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国双科技祁国晟：在赋能数智化转型路上不断夯实“底座”******

　　■文/光明网记者 李政葳

　　审前过滤、阅卷审查重点标注与高亮识别、文书自动生成、智能文书校对……这是我们在国双科技北京总部展厅一角看到的一幕，这里系统展示了大数据赋能“智慧司法”建设的生动实践。

　　通过使用智讼系统，原来一位法官要做4个小时的案件，现在仅需要10分钟。作为中国领先的大数据和人工智能解决方案提供商，国双科技不断发挥在该领域积累的技术能力，在政府及央企数字化转型中发力探索。

　　回顾国双科技的创业经历，也正是国内大数据、人工智能产业发展以及技术赋能行业的缩影。如果把时间指针倒回到千禧年初，此时中国互联网发展已10年有余，在网易、搜狐、阿里巴巴、腾讯、百度等互联网公司掀开时代帷幕之后，一批又一批互联网弄潮儿投入巨大蓝海。国双科技创业团队便是其中一员，成为时代洪流中的开拓者。

　　迭代的是技术，不变的是持续积累

　　见到国双科技创始人、CEO祁国晟，是在展厅旁边的一间会议室里。经历了行业的初创、发展、变迁，此时的祁国晟多了不少沉稳和淡定。他背后的国双科技成立于2005年，英文名叫“Gridsum”，是“Grid”（网格）和“Sum”（求和）两个单词的合成，代表用并行分布式架构Grid处理加法Sum运算。

　　17年前的这一命名逻辑，始于祁国晟对于分布式计算的敏锐技术预见。这一思考，也在云计算、大数据等新一代网络架构升级及信息技术落地的当下逐渐得以验证。

　　“我们认为，它是一个并行且可以并行化运算的数据仓库系统，可以拿来服务新一代数字化、智能化转型企业需求的‘底座’。它支持了当年很好地服务世界500强外企。”祁国晟回忆。

　　团队成立之初，国双科技将服务客户聚焦于大型及超大型企业。在最初为上百家世界500强企业提供大数据处理SaaS的服务中，积累了强大的数据处理能力，并在不断衍生迭代中将SaaS从应用变成平台，推进自主SaaS软件的PaaS化发展，实现了国产软件技术的产品化推进。“当时百分之八九十的业务是服务500强企业。但是现在一半的业务是这些，其他一半是央企。”祁国晟说。

　　迭代的是技术，不变的是一以贯之的创业理念。伴随国内消费互联网产业不断发展，国双科技经历了基础算力积累期、智能算法成熟期、产业场景贯通期。这三次重大业务转型，在外部看来都是跨越式甚至是进入完全不同的赛道。但就自身而言，国双以科技力解放社会生产力、以科技劳动迭代生产关系的初心从没变过。

　　“我们的发展战略还是和在上市时招股书里写的一样——要把‘底座技术’抽出来产品化，然后去服务数字化、智能化转型企业的需求……”祁国晟提到，以前服务500强企业时发现，平台软件“底座”不会购买中国软件公司的产品，但在中国做业务时需要购买一些SaaS、应用，以适应中国的互联网环境。

　　2016年以后，国双用三年的时间把积累十几年的能力“底座”，转变成了一个平台级的软件，这也带动了国双客户结构的转变。“大量央企在目前自主可控、安全可靠的信创要求下，在数字化、智能化转型浪潮下，平台软件实实在在地给企业带来利益与价值。”

　　2022年开年伊始，国双科技呈现出强劲的业务增长态势。截止目前，2022年合同订单额接近10亿元人民币，并在不断增长中。

　　打造智能化转型的“底座”工具集

　　“数字化、智能化转型的概念很宽泛，我觉得它应该是在新的信息科技时代，可以做到大幅地解放生产力。”祁国晟这样判断。

　　在产业数智化转型浪潮中，油气田作为国家战略资源和工业基础，始终追求提质增效和高质量发展。2019年，国双与某超大型油田企业开展了石油炼化产业的数字化、智能化转型探索。

　　在转型过程中，数据壁垒、数据安全等问题备受关注，尤其是重点行业、重点央企的转型更为谨慎。对于国双科技的核心优势，祁国晟概括为以下两点：一是把很多原来条块分割、烟囱式的数据实现全面打通，数据打通以后就能够比较容易地、实时地拿到个人透明的、全面的数据；二是在智能化转型中可以比较有效地运用算法模型，一手知识、一手数据，双轮驱动很好地支持甚至部分替代脑力劳动者。

　　“这几年实践证明，非常有效！”基于全面感知的物联接入，数字化、智能化融合管理体系，信息安全保障体系以及数据和业务的智能协同，国双科技打造了一套全面感知、自动预测、智能调控、实时优化的产业智能化解决方案，实现了油气田企业的组织优化、效率提高、管控提升、成本降低的若干建设性目标。

　　“数字化、智能化转型的‘底座’，就是一个工具集。就像去解决别人问题时，会带一个‘背包’，里面装着工具。这就要求工具集非常完备、非常稳定好用。”在祁国晟看来，在做别人看似定制化、个性化工作时，因为有了强大的工具集，既可以让客户感到满意，又很有效率，“这个就是‘底座’的能力”。

　　从实践来看，任何一家大型企业的数字化转型，都不止是一项技术工作，更多的是管理理念通过技术工具、信息系统的输出。而对于各行各业来说，数字化转型都不是一夜诞生，而是基于几十年技术创新的延续。“我们的优势在于过去积累的时间非常长，在积累过程中又因为种种原因，心无旁骛地去做聚焦、深耕，让我们有非常完备的工具集。”祁国晟说。

　　自2020年以来，此起彼伏的疫情给数字化按下“快进键”。基于国双科技解决方案，上述油气田在面临疫情带来现场减员的管控下，不仅没有因此造成对生产的不利影响，反而实现了产量不减反增的收益。

　　“根据疫情防控要求，生产现场人员只能控制在30%，这种情况下数字化价值就实实在在地凸显出来了。疫情推动了数字化、智能化需求，很多央企在数字化转型以及自动化运维、数字孪生上有明确需求，给了我们很多机会。”祁国晟说。

　　让“底座”更加自主可控、安全可靠

　　在过往的企业数字化、智能化转型中，往往采用咨询、平台软件选型、实施三步走式方式推进。而在平台软件选择上，大多面临着国外企业垄断的局面。鉴于数据安全、本土适配、性能优化等诸多需求，亟需拥有自己的基础软件来解决“缺芯少魂”中“魂”的问题。

　　“我们要做的是，第一要有自己的平台‘底座’能力；第二要在这个平台‘底座’能力的边界上，滋生出来咨询，也就是和他对接的能力。”祁国晟说。

　　通过多年在大数据及人工智能领域的浸润，国双科技将自主可控、安全可靠数字化、智能化软件“底座”技术优势，运用于大型企业及政府数字化、智能化转型。

　　在夯实平台软件“底座”能力的同时，国双科技也在不断打磨基于业务场景的理解与咨询能力，将大数据、人工智能的解决方案，从技术层面提升至覆盖技术工具、信息系统、IT和DT等综合输出的管理理念层面，助推大型企业实现自上而下全业务、全链路的集团级数字化、智能化转型。

　　不同于传统的病毒库、攻防，国双科技更是将安全根植于数字化产品研发的骨髓里，确保超大型企业庞杂数据处理中的安全与稳定。比如，在平台开发和应用过程中，先后开发出自主可控的数据仓库、智能CRM等大型企业应用软件，可以对SAP、甲骨文（Oracle）等国外同类产品进行升级替代，成为“国产替代”计划的一个重要组成部分。

　　截止目前，国双科技已拥有3000多项专利技术，并将不断加大技术研发投入，促进平台级软件“底座”更加成熟稳健。因此，国双科技成为工信部颁发的“网络安全技术应用试点示范单位”，其工业互联网数据安全智能检测平台也成为“网络安全技术应用试点示范项目”。

　　经历创业之初的筚路蓝缕和行业转型的裂变升华，未来在深耕企业服务的基础软件领域中，国双科技将搭建包含咨询、平台基础软件、实施在内的生态系统，以对接更多政府及企业，为其提供更高效、精准、便利的大数据、人工智能一站式解决方案。“做一个成熟的基础软件企业，建立一个‘ecosystem’！”祁国晟这样说。

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）