循环智能：一群超级学霸的AI创业路再造东方智慧

如何解决科学理论向实际应用转化的问题，是阻碍我国经济高质量发展的重大课题。

众所周知，最近几年来，中国企业凭借规模优势逐步走上世界舞台，但在创新领导力和国际竞争力方面仍有较大差距在此背景下，越来越多的企业试图通过数字化转型来提高自身竞争力，一批高科技企业服务公司应运而生

周期智能就是典型代表作为一家年轻的创业公司，Cycle Intelligence的四位联合创始人聚集了各自在技术，学术，商业应用和执行方面的优势:其中AI和产品负责人杨博士毕业于卡耐基梅隆大学，曾任职于Google Brain和AI，，CTO张于涛博士毕业于清华大学，获吴文俊人工智能科技进步奖一等奖，首席运营官作为国内大数据创业公司GrowingIO早期核心团队的一员，带领团队取得了近亿元的年营业额，CEO陈启聪拥有卡内基梅隆大学计算机科学硕士学位，也是曾经在美国创业的连续创业者

这样一个年轻又有学术能力的团队，放弃大厂优厚的待遇和稳定的环境，选择在国内创业，无疑会吸引很多人的目光对于这样的选择，陈启聪告诉90度，他们更关注AI未来的应用方向当事情更加确定时，大制造商通常会增加投资创业公司更灵活，可以花更多的时间更早地建立竞争壁垒

言下之意，陈启聪和他的团队愿意花时间在AI领域大胆探索，可以不受束缚地做更多尝试当然，资本早就看好这支球队了红杉中国，真格基金，金沙江创投等已经投资进去了2021年，循环智能迎来B轮3800万美元融资，由于波投资和红杉中国联合领投

过去几年，循环智能一直专注于自身AI技术的提升和应用场景的探索现在已经在多个行业实现了AI的大规模商业化，交出了一份值得关注的成绩单

一个

从AI技术探索到商业实践

如何将AI技术推向市场是一个非常宏大的课题，循环智能的选择重点是销售技术领域陈启聪说，我父亲和很多人一样，以前不太明白他们在做什么，但最近他意识到，哪里有交流和交易，哪里就可能需要循环智能

披露给出了更具体的解释伴随着移动互联网的发展和消费水平的提高，人们对用户体验的要求越来越高可是，对于复杂的产品或服务，一次销售往往会连接许多用户，客户量本身就是一个挑战销售能力和客户需求往往是有差距的，循环智能做的就是弥合这个差距

日前，循环智能首次正式发布包括三大产品矩阵和盘古零样本NLP平台在内的整体产品方案，旨在解决客户沟通中的降本增效问题，提升管理效率，实现更高质量的发展。

比如智能销售助理Expert，它是一线辅助产品，核心是通过技术手段进行销售辅助它可以自动调用知识库，提示销售，帮助他们更好地服务客户偏向中间平台的产品是Conversation Analysis Insight，主要针对庞大销售团队的管理通过对服务过程的分析，可以更好的发现销售过程中的问题，并给出针对性的推广策略

最重要的产品是循环智能自主研发的盘古零样本NLP平台，创下了三项权威中文线索清单的新纪录主要针对各行各业有定制化NLP需求，零算法基础的企业用户

就模型而言，参数尺度的提高可以大大提高语义识别理解能力，盘古是千亿级参数揭秘90度表示，这么大的模型在国内还是不多见的，循环智能是世界上为数不多的用中文使用这个场景的团队

为什么叫零样本这意味着，只需提供指令，无需标注样本，就可以完成新的语义建模建模时间从3天减少到3分钟，准确率比目前主流模型高15%这就是循环智能技术实力的体现目前，Cyclic Intelligence已赋能超过百万一线人员，每天处理上亿次对话，为各行业的业务流程产生了总计10000+的AI数据模型

陈启聪表示，产品支持零样本或少样本训练AI建模和线上线下全渠道采集分析，不仅为企业对外交流提供了有力工具，还提供了专属内容和成长服务，能够高效帮助企业赋能包括中层和一线管理者在内的各个团队的个性化分析和管理需求。"

销售人员人均产能提升22%，销售人员关键动作执行能力提升100%，合规成本下降40%这是循环智能AI产品矩阵在实践中验证的价值目前新产品仍在零样本模式之外不断进化，每月增加100多项持续学习任务

目前国内标杆企业普遍面临数字化转型的压力，循环智能开展了诸多领先实践，成为众多知名企业的合作伙伴，包括中国工商银行，招商银行，泰康人寿，中信建投证券，万科，SAIC 等

以招商银行为例，公司与Cyclic Intelligence在语音识别和自然语义理解的研究方向上进行了长期的探索和共创双方共同开发了AI代理人助理产品，可实现在线客户意向实时分析，有效帮助代理人提升客户服务质量和服务效率

二

从技术实力到非技术实力

产品的背后，离不开循环智能的一步步探索和实践。

暴露出，对于像循环智能这样的AI技术公司来说，任何商业场景的落地都需要两个能力，一个是技术实力，一个是非技术实力，技术方面体现为AI的语义识别和理解能力，能够高效准确的理解上下文，同时还需要低成本高效率的将该能力商业化前者需要算法，后者需要工程的能力

智能以AI技术能力著称可以说，它短暂的发展史也是一部技术发展史

从发展阶段来看，2018年公司初创期，重点是打磨核心能力，即开发第一代语音和语义生产系统，2019年尤为重要今年，循环智能取得了世界级的技术突破一方面与谷歌联合发布Transformer—XL和XLNet模型，引领NLP另一方面，公司升级了行业增强语音和语义生产系统

凭借领先的人工智能技术，Cyclic Intelligence先后与北京致远研究院和华为云达成R&D层面的合作2021年，循环智能联合华为云发布了首个千亿中文大模型盘古，并与北京致远研究院合作发布了启迪文慧大模型，再次取得重要技术突破

当90度试图了解循环智能的技术壁垒时，发现很难准确评估该公司最大的支出是R&D，它不断增加投资，以不断突破技术限制他举了个例子公司发表的NLP峰会论文被引用率很高，引用的数字说明了技术在行业中的影响力

相比好的技术，在非技术层面上，循环智能更虚心，更务实的去学习在合伙人眼里，循环智能的团队有一种敢闯敢拼的精神，很踏实，很务实

暴露出每个行业都有壁垒，他们一直对行业心存敬畏，花费大量精力提升行业的专业能力从组织架构来看，循环智能所有面向客户的团队，包括创始人，都要学习不同行业的业务，这样才能保证交付给客户的软件和技术能够解决问题

比如一家保险公司，需要实现年度销售目标，经营策略，匹配相应的能力这些策略必须被很好地理解目前，循环智能的用户研究中心和客户成功部聚集了各个行业的专家，其中大部分都有甲方背景，以此来连接商业策略与执行和交付

目前，循环智能已经基本完成了在各个行业，尤其是银行，保险，证券，房地产，汽车行业的积累，从最底层的技术，软件，到行业数据沉淀，以及对模型的理解能力披露表明公司已经完成了基于整体产品概念的完整解决方案

接下来，循环智能的重点是将成熟的产品推向更多的行业陈启聪说，现在就从垂直市场做今年已经有非常大的房地产客户和汽车客户比如每年房地产有几万个案例，汽车有几万个4S店，每个4S店都需要数字化技术升级

从更长远来看，陈启聪打算扩展到更小的领域，比如虚拟人搬运货物在他看来，现在最火的不是淘宝货架，而是带货的人即使是很便宜的商品，如果和观众互动，依然会比冷冰冰地把产品摆在货架上更能吸引买家

三

迭代速度和AI一样快

对于时间创业公司来说非常重要过去十年，移动互联网创业潮可谓是一部时间竞争史

美团，滴滴，自行车共享，Tik Tok...................................................................................................................................................................

但是，对于专注于企业服务的循环智能来说，时间无疑有着不同的意义陈启聪说，做技术公司需要长时间的技术积累，才能形成商业产品与自行车共享不同，科技公司仍然需要忍受孤独在这个过程中，我觉得整个生态的任何一个动作都可能对我们有帮助

陈启聪非常喜欢乔布斯为了更好的理解AI生态的意义，他讲了一个关于苹果的故事苹果1980年上市，最大的推动因素是营收的快速增长这背后的因素是1979年电子表格软件VisiCalc的发布虽然它似乎与苹果公司没有任何关系，但这个软件推动了电脑的销售，因为人们发现电脑很有用

陈其聪在不同场合多次强调生态，他非常重视生态系统的价值在计算机的黄金时代，芯片厂商，操作系统厂商，软件厂商，硬件厂商等共同创造了一个非常好的生态，国内的自动驾驶领域也是如此很多新能源车厂，很多做自动驾驶AI解决方案的公司，很多上下游产业链，包括政策支持，形成了非常好的生态，推动了行业的发展

陈启聪希望，循环智能也能像微软一样，为生态提供基础设施工具——操作系统，以及一些好的上层应用——比如办公软件盘古零样本平台是循环智能可以提供的基础设施，让没有技术背景的人可以在盘古平台上快速建立语义模型，对话分析洞察，智能销售助理等产品是上层应用

AI赋能每一次交流，这是循环智能的长远愿景陈启聪认为，哪里有交流和交易，哪里就有循环智能如果能做到，我们公司的价值会更大，因为每接入一个新的场景，我们公司的价值都会增加

公司的眼光不小，但是循环智能确实有这样的自信在一系列荣誉资质名单中，可以看到这样的文字:福布斯中国2021企业技术50强，2021世界人工智能大会风帆之星此外，Circular Intelligence 2021和2022连续入选CB Insights评选的年度AI 100全球榜单，是销售与客户关系管理领域唯一的中国企业

在谈到为什么很多机构愿意投资循环智能，尤其是红杉中国连续两年注资的时候，90度从陈启聪的回答中听到了除了R&D实力之外的另一个答案，那就是像AI一样学习的公司文化。

如果一个语音识别软件，在工作的时候，自然出现识别错误，机器会怎么做它会发现错误的地方，迅速改进不会感情用事，也不会觉得不对，可以通过迭代不断优化，然后找到下一个错误，实现正向循环

每个伟大的公司都有伟大的文化，陈启聪深知这一点在他看来，人总是可以向动物学习的，比如学习如何和鸟一起飞翔，也可以像AI一样不断学习，快速迭代，每个人都能认识到问题所在，然后迭代自己，这样才能取得更好的成绩，公司也会越来越好

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结束