熟悉《三體》的人，對「星環」這個詞應該不陌生。《死神永生》裡，載著程心離開太陽系，最終保存了地球文明的飛船，即名為「星環」。而打造這艘飛船的公司，名為「星環公司」。它聚集了全球最優秀的科學家，致力於打造最先進的太空技術。
《三體》的故事激發了多少人的科學夢，這其中就包括星環科技的創始人孫元浩。他將公司命名為「星環科技」，即希望聚集一批優秀的科研工作者，領航大數據與人工智慧基礎軟體新紀元。
正如小說中擁有黑科技的星環公司，在大數據與AI領域，星環科技一直走在最前沿：
2017年，星環科技被IDC評為中國大數據市場領導者；
2018年，星環科技成為12年來全球首個完成TPC-DS測試並通過官方審計的資料庫廠商；
2019年，星環科技登上央視九套紀錄片《大數據時代》，入選中國科創企業百強；
2020年，星環科技受邀參與鍾南山院士團隊疫情預測項目，以知識圖譜全力幫助疫情防控…
「大數據」、「AI」，一直是星環科技為外界認知的標籤。但「工具層」的技術性定位，常常讓大部分人對其核心業務產生困惑。
近日，億歐有幸採訪了星環科技研發總監楊一帆先生，試圖探究：星環科技的「工具層」定位，究竟給市場提供了什麼價值？其在AI等最前沿科技領域，又做了哪些探索？
「工具底座」打通「數據孤島」
作為雲計算三層架構之一，夾在中間的PaaS層常常是不那麼耀眼的存在。
基礎IaaS層，亞馬遜、微軟、阿里等名字早已耳熟能詳，應用SaaS層，Salesforce、Workday、Adobe等美股，被市場一波又一波熱捧。唯獨PaaS層，因既不夠「基礎」，又不夠貼近客戶，而難以被大眾認知。
但當我們細細盤點頭部雲廠商時，卻會發現，它們不約而同地部署了自己的PaaS平臺。
無論是SaaS起家的Salesforce，還是IaaS起家的亞馬遜、微軟，都在起勢不久後，往PaaS層延伸。
本質上，軟體是一門極好的生意。極少有產品能像軟體那般，以極低的成本、極快的速度向市場複製。正如矽谷著名的工程師Marc Andreessen所言，軟體正在吞噬世界。而其強大之根本，便在於高可用性。
SaaS的標準化特性與市場的多樣化需求，從根本上存在矛盾。如何以更低成本、更高效率的方式滿足需求，不至於淪為「軟體民工」，是困擾很多軟體廠商的難題。於是，聰明的人們發明了PaaS。通俗地說，它就像樂高那些通用的積木模塊，任何模型都少不了。
到了大數據與AI領域，這種具備工具屬性的PaaS軟體，其價值更得以彰顯。
星環科技研發總監楊一帆指出了這個領域的痛點問題：
「那些有心利用大數據做業務賦能的廠商，一頭牽著業務應用，一頭牽著海量數據，卻不知道如何將它們銜接」。
「每個部門『各自為政』，有自己的數據倉庫和知識牆。若是以部門為單位採購應用軟體，一是面臨重複建設，二是部門各自的經驗無法沉澱」 。
這便是很多企業正在面臨的「數據孤島」問題。而通用性的工具型產品，正是解決問題的鑰匙。「它能夠避免企業內很多1+1
他詳細地列舉了金融領域的應用實例。
如何挖掘系統性風險，是金融廠商的經典大難題。如果把這個大課題比喻成做菜的話，它往往需要拆分成幾個小步驟 ：
第一步是如何處理數據原材料。這是一項「累活」，它需要我們做海量數據挖掘、提取、整合和清洗工作，為的是讓數據原材料更「乾淨」、「易用」；
有了原材料，接下來便該著手「烹飪」了，這是決定成品好壞的重中之重。
調料包怎麼配置，是各家的「獨家秘方」。同理，提供什麼樣的建模算法，是數據廠商的「獨家秘方」。正如食品企業總要宣傳他們的秘方是「百年匠心製造」一樣，數據廠商的核心算法，也要經過數年、數次的迭代和試錯，才能提煉出那些寶貴的共性經驗的「精華」。
有了它，所有在此基礎上的分析、推理、決策方能水到渠成。正如那些烹飪好的菜餚，只有色香味俱全，才能供人進一步品鑑。至此，「數據」和「業務」的隔閡終被消弭。
打造了寶馬車外殼，不代表就擁有了寶馬。做AI數據分析工具的廠商，也不會因為有一個看似好用的工具「外殼」，就能獲得市場認可。
「成就用戶是第一位的」，楊一帆強調。大數據出身是星環科技得天獨厚的優勢，在與大量數據原材料打交道的過程中，星環磨練了先進的大數據抽取、存儲與計算能力。「我們從起家起就和數據原材料打交道，一步一步方掌握了先進的領域知識」，楊一帆介紹說。
這種大數據功底，為星環科技進一步培養AI能力打造了牢固的根基。在此基礎上，星環科技在AI領域建立起種種優勢。
「星環是最早參與信通院知識圖譜技術標準制定的一批廠商，亦是最早通過標準測試的廠商之一」，楊一帆介紹道。
而縱觀市場，某些被攔在第一梯隊之外的廠商，不是敗在了大數據處理，就是敗在了AI能力上。沒有大數據處理能力只談AI，不可避免淪為花拳繡腿；而沒有AI只談大數據處理，不可避免淪落到 「有多少人工就有多少智能」的命運。
那麼，為什麼星環科技能突破這兩大能力障礙，躋身行業第一梯隊呢？
「智子」家族打造全方位智能
《三體》中，智子（Sophon）是三體人打造的最先進武器，其威力之大，足以幹擾地球科學技術發展。而星環智能的智子產品家族，便希望如智子一般，成為AI的「利器」，助力企業業務變革。
楊一帆向我們分別介紹了其Sophon Base 數據科學基礎平臺、Sophon KG知識圖譜、Sophon Edge邊緣計算平臺等產品系列，它們基本覆蓋了AI主流方向的各種應用場景。
相對中心化、大規模的數據處理場景，誕生了這些年大火的「風險控制」、「用戶畫像」、「精準營銷」等業務訴求。星環科技數據科學基礎平臺即服務於此，它基於分布式架構，為處理大規模數據、運行複雜模型提供良好的性能支撐。
在處理單個數據中心的技術基礎上，星環科技敏銳地挖掘了新的需求點，推出了酷炫的「聯邦雲」產品。「很多用戶數據，已經不止是存放在單一數據中心上了。因此，如何聯通多個數據中心，實現資源相互調用，是聯邦雲所要解決的難題」。
更進一步，如果多個組織由於隱私原因無法相互披露數據，但又想用到更多數據，以便建立更加準確的模型，則可用到星環科技的「聯邦學習」產品，打造資源、數據、模型三者聯邦。這可用於在確保隱私的前提下，打破數據孤島，獲取數據價值的前沿技術。
相對分散化、邊緣化的數據處理需求，則需要邊緣計算技術。
在工業監控、交通、安防等很多應用場景下，總是伴隨著大量攝像頭，其數據是高度分散化的。 「在人臉識別、物體檢測等場景，部署在邊緣端的數據傳送至雲端，是大部分技術已能達到的。但云端數據如何傳至邊緣端，卻是一大難點」，楊一帆說。
「雲邊一體化產品的初衷，就是解決雲端和邊緣端雙向交互的問題。這大大提高了系統靈活性，讓邊緣端亦變得可管理可操控。」星環科技的雲邊一體方案能將複雜模型運算下放至邊緣計算節點，實現邊緣自治。邊緣端可實現離線自主判斷，將高價值數據發送回雲端做進一步處理；技術人員可足不出戶，將雲端的模型推送至千裡之外的邊緣設備，實現雙向的智能交互。
疫情期間，星環科技的知識圖譜為追尋新冠病毒的「行兇軌跡」立下了汗馬功勞。利用圖譜工具，患者年齡、活動軌跡、接觸人群、患病治療等信息被一網打盡，讓工作人員快速、直觀地明了多條重要線索，例如，哪些是需要隔離的密切接觸者，哪裡是需要加強防護措施的相關區域。這些都可以通過強大易用的實體關聯查詢、圖計算等功能進行挖掘。
「『融合』是知識圖譜的最難關」，在談到知識圖譜時，楊一帆如是介紹。所謂融合，即將搜集整合而來的信息，做簡單篩選和處理。
舉例來說，在語義上，川普和川普是同一個人，而蘋果和蘋果公司則代指不同事物，這些都需要在「融合」這一步做辨別和處理。「很多條新聞都在描述同一件事，如何將它們歸齊到同一件事件裡，是技術難點」。
在打磨「融合」的技術上，星環科技的獨到經驗，便是「研發與前端業務的高度一體化」。不同於很多還停留在單純學術研究、論文發表的AI公司，星環科技高度重視研發和前端團隊的配合，「公司內部會設置目標對齊機制，保證以業務落地為第一要務」。
不懈努力下，星環科技知識圖譜已小有收穫。全球軟體領域最高標準的能力成熟度CMMI5級認證、服貿會示範案例等獎項，皆反映出市場對其高度認可。
在談到星環科技的未來展望時，楊一帆提到，SAS是星環科技十分值得學習的優秀「前輩」。「他們既有深厚的理論理解、行業理解，又有強勁的技術支撐」，「例如在醫療領域，SAS有著最為詳盡的文檔和最強大的技術，早已是行業的實施標準。他們這種深耕行業的鑽研精神，值得星環科技學習」。
定位於「工具」角色，立志於為大數據和AI鋪設底層技術能力，這註定不是一條容易被理解、容易快速見效的道路。星環科技在無數次不懈地迭代、試錯中，從未動搖與放棄。如今，這份堅持終於在金融、能源等領域率先開花結果。在安全可控的時代大背景下，以星環科技為首的一批AI廠商，正掀起一場數據行業的大變革。