近期，创新工场联合BCG波士顿咨询旗下亨德森智库，推出“AI融合产业：‘改造者’如何促进AI普惠”系列研究。人工智能在中国有着明确的落地应用场景，大量的AI企业活跃于这些垂直场景中，这些企业被定义为“改造者”。“改造者”通过传授其AI技术和垂直行业理解，很大程度上突破了传统企业应用AI的瓶颈。

在系列研究中，亨德森智库采访了数家创新系AI企业，通过这些“改造者”的视角，探究传统企业拥抱AI的范式与路径。

镁伽应邀接受了采访，镁伽认为，
1. AI应用企业要从垂直行业的实际问题出发，通过储备和培养大量复合型人才，并加强团队融合，实现“比客户更懂业务”。
2. “改造者”不只是提供产品解决方案，还应帮助企业驱动变革管理，协助识别和定义问题和需求，驱动认知转变并提高员工技能，从而使AI应用长期可持续。

王承志博士是镁伽首席科学家，负责镁伽在生命科学领域技术与应用的发展规划和设计，以及镁伽鲲鹏实验室的建立和科研工作。王博士拥有北京大学医学部病原生物学博士学位，先后在美国密苏里大学癌症研究中心、北京生命科学研究所和中国科学院学习工作，拥有超过20年的行业经验。

丁新宇先生是镁伽首席技术官，拥有近20年的机器人和半导体行业经验，致力于自动化和人工智能技术的研发及创新应用，曾两次获得美国“R&D 100”创新大奖，个人拥有超过100项发明专利。

段金瑞博士是镁伽研发副总裁，拥有超过15年的人工智能、数据科学及物联网研发经验，擅长机器学习在大数据和云计算场景下的应用研究，拥有美国哥伦比亚大学博士学位。

蒯多杰博士是镁伽的人工智能算法科学家，拥有超过10年的视觉成像系统算法研究经验，在光刻机、半导体及面板检测领域有丰富算法实践经验，拥有中国科学院大学博士学位。


孙新先生是镁伽的人工智能算法科学家，拥有近10年视频图像深度学习算法研发经验，曾负责的基于深度学习人像大数据算法和车辆大数据算法在精度和速度上均达到了业界先进水平，在智慧城市、在线教育、视频会议、医疗健康等多个行业拥有丰富的算法应用落地经验。

对谈实录

镁伽是以机器人和自动化技术起家的，但在服务客户的过程中，我们发现客户需要的不只是机器人本体或自动化设备，还要结合行业需求痛点的解决方案。生命科学和线下零售都是市场容量很大、增速很快的行业，但自动化和智能化的渗透程度还很低，急切地需要提升生产力，因此我们选择进入这些赛道。

这三个赛道看似跨度很大，但其实底层技术是相通的。比如人工智能技术可以用于晶圆的缺陷检测，也可以用在药物筛选实验中的细胞培养和克隆挑选。镁伽开发了许多通用的基础底层技术作为支撑，比如InteVega通用视觉平台已经应用于工业领域在线视觉检测以及生命科学领域的药物筛选，镁伽还有一个技术中台MegaCloud，集合了跨行业的后台数据，能够支持镁伽在不同领域的各项业务。

当然，对于一线业务来说，使用人工智能或者自动化的形态是完全不同的。镁伽通过储备和培养大量复合型人才做到“比客户更懂他的业务”，以体现镁伽的专业性和技术先进性。以生命科学领域为例，镁伽不只有人工智能算法科学家，还有包括干细胞、类器官、合成生物学、免疫学、病毒学等方向的科学家，既有来自CRO、IVD和药企的专业人才，也有懂市场营销的专家。由于团队的多样性和复合性，镁伽内部也建立了充分的互相培训机制，加强团队之间的磨合与学习。

同时，现代生物学现在已经成了大数据科学，人工智能的应用是大势所趋。镁伽在助力生命科学领域转型的过程，通过智能自动化技术，帮助客户把非常复杂的生物学实验标准化、自动化和数字化。镁伽在两个方面帮助生命科学的客户，一是用行业先进的自动化系统帮助客户快速产生海量的多维度实验数据；二是用镁伽人工智能平台帮助客户对生物数据进行模型构建和关联性分析，进而指导实验的持续优化。

另外，镁伽也是少有的在生命科学领域搭建了完整的生物学自动化实验室的企业，能够融合我们自己的自动化和人工智能技术。客户亲眼看到我们的实验室之后都会很受震撼，认识到我们做的事情非常前沿，他们也很想加入。这就使得镁伽和其他生命科学领域的硬件设备厂家区分开来。

镁伽甚至发现，从过去几年到如今，有不少AI技术公司找到我们，希望借鉴我们的垂直行业经验。这些团队往往有很强的AI算法能力，但是缺乏数据、缺乏应用数据的方式。以药物筛选为例，镁伽可以做到在实验室设计方案之初就考虑到收集哪些关键数据并使其很好地满足机器学习算法的要求，从而在实验过程中自动采集证据以证明细胞安全且来源单一，满足监管的要求。这是镁伽相比于其他AI公司的独特优势。

在开发解决方案的过程中，镁伽一直坚持从业务问题出发，首先找到高价值的应用点，再把点串成线，由线铺到面。


传统企业首先对AI技术能够解决什么问题比较模糊，也不太能理解AI是如何解决问题的。例如对AI如何能替代人工检查、或者提升产品良率都不理解，因此很难提炼他们对AI的需求。镁伽需要引导传统企业的决策者来梳理业务流程，明确行业的特定痛点，从而制定解决方案，并计算和衡量自动化和AI能够为企业带来的经济价值。

传统企业往往也缺乏高质量的数据，或者有数据但并未标记、数据不标准，无法有效地投入AI应用。传统企业还缺乏AI人才，自动驾驶和视频监控行业的人才和技术可能相对更多，但在传统制造、生物医药这些行业，AI人才和技术是较为欠缺的。镁伽建立了数据采集、自动化模型训练和高准确度上线部署的AI闭环，软硬件团队和测试团队也做了充分的磨合，可以更大地提升传统企业研发应用AI的效率。否则，从模型搭建、数据清洗到模型训练、结果分析部署等等诸多环节，对传统企业而言都是费时费力甚至难以为继的。

镁伽还会帮传统企业搭建懂AI的团队和建立完整的数据体系，包括帮助传统企业的团队理解如何提炼数据、要采集并标注什么数据等等。帮助传统企业建立一支懂得AI应用的团队有利于传统企业的持续AI赋能。镁伽内部建立了一个共有技术平台，以机器人控制、2D和3D视觉、深度学习为核心的InteVega平台，及为用户提供物联网、SaaS在线集群服务和大数据分析等核心的 MegaCloud平台，通过专业的开发团队为客户提供高效、智能化的整体解决方案，而传统企业只需要提炼他们自身对产品工艺、质量的要求就可以了。