有信息的主觀過濾，也就存在與人的判斷相關的不確定性。不同的人，基於同樣的數據、同樣的目標，也會得出不一樣的策略、模型、結論。同一個的問題，可以選擇的數據源的數量和範圍，數據源的排列組合，可以採用的分析方法，進而得到的結論、可以做出的解釋，都是發散的、模糊的，沒有唯一的答案。

「我想做的，就是能夠用社區化的方式，將數據資源連接起來，將人的知識與想法連接起來，形成一個流動的網路，協同創新，就能夠釋放出幾何級數的價值來。」范向偉說。

為了更好地進行協同創新，和鯨從2015年就已經開始致力於打造中國最大的數據科學社區（原kesci科賽網），專註於挖掘商業數據和數據人才的價值，連接全世界的數據科學工作者。企業通過在和鯨社區舉辦「數據競賽」項目，發起「協同研發」任務，撬動社區甚至是整個數據科學家群體的聰明才智，來幫助自己驗證想法、設計演算法、打造原型，加速業務的數字化，加速創新的規模化。

數據智能的時代，就是協同創新的時代。數據科學已不再是某一個團隊或者某一個部門的工作，而是如何最大化的利用數據資源，創造價值、構建競爭力的系統性工程。

回顧過去的幾千年，人類從最初的原始人，摘取野果、捕獲獵物、飲毛茹血，到學習種植小麥，定居建房，再到輕工業、現代的重工業和科技的發展，合作使得人類社會的不斷進化，協同使我們有人類的語言，使我們稱之為人的原因。

我們將會進化去何處？

達爾文認為，遺傳變異經過自然選擇，優勝劣汰，實現進化。數百萬年過去，獅子和羚羊生生不息、奔跑不止，猿卻進化成人，發展出更高級的技術和社會進步，走獸中跑地最快的獵豹也跑不過汽車和子彈。這個寓言更耐人尋味。

約6億年前，在幾百萬年「很短」的時期內進化出絕大多數無脊椎動物門，被稱做寒武紀生命大爆發。另外一些時期則發生大滅絕，比如人們熟知的約6500萬年前，恐龍消失了。過去十年我們見證了全球網路公司的大爆發大滅絕，未來也許可以期待中國企業的某種突變，比如「和鯨科技」。

2006年，Kevin Kelly在TED上一則驚動世界的演講「How Technology Evolves」中，他的結論是：技術與生物世界的進化史一樣，最終將逐漸蔓延至世界各地的任何一個角落，人們的未來生活將無處不存在技術的滲透。13年之後，我們今天的世界已經被數據、感測器和伺服器所層層覆蓋，那麼再之後的未來呢？

超越技術？超越語言？超越個體？人類有限的智商或許猜不到這場進化的盡頭。就像《未來簡史》中，對於人類命運的預測，得演算法者得天下，主導這場長期進化的主宰者，可能正是像范向偉這樣的數據科學家們，他們發掘數據的價值、攫取機器的潛能，彰顯著屬於人類的創造與可能。

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