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2019年元旦，數據科學平台科賽網（Kesci.com）對外宣布，因公司戰略升級，品牌正式更名為「和鯨科技」。作為數據分析和人工智能領域的基礎服務公司，科賽網的品牌更新，仿佛給烈火烹油的人工智能產業添置了一個新柴輸送器。
線性資本創始人兼CEO Harry認為，國內人工智能領域創業面臨著兩個最大的問題就是數據和應用。和鯨用工具和社區眾包的模式，打通了數據、算法和人才，連接實際應用，做到了真正意義上的數據智能。
2015年成立的科賽網，是國內最早的數據科學平台之一。從對標Kaggle推出中國的數據科學家社區，聚集起最開始涉足該領域的數據科學人才，再到引入Jupyter的交互式開發范式、整合Docker與Kubernetes容器化技術，研發出在線數據科學開發工具KesciLab，填補了國內空白。正如和鯨科技創始人兼CEO范向偉說的那樣「在整個人工智能還處於概念和摸索階段的幾年里，提供基礎服務的科賽網可以說是非常孤獨的。」
當大數據遇上人工智能，企業真的準備好了麼？
近年來，得益於海量數據的出現、計算能力的提升，原來複雜度很高的算法得以落地使用，人工智能領域的相關課題取得重大進展。2016年AlphaGo戰勝人類頂尖圍棋選手，更引發了社會大討論，仿佛一夜之間，企業不談人工智能就前途弗定，職場人不聊AI就是落伍，圍繞人工智能技術的創新創業大量湧現。
伴隨著政策支持的逐步深入，國家與地方政府期望在人工智能上構築先發優勢，助力實體經濟轉型。當大數據遇上人工智能，產業智能升級帶來的巨大商業價值，讓眾多企業躍躍欲試。不少企業都表示將投入大量資金與人力，在本行業領域內引入人工智能，來提升效率，轉型並獲得新的增長點。但一個企業做好了數據化轉型的準備，將目光投入供應商時，可能就直接傻眼了，各技術領域、細分行業、應用場景的解決方案應接不暇。
企業在數據化轉型和引進人工智能的時候，採用什麼樣的策略，如何制定發展路徑，哪些領域可以用現有的技術解決方案，哪些領域需要自建技術團隊，未來持續湧現的場景化應用該怎麼管理與消化，這對一個依然在門外的企業決策者來說，無異於摸著石頭前行。
即便是已經引入大數據與人工智能技術驅動商業模式變革、管理效率升級的企業，如果持續依賴外力，沒有構建自身的數據智能與AI能力，效率損耗和成本走高也將長期困擾著企業決策者們。
「數據科學社區+數據科學平台」模式背後，和鯨在做怎樣的戰略布局？
根據《人民日報》的相關報導，中國目前人工智能人才缺口超過500萬，供求比例僅為1:10，數據科學人才的供需嚴重失衡。雖然2016年2月，北大、對外經貿大學、中南大學3所高校就獲批了「數據科學與大數據技術」專業，截至2018年3月，該專業的高效數量已達318所，更有數百所高校正在進行申報，但是數據科學人才真正在就業崗位上發揮作用，仍需時日。
中國社會科學院科學技術和社會研究中心研究員段偉文指出，「大陸到2020年人工智能核心產業規模要超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元」。如此體量的規模，又發展的如此迅速，數據智能時代人才的稀缺性將長期存在。
在這樣的背景下，和鯨用「數據科學社區」聚攏和培育稀缺人才，並為他們提供基於雲端的在線「數據科學平台」，實際上如同一家準備好了員工和辦公軟件的超級平台，作為最好性價比的「雲端研發部」+「雲端創新部」，解決高校、科研機構和企業不同層次的數據分析及人工智能個性化問題。
對標公司的估值超過600億美金，數據科學平台的潛力不容小覷
隨著企業需求的持續增長，傳統企業級服務方案無法滿足，導致一些傳統軟件大廠如IBM、Micosoft、MathWorks、SAP、SAS在數據智能時代都出現了明顯的倒退。而由於雲計算、深度學習、物聯網的快速發展，開源方案的需求則持續上升，算法應用加速向業務需求落地，使得新興的數據科學平台崛起迅速。
目前，依然在LEADERS象限里的美國的商業分析與商業智能軟件公司SAS，年營收35億美金，公司估值達600億美金，是全球規模最大的未上市軟件公司。可以預見，在這個新興數據科學平台取代傳統企業軟件的過程中，將會誕生出千億規模的新生代企業。
和鯨旗下「數據科學平台」KesciLab在推出的兩年時間里，得到了數據科學工作者和頂尖高校、科研機構、企業的認可，清華大學已將K-Lab作為數據科學領域的專屬教學與實訓平台，多家國有大型銀行總行，也已經開始使用K-Lab作為行內的數據分析與數據創新平台。我們有理由相信，中國在「數據科學平台」領域，將會產生一批優秀的自主品牌參與全球化競爭。
從信息化到智能化，從互聯網+到AI+，商業模式的變革和商業價值的轉換一直在進行，唯有不斷用新技術、新思維武裝自己的企業才能持續強大。我們期望，在人工智能時代，中國能有自己的數據科學基礎服務商，為企業的智能化、國際化發展助力。