ビッグデータ企業の運営モデル（AI時代にビッグデータプラットフォームはいかにして商業的ブレークスルーを達成できるか？）

著者: Shi Enze

編集者：孫超一

2023年には中国のAI「百式戦」が出現し、すべての企業経営者にとって必ず学ぶべき教訓となるだろう。しかし、AIとは一体何なのでしょうか?千人の人々の目には千のハムレットがいる。

歴史は常に驚くほどうまく繰り返される。かつて人気があった「ビッグデータ」のせいで、すべての上司が枕元に「ビッグデータの時代」の本を置くようになった。しかし、ビッグデータのコンセプトから実装までの影響が現れ始めたのは近年になってからです。

2014年、中国科学院深圳先進技術研究所は、大規模輸送産業のインテリジェント化アップグレードに重点を置いた深圳北斗応用技術研究所（以下、「北斗研究所」）を設立しました。張帆氏が北斗研究所の初代所長に任命された。 2017年、北斗研究所は市場に向けて新たな一歩を踏み出しました。深セン北斗インテリジェントテクノロジー株式会社（以下「北斗インテリジェント」）が設立されました。張帆氏はCEOに就任し、人工知能と輸送の組み合わせを模索し始めた。

最近、南方財経オムニメディアの記者との会話の中で、張帆氏はビッグデータとAIの商業化における中国の躍進についての考えを語った。シーンエンパワーメントの面では、交通ビッグデータの経験をより多くの業界のシーンに広げるための「多点・多岐にわたる」モデルを提案した。

上記のモデルを組み合わせると、AI時代には、もともと大画面上に残っていたデータがエッジ側のハードウェアの助けを借りて連結され、より小さな閉ループを形成し、AIフロントエンドアプリケーションがビッグデータの出口になるだろうと張帆は考えています。このモデルは、ビッグデータ企業にとって障壁を形成することにつながります。同時に、AI の登場により、ビッグデータの商業化に新たな変化がもたらされ、プロジェクトの軽量化、実装の迅速化、対象範囲の拡大が実現します。そして、これらすべての変化は2024年にさらに劇的なものになるでしょう。

（深セン北斗智能科技有限公司創業者兼CEO、張帆）

「多くの点と広い領域」で交通現場の体験を外に放射する

2011年、ビッグデータの波に乗り、ビッグデータに関する長年の学術的蓄積を生かして、張帆は深セン孔雀人材として中国に戻り、中国科学院深セン先進技術研究所（以下、「先進研究所」）に加わりました。張帆氏は、医療と交通という2つの人気の分野を調査した後、政府がビッグデータを活用して公共交通機関の運営を監督できるようにするための入り口として、より標準化された交通シナリオを使用することを決定しました。

張帆氏の記憶によれば、ビッグデータの初期の政府による応用は監督に重点を置いていた。 2014年、オンライン配車サービスが登場した頃、張帆氏のチームはタクシー運行分析とオンライン配車サービスがタクシー業界に与える影響に焦点を当てた政府の研究プロジェクトを引き受けた。その後、張帆氏はこの機会を利用して、深セン市交通局が大規模な交通拠点で車両の移動ルートを最適化することに協力しました。 「政府がサービスを購入し、それを国民に提供する。これがデータ取引の最も古いビジネスモデルだ。」張帆は言った。

しかし、張帆氏を悩ませる問題が常に存在します。それは、ビッグデータは少数の人しか使用できず、さまざまなノードに展開して日常の意思決定に大きな役割を果たすことができないということです。これらすべては、「アルゴリズム モデルとビジネスの間に緊密な閉ループを形成する方法が存在しない」ためだと張凡氏は述べた。

この目的のために、張帆はより商業的な探査を試み始めました。 2016年、張帆氏のチームは深圳バスグループと共同で、柔軟にカスタマイズできるバスプロジェクト「優電バス」を立ち上げ、データによる運行決定を強化し、フロントエンドアプリを通じてより多くの人々に開放しました。 2017年、張帆氏のチームは深セン鉄道警察と協力して、すべての地下鉄駅を基盤とした知覚ネットワークとビッグデータ分析プラットフォームを開発し、異常人物の発見と異常行動の分析を可能にし、地下鉄現場の3次元セキュリティ制御プラットフォームの構築に貢献し、異常な事件が発生したときに迅速に対応できるようにしました。

この3次元セキュリティおよび制御プラットフォームの有効性について、張帆氏は一連のデータを示しました。2019年の深セン地下鉄の1日平均ピーク時の乗客数は約600万人でしたが、このシステムは数千人の逃亡者の逮捕に役立ちました。 「北斗研究所は都市鉄道交通警察の安全予防システムと通信システムの技術仕様策定に参加し、全国14都市の地下鉄警察も同社が設計・開発した3次元安全管理プラットフォームを使用し、良好な成果を上げている。」張帆は言った。

張凡氏のチームは、多くのポイントと広範囲に及ぶバスと地下鉄のシナリオの蓄積された経験に基づいて、このモデルを水、電気、通信などのシナリオに拡張しました。これらのシーンと地下鉄の共通点は、地下鉄の駅と同じように、都市全体に無数の公共ノード（給水ポンプ場、配水室、通信塔などの施設）があり、その範囲が広く、日常の管理も点から面までのグリッドベースのモデルになっていることです。

さらに、AI時代の公共インフラのインテリジェント化の機会を利用して、北斗インテリジェントは、従来の交通ビッグデータプラットフォームの天井を打ち破り、都市のあらゆる知覚ポイントに技術を拡張し、スマートシティの参加者になることを目標としています。

ハードウェアを使って「小さな閉ループ」を形成し、AI時代の新たな障壁を築く

AI時代のビッグデータプラットフォームは、シナリオベースのアプリケーションのブレークスルーに加えて、技術の進化に合わせて新しいビジネスモデルを模索する必要もあります。

従来のビッグデータプラットフォーム構築手法をそのまま採用すると、AI時代のデータの爆発的な増加により超大型データセンターの構築が必要となり、企業はプラットフォーム構築のサイクルが長く、コストも高くなるという問題に直面することになる。

この問題に対して、張帆のアイデアは「ポイント」レベルで突破口を開き、エッジ機器のインテリジェンスレベルを向上させ、もともとビッグデータプラットフォームで処理されていたデータをフロントに移動させ、より高速なフィードバックを持つ小さな閉ループを形成するというものだ。公共インフラのグリッド管理特性と組み合わせることで、各ノードが「エージェント」となり、人々がリアルタイムで意思決定を行い、効果的なアクションを実行することを支援できれば、応答時間と意思決定チェーンが短縮され、全体的なビジネス効率が向上します。

この点について、張帆氏はインタビューで「これは各ノードのデバイスに『小さな医者』を埋め込むのと同じことだ」と鮮明に表現した。このようにして、企業は超大規模データセンターの構築という大きな課題を回避し、最小のコストで AI エンパワーメントの最大の効果を得ることができます。

注目すべきは、以前の純粋なソフトウェア プラットフォーム モデルでは、データが大型スクリーンや看板にのみ表示され、その結果、データが企業独自のプロセスと緊密に閉じたループを形成しなかったことです。張帆氏は、AIの登場により、現場の従業員がAIの意思決定支援能力を活用できるようになり、各ノードでデータをリアルタイムに分析して、データの真の価値を引き出すことができると考えています。 「AIをビジネスに導入し、ビッグデータプラットフォームの出口にしましょう」と張帆氏は語った。

この考えに基づき、北斗インテリジェンスはAI時代におけるビッグデータプラットフォームの細分化された価値を見出し、エッジインテリジェントハードウェアでこの分野に参入し、再構築された小さなクローズドループ反復の中で大手AI企業とは異なる生き残りの道を見つけようとしています。張帆氏はさらに、現在市場でAIソフトウェアに優れたメーカーの特徴は、IoTデバイスの「制御」に陥りにくいことだと説明した。 IoT メーカーは制御側のハードウェアに重点を置いていますが、強力なマルチモーダル アルゴリズム開発能力を持っていません。北斗インテリジェンスは両者の利点を組み合わせ、AI時代のビッグデータプラットフォームに新たな壁を築きます。

現在、北斗インテリジェントはラウンドA+までの3回の資金調達を完了しています。ラウンドAはセコイア・キャピタルが主導し、ラウンドA+は広東月彩産業投資基金や深セン南山展心投資などの政府主導のファンドから投資を受け、2024年に新たな資金調達ラウンドを開始する予定だ。

「2024年には、ハードウェア市場の促進に注力し、『小さなクローズドループ』ビジネスロジックが市場で十分に検証されるようにします」と張帆氏は述べた。

この号の編集者：鍾海玲 インターン：宋佳瑶