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万亿级关联关系数据的高效检索以及深度挖出。录维-OLAP分析引擎：轻量级多维分析引擎，利用其友好关系的界面为用户获取直观的分析数据方式。
反对PB级数据多维分析和数据挖掘，查找结果秒级号召，反对图形化、拖拽式的平台管理和业务操作者，为企业管理获取高效的决策分析。目前，一览群智获取的行业解决方案有：金融监管：利用人工智能技术，协助金融机构在监管合规、风触业务领域更加智能、更加高效；全息搜寻：为媒体行业（电视、报纸）解决问题海量多媒体素材（文字、图片、视频）的智能检索问题；公共安全：基于AI技术与多个公安业务实践中，构建公安内外部海量异构数据与服务资源的汇集管理与深度关联分析，提高公安事前防治与事后求证能力，推展传统警务到智慧警务转型；媒体情报：构建全媒体数据采集以及新闻精准传播分析和影响力评估，为媒体企业线索选题、事件分析、热点辨识、素材搜寻等业务获取智能技术承托。一览群智的“特种兵”模式“目前，人工智能技术和很多产业并没确实融合一起，很多人说道AI+，但怎么能融合一起，没确实解决问题。”谈及当下AI技术与产业融合的现状，文继荣动容很深，“AI技术和产业融合前进时，有相当大阻力。
一方面，传统行业对新技术的亲吻不是那么非常简单就能做的，有阻力。另一方面，传统行业和AI技术公司只不过是两拨人，做技术的不懂行业，行业人对技术又有过低希望。所以实质上两拨人不出一个频道上。
”“经过这段时间的探寻，我们自己也超过了一定的了解，我们必须作为探路人来解决问题这些问题，要确实花大力气，将现有的人工智能技术转化成生产力。怎么能遥相呼应现有技术基础，确实解决问题行业核心问题、很大提升生产力才是关键，但是显然必须一定时间。
”基于这样的现状，文继荣明确提出了“特种兵”模式。所谓“特种兵”，既必须对涉及传统行业有深刻印象的了解和解读，又不具备很深的AI技术实践中能力，通晓人工智能算法，需要较慢展开优化徵荐，超过用户希望。他们需要融合行业市场需求找到痛点，并较慢拿走解决方案，搭起技术平台，让客户看见实际的方案效果，“人工智能的应用于场景和市场现在处在初级阶段，很多东西处在要教育要培育的阶段，实质上是在教育和培育客户，所以无法光靠一张嘴，要‘真刀实枪’作出东西来。”“为什么能做这一点，是因为这帮人很得意。
我们有平台，有很多工具，有很多算法，他们去客户那里以后，就有能力搭起一个平台（一两个星期）给客户看，然后客户就不会说道‘原本是这样，可以啊’。“目前，这样的人才十分匮乏，文继荣回应一览群智正在内部培育这样一支“特种部队”，“他们不会把门再行踹开，一两周之内作出一个可以跑完数据的平台给客户看，拿着订单回去，然后我们的工程师大部队再行跟上。公司的平台、工具、算法就是他们的‘武器库’。”为了确保团队核心竞争力，目前阶段，一览群智致力于做到三件事情：一是累积核心技术，维持跟世界一流水平实时。
二是打造出实力身体素质的团队。打造出一支精锐部队的特种部队，公司的算法工程师、科学家同时改良算法、工具，为他们获取武器。三是创建较好的企业文化。让员工有归属感和成就感，构成一种极客（Geek）文化，让90后、00后员工也能感受到工作冷笑话有意思，确保团队的凝聚力和向心力。
AI的下一个突破还未可知最后，请求文继荣讲了讲关于人工智能技术的下一个突破在什么时候，他坦言问道，“这一波的技术突破，只不过归根结底就是到时候了，只不过就是数据驱动，在很多领域有了海量数据，我们可以用很简单的模型，上亿的参数，展开徵荐，创建模型。”“我实在人工智能下一个大的突破，还不告诉什么时候不会来。我们对智能的解读跟以前没任何区别，理论上也没什么突破，智能是什么，我们一点都不告诉。
脑科学方面的研究进展只不过很较慢，有可能还必须几十年的希望。NLP只不过是最好的，我们人类所有的思维都是用语言来传达的，语言甚至是思维和科学知识的本体，我们思维的时候必要就在用语言，要让机器解读语言，对上下文和语境都要考虑到，这些十分艰难。
“但是，文继荣也谈及，技术在不时的发展，基于现有的AI技术，早已需要做到很多事情，解决问题很多问题。涉及文章：江山代有才人出有 | 微软公司亚洲研究院建院二十周年原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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