數(shù)據(jù)只有在經(jīng)過提煉成為“知識(shí)”之后才會(huì)有價(jià)值，在這之前，即便數(shù)據(jù)再多，也都是數(shù)據(jù)“垃圾”。

“數(shù)據(jù)只有在經(jīng)過提煉之后才會(huì)成為有價(jià)值的‘知識(shí)’，在這之前，即便數(shù)據(jù)再多，也都是‘垃圾’。而我們，就是數(shù)據(jù)‘垃圾’的淘金者。” DataMesh商詢科技創(chuàng)始人&CEO李劼說。

DataMesh商詢科技創(chuàng)始人&CEO李劼

將MR與大數(shù)據(jù)對接，是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性質(zhì)的跨界

李劼是一個(gè)技術(shù)大牛，曾任職于美國微軟總部，且長達(dá)8年。8年時(shí)間里，李劼積累了大量有關(guān)于企業(yè)搜索、知識(shí)管理、大數(shù)據(jù)分析等方面的工作經(jīng)歷。

“創(chuàng)業(yè)是我一直以來的夢想，所以在14年，我選擇了回國。”

回國之后，李劼并沒有立馬投身進(jìn)創(chuàng)業(yè)大軍中，而是加入了廣聯(lián)達(dá)（數(shù)字建筑產(chǎn)業(yè)平臺(tái)服務(wù)商），任技術(shù)顧問一職。深入了解國內(nèi)創(chuàng)業(yè)環(huán)境和技術(shù)發(fā)展情勢之后，2014年9月，李劼正式創(chuàng)立DataMesh商詢科技。

2015年，李劼接觸到了微軟的MR頭顯——HoloLens。驚嘆之余，李劼認(rèn)為，將大數(shù)據(jù)與MR相結(jié)合，為企業(yè)客戶提供世界級(jí)的混合現(xiàn)實(shí)與數(shù)據(jù)解決方案，會(huì)是一件值得去做的事情，尤其是在制造行業(yè)的市場應(yīng)用前景，非常的大。

然而，將MR與大數(shù)據(jù)對接看似簡單，卻需要團(tuán)隊(duì)同時(shí)具備混合現(xiàn)實(shí)和大數(shù)據(jù)兩大科技領(lǐng)域的開發(fā)和運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)，這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性質(zhì)的跨界。

“我們就是一個(gè)跨界團(tuán)隊(duì)。”李劼說：“一方面，我們在數(shù)據(jù)、搜索、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等前沿技術(shù)上有著豐富、領(lǐng)先的實(shí)戰(zhàn)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；另一方面，在實(shí)際體驗(yàn)上，我們也非常擅長VR/AR/MR等類網(wǎng)游技術(shù)開發(fā)。”

讓數(shù)據(jù)會(huì)“找人”，才能將“垃圾”數(shù)據(jù)變?yōu)?ldquo;黃金”

“通過MR和大數(shù)據(jù)技術(shù)的結(jié)合，幫助制造行業(yè)原本的圖譜進(jìn)行組織、重構(gòu)，就是我們目前正在做的事情。”

和大多數(shù)人不同，李劼并不喜歡單純?nèi)シe累大數(shù)據(jù)，無論這些數(shù)據(jù)有多龐大、多豐富，如果不能對實(shí)踐具備指導(dǎo)意義，也只是“一堆數(shù)據(jù)垃圾”。

“我們需要的是知識(shí)，不是單純的數(shù)據(jù)。因此，我們要對固有的‘人找數(shù)據(jù)’的模式做一些改變，讓數(shù)據(jù)學(xué)會(huì)找人，定向推送他們需要的信息。”

舉個(gè)簡單的例子，在汽車維修產(chǎn)線上，維修部門和維修工人都有其自己的維修經(jīng)驗(yàn)，這些有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)就是“知識(shí)”。DataMesh所做的，就是將這些知識(shí)圖譜整合起來，通過分揀、分析，在這些圖譜中打上各種信息標(biāo)簽。隨后，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理等技術(shù)，賦予圖譜以“人性”，讓其成為一個(gè)“圖書館管理員”，或者一位“數(shù)據(jù)助手”。一旦維修工人有需要，這位“數(shù)據(jù)助手”就會(huì)根據(jù)工人所處的環(huán)境和所面對的問題，自動(dòng)將“知識(shí)”推送給他，告訴他哪里壞了、應(yīng)該怎么修或者找什么樣的人來修。

“傳統(tǒng)制造領(lǐng)域是非常需要這樣的‘數(shù)據(jù)助手’的。眾所周知，當(dāng)前的制造業(yè)大多有其固有的生產(chǎn)線，一旦某一或某幾個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，整個(gè)生產(chǎn)線就得停產(chǎn)，直到問題解決為止。而如果通過傳統(tǒng)的方式去查找問題、尋找專家、維修、檢測，會(huì)花費(fèi)大量的時(shí)間，所造成的損失是很大的。”

目前，DataMesh在汽車制造行業(yè)，已經(jīng)和北京奔馳、北汽集團(tuán)、一汽大眾、廣汽本田等的汽車制造廠商合作，為他們提供包括知識(shí)圖譜、遠(yuǎn)程專家等專業(yè)服務(wù)。

MR技術(shù)成熟前，行業(yè)者需耐心培育市場

“當(dāng)前的MR技術(shù)和設(shè)備，暫時(shí)還不足以負(fù)荷制造行業(yè)的”生產(chǎn)線痛點(diǎn)“的全部需求”，李劼告訴鎂客網(wǎng)記者。

對于制造行業(yè)來說，一次操作或遠(yuǎn)程指導(dǎo)有可能長達(dá)6個(gè)小時(shí)甚至以上。在暈眩等問題沒有解決、頭顯重量沒有降低的情況下，長時(shí)間佩戴MR頭顯也會(huì)對作業(yè)人員造成部分負(fù)擔(dān)。所以，大多數(shù)情況下，他們會(huì)建議作業(yè)人員使用可隨身攜帶的設(shè)備，如平板等。

AR/MR是一種發(fā)展趨勢，其技術(shù)和解決方案研發(fā)是有價(jià)值可尋的?？梢钥吹剑S著相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品的面世，很多傳統(tǒng)行業(yè)對AR/MR的應(yīng)用也越來越感興趣，大型科技公司也在相關(guān)領(lǐng)域積極布局。在行業(yè)發(fā)展不夠成熟之前，培育市場、尋找落地應(yīng)用點(diǎn)就成為了關(guān)鍵所在。

“在MR方面，目前我們主要專注于兩個(gè)領(lǐng)域，培訓(xùn)說明和展示匯報(bào)。”

培訓(xùn)說明方面，DataMesh會(huì)開發(fā)一些簡單的3D模型以供教學(xué)所用。除此之外，他們還會(huì)在復(fù)雜場景內(nèi)，基于空間坐標(biāo)，提供觸發(fā)場景式服務(wù)。

展示匯報(bào)方面，DataMesh則與各個(gè)展廳、電視臺(tái)、建筑地產(chǎn)商等合作，將復(fù)雜的場景直觀化，增添體驗(yàn)樂趣。

“2018年，我們將繼續(xù)垂直于汽車制造行業(yè)，利用核心技術(shù)，將行業(yè)做深做透。與此同時(shí)，我們還會(huì)繼續(xù)開拓地產(chǎn)、公共安防等領(lǐng)域，加大市場培訓(xùn)力度和速度，尋求突破性進(jìn)展。”

總結(jié)

數(shù)據(jù)和MR都是風(fēng)口領(lǐng)域，DataMesh就是在這種“雙風(fēng)口”的情況下找到了他們的聯(lián)通性，并將“跨界”做深做實(shí)。

而從當(dāng)前行業(yè)發(fā)展情況看，無論在大數(shù)據(jù)還是MR技術(shù)開發(fā)上，大多數(shù)創(chuàng)業(yè)公司都還未找到有價(jià)值的應(yīng)用場景，遲遲未能實(shí)現(xiàn)商業(yè)落地。

“今年的行業(yè)重點(diǎn)依舊會(huì)在‘找場景’上。預(yù)計(jì)到2019年，技術(shù)、設(shè)備相對成熟和一部分市場被培育出來后，行業(yè)將迎來一波商業(yè)化高潮。”李劼說。

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