和鲸科技CEO范向伟:中国需要自己的数据科学平台

2019-01-14 456
摘要:和鲸科技CEO范向伟:人工智能时代,中国需要自己的数据科学平台 “这个市场太小了。” 2016年10月,三元桥,国内某顶级基金对峙现场。 一个小时前,面对这家基金的五位合伙人,范向伟上台了,开始讲自己的创业项目。彼时,他们的团队正在K-Lab的研发周期中,已经7个月了。他知道,他在做一件很有价值的事,需要投资人认

和鲸科技CEO范向伟:人工智能时代,中国需要自己的数据科学平台

“这个市场太小了。”

2016年10月,三元桥,国内某顶级基金对峙现场。

一个小时前,面对这家基金的五位合伙人,范向伟上台了,开始讲自己的创业项目。彼时,他们的团队正在K-Lab的研发周期中,已经7个月了。他知道,他在做一件很有价值的事,需要投资人认可自己。

数据分析是未来每个人、每个企业都要掌握的能力,K-Lab是一款在线数据分析协作工具,能帮助用户在云端管理所有底层架构,大幅提高数据分析团队的工作效率、协作效率。

只是当他讲完,台下的反应和他预想的不一样。这家基金的合伙人们分为两派,一派点头,另一派否定:“市场太小”、“这个年轻人缺少商业经验”……投资决策没进行下去,范向伟有点懵,他一直坚定自己做的事,是在解决重要的问题,“新一代的数据人才”,这个词讲起来掷地有声,但是更多人的态度里,只有怀疑。

“我觉得这件事其实挺厉害的”。范向伟有点沮丧。

两年多过去,范向伟渐渐找到答案:“数据科学”对当时的大家都是新事物,新事物难以判断。而市场在2018年逐渐明晰,中国第一代的数据人才足够多,和鲸(前身为科赛Kesci)要能把这些人凝聚起来,就是很大的价值。

水到渠成的创业

范向伟一直在观察机会。

他初入职场,在投资机构开始熟悉金融市场、科技创业,观察创始人们的特质。他发现,大部分的创业项目都是严重的同质化,“当时的热点是消费升级与游戏,去掉Logo很难看出有什么区别”。当时他想,这个世界上还有很多值得做的事情,还有很多需要被解决的问题。

依靠他对海外市场的观察,早在2012年,大数据技术、社交网络的变革已经很明显,技术壁垒很高,价值空间也很大。

于是,他的创业开始了,那时候他为公司取名为“科赛网”,寓意是科技竞赛,这来自于他对“现代化”的历史进程的个人理解,也就是和鲸科技的前身。

早期的科赛网是数据竞赛平台和数据人才社区,随着人工智能和大数据等技术的落地,数据化转型已是各大科技、金融公司亟需解决的问题。

一家公司要做对特定业务做数据化改造,至少需要4~6名工程师,耗费几个月时间和上百万的成本才能完成。这无疑是一笔不小的投入。项目成效也有很大的不确定性。

而这一代的年轻人有着优秀的技术储备,更需要足够的空间去展示自己,科赛网便是通过数据竞赛,把企业和人才进行链接,让数据创新的需求和供应之间发生化学反应。

“中国的创新和海外有很大差距。中国的年轻人到了这一代,大家已经是见多识广,有了自己的想法,但并没有足够的空间去展示他们的价值和才华,也没有人去激发他们的斗志。开始做竞赛平台和人才社区,是希望能激发他们。

在和鲸科技的社区上,我们会把企业的问题抛给你,你要与人组队合作,同时和其他团队竞争,最终才能得到企业、政府、学术机构的认可。一旦得到认可,那不仅是一个‘鼓励’和“荣誉”,它会给到你真金白银,用物质的激励去认可你的创造。这就构成了一个良性循环:人才-成长-价值的闭环。”

通过和企业合作的算法竞赛,范向伟也在不断验证这个观点:数据人才需要一个更好的数据研发平台,让他们的创造性能够自由发挥

范向伟强调自己的运气一直很好,商业化的第一个客户就是上海市政府。还在学校的时候,就有很多人找到他说要给他投资。他确定了,这件事情能够服务社会,是有价值的。

去做更难、更长远的事

但投资人的要求,也成为了他的一个坎儿。

和鲸原本是竞赛平台,但他知道,竞赛社区的门槛不高,很多人都能做。15年年底,他和团队做了一个决定:做生产力工具,研发一款1-2年之内都无法推向市场的工具。

他们叫它:K-Lab,也就是KesciLab,帮助数据人才提高数据工作的效率与价值。

数据工作天然的复杂性,使得数据的价值远远没有被充分利用。

一个企业级的数据分析项目往往包含了大量的资源,包括算力资源、算法模型、数据集、需求文档、可视化图表等等。只有优秀的生产力工具,才能够真正在长期提高数据利用的效率和价值。市面上也一直缺少足够好用的数据分析工具,不仅使用体验普遍停留在20年以前,市场也被海外厂商所垄断。

K-Lab能帮助用户在云端管理所有底层基础架构,把数据资源、算力资源、算法框架、项目文件统一起来,从而节约技术成本和人力成本。这款产品除了可以作为数据竞赛的工具使用,还可以帮助高校、科研单位进行AI项目的教学、科研工作,帮助企业进行数据分析的全流程管理。

但是,做生产力工具的一般都是阿里云、华为云之类的大厂,他们会投入很长时间和一支成熟的团队。对于一支四五人的团队,似乎是一件不可能完成的任务。研发不仅耗时间,技术壁垒也很高,眼前这几个年轻人真的能完成吗?

当时的投资人不懂,刚刚初出茅庐的团队,为什么要挑战这么重、这么难的研发任务,科赛网已经有挺活跃的社区了,直接做招聘和猎头的业务去变现,才是显而易见的“标准答案”。

“他想直接看到我们的盈利表现。”

“这样并不能解决真正重要的问题。”

两代人的理念不相同,他们最后分道扬镳了。

范向伟和他的团队一头扎入K-Lab的研发之中。

在全力研发K-Lab的十几个月,范向伟需要养活他的团队。他从代码堆中走出,再一次开始融资,这就是一开始的那一幕。

有人不理解,也总有人会懂。他重点拜访了专注人工智能与大数据方向的风投,最终选择翊翎资本和线性资本,这两家在科技领域很专业的投资机构给了他信心,深谈后他得知,两家投资人理解做这件事的意义,理解产业的巨大需求,也相信这群年轻人也许能做成。

他更加坚定了去做更难、更长远的事情。

2017年10月,经过一年多的研发,K-Lab终于让这个苛刻的团队基本满意,开始面向C端用户。

今年,K-Lab已经正式商业化。一个不错的产品,面对普遍存在的市场需求,受到了意料之外的欢迎。日前,清华大学、北京大学、中国人民大学、上海交通大学、浙江大学等知名院校已采用K-Lab进行数据科学、人工智能领域的教学工作与科研工作。

和鲸科技在过去3-4年的积累的综合价值产生了质变,能够在高校、企业、政府客户面前解决关键的问题。

这样的成就和他的团队分不开。

很多年轻的创业团队没办法做大,是因为团队停止成长。和鲸科技从一开始,就是要帮助更多的开发者、数据分析人才去更快成长,他们对于“成长”这两个字,有种执念。

谈及团队,他很骄傲:和鲸科技的团队经过磨合,各个层级的默契度很高,是最宝贵的智力资产。选择团队成员的时候,他信奉 “Smart is the new Sexy”,团队成员的智商是最重要的因素,如果智商不够,那很难干得好。

如今,和鲸科技的成员来自交大、复旦、人大、浙大、CMU、哥大、Cornell、John Hopkins、USC等知名院校,在全球行业领导型企业历练。成立三年来,服务了一批顶尖企业与机构,如IBM、华为、中国联通、腾讯、百度、携程、快手、招商银行、同盾科技、好未来、上海市政府、南京市政府等。

未来:进入“工具+社区+众包”的数据科学闭环

2019年,和鲸科技的新征途开始了,正式迈入“工具+社区+众包”的数据科学闭环。

对于企业来说,中国大量企业积累了大量数据,却苦于无法充分利用。和鲸科技的K-Lab数据科学协作平台,用生产力级别的工具提高企业的工作效率,在企业能力无法触达的领域,众包也为他们招揽源源不断的数据科学人才。

对于大量的数据科学人才,他们手握技术,却没有舞台施展。和鲸科技的众包能够让他们手中的技术得到认可和物质回报。而社区,是分享技术的平台,也提供了中国第一代数据科学家的成长养分。

和鲸科技用三年时间沉淀,形成了自己的核心能力:帮助开发者解决商业问题,同时积累了一批高质量的数据开发者用户,他们大多硕士学历以上,来自全球Top100高校、国内985/211高校;其研发的K-Lab稳抓高校、科研机构、企业亟需提升生产力的痛点,据调研,K-Lab至少能提高数据科学家三倍以上的工作效率。

2019年,和鲸科技出色地完成了从0到1的蜕变,接下来,期待他们从1到10,乃至更多。


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