当数字化转型进入到大数据与云计算交织的时代，新的产业风口在何处？

人工智能被认为是下一片蓝海。ChatGPT的诞生与火爆，让业界重新审视数据与算法、算力的重要性。诸多大模型的竞逐背后，对数据进行智能分析并提供智能决策的基础软件，也上升为企业迈向数字化的刚需。而在中国，这一趋势似乎更为明显，以政府和大中型企业领衔的数字化主体矩阵，对数据更“智能”地赋能业务决策有着更加急切的渴求，这也让一众深耕数据“智能化”赛道的企业脱颖而出，走到了舞台中央。

新一轮浪潮下，被视为中国人工智能基础软件领域引领者的九章云极DataCanvas便是其中的佼佼者。2022年9月，九章云极DataCanvas宣布完成C+轮融资，让资本市场开始关注到这家以“助力全球企业智能升级”为愿景的公司的新梦想。

作为持续服务政府和企业数智化升级的AI基础软件供应商，成立于2013年的九章云极DataCanvas专注于人工智能基础软件的研发，致力通过自主研发的一系列企业级AI应用所需的平台软件产品及解决方案，助力用户实现数智化升级，推动政府和企业AI规模化应用。

疫情冲击下，九章云极DataCanvas依旧逆势实现了快速增长，过去两年营收连续保持了100%增长，且其中软件产品收入占六成以上。除了在金融行业客户渗透率不断提高以外，九章云极DataCanvas在政府、通信、制造、交通等多个行业均有标杆客户落地，展现了其健康良性增长的可持续盈利能力。

在数据“智能化”竞赛迎来历史性机遇窗口的当下，九章云极DataCanvas如何获得资本市场的青睐与信任？又怎样看待产业出现的新趋势？近期，《中国经营报》记者专访了九章云极DataCanvas董事长方磊。

AI基础软件赋能企业数智化升级实践

《中国经营报》：最新的C+轮融资，让资本市场再度关注到九章云极DataCanvas。在你看来，公司能够持续获得产业投资青睐的主要原因是什么？

方磊：九章云极DataCanvas是一家人工智能基础软件公司，这应该是资本市场比较关注我们的一个主要原因。行业里多数公司，他们出售给客户的其实是一个人工智能“模型”——可以理解为他们有比较强的模型制作能力，可以比较快速地训练“模型”卖给客户，而我们则是将一整套软件出售给客户，让客户自己制作“模型”。

从全世界的IT主流商业化的角度看，比如在美国市场，通过出售技术平台，让最终客户进行自主的开发和自助式的服务，是最主流的变现模式。但今天大家逐渐意识到了，直接去卖最后一公里，是没法面对千变万化的终端需求的，而AI需求恰恰是非常长尾的，所以大家也逐渐开始认识到我们走的这条路的重要性。

《中国经营报》：能否简要地介绍人工智能基础软件到底是什么，它在人工智能产业中扮演什么角色？

方磊：打个比方，比如像Excel等常用的办公软件，对很多人来说是个工具，你可以在上面，做出各种各样满足自己需要的报表，而不是直接做了一个表格或者想要的结果发给你。所以，“基础软件”在行业里一个比较通俗的定义是，如果一些底层的软件能够经过再次开发，得到满足开发者需求的应用并支撑这些应用运行，我们称它是基础软件。

关于产业定位，人工智能这个产业是分层的。最底层的称为算力层，中间这层称为技术软件平台层，最上面的叫应用层。其中算力层基本上以硬件厂商为主，比如芯片厂商提供硬件的算力，同时提供高性能的存储能力，在这个基础上，中间的平台层就是像我们这样的企业提供的软件平台，它可以运行在大规模机器集群上，然后导入大量数据，从中去构建模型，最终实现模型上线运行，支撑各种各样的业务和场景需求。

《中国经营报》：机器学习平台近年来成为诸多行业数字化转型的重要工具之一，尤其是在金融行业。从九章云极DataCanvas服务的经验出发，为什么行业数字化离不开机器学习，它解决了金融行业数字化的哪些痛点？

方磊：数字化是个很大的范畴，从数字产生数据沉淀以后，我们需要对数据进行统计，而机器学习主要解决的是一个预测的问题。以银行为例，比如统计能够告诉我们上个月谁没有按时还款，但我们可能需要预测下个月谁有可能会不还款而进行提前干预，这个就要依赖于机器学习的一些预测类算法来实现。

但需要强调的是，光预测是不够的。对一家金融机构来说，可能还要决策，这就是为什么九章云极DataCanvas推出了因果学习开源项目的原因。比如在银行信贷还款业务中，很多时候，机器学习的普通预测性算法只能预测下个月谁不还款，但如果说送一定额度的还款优惠券，或者把还款周期延长一定时间，他可能就又还了，这里面就需要推演，最终便于金融机构做出决策。

从行业的发展来看，很多企业从统计、预测、推演，最终走向决策这个过程中，需求是一步一步往前走的。所以，一定会有相应的预测、推演以及得到最后相应决策的系统性需求。在整个企业的数字化转型当中，对于数据处理离不开机器学习，他们一定要使用基于机器学习的基础软件，才有可能去构建更智能聪明的决策或者新应用。

AI产业良性发展的关键在于产业化

《中国经营报》：相比于“数字化”，九章云极DataCanvas在很多场合更中意使用的产业标签是“数智化”。更强调“智”的原因是什么？

方磊：首先，我们定位在人工智能大赛道的范畴，所以会把智能这个概念更突出。因为原来通常意义上的“数字化”，更多的是电子化或信息化的过程，我们一般称它为数字化转型，比如把企业的OA流程系统开发成软件；后来移动互联网兴起，我们又把线上化认为是数字化；再往后发展，大家又说数字化也有下半场，就是把它变得更智能化。

其次，从信息化、线上化到今天涵盖智能化。九章云极DataCanvas作为一家在人工智能大赛道里的企业，也希望更主动地去突出“数”“智”两个字，尤其是“智”。因为我们的产品，从平台到实时数据，基本上围绕的还是我们称为基础设施的软件来打造的，这也更能体现我们的核心特点，这是我们强调“智能化”的原因。

《中国经营报》：依据九章云极DataCanvas的经验，目前AI产业客户的主要痛点集中在什么地方，如何满足客户的这些需求？

方磊：在底层能力吸取到业务过程当中，客户存在几个痛点。第一个是门槛问题，因为绝大部分的大型央企国企，维持一个媲美互联网公司相同规模的数据科学家或分析人员团队，还是比较困难的。所以对于整个人工智能算法使用，他们希望能够降低门槛。让业务团队的人或者信息部门的人员能够接触并且熟练使用。但不同企业的需求模型是完全不一样的。

第二个是可扩展的落地性，我们称为闭环，这也是非常大的挑战。比如花一二百万元可以做出一个场景的验证原型，但是要实现完整地落地，可能需要花费一两千万元成本，甚至如果处理不当，还落不了地。

第三个痛点是，企业客户缺少一批人，他们能够把业务问题“翻译”成AI可解决的问题。比如预测下个月谁不还贷款，翻译成 机器学习的问题，叫做二分类问题，这种问题从业务反映到 AI的技术上，是有一个产品经理或者项目经理进行“翻译”的。

三个痛点里，门槛挑战是最大的，但随着人工智能厂商开始提供服务，这个问题的难度在迅速降低。剩下就是要做闭环，这就要求客户对自己的流程进行改造。我个人认为，敏锐的客户是在不停地把智能化加到业务的过程，正在重塑自己的业务流程。

《中国经营报》：目前国内AI产业似乎正在经历一轮寒冬，很多前几年闪耀AI产业的独角兽都遭遇到了发展瓶颈，如何看待和应对AI行业的这一轮现状挑战？

方磊：我觉得现在最大的问题出在，不管是媒体还是监管者，对AI的概念理解是无所不包的，也就是把AI本身变成了一个公司，而不是一个产业。如果真的把AI看成一个产业的话，它一定是有分工的，这也是为什么九章云极DataCanvas总是力求把自己的业务领域讲得更加细分和具体，而不是无所不包。

今天我们去看全球化的一些公司的生态，其实分工是比较细致的。做的应用是做哪个行业的，做的基础技术软件是做哪一个领域的，以及做硬件还是软件，这都是非常细分的。而在国内，目前它是一个大一统的，虽然这种模式会在短期内享受到集成式项目带来的收入红利，但长期来看，是会出现问题的。

推出“云中云”战略是想抓住IT产业新机遇

《中国经营报》：完成此轮融资后，在AI产业方面，九章云极DataCanvas将如何进行接下来的业务布局？

方磊：我们接下来定位的战略叫“云中云”，因为我们认为，中国的云市场会比美国更加碎片化，而以国企央企为主的市场主体，会去构建各自的云。只要有这类需求的企业，那么在传统的意义上，他们就是我们的客户。因为他们的IT部门存在AI的能力需要，我们就能够服务他们。

比如他们构建自己云公司的时候，其实也是他们IT部门走出去的一个过程。那么我们正好可以把我们自己的产品，在服务他们内部的基础上，嵌入到他们走出去服务外部的这个过程。我们称为进入、深入和嵌入，也就是我们先进入到企业，然后深入地成为他们的基础软件设施，然后嵌入到他们的云服务以及他们所在行业的上下游。

《中国经营报》：随着国内行业数字化转型深入推进，九章云极DataCanvas如何预期未来行业数字化的机遇和前景？

方磊：总体前景目前全产业已经有共识，就是非常乐观，但未来的数字化究竟最终的形态是什么？这是我们九章云极DataCanvas最为关心的方向。

我们首先还是盯准了基础软件。因为在过去30年，中国的技术软件市场基本上是被美国公司占据的，虽然我们有很多公司，但大都是基于Oracle、IBM的数据库来进行二次开发的，所以中国的软件或者软件服务企业很少会告诉我们他们的产品是什么，因为他们本质上是服务商。到了目前云的时代，国内的厂商有机会成为产品厂商，也有能力做出好的产品，加上国产化是大势所趋，因此这个市场会有很大的空间。

这也正是九章云极DataCanvas推出“云中云”战略的目的。我们期待云厂商的扩张，而市场永远会对服务厂商有需求，因此国内市场肯定会涌现一批非常优秀的新IT产品厂商。而我们就希望成为其中一员。

老板秘籍

1.九章云极DataCanva能够持续获得产业投资青睐的主要原因是什么？

九章云极DataCanvas是一家人工智能基础软件公司，这应该是资本市场比较关注我们的一个主要原因。行业里多数公司，他们出售给客户的其实是一个人工智能“模型”——可以理解为他们有比较强的模型制作能力，可以比较快速地训练“模型”卖给客户，而我们则是将一整套软件出售给客户，让客户自己制作“模型”。

从全世界的IT主流商业化的角度看，比如在美国市场，通过出售技术平台，让最终客户进行自主的开发和自助式的服务，是最主流的变现模式。但今天大家逐渐意识到了，直接去卖最后一公里，是没法面对千变万化的终端需求的，而AI需求恰恰是非常长尾的，所以大家也逐渐开始认识到我们走的这条路的重要性。

2. 九章云极DataCanvas将如何进行接下来的业务布局？

我们接下来定位的战略叫“云中云”，因为我们认为，中国的云市场会比美国更加碎片化，而以国企央企为主的市场主体，会去构建各自的云。只要有这类需求的企业，那么在传统的意义上，他们就是我们的客户。因为他们的IT部门存在AI的能力需要，我们就能够服务他们。

比如他们构建自己云公司的时候，其实也是他们IT部门走出去的一个过程。那么我们正好可以把我们自己的产品，在服务他们内部的基础上，嵌入到他们走出去服务外部的这个过程。我们称为进入、深入和嵌入，也就是我们先进入到企业，然后深入地成为他们的基础软件设施，然后嵌入到他们的云服务以及他们所在行业的上下游。

简历

方磊，毕业于清华大学，Syracuse University 电子工程及计算机系（EECS）硕士、Virginia Tech 电子及计算机应用系（ECE） 博士。原微软必应（Bing）搜索部门数据科学家，并作为早期团队成员参与开发微软云计算平台：Windows Azure。2013年回国创立北京九章云极科技有限公司，致力于打造最先进的AI基础软件服务。拥有二十年大数据分析管理经验，是深度学习、机器学习前沿技术掌舵者。在分布式系统、设计验证、算法领域发表论文19篇，被引用超过700次。在人工智能、数据科学、大数据等领域中多次受聘为智库专家、理事、常务理事等职位，多次被评为年度人工智能产业创新人物。

深度

站在“云”上的务实思考者

如同任何新生的科技产业，人工智能在中国发轫的初期也是草莽气充盈的岁月，一拥而上，狂飙突进，成就了产业初期的纸面繁荣。但当潮水退去，许多曾被寄予厚望的明星公司才露出真容，难以为继的业绩戳破了外界的诸多幻想，但也正因产业兴颓周期的筛选，更为务实者浮现了出来。

扎根于人工智能基础软件领域的九章云极DataCanvas显然正是其中一员。从创立之初，这家企业似乎便未有过睥睨全产业的雄心，而是一直在细分赛道长跑，边观察边修正方向，用方磊的话说，便是紧跟产业形势的转变，借强者之势，完成更高的跃迁。

所谓“转变”，一方面是顺应产业环境自身的更替，在AI应用场景跨过孵化期，进入规模化应用阶段后，全产业在选择AI服务时都显得更有针对性。另一方面，云时代的崛起，也让AI产业嗅到了更多的商机，借“云”而动，成为了九章云极DataCanvas的新选项。

在方磊看来，随着政企纷纷上云，在云上搭建人工智能基础设施不仅可以在更加自主可控的基础上有效支撑业务场景，还更具经济性。同时，依托于千朵云的朋友圈与生态链，九章云极DataCanvas能够进入产业上下游，获得更多客源，以覆盖九章云极DataCanvas开发的全流程人工智能基础软件，实现自动化、低门槛的AI敏捷交付。

这也正是九章云极DataCanvas新战略中“进入、深入、嵌入”三段论的要义所在。在与方磊交流的过程中，他多数时间都在阐述对于数字化转型与云产业的理解和思考。而其核心直指“千朵云里的软件基础设施升级将成为企业加速数智化转型的历史性机遇”。在道明IT产业变局的同时，也让外界明白了，在AI资本寒冬和新冠疫情影响下，这家公司逆势实现超100%增长的原因。

凭借对用户痛点的敏锐洞察与精准把握，九章云极DataCanvas目前已成功将AI落地于政府、金融、通信、制造等十余个行业中，联合中国移动、中国银行、浦发银行、中信证券、中国宝武、海信集团、中国中车等龙头企业，共同打造了面向多个AI场景的数智化升级成功实践。“云中云”战略初效渐显，也验证了方磊的洞见。