助推AI民主化，这家新锐初创想帮所有公司实现AI蜕变

随着人工智能的应用场景的扩大，越来越多的企业正在谋求产品人工智能化。

当一个公司想要用数据科学或者人工智能加持其产品时，首先，它需要一个数据科学家团队或者人工智能科学家团队来开发对应的产品，但是这些科学家可能对公司业务并没有很了解，所以在数据科学家或者人工智能科学家团队之上，还需要一个了解公司业务的团队与技术团队合作，才能进行针对公司的人工智能产品的开发。所以对于一个想要实现人工智能转型的公司来说，这一过程不仅耗时，而且非常消耗人力和成本。

顺应市场需求，深度学习即服务（deep learning as a service，DLaaS）的公司正在崭露头角。深度学习作为人工智能的一个子领域，覆盖了算法、建模、数据处理，也涉及到统计及分析。那么何为深度学习即服务？对于用户来说，他们只要准备好需要的数据，将数据上传到 DLaaS，然后获取结果即可。

(来源：H2O.ai 官网)

H2O.ai，曾两次上榜 CB Insights 人工智能 100 强公司榜单，并三次上榜 Gartner Magic Quadrant 数据科学及机器学习平台榜单，也是 DLaaS 类型初创公司的代表之一。

关于 H2O.ai

H2O.ai 成立于 2011 年，总部位于加利福尼亚的山景城（Mountain View）。它不单单是一家 DLaaS 类型的初创公司，它旨在提供一套平台工具使人工智能更加民主化。

其创始人兼 CEO Sri Ambati 曾在采访中说：“人工智能的竞赛其实并不是谷歌跟亚马逊或者微软这些人工智能巨头之间这种横向的竞赛，而是深入到每个行业中，比如保险行业、医疗健康行业等，这些行业中的公司如何获得并使用数据，并将自己变成一家人工智能公司。”

（来源：H2O.ai 的 YouTube）

H2O.ai 找准了这一切口，提出了“让你的公司变成一家人工智能公司”的口号，通过向用户提供人工智能平台，帮助用户成为一家人工智能公司。

融资历史

2013 年以来，H2O.ai 的融资总额近 1.5 亿美元。投资方包括 Nuxus Venture Partners、中国平安创新投资基金、宜信、英伟达等。其种子轮投资方 Nuxus Venture Partners 参与了该公司每一轮融资。

H2O.ai 最近一轮融资发生在去年第三季度，完成了由高盛和中国平安领投的 D 轮 7250 万美元融资。Sri Ambati 表示，公司通过本轮融资，将继续支持用户社区的成长、鼓励其开源平台上新型的应用程序开发以及整个生态在更垂直领域的发展。同时也将深化机器学习的转型，将其从基于规则的软件，向以学习为基础的实时智能应用转变。

（来源：CB Insights）

在被问及上市时间问题时，Sri Ambati 认为对于他本人以及公司来说，目前的重点都在练“内功”阶段，并不愿意讨论公司是否会进行 IPO 。

商业模式+技术重点

H2O.ai 旨在打造“人工智能的民主未来”，所以其应用场景可以覆盖金融、保险、健康、零售、通信、制造等等。但是针对不同领域甚至不同公司打造不同的解决方案并非易事，下面我们就来看看这家备受资本青睐的公司究竟提供怎样的产品及解决方案。

总的来说，本着让每一个用户或者企业加速其机器学习及人工智能落地应用的目的，H2O.ai 打造了一个多样化的平台。在 H2O.ai 的平台上，你可以找到：H2O 开源平台、整合了 Apache Spark 的 Sparkling Water、用于强化补充数据工程师工作的 H2O Driverless AI 平台以及针对企业用户的人工智能新平台 H2O Q。

（来源：H2O.ai 官网）

H2O 是一个具有线性可伸缩性的分布式开源机器学习平台。该平台支持当前广泛应用的统计及机器学习算法，如随机森林、GLM、 GBM、XGBoost、GLRM 等。此外，H2O 平台还具有 AutoML 功能，可以在用户限定的时间内，自动把所有的算法及超参数跑一遍，然后输出最适合的模型结果。该平台在全球范围内已有超过 1.8 万个机构用户，在 R 语言及 Python 语言使用者社区中尤其受欢迎，因为除了可以使用自己熟悉的编程语言在 H2O 平台建模，用户也可以使用 H2O Flow 交互界面进行代码编写运行等。

当 H2O 用户需要使用大规模集群框架的时候，就可能会使用到 Sparkling Water 平台（ H2O 平台与 Spark 的结合平台）。Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，最初由 Matei Zaharia 开发，并作为他在加州大学伯克利分校的博士论文的一部分。将 H2O 平台与 Spark 结合，就产生了 Sparkling Water。Sparkling Water 可以保证用户使用 Spark SQL 进行数据查询提取，然后将结果“喂”给 H2O 平台进行建模预测，并将结果回传给 Spark。

H2O Driverless AI 是一个专业级的平台，通过这个平台，数据科学家可以将曾经需要数月才能跑完的计算放在平台上，进行自动运算。H2O Driverless AI 集成了自动特征工程、模型验证、模型调参、模型挑选部署等，通过该平台，针对不同领域、不同公司的特殊需求，可以为公司用户提供可扩展的定制化数据科学平台。

（来源：H2O.ai 官网）

此外，进一步考虑到企业用户可能会有开发人工智能应用程序的需求，H2O 开发了 Q 平台，通过这个平台，可以搜索并可视化数据，从而实现即时数据分析，该平台也可以根据数据自动生成基于数据的描述性分析。此外，它还提供了开发人工智能应用程序的关键模块。

CB Insights 的数据显示，H2O.ai 有两项专利正在申请当中：一项关于模型解读，一项关于进化的机器学习模型，都与人工智能、深度学习紧密相连。

总的来说，H2O.ai 既是一个针对个人的开源社区，也提供针对企业用户的平台。它的不同之处在于，它通过与开源工具和产品相结合，将人工智能和深度学习技术带给用户，它不仅降低了人工智能的门槛，也减轻了企业实现人工智能化的负担和难度。

用户

据 H2O.ai 自身的数据，其平台目前有超过 5000 名活跃企业用户。2019 年新增 25 名企业客户，其中包括 AT&T、 康卡斯特（Comcast）、Kaiser Permanente、Walgreens、 Progressive、Transamerica Corporation 和苏黎世保险等。

其合作伙伴也包括技术合作伙伴（如英伟达、英特尔等）、云服务合作伙伴（aws、谷歌云、微软等）、系统合作伙伴等。

（来源：H2O.ai 官网）     

竞争

当然，H2O.ai 并不是唯一一家提供 DLaas 的企业。从科技巨头到初创企业，DLaas 是一个竞争非常激烈的领域。

2018 年 11 月，亚马逊提出将其机器学习服务扩展到医疗健康领域；2019 年 4 月，微软开发了一个通过深度强化学习算法来解决现实世界问题的平台。在这里也不能不提到谷歌的子公司 DeepMind。一直以来，DeepMind 都致力于结合深度学习和系统神经科学，来开发新的算法，并将其应用到不同的现实问题中。

腾讯参投的初创公司Pathmind（原 Skymind）也致力于其开源框架 Deeplearning4j，并将该框架应用于金融风控、健康分析预测、电子商务、安全及社交媒体方面的图片识别等领域。

（来源：pathmind 官网）

结语

人工智能在近年来大热，这一方面因为硬件条件的提高，另一方面更是算法的优化。

几乎无论身处哪个行业、哪个领域，都希望可以通过人工智能赋能企业本身，从而提高企业竞争力，这也为深度学习即服务提供了发展土壤。

在这个产业地图中，我们可以看到人工智能巨头的身影，也可以听到初创公司的声音。如果从五年后回看，今天的“人工智能民主化”可能是未来的常规操作。我们也希望可以在这个领域，看到更多的新突破，以及更多新的落地应用。

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