成立3年，融資4輪，金額總計數(shù)億元，專攻算法攻防、隱私計算、深偽檢測，為AI“殺毒”。掌管著這家估值數(shù)十億人民幣AI初創(chuàng)企業(yè)的，是個典型理工科氣質(zhì)的90后清華AI博士。
90后西安人田天從小癡迷計算機，憑借高中物理競賽全國金獎保送清華計算機系，一路念到博士，2018年7月出了校門就加入浩浩蕩蕩的創(chuàng)業(yè)大軍，做“真正的AI”。
他創(chuàng)辦的北京瑞萊智慧科技有限公司要做第三代人工智能，為AI安全發(fā)展保駕護航。瑞萊智慧是RealAI的音譯，由清華大學人工智能研究院官方發(fā)起設立，清華大學人工智能研究院院長張鈸院士和清華大學人工智能研究院基礎理論研究中心主任朱軍共同擔綱首席科學家。參與承擔科技部、工信部、公安部、發(fā)改委等發(fā)起的多個國家級重大項目建設任務。
田天說，AI歸根到底還是一項有用的技術，但算法、數(shù)據(jù)、應用層面的安全可控問題有待突破，不能簡單停留在功能層面的復制或修修補補。AI產(chǎn)業(yè)要真正做到頂天立地，得先立地，也就是加強基礎層領域的技術研究，這就好比打好地基，是整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最堅實基礎。
他擅長理性規(guī)劃，制定目標和路徑后逐步推進。但在創(chuàng)辦這家企業(yè)前，他并不知道自己究竟是否適合創(chuàng)業(yè)。“但一旦開始做起來，很多問題就一定要去解決掉，包括公司的戰(zhàn)略制定、管理、產(chǎn)品研發(fā)、銷售推進。”田天說，自己的創(chuàng)業(yè)信心越來越足，對市場和第三代人工智能的判斷越來越清晰。
人工智能的瓶頸
1991年，田天出生于西安一個教師家庭。上小學時接觸到計算機便萌生了興趣，那時父母上課要用到電子課件，他覺得有意思，也開始自學PPT。從頭建立一個網(wǎng)站、制作一個flash動畫，對他來說是非常有成就感的事，甚至把自學經(jīng)驗總結出來發(fā)表，得到500多元稿費。
對計算機的興趣越來越濃厚，他開始學編程，不斷跟進計算機知識。2009年，18歲的田天憑借高中物理競賽全國金獎保送進入清華大學計算機系，之后免試就讀清華大學計算科學與技術專業(yè)，在這里，他完成了碩士和博士學業(yè)，主要研究方向是貝葉斯機器的理論、模型和應用領域。
田天說，自己真正接觸到人工智能是在大二，從入門到現(xiàn)在已經(jīng)有12年時間。那時候的人工智能還沒有如此火熱，直到2016年谷歌旗下圍棋人工智能程序AlphaGo的出現(xiàn)。
它曾在和其他圍棋程序的對抗中獲得99.8%的勝率，在一項競賽中以5：0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍。2016年，AlphaGo約戰(zhàn)圍棋世界冠軍韓國棋手李世石，以4:1的總比分取勝。
“整個行業(yè)得到了很大的促進，熱度升溫了很多。帶來的直接變化就是更多的人進入到這個領域，很多人開始嘗試它在不同方向的產(chǎn)業(yè)化。”深度學習在搜索技術、數(shù)據(jù)挖掘、機器翻譯、自然語言處理等領域取得成果，“最開始大家覺得人工智能能力非常強，能夠解決很多問題。”
但從2018年開始，人們也發(fā)現(xiàn)了人工智能還有很大瓶頸，人工智能底層理論問題逐漸得到關注。
“我們發(fā)現(xiàn)人工智能到了一個產(chǎn)業(yè)化和應用的新階段后，有一系列新的問題要去解決，主要是關于人工智能的算法、數(shù)據(jù)、應用等各方面非常棘手的問題，可以說是安全或者可靠性的隱患。”
比如臉解鎖被破解、刷臉付出現(xiàn)漏洞、動駕駛汽被客操縱“誤導”從而駛向其他方向，這些屬于算法層面的安全漏洞。
“把AI用在游戲里，算法出錯的影響也不會特別大，造成的損失是有限的。對話系統(tǒng)的智能問答出錯，大家也就是笑一笑，覺得AI有點笨，也不會帶來特別大的問題。”
但人工智能在越來越多的關鍵領域落地，特別是金融、能源、醫(yī)療等高價值領域的應用與財產(chǎn)安全、人身安全甚至社會安全緊密相關，對人工智能的安全、可靠、可控要求越來越高，一旦出現(xiàn)不可控，帶來的損失是巨大的。
而以深度學習為代表的第二代人工智能本身具有黑盒性和不可解釋性，人們很難理解算法最終決策的細節(jié)和邏輯，這就導致了開發(fā)者、使用者都不可預知的攻擊或誤導。
再者，“一個隱私保護，一個知識產(chǎn)權，用戶的人臉數(shù)據(jù)憑什么給一家公司用？”中國科學院院士張鈸曾說，怎么用也是一個問題，“數(shù)據(jù)都被公司收走，是否會造成不公平競爭，這些都是需要思考和治理的。”
主動上門的需求
傳統(tǒng)AI技術局限凸顯，第三代人工智能的理念出現(xiàn)了。早在2016年，張鈸院士就曾提出發(fā)展“第三代人工智能”的理念，利用知識、數(shù)據(jù)、算法和算力4個要素，建立新的可解釋和魯棒的AI理論與方法，發(fā)展安全、可信、可靠和可擴展的AI技術。
2018年，清華大學設立人工智能研究院，張鈸擔任新研究院院長，聘請圖靈獎得主姚期智院士作為學術委員會主任。2019年，清華大學宣布成立人工智能研究院基礎理論研究中心，以期建立第三代人工智能基礎理論和方法體系，清華大學計算機系長聘教授朱軍被聘為研究中心主任。
博士階段，田天師從朱軍，他所從事的也是與第三代人工智能相關的研究，包括機器學習算法與眾包知識的整合，提高AI在有噪聲的數(shù)據(jù)和標注情況下的訓練和預測表現(xiàn)。2018年拿到博士學位后，田天沒有去互聯(lián)網(wǎng)大廠，而是把讀研期間一直想做的事做了：辦一家公司，把手里的技術落地。
“做這件事的想法和決心在讀研期間是一直都有的。”田天說，當年瑞萊智慧最初的創(chuàng)始團隊都是“清華同一個團隊的”，“大家在一起配合了很長時間，非常有默契。”創(chuàng)業(yè)也是一拍即合，走出清華校門，尋找辦公場地。公司成立后，他白天忙于業(yè)務和管理，晚上鉆研技術路線和產(chǎn)品方向。
“第三代人工智能能夠應用的領域非常廣，所以對于我們來說，反倒要去篩選，到底哪一塊更需要我們的能力和產(chǎn)品，哪一塊能讓我們在市場產(chǎn)生相應優(yōu)勢。”落地場景的選擇并非完全一帆風順。
早期一些慕名而來的客戶對田天團隊提出AI需求，團隊接到需求后研發(fā)再交付客戶。但他們很快發(fā)現(xiàn)，這些主動上門的需求中，有時候客戶搞不清楚現(xiàn)在AI到底能把問題解決到什么程度。有些需求聽上去更像科幻，更多時候，客戶所積累的數(shù)據(jù)并非是解決問題所需的數(shù)據(jù)，甚至沒有數(shù)據(jù)。
最初，田天嘗試過智慧旅游方案，通過AI為游客定制行程。這就要求人工智能有可解釋性，智慧旅游不僅僅是給出一個旅游方案，更重要的是讓客戶信服，為什么是這個方案、它好在哪。
“當時期望高就高在我們想做出來的是一個真正可靠、可解釋的系統(tǒng)。”需求本身沒有問題，但很快被現(xiàn)實打敗。當真正下手時發(fā)現(xiàn)，人工服務積累下來的旅游數(shù)據(jù)距離AI可用還有很大距離。從游客的角度，“他的需求到底在什么地方、他為什么提出這個需求等等，并沒有得到很好的記錄。”
在數(shù)據(jù)不足情況下，模型輸出效果并不理想。要么繼續(xù)積累更多數(shù)據(jù)，要么通過前期研發(fā)把算法做到能實現(xiàn)智慧旅游的程度，但后者又需要高額投入，而客戶的預期是用相對合理的成本實現(xiàn)能力強大的AI。經(jīng)過一段時間嘗試后，他們覺得這樣的項目現(xiàn)階段并不合適公司的技術方向。
為AI“殺毒”
從科研走向創(chuàng)業(yè)，這幫青年創(chuàng)業(yè)者越來越關注技術如何變成當下市場需要的產(chǎn)品，再把產(chǎn)品賣出去。
他們泡在市場里，挖掘身邊認識的所有人脈資源，與這些潛在客戶的交流讓他們摸索出一些高價值的場景，找到最適合現(xiàn)階段落地、快速產(chǎn)生應用價值的領域，這些場景的智能化升級能夠獲得合理的投入產(chǎn)出比。
在電網(wǎng)領域，AI圖像識別系統(tǒng)可用于電網(wǎng)智能監(jiān)控，判斷高壓線周圍有無危險品。但如果為了惡意破壞基礎設施，在危險品上加裝花紋等特殊對抗樣本，“AI圖像識別算法就沒有辦法認出危險品了，那就有可能導致危險品出現(xiàn)又無法檢測到，甚至一些地方起火了也檢測不到，圖像識別算法完全被消除。”
如果通過搭載的攻擊算法對系統(tǒng)進行模擬攻擊，然后評估系統(tǒng)表現(xiàn)，綜合給出安全性評分，并指出安全漏洞在哪，用戶再通過搭載的防御方案就可以針對性地加固提升。田天說，這套人工智能安全平臺類似于殺毒軟件，發(fā)現(xiàn)安全隱患的同時進行安全防御。
所有的AI都有相應輸入，輸入數(shù)據(jù)被黑客添加“對抗樣本”，就會導致惡意攻擊。“特別像針對人臉，有可能黑客會在人臉上加一些特定生成的干擾圖案，就能誤導后面的識別模型給出錯誤輸出。”
這時候如果在輸入數(shù)據(jù)后、識別模塊前，先檢測輸入的數(shù)據(jù)是否存在惡意攻擊，“如果有攻擊行為，就拒絕請求，沒有攻擊行為再進入識別環(huán)節(jié)。”瑞萊智慧因此開發(fā)了AI安全防火墻。
田天說，這種AI防火墻和傳統(tǒng)網(wǎng)絡安全防護墻類似，不同的是防護對象是算法，它可以提供對抗樣本攻擊、深度偽造攻擊等算法攻擊的檢測，除了應用在人臉識別領域，對目標檢測、圖像分類、自動駕駛系統(tǒng)也能防御部署。
另外，在金融風控場景中，一般情況下信貸分析模型所需的數(shù)據(jù)涉及消費、支付、社交、通訊等，高度綁定用戶隱私，一旦在整合和使用過程被竊取泄漏，將造成嚴重后果。
田天說，結合人工智能、密碼學、分布式系統(tǒng)等技術路線，瑞萊智慧正在搭建隱私保護計算平臺，這一綜合底層平臺支持不同算法和場景，支持多方聯(lián)合建模和統(tǒng)計。
“在金融領域我們做建模、風控等，雖然做的是金融模型，但這個模型底層都是基于隱私計算平臺來搭建的。”相比傳統(tǒng)不考慮隱私的建模方式，基于隱私計算平臺的金融模型可以確保所有明文數(shù)據(jù)在原始的存儲方不出庫，保證密文計算效果。
根據(jù)場景選擇技術，在這個90后的帶領下，瑞萊智慧在政務、融、能源、制造、互聯(lián)等領域落地，提供臉識別系統(tǒng)安全、自動駕駛系統(tǒng)安全、深度合成和偽造檢測、隱私保護計算、AI攻防靶場等產(chǎn)品和方案。
在業(yè)務路徑選擇上，田天說，原本最早定位于“AI基礎設施”，在市場里摸索后目標市場更細化了，他們把目光鎖定在“更安全的AI基礎設施+更智能的上層應用”。“在這些領域，目前相對來說能夠提供類似能力的廠商比較稀缺。作為一家技術公司，我們在里面可以取得更高的話語權。”
用田天的話說，當初走了一些不大彎的彎路后，他們又“很快轉(zhuǎn)回來了”。
不能簡單停留在功能的復制或修補
90后硬科技創(chuàng)業(yè)者越來越多，學霸正在攻占創(chuàng)投圈。去年10，瑞萊智慧A輪融資3億元，去年11獲中投近億元戰(zhàn)略投資。成立3年完成四輪融資，金額總計數(shù)億元。
田天是個典型理工科特質(zhì)的創(chuàng)業(yè)者，擅長理性規(guī)劃，制定目標和路徑后逐步推進。他覺得90后創(chuàng)業(yè)者是更敢想、更愿意突破的一群人。他們選擇顛覆性的創(chuàng)業(yè)方向，特別是硬科技創(chuàng)業(yè)需要把握核心技術不斷迭代，保持技術前沿性。
但要經(jīng)營好一家企業(yè)，基礎的素質(zhì)和能力是相通的，比如領導力、韌性、學習力等。田天說，在創(chuàng)辦這家企業(yè)前，他并不知道自己究竟是否適合創(chuàng)業(yè)，很多事情也不了解，大到銷售商務、財務法務工作本就在學校時接觸不多，小到辦公室選址、裝修也需要花時間思考。
“但一旦開始做起來，很多問題就一定要去解決掉，包括公司的戰(zhàn)略制定、管理、產(chǎn)品研發(fā)、銷售推進。這些問題都要想辦法解決，所以就得不停學習不停提升。”
從當初六七個人的小團隊發(fā)展到如今規(guī)模近200人，核心成員均來自清華大學、北京大學、中科院等。他帶領的團隊參與承擔了科技部、工信部、公安部、發(fā)改委等部委發(fā)起的多個國家級重大項目建設任務，包括科技創(chuàng)新2030-新一代人工智能重大項目中“安全大腦新一代人工智能創(chuàng)新開放平臺”的建設、工信部揭榜項目新一代人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點任務、人工智能關鍵技術源頭創(chuàng)新專項等。
今年2月，瑞萊智慧入選第二批北京市專精特新“小巨人”認定企業(yè)。田天說，自己的創(chuàng)業(yè)信心越來越足，對市場和第三代人工智能的判斷越來越清晰。第三代人工智能未來的發(fā)展，最核心的還是人才。
他認為國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)偏應用，基于成熟的算法做微調(diào)，提供解決方案。“但第三代人工智能是理論上的突破，需要很多人研究AI底層，國內(nèi)相關領域人才沒有那么多。”這是將第三代人工智能推向舞臺中央的一個大挑戰(zhàn)。
“人才永遠都是難招的。”光靠創(chuàng)始團隊遠遠不夠，他所困擾的也是如何吸引更優(yōu)秀的人加入團隊。“我們想要做的第三代人工智能是一件很宏大的事，需要長時間，需要一幫人持續(xù)投入資源去做。”
“除了我們自己推進它的研究和產(chǎn)業(yè)化之外，也要進一步營造生態(tài)和氛圍，讓更多人關注到人工智能底層的一些研究，追求人工智能底層的突破。”
在商業(yè)化之前，田天團隊里的研究員已經(jīng)坐了多年冷板凳。技術產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，前期會經(jīng)歷高峰期，緊接著會有低谷期，后期會進入一個平穩(wěn)發(fā)展階段。這幾年，他的切身感受是人們對人工智能的態(tài)度越來越冷靜、理性。
AI歸根到底還是一項有用的技術，但人工智能仍有很多新的關鍵問題待突破，不能簡單停留在功能層面的復制或修修補補，“夠一夠能夠著的東西早就被別人夠走了。”
“真正做到頂天立地，得先立地。”也就是加強基礎層領域的技術研究，這就好比打好地基，這是整個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最堅實基礎，然后再深入產(chǎn)業(yè)，理解產(chǎn)業(yè)場景的核心需求。
