数学到底能做什么？
这曾经是困扰了明略科技创始人吴明辉大学四年的一个问题。
2000年因为奥数成绩优秀被免试招入北大数学系的这个年轻人，现在提及自己神一样的同学，都满身敬佩。因为不算别的，在他所在这级北大数学系的毕业生中，已经出了4位数学家，而且屡获国际数学界的奖项。
曾有一次学校组织建模比赛，吴明辉认为自己计算机编程能力强，想拉着学神的同学一起参赛，结果对方回答：“我的数学不是用来做应用的。”
这也引发了他在一段时间内对数学这门学科的深度思考。
吴明辉觉得数学是可以被应用在日常生活中的。大学毕业后，吴明辉进入北大计算机系读硕士研究生。当时他所在的实验室是北大第一个成立的人工智能实验室。而这个从数学专业延伸出来，而且在计算机领域如鱼得水的年轻人，一门心思就扎到了数据与算法的研究中。
谁都没想到，历史是偶然中的必然。从此，吴明辉跟人工智能结下了不解之缘。
而由于本科出自数学专业的缘故，吴明辉对于逻辑和数理之间的关系情有独钟。在他看来万事万物都有逻辑，如果计算机掌握了这种逻辑的趋势，就一定能逐渐形成对事物的判断能力。正因此，毕业后他变成了计算机推理论的坚定支持者。
“Data is wonderful”，这句曾印在明略员工名片背后的英文，其实就是他的信仰。
之后很多场合在介绍他的时候，他都谢绝用数学家的title，而更期望别人用数据工程师的名义称呼自己。
在他看来，这辈子如果能把数据应用真正做到位，就已经很了不起。
1、缘起
在北大计算机系创业者的采访中，很多人都曾经谈起过吴明辉这个人。
因为作为在学校上学时就创业的小有名气人物，他不光在大四之后就已经通过勤工俭学有了收入，而且他有一个创业的理论在那个时代北大计算机系创业人群中颇有影响。
2005年吴明辉同计算机系的学弟散步时，谈到了自己的七次创业理论。
“很多人毕业选择出国、找工作，而我决定创业。从你读完硕士25岁，到46岁这21年间，有7次创业机会，每次三年。七次里只要成功一次，人生的境遇便大不相同。而即便回回失败，46岁时你一样可以去找工作，因为积累的经验是那些打工的人所不具备的。并且，当你躺在摇椅上时，不会为自己的人生后悔。”
图 / 摄图网，基于VRF协议
由于财务上比较富裕，吴明辉非常热衷于请客，在同学中的人缘异常不错，这为他毕业后就创业奠定了良好的人脉基础。另一方面，吴明辉在研究生阶段接触到人工智能理论之后，他把自己的想法聚焦到一个前沿的数学应用上，那就是通过逻辑思维，教会计算机自主思考和推理，而这个想法得到很多志同道合者的认同。
于是吴明辉成了一个小工作室，带着想勤工俭学的同学接外包工程。但一开始并不知道客户在哪，他就去泡清华北大的各个BBS社区，看老师们有什么需求。
他们第一个最成功的项目其实还是在北大。当时，要求学生每天跑步是北大的传统，如影相随的则是未名BBS上的代跑服务。为了杜绝这种情况，老师们在BBS上发了任务，希望能有计算机系的同学帮忙解决带跑步的问题。
吴明辉接下了这个任务，从硬件到软件到算法，全部是由人工智能实验室的同学们一起完成。而这个手掌打卡系统最终推出，彻底把代跑步的现象在北大未名湖畔杜绝了。
到2006年，吴明辉和他的伙伴们都面临着硕士毕业，继续做外包虽然有利可图，但那些优秀的人才肯定会走。为了留住这个团队，也为了对团队负责，吴明辉打算注册一家公司，于是有了秒针。
2、秒针出世
公司有了，业务做什么又成为一个难题。
吴明辉看到的大都是互联网发展方向，只不过他看的有点超前。在2006年他当时第一个想做的项目是互联网教育，曾经想把新东方的英文教育搬到网上。但是项目书还没写完，由于市场还不成熟，被熟悉的VC给否决了。
然后由于熟悉数据和逻辑算法，吴明辉萌发了一个想法，是不是可以做一个能通过用户阅读习惯的获取和解析，从而主动向用户推送内容的网站。
他甚至带领团队都把整个的算法做了出来。
问题这个与今日头条的逻辑几乎一样的商业模式，推出的时间实在太早，一系列外在因素的不成熟，使得吴明辉的想法胎死腹中。
可算法已经做出来了，可以对上网的相关用户行为进行分析。于是吴明辉想，是不是可以利用这些算法为当时的那些平台网站提供帮助，帮他们优化内容和流量。
但在当时，大部分互联网媒体由于资金有限以及不想把数据提供给第三方的原因，并不接受秒针提供的这种服务。
整整一年的时间，吴明辉都没有找到自己前进的方向。
拯救他的是一次在国外的会议。
那次大数据国际研讨会期间，他遇到了一个熟悉广告和数据业务的美国人。他们在场下进行了一番非常深入的交流，吴明辉把自己已经做好的算法展现给他看，而对方则认为吴明辉选错了市场拓展的方向。
对方觉得真正需要这套系统的是广告主，而且是那些正准备把广告从电视领域转移到互联网的企业。在这个美国人的启发之下，吴明辉突然弄明白了，接下来秒针将要应对的市场和转型的方向。
他意识到站到电视广告评价的角度，通过自己的算法帮助广告主优化互联网广告的投放以及监测广告的效果，很可能是自己希望的那个数据应用市场。
于是团队开始将已经成型的算法向这个方向转移，聚焦到广告监测的领域进行产品研发。
那段时间也是吴明辉和整个团队最苦的日子。
一方面第一批融的100万已经烧光了，基本上都是吴明辉到处借款维持公司的生计；另一方面，免费提供给客户使用的产品得到了大量的好评，同时也拿到了真正客户的需求和改进的方向，这意味着铺天盖地的开发任务迎面而来。
秒针的开发团队其实没有多少人。现在明略智能硬件事业部的负责人徐浩加入公司的时候，办公室里就10个人，吴明辉还必须兼职写算法的代码。
图 / 2008年中，秒针搬迁到塞纳维拉别墅，推出拳头监测产品AdMonitor，获得了第一笔收入
那段时间吴明辉吃住都在办公室，他甚至在每个小办公间里都放了一个躺椅，几乎维持了很长一段时间的24小时轮轴转，身体吃不消了，就在任何一个躺椅上躺下睡几个小时起来继续干。
而徐浩和另外一个工程师负责核心的产品研发，他们需要解决每天1000万条数据的处理问题，压力是无法想象。
这样拼命三郎式的工作，整个团队坚持了近两年。直到2010年，宝洁宣布自己在网络上的广告投放超过10亿，要寻求一个公正公平第三方检测来保证自己投放的效果，从此秒针就成为了广告主与平台之间结算的渠道和数据监测的来源。
从2008年初正式转型到现在，秒针的服务已覆盖很多世界五百强公司，占据了70%的市场份额。据统计，中国前100大广告主中有80多个是他们的客户。
……
直到现在，秒针依然是中国国内互联网广告乃至新媒体形式广告监测的核心平台。
3、下一次兴奋
到了2014年前后，吴明辉发现秒针的业务遇到了天花板。
秒针的逻辑是解决了那些传统广告主原本在电视广告投放上不透明，效果无法评估的问题。因为这些数据上的转移，从而带动他们把原本在广告电视广告投放的预算拿到了互联网上。这本身是对于互联网平台也是一个加成的作用，所以双方互相依托形成了黄金的一段发展期。
但2013年互联网的发展已经达到了顶峰，各家企业投入到互联网上的广告金额也逐渐固定，相关业务的份额也达到稳定期。
恰恰是在那个时间点爆发了斯诺登事件，这个事件对于我国的政府来说，彻底揭露了外国企业在信息安全上带来的隐患。当时国家出台了相关规定，支持民族的软件产业，希望逐渐解决政府应用软件中的安全问题。
就在同一个时间点，吴明辉也在思考秒针下一步的发展方向。他发现公司的核心能力还是数据处理，以及在这之上的数据挖掘和人工智能算法的应用。
偶然的机会，他看到了国外的一个软件公司Palantir，认为他们将数据应用推广到很多传统行业的想法值得自己借鉴。于是，吴明辉带着团队将已经积累下来的数据处理能力打造成产品，开始推向市场。
但在服务客户的过程中，他觉得秒针的价值在产品表现中越来越不明显，所以他开始把人工智能的能力用深做透，最终锁定了知识图谱的这样的一个技术方向。而在看到这个机会之后，2014年吴明辉带领秒针一部分团队成员组建了明略数据，拉开了二次创业的历程。
当时团队都想稳定些，毕竟秒针的业务依然在稳步前进，相关的盈利也不错。而他却要进入一个新的赛道。为了带动团队，吴明辉的轴劲上来了，他一个一个的去做工作，帮助大家梳理相关的开发逻辑以及方法论。
在吴明辉看来，进入知识图谱这个细分领域对实现自己的目标很有帮助，毕竟这是教会计算机自己推理的基础和前提，因为足够多的数据样本才是计算机可以进行推论的基础。
到了2015年，石家庄市公安局看到明略在相关论坛上的发言和技术展示找上门来，这给了刚刚成立的明略数据进入公安信息化的重大机遇。
吴明辉一方面要求团队对于国际上所有类似的软件进行分析和逆推，学习他们的逻辑和研发以及产品的体系；另一方面，组织研发力量紧锣密鼓地利用自身优势总结基于大数据研判的算法。
而且由于明略之前做的很多的技术积累，使其在进入这个领域的时候进展非常快。
基于之前所积累的这些数据处理和人工智能逻辑推算的相关技术和理论，在进入公安领域之后，明略迅速把所有能接触到的数据进行了知识化，重新给计算机编定了知识图谱，使得计算机可以利用这些已有的知识，进行自我的推理和论证，从而增强了相关数据联合的能力，为公安系统破案提供了非常强大的支持。
（图 / 2015年10月，面向公共安全领域的情报分析产品原型，运用多维探索式分析，将轨迹、关系、事件等数据与BI相结合，利用话单的特征分析定位嫌疑人员轨迹，是业内第一款应用于实战的知识图谱产品）
2015年10月22日，明略数据举办“明万象·筑方略”2015战略产品发布会，首发革命性产品SCOPA，开启大数据关联挖掘的新时代。
正是基于SCOPA平台，此后两年的时间里明略推出针对行业的人工智能大脑“明智系统”，通过研究海量的数据，构建了行业专属的知识图谱，在全量数据和业务系统的“整合”之上，实现数据的充分融合和碰撞挖掘，面向行业业务而构建的AI大脑。
2016年开始，在公安系统得到大规模应用的明略产品，逐渐成熟并开始大规模推广，市场反响强烈几乎供不应求。
这奠定了明略向新时代发展的基础。
4、HAO智能理论成型
2018年，经过秒针和明略两个阶段，吴明辉逐渐明确的自己想推动计算机直接实现逻辑推理这个目标的过程。
在他看来，人工智能的落地可以分为三个阶段，即数据在线、数据分析和挖掘、人工智能。经过一系列时间的思考，2017年吴明辉正式提出了自己的AI落地的理论。
“AI落地创造价值，唯有从大数据开始，凝练大知识，人类、机器和组织的智能，以人机同行、行业服务为抓手，将明略数据的大AI思想落地到行业应用场景中。”
实际上，一开始的理论推进并不是一帆风顺。他在2018年的年会上，将这个议题作为明略未来发展的核心，以并要求整个公司所有的技术力量都向这个理论以及相关的技术准备上面倾斜，引起了很多疑虑。
大家认为这是一个未经证实的理论，而且在这个过程中，作为一家民营企业投入巨资去做一个基础学科方面的研发是不切实际的。
但吴明辉的轴劲又上来了。
一方面他只要找到机会就劝说自己团队的成员，用自己的逻辑和方法论讲解他对这个理论的认知；另一方面他也在国际上寻找合作科学研发的团队。
因为是对于同样的理论认可，在与其长谈三天之后，国际知名的人工智能专家吴信东教授，从美国飞回中国加盟明略，开始对吴明辉这个理论的总结和系统科学化工作。
最终，2018年11月17日在新加坡举行的IEEE ICDM国际数据挖掘学术大会上，吴信东教授与吴明辉共同发布了《论大智慧/On Big Wisdom》论文，同时现场讲解了“HAO智能理论”。
图 / 2018年7月27日，明略科学院成立，由人工智能行业顶级专家吴信东教授出任院长
所谓“HAO智能理论”，协同HI（人类智能）、AI（人工智能）和OI（组织智能）三者合一的HAO智能，其实就是通过打通感知、认知、行动系统，实现AI闭环落地，帮助组织进行分析决策的理论。
而人机协同，就是人与AI大数据在共同架构下通过某种协调方式，例如数据中台共同工作，最终达到一个都需要结果的过程。
这个理论表明人机协同实现AI推理和决策的时代已经到来。
而HAO智能理论，支撑了明略在新时期的发展，也成为吴明辉实现自己AI发展目标的基石。
5、新的机遇
有时候，对企业发展来说突发的危机也可能带来新的机遇。
2020年的疫情，虽然延缓了很多企业的发展，也给明略带来一些不可预测的市场变数。但让吴明辉感到异常兴奋与激动的是，疫情期间不光明略的知识图谱和AI理论得到了大规模的应用，而且在企业端网络应用需求迅速爆发的当下，他看到了明略进一步发展的机遇。
2020年下半年，他在一次高管的会议上发表了自己对于明略下一个阶段发展的看法。他认为明略已经完成了对大规模企业级数据处理从理论到技术层面的准备，已经具备可以为整个B端的企业提供数据处理和决策支持服务的能力。
在他看来， 2020年疫情黑天鹅的降临，虽然从某种程度上阻碍了很多企业的发展规划，甚至让一些曾经很有前途的商业模式折戟沉沙。但不管是被逼无奈也罢，还是主动求变也罢，在突然的转型线上之后，企业陆续都认识到利用好云上的数字交流和管理工具，很多业务上的难题可以迎刃而解。
关键，在帮助客户提升数据处理和分析能力，尤其是为政府部门的数据处理和决策提供人工智能协助之后，吴明辉突然意识到了明略科技遇到了一个新的机遇。
在他眼中，不管是什么客户，明略之前的技术已经帮助他们完成了在线上所有数据能做的挖掘和分析。但信息的孤岛依然存在，尤其是在很多具有线下业务的企业和单位。
他认为明略现在已经具备了一个非常好的数据中台能力，完全可以协助所有的客户打通线上到线下各种的数据，把它们整理成一个组织的知识图谱，从而最终帮助每一个组织去构建一个“大脑”，利用人机协同去做智慧的决策。
吴明辉认为，这可能才是一个企业完全数字化的状态。
而从这点看，将明略AI和数据管理技术推动到几乎全部的企业应用上，已经到了一个天时、地利、人和都具备的时候。
在吴明辉眼中，这不光意味着明略的未来，也意味着人工智能的未来。
“明略有成为企业数字化管理与决策中台的潜力。”
实际上，吴明辉和他的明略一直坚信：计算机是可以产生推理和决策的能力。
因此，15年来明略的发展历程，其实就是他与他的团队接近和实现自己确定目标的过程。
现在这样一个民营企业却拥有着庞大的科研能力，有着自己的客户，有着核心的技术和理论支持，毫不夸张地说，吴明辉已经离自己的目标越来越近了。
而跟用数据标注实现那种“伪人工智能”不同，明略追求的用逻辑引导计算机实现真正的自我推论和决策，很可能意味着人工智能的未来。
从这点上说，明略的历史，其实就是一个追梦者和一群追梦人共同追梦的故事。
而且，这故事才刚刚开始。
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