社會正處于一個由信息化向自動化,由自動化向智能化轉型的時代,人工智能正滲透到各行各業,然而在面對個性化的場景、分散的系統和散落的數據時,如何通過人工智能為社會帶來價值？構建數據中臺或者paas平臺也許是好的選擇,但這些舉措往往成本高企,過程漫長,前期企業很難為此買單,相比之下,rpa（機器人流程自動化）作為一個成熟卻受限的應用一直被低估,它有著成本低,落地快的優勢,可以成為當下人工智能的接盤俠。

基于這個目標,我們提出了“章魚數字員工”的概念,rpa相當于章魚的多條觸手,執行多項復雜操作,ai相當于章魚的大腦,做出合理的智能決策,組合而成就是一個無實體形態的“章魚·數字員工”。設想一下,未來一個人帶領一群機器人工作的場景,這將成為我們看到的未來。相比于喚作機器人,我們更愿意稱之它為“數字員工”。

「實在智能」的產品以ai+rpa為主打,由ai云腦(z-brain)、機器人工廠(z-factory)、中樞控制臺(z-commander)、終端機器人(z-robot)四部分組成,其中終端機器人(z-robot)可單獨使用,也可結合企業所需嵌入某流程中使用。

一、z-factory機器人工廠

rpa的核心部分,又叫流程編輯器。基于前期對企業客戶及rpa的研究調查,我們配置的流程編輯器擁有強大的穩定性和兼容性,同時內部組件庫深度汲取了人工智能“sota”技術,能充分適應企業級復雜流程的創建與運行。

1、可視化低代碼,小白也能輕松上手

當用戶登錄factory系統的時候,可以快速的開啟原歷史打開或創建的應用。我們可視化的、流程塊的節點編輯,通過簡單的拖拉拽,就可以搭建符合當前用戶場景的業務邏輯。如果對業務流程一知半解也沒關系,我們內置了豐富的典型案例,用戶可以在這案例的基礎之上去構建適合它的場景的應用,做相應的簡單的改造。當然也可以直接運行典型案例的流程,享受流程自動化帶來的快感。

2、精準處理復雜流程,企業級管理就是小case

我們自研的rpa流程引擎相較于傳統的開源的work flow的流程引擎,它能支持復雜場景的流程設計,并支持多任務進行以及支持流程節點的異常處理。以下面兩個真實的案例客戶為案例：

從這個流程圖當中可以看到,在繁雜的業務流程中,factory能完成多任務并行,同時處理各種異常情況的扭轉,我們也在這個流程節點中加了一些try-catch的機制,方便我們用戶處理各種異常情況。

3、智能檢索+超豐富組件庫,花式打造各種流程

我們的ai能力通過組件化低門檻的方式,方便用戶進行簡單的調用,同時我們也支持私有化的部署。我們自研的基于計算機視覺的cv的組件,當前已支持了flash、sliverlight以及pdf相應的一些圖片上面的元素 的拾取和操作。當然在其他類型,如ocr類型,我們已支持常見場景的圖片類識別,比如說身份證、銀行卡、對賬單、保險單、工業巡檢等；在nlp這個類型中支持了具有通用性原則化的一些分詞,包括關鍵詞提取、語義分析、語義相似度分析等。,我們可以根據客戶的場景去研發符合業務需求的能力。

4、公共參數可視化,既是擁抱變化也是維持穩定

大家都知道在互聯網行業里,我們聽得多的一句話就是擁抱變化。rpa數字員工,在安 裝部署的過程當中對環境的要求是非常的高,如果任何一個環節出現了變化,它的可用性就基本上降為0。有了公共參數可視化的配置組件,就完全可以解決以上這個問題,讓我們數字員工具有能夠擁抱變化的能力。它的實現的原理跟機制是把我們流程當中具有可變的因素 、條件設為全局變量,支持可視化的配置輸入,然后就可以提升我們整個流程應用的一個可維護性、可適配性。

二、z-commander中樞控制臺

充當流程的指揮官。顧名思義,統籌多臺設備上客戶端機器人的管理和監督、進行智能運籌調度、任務計劃制定。它具備一高一低兩個特性：一、產品的穩定性高,二、維護成本低。

三、z-bot終端機器人

任務的執行者,其中bot包含三種模態：任務式,流程式,交互式。它們可以靈活部署在客戶端設備上,并通過時間軸和數據看板的方式展現bot各個時間節點上,每個任務執行情況以及執行結果,讓效率進一步得到提升。同時bot也具備了z-commander的一些基礎的能力,它可以脫離z-commander的進行靈活的一個控制,靈活的任務管理,靈活的定時任務設定。

四、ai云腦

實在智能在傳統“三件套“架構的基礎上,了自研ai能力平臺“智能云腦”z-brain。其中,在自然語言處理領域,z-brain覆蓋了包括bert、albert、roberta等算法；在計算機視覺領域,z-brain覆蓋了db、pmtd、rare等算法。具備迭代、自動調參、多場景融合技術,可以輸出ai組件,完成大規模復雜場景的智能決策。

首先是云腦部分的起點——data hub多元異構數據平臺,由它接觸我們客戶的業務系統,進行數據的采集以及進行簡單的處理,并將處理過后的數據傳輸到我們的標注平臺,我們的業務專家,在標注平臺進行業務能力的一個標注,然后實現人工智能的人工部分,通過標注過后的數據,再以在線的方式傳輸到我們的算法平臺,相當我們人工智能有了數據的石油,算法平臺里面可以進行數據的提煉（預處理）,包括模型的構建、參數的設置、模型的訓練以及的打包發布,可以將模型直接發布到我們的決策平臺,由決策平臺來進行業務的對接以及模型的一個計算,決策平臺會將后續從data hub過來的業務環境的數據進行一個模型的計算,輸出計算結果或者是決策方案,然后由這個方案發布送到我們的commander,commander來調度具體的bot來進行根據決策進行相應的一個執行。

這就是我們智能決策機器人的全鏈路,它實現了一個從數據到決策的閉環。我們相信ai+rpa有著無限的可能,在未來機器人的協作里,rpa的發展肯定是機器人之間的協同工作能夠產生無限的自動化和智能化提效的解決方案,我們首先需具備ai加rpa的產品矩陣,并以此形成適用于各行各業的rpa解決方案庫。

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2019年9月26日, 發表了重磅論文——《albert: a lite bert for selfsupervised learning of language representations》。谷歌的全新預訓練輕量級人工智能模型albert在13項nlp（自然語言處理）任務中達到state of the art（水平）,在glue、race和squad三大nlp基準測試中均以顯著優勢均取得,震撼業界。

該論文出爐一周后,「實在智能」算法團隊即復現了論文代碼,并在谷歌之前開源了中文預訓練版本albert模型,消息迅速傳遍了國內科技圈和ai社區,并得到了一些重要媒體的報道。很短時間內在github上即獲得了數百顆星,也引起了上述論文的作者、谷歌科學家藍振忠博士的關注和點贊,雙方一拍即合,約定時間進行充分的交流。

業界報道「實在智能」發布中文預訓練albert模型

10月19日,藍博士專程到訪「實在智能」,帶來了一場精彩的學術演講。他結合當前業界自然語言理解模型的研究進展,分享了albert模型的原創思路,講解了albert相對于bert模型三大優化的原因、嘗試過程及效果對比。重點分析了基于因式分解和參數共享,使得參數顯著減少的情況下,如何獲得更好的模型效果。同時,從深度、廣度等維度論證了albert模型取得的優化效果,也提到在提升訓練和預測速度方面的改進空間和進一步的探索方向。

在互動環節,藍博士結合同學們提出的“小數據量如何訓練模型”、“中英文任務對模型效果的影響”、“因式分解的其他方式”等問題做了詳細解釋和回答。

交流期間,藍博士數次為「實在智能」在ai算法領域的探索和實踐點贊,贊賞佐助同學（徐亮）開源中文預訓練版本albert模型的工作,并欣然擔任“實在大學特聘講師”。他引用母校cmu（美國卡耐基梅隆大學）的校訓“my heart is in the work”與「實在智能」的同學們共勉,珍惜時光,奮發努力,點亮人生。

后續,藍博士會和「實在智能」在中文開源社區領域開展一系列聯合研究,推進albert模型在中文方面的應用和發展。

藍博士擔任「實在大學特聘講師」

藍博士在「實在智能」進行學術分享

「實在智能」算法團隊積極交流互動

「實在大學」特聘講師簡介

藍振忠,美國卡耐基梅隆大學博士。現任google科學家,曾任美國智能監控公司的首席科學家, 對視頻和多媒體的智能分析有深入研究。他曾代表卡耐基梅隆大學在美國標準總局（nist）舉辦的視頻智能分析大賽中連續多年進入前三。先后在nips、cvpr、iccv、ijcai、icdm等國際會議上發表過25篇以上的論文,論文引用次數上千。

《albert: a lite bert for self-supervised learning of language representations》論文作者。