“做企业和个人的军师”，这是杨洋对iPIN的定位。
纵观AI行业，山头林立，烽烟四起：AI+金融、AI+驾驶、AI+家居……
iPIN独辟蹊径，从"AI+决策”切入，做企业和个人的军师。目标虽远大，但步伐有条不紊：
2013年，iPIN成立;
2014年，iPIN获由中科招商投资数百万人民币；
2015年，获和君资本、中海资本投资数千万人民；
目前iPIN正在筹备B轮融资（已确定，预计3月底完成）。
三年时间，团队已由当初5个人的小分队扩展至如今120人的壮大队伍。今年的AAAI会议，在参会的华为、腾讯、360、百度等中国行业巨头行列中，iPIN是唯一一家创业公司。此外，iPIN创造了AAAI史上，第一次由中国创业公司团队所撰论文获得录用的记录（陈彦局著《Automatic Emphatic Information Extraction from Aligned Acoustic Data and Its Application on Sentence Compression》和李双印著《Recurrent Attentional Topic Model》）——今年大会发表的论文总数为639篇，录取率为24.9%。
《华尔街日报》评价iPIN：“许多评论家把IBM公司的Watson人工智能看作是目前市场上最成熟、市场传播最广的人工智能决策领域产品，iPIN则是学到了Watson的精髓。”
华尔街对iPIN报道的截图
注定
面对外界的褒奖，杨洋笑了，并对Xtecher说：“创办iPIN是注定的事情”。
把时间轴拨回2013年，彼时，他还是哈工大的副教授，负责一个国家十二五重点研究项目，由此接触到大量的社会数据。在这个过程中，杨洋需要结合自身集体智能的学科背景做项目研究——通过分析和研究细小的信息来理解整体。
在研究的过程中，他发现了项目中大量数据蕴含了重要的商业意义和机会。
同年，麦肯锡发布的《驱动未来经济的12种颠覆性技术》研究报告指出，知识工作自动化有望成为继移动互联网之后可能对经济产生颠覆性影响的第二大技术。到2025年，其经济规模预计会达到5.2-6.7万亿美元，市场前景广阔。
麦肯锡的分析与杨洋的看法不谋而合。“智能”的重要组成部分是思考和决策，如何帮助人做决策？是人工智能终要实现的使命。他的目标是实现这个使命。
就这样，在哈尔滨的黑山白水之间，杨洋燃起了创业的念头——创办iPIN。
从实验室到赤身肉搏的商战，杨洋并不感到陌生——他是一位连续创业者。
杨洋在混沌研习社演讲
风起之前
iPIN是杨洋第三次创业的成果，此前两次的创业，为他在商战中积累了实战经验。
2004年，杨洋在美国一边读物理博士，一边开始了他的第一次创业——跨境电商，把深圳的油画和电子产品卖到美国。
为了提升营销效果，他引入数据观察：分析用户的行为漏斗数据，观察投放广告的投入产出比率，并根据以上指标进行营销战略调整。用户转化率的提高和数量的攀升，让他充满了兴奋感和成就感，亦让他赚到了人生的第一桶金——几百万人民币。
因为这一桶金，杨洋体会到财富迅速积累所带来的快感，但同时也陷入对财富的迷思。“从身无分文到拥有一百万的过程，快乐和幸福感的增长是极速飚升的。但是从一百万到几百万之间，这个感觉就没有了。”
那时，他在保龄球馆请了私教每天打保龄球，“都快打成职业选手了，也感觉不到开心。”财富之外的意义和价值，是他真正想要寻觅的东西——他认为做跨境电商，除了能够赚钱以外，并不能带来更多的意义。
第二次创业，杨洋选择了一条新路——早期自由职业平台：搜活网。业务立足于匹配人和项目、人和公司。
然而，在这个过程中，他发现人和项目、企业之间的信息匹配效率很低，导致平台很难做大。为了解决信息匹配效率问题，杨洋来到美国天普大学（Temple University ）攻读信息学博士，师从Pei-yu Chen、Rajiv Banker两位信息分析领域的大牛。期间，他同时在美国国家旅游电子商务实验室负责搜索相关工作。
随着研究的不断深入，他发现搜索只是工程技术，并不能从本质上解决信息匹配效率问题。于是，他转到信息系统研究方向，也由此进入了“Collective Intelligence”（集体智能）领域——研究如何汇集信息、利用信息、提升信息效率等问题，而这些知识，如今已广泛应用于认知计算（cognitive computing）领域。
这一次转身，是杨洋进入AI领域的前奏。
杨洋与李双印在AAAI会议现场
“AI+决策”
2013年，是iPIN的创办之年。
当时，寻找融资的杨洋甚至得到VC这样的反馈：“大数据的概念还没炒热，你们又要来炒人工智能了。” 面对此番评价，他笑了，什么概念热，他并没有多想，“解决实际问题”是杨洋朴素而原始的初衷，哪里有问题，哪里就是机会。
杨洋对Xtecher说：“大而全的人工智能还遥不可及，小而美，面向细分市场的人工智能或许更切合实际。”
那么，什么样的人工智能是“小而美？对市场而言，哪些才是实际的、具有价值的应用场景呢？
iPIN选择了三个领域入手：AI+生涯规划、AI+招聘、AI+法律。
AI+生涯规划
完美志愿，是AI+生涯规划的第一步，主要面对C端解决两个问题：上什么学校、学什么专业？
在选择学校方面，iPIN综合了各省的政策变动、招生计划、录取数据以及实时博弈等信息;在选择专业方面，iPIN在原有职业测评体系基础上进行了改革，打通就业数据和测评结果，开发了新的测评体系。为了确保结果的精准，iPIN还引入男女比例、就业情况等数据信息，并把原有16个传统专业分类做成了12000类。
杨洋对Xtecher说：“每年900多万考生中，完美志愿可以覆盖1/4，目前，我们已经和各大高校建立联系。”
预计今年的上半年，iPIN将推出另一款生涯规划产品——人生导航仪，提供人职匹配服务。
杨洋向Xtecher现场演示了人生导航仪的Demo：用户只需上传自己简历，系统根据用户的个人背景和经历，从各大主流招聘网站中搜索出相匹配的职位，并提供分析结果。
AI+招聘
招聘领域，iPIN主要以B端为主，服务规模相对较大的招聘和猎头公司。从2016年6月推出至今，已有两家主流招聘网站接入iPIN技术。杨洋向Xtecher介绍：“iPIN提供的人才多维分析和匹配，使得 HR 和猎头提高 10 倍的筛选效率，精准度是普通关键词搜索的 20 倍。”
使用者通过提供职位信息，模拟分析候选人与职位工作内容相关度、职能和职级相似度、公司和行业相似度、专业和技能的相似度，识别求职者在同行中的优秀程度，从中筛选出最匹配优质人才。
AI+法律
杨洋告诉Xtecher：“目前，iPIN与两家法律公司进行合作，投资孵化——法律谷。主要面向C端用户，针对找律师、找案例的行业痛点。”
根据用户输入的描述和关键词，从 2000 万的法律案例中找到最相近的案例，并提供判决书的详细内容：参与人、审理过程、诉求、调查、答辩、理由等。比如：找擅长醉驾案件的律师，在搜索栏输入案情“喝酒、开车、撞人”等关键字，系统会输出处理过相似案件、胜诉率较高的律师列表，并且显示涉案金额、执业地等方面的信息。帮助用户在最短的时间内，找到匹配度最高的律师。
如今，iPIN已经在生涯规划、法律、招聘三个赛道正式起跑，目标用AI技术将人从机械的、冗长的劳作中解放，为传统行业添注新的活力。
支点
iPIN的认知分析框架，是支撑招聘、法律、职业规划领域应用的支点。
认知框架搭建的第一步是构建社会经济图谱：通过提炼数亿人的教育和工作经历，聚合来自高校、政府、企业等方面的社会经济数据，绘制社会经济图谱，提供高精度的可量化分析预测。
第二步是利用知识图谱、语义分析、深度学习等AI技术，让机器从字、词、句义的识别、关系认定，具体场景、语境理解、案例分析，多维度排序等方面模拟了人对信息的理解和处理过程，能够以人的思维进行分析和推理。
同时，认知分析框架能够通过文本方式与人进行交互。其中让机器自然地与人进行交互，准确回答人的问题。这需要经过三个步骤：理解句义、答案检索、答案输出。
依靠此认知分析框架，iPIN一方面为人和企业的发展提供情报分析，一方面将底层通用技术输出给各行各业：建筑领域，iPIN投资了一家建筑行业知识分享平台——马良行（MAHOOOO），为其提供建筑信息匹配技术支持；金融领域，iPIN从2016年下半年，为两家金融机构做征信技术支持，提供个人和中小企业信贷方面无法量化的信息，帮助其提高判断的准确率。
扎实的技术基础，为iPIN赢得了许多的荣誉：第四届由科技部、教育部、财政部以及全国工商联联合主办的中国创新创业大赛的全国TOP20、广东省第一名；深圳市高技术人才引进项目“孔雀计划”企业组评分第一名；获由中国计算机学会（CCF）主办全球的人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR ）最具成长性人工智能公司TOP25；国家“十三五”规划 重点商务政务大数据项目技术支撑单位。
辉煌战绩的背后是由一支平均年龄27岁的年轻队伍打拼出来的，这支团队包括：华为诺亚方舟实验室主任、香港科技大学计算机与工程系教授杨强、中山大学副教授、前美国HP(惠普)实验室数据科学家潘嵘、前腾讯微博技术总监、珊瑚虫QQ原作者李训耕……
这支具有科学基因的队伍，是推动着iPIN不断向前发展的动力，亦是撬动着人工智能广泛应用的有力支点。
战略
iPIN的战略方向和IBM Watson有所类似，IBM Watson是全球认知计算领域的代表,Watson最早从医疗领域切入市场，现在也开始进军商业领域。目前，Watson已经在报税、医疗研究、虚拟助手开发等领域取得重大进展。
立足细分领域的做法，使得Watson成为目前市面上相对成熟、传播广泛的人工智能决策领域产品。2017年2月23日，IBM宣布将利用Watson的认知计算能力，提升会议室白板的交互性，辅助商业决策。
同样，iPIN所走的亦是商业化的市场路线，目前iPIN的市场化路径图已然明晰：B端的AI+法律、AI+招聘、底层技术输出；C端的AI+生涯规划。
杨洋向Xtecher表示，人和企业发展的智能情报分析是iPIN的核心所在，iPIN会基于其认知分析框架去做技术输出，逐步配合各行业巨头公司推动行业变革，同时提供行业的数据支撑，但并不会各个行业都做。
豪言背后，杨洋有他的商业逻辑：按照目前iPIN落地或正在落地的行业应用营收情况看来，只要在其领域拿下3-5家行业大客户，加上C端完美志愿等生涯规划产品付费率提升——贡献小几千万营收，实现1亿的营收目标并不难。目前，iPIN和新东方、百度、中国教育在线多个客户已建立合作关系。
在标准化技术输出方面，无论是拓宽服务领域，还是从大客户向中小客户延伸，都是可行的营收增长方式。在主导业务方面，杨洋相信只要把产品做好，扩大用户覆盖面、提高付费率，增加营收是水到渠成的事情。
“这一轮结束后，我们计划不再融资了，我们不仅要营收平衡，更要朝着IPO方向奔跑。”
走过的岔路
iPIN的路走得一帆风顺的背后，包含着杨洋对个人所走过的“岔路”的思考。
“因为对人生没有的正确规划，导致我浪费了很多时间。你看，我第一个博士都quit掉了。”
信息学博士毕业后，杨洋回国出任哈尔滨工业大学副教授。期间，他曾听管理学院老院长叶强提起，每年高考前后，很多高中生家长找到高校，希望大学老师帮忙解决志愿填报问题。大众以为，大学老师对不同专业毕业生就业之后的发展情况很了解。然而事实并非如此，学生毕业几年之后的信息学校根本无从知道。
杨洋对Xtecher说：“很多人根本不知道自己在干什么，每年高考填志愿的时候，还有很多人在父母、老师、亲朋好友的‘建议’下稀里糊涂地报了一些专业。”
杨洋跟Xtecher展现了一组数据：超过71.2%的大学毕业生，毕业后从事于专业无关的事情。他说：“这是中国教育资源巨大的浪费。很多年轻人懵懂、迷茫，没有规划。”
于是，iPIN立足于解决此类社会痛点、痒点而诞生——做企业和个人的军师。
“随遇而安的人生是绝对不可能精彩的人生。只有认真规划过的人生，才是迷人的人生。”
进军AI行业以来，杨洋一直在思考人类起源和人类进化问题，因为它涉及到人类这个生物物种未来的进化方向。AI是非生物体的进化，两者在一定程度上，其实是相通的。
杨洋希望AI技术能够真正地服务到每一个人和企业，在不确定的大环境下，把握最大的确定性。iPIN和他的创始人杨洋，正在向未来更远处走去，使人工智能能够广泛应用，创造更理性而迷人的王国。
