一個華人數學博士，16年前如何押准中國大數據變革？

文/胡世龍

如今，我們每個人都在談論「數據科學」，《哈佛商業評論》雜誌甚至將數據科學家定義為「21世紀最性感的職業」。在這個大數據時代，究竟什麼是數據科學？數據科學家又究竟是怎樣的一群人？他們在創造著什麼令人著迷的東西？DT君將在2018年走訪50位來自各行各業的頂尖數據科學家，希望能讓你們了解這些神奇的人和他們的神秘事兒，為你們一窺數據科學的未來與未知。

1990年的一天，一位即將博士畢業的華人學生站在加州大學伯克利分校的薩瑟塔（Sather Tower）上向遠方眺望。這所出過近百位諾獎得主的頂尖學府的標誌性建築於1914年建成，見證了近一個世紀的潮起潮落。而將同樣被見證的，還有20年後橫跨太平洋的一場大數據變革。

這是個滿城盡談大數據的時代，各種大數據的創業公司多如牛毛。

但如果時間倒轉回16年前，情況可就不同了。當時，美國互聯網泡沫（Dot-com Bubble）剛剛結束，劉強東的京東還在中關村做著光磁產品代理，馬雲還在構思一個叫做淘寶的個人網路購物網站。

這時候要是有人說要在中國做一家數據公司，你會怎麼看？

有個人就這麼做了，而且理由是「我想辦的公司要和數學相關，除了數據挖掘想不到什麼更合適的」。

說出這話的是那個曾經站在薩瑟塔上的華人學生，他叫宣曉華，一個押對了這場中國大數據變革的人。

他2002年創立的華院數據，16年間，從幾人發展到近1000人，並且在公司體系內成功孵化了20多家各垂直領域的大數據創業公司。

在成立的前10年，公司沒有融資，卻成功度過了大數據的「萌芽期」。這背後，宣曉華是怎樣的一個人？華院又是怎樣的一家公司？

因為數學，愛上數據

上海中心城區東北角的楊浦五角場地區，一直以來都以高校眾多、創新氛圍濃厚著稱。12月初的一個午後，在離楊浦創新地標創智天地一路之隔的一幢大廈內，DT君見到了剛剛開完會的華院數據創始人宣曉華。他的另一個身份是中國工業和應用數學學會副理事長。

待人謙和、偶爾微笑、略帶浙江口音的普通話，是他給DT君的第一印象。而在DT君接觸的華院幾位員工看來，低調、愛給員工講數學，則是宣曉華的另外兩個「標籤」。

宣曉華對數學的喜好，從小就開始了，後來一直延續到大學、碩士。再後來他又赴美國加州大學伯克利分校攻讀數學博士。這所名校曾經走出了國際數學大師、微分幾何之父、沃爾夫數學獎（數學界的諾貝爾獎）得主陳省身等華人數學家。

一切都順理成章，宣曉華走得原本是一條外人看來極為學術的路線，但因為在博士期間跟著導師接觸了相對偏嚮應用的計算數學（Computational Mathematics），跟美國工業界有了更多接觸，這條路線發生了轉變。

當時，計算數學雖然研究的主要是演算法相關理論，與各種方程、演算法打交道，但卻是當時美國工業界的大企業所迫切需要的。這門學科在電路模擬、航天航空、機械設計、金融等環節，都十分重要，在當時算是熱門的專業方向。

等到畢業後，宣曉華順利進入了當時如日中天的惠普公司，從事電路模擬方面的演算法研究和大型軟體開發。

「當時惠普公司內部也有一些人在做類似數據分析的工作，但相對簡單。而我們做的事是怎麼樣通過計算，幫助工程師更快更好地做產品設計，有點像現在的機器學習中的一種底層的支撐。」宣曉華解釋道。

1997年香港回歸了祖國，在惠普工作了7年的宣曉華也做出了相同的決定——回國。

談及原因，宣曉華坦承，90年代中國蓬勃發展的形象已經讓他頗有感受。「當時，中國發展很快，我就想回去經歷一下，但說實話，在回國前其實並沒有什麼大的計劃。也許工作一段時間後，又回去（美國）了。」

在他看來，也許在惠普工作可以讓自己生活地很好，但卻少了些價值。「計算數學在美國的應用、電路模擬方面的人才相對較多，是個很成熟的領域。而在中國，這個領域一直很少人願意做。」

我們應該都聽說過百度李彥宏放棄美國的生活、被妻子逼回國創業的故事。

宣曉華的故事則是另外一個版本：他是主動回的國，而且一開始也沒想過要創業。

直到在國內企業做了幾年技術總監後，2002年，宣曉華才下定決心牽頭做些事情。他們在上海創辦了華院數據，員工一開始只有幾個人，辦公室也不大，但宣曉華卻始終覺得，數據這件事，有未來。

在創業之前，對於做什麼，他其實也有過思考，但想來想去，還是要符合兩點：一是要和數學有關，因為自己的專業是數學，這也是自己希望繼續從事的；二是要有市場。

當時能同時符合這兩點的選擇很窄，最直接的就是數據挖掘（Data Mining），既能用到演算法，也有一定的市場。

「那時，互聯網還不算是一個數據的主要來源，但信息化卻是很多企業都有了的。銀行、證券業的核心業務系統等，都會產生一些數據。」

（圖片說明：宣曉華在一個簽約儀式上分享其對數據及人工智慧的看法。）

宣曉華當時對中國大數據的未來很有信心。「我覺得數據量級趨勢是越來越大，不僅是公司裡面，在政府、企業、金融體系裡面，數據量越來越多。而這個時候，如果有一家公司能夠幫助企業把數據變成價值、增加收入，還能幫助決策，這樣的生意應該是可以做的。」

16年前為何無風來？

2002年，國內很少有人有大數據的意識。以現在的眼光看，當時要做一家數據公司肯定很難，但機會往往就在你認為最艱難的地方。

有數據意識的公司少，意味著你更不容易找到你的客戶。宣曉華找了兩個行業作為切入口，一個是金融，一個是電信。這兩個行業當時在國外已經有了相對成熟的數據挖掘經驗，而國內的企業也許會有通過數據分析服務於營銷、擴大市場份額的需求。

但進一步接觸後，宣曉華髮現，當時的金融企業如銀行等，對數據的分析處理需求並不大，沒有這些「好像大家仍然活得很好」。而當時在國外，銀行對數據分析處理的意識已經很強烈了。

在服務過少量的金融客戶後，華院快速調整了業務方向，將主要突破口轉向電信行業，這一次，果然找對了路。

2000年之後，中國電信行業發展很快，這體現在用戶數的節節攀升。而其中，中國移動恰巧又是一家「好學」的公司，願意嘗試各種新的方法，最重要的是，這家公司也肯投入資金。這給華院這樣做數據分析的初創公司提供了很大的機會。

大的全國性業務難以拿下，那就從省級公司做起，「各個擊破」。新疆移動是華院的突破口，基於對方的內部經營分析系統留存的數據，做數據的整合分析，並分析用戶的消費行為、使用偏好等，進而給出營銷的具體建議。後來這樣的合作又擴展到幾乎所有的省級移動公司。

具體會給移動運營商提出哪些建議呢？宣曉華略有思索，回憶了兩個他覺得可能跟每個手機用戶都相關的業務：「比如會基於數據分析，向運營商提供資費套餐的建議，另外還推出了一種叫做「信用評分」的業務——也就是現在大家日常接觸到的話費授信額度。」

這樣的服務，華院一直做了7、8年。也正是靠著在電信行業的持續耕耘和穩定的業務來源，公司度過了大數據「萌芽期」，不僅穩定了下來，業務規模也越來越大，也開始進入新的業務領域，並且有能力孵化新的公司。

直到2010年，公司才真正意義上涉足第二個領域——電商。一來，當時中國電商開始起步，發展迅速，二來，曾經的移動業務也越來越不足以滿足公司發展的需求。

「電商和移動運營商不同，運營商可以一次性付100萬讓你做一個項目，但電商的付費能力相對較弱，可能只是付幾萬塊錢。」對此華院有著不同的應對戰術。「你會發現這些電商商家的學習能力非常強，他們的競爭非常激烈。因此只要我們能推出好的解決方法，只要能對他們的業務有意義，他們就會很樂意去使用。」宣曉華點出了電商商家的特點。

華院推了一些針對中小網商的數據分析產品服務，希望靠「長尾效應」在電商領域打開一片新天地。

不僅僅是電商，按照華院方面的資料，後來公司的業務陸續擴展到了金融、電信、醫療、零售、電商等多領域，到2016年，實施的各種項目總計已超過600個。

（ 圖片說明：2012年，華院完成A輪融資，紅杉資本參與其中）

一般而言，創業公司對外部資金的渴求往往都十分強烈。但在華院數據的發展過程中，有一點值得一提：成立的前10年內，公司沒有對外融過資。

直到2012年，才有紅杉資本的A輪資金注入。

對此，宣曉華的回答很直接：「公司成立後的前些年也沒有人太關注數據這個領域，我們也沒有去積極找投資。」

「另一方面...」宣曉華稍有停頓，這也是他態度嚴謹的一面，「是自己對外部投資也有一些顧慮，拿了別人的錢，對方肯定希望你發展得很快，但我們當時覺得，並沒有那麼多的行業願意接受數據相關的產品服務。」

在DT君看來，圍繞自己興趣，不盲從接受外部資本的「指揮」，而是堅持自己的發展方向，這些特質和宣曉華的個性不無關係。

即便是公司規模越做越大、並且有了外部資本的助力，宣曉華對公司的發展仍舊有著堅持，並且做了一些獨特的嘗試。

2014年，華院數據開始深度孵化垂直領域的大數據公司，除了為創業者提供方向、資金、輔導外，華院顧問和技術團隊也參與孵化，與創業者探索商業模式和新技術。

到目前為止，在這套模式下，公司已經成功孵化了華院分析、杭州數雲、數尊等近20多家大數據應用公司，涉足互聯網金融、醫療、風控徵信、智能教育、時尚文化等多個領域。

「這種模式可以說是我們獨創的，是一種新的企業管理模式，過去傳統的企業內部大多都是事業部的形式，我們打破了這種模式，採用的是成立許多獨立的公司，這是一種新的企業生態。」宣曉華曾經接受媒體採訪時如此說道。

下一步：數據+智能

在交談中，宣曉華毫不掩飾自己的數學情結。在他看來，數學本身是一個非常基礎的學科，也是更深層次的應用的基礎。包括人工智慧等，都離不開基礎的演算法理論支撐。

（圖片說明：宣曉華在中英開放數據與大數據論壇上演講）

他這樣想，也這麼做了。

他跟自己博士時的導師史蒂文·斯梅爾（Stephen Smale，1996年美國國家科學獎、數學菲爾茲獎和沃爾夫獎得主）合作，發起成立了斯梅爾數學和計算研究院（Smale Institute of Mathematics and Computation）。

研究院研究的是偏基礎理論的課題，但也是相對長遠的。「雖然是基礎的研究，不一定有經濟上的效益，但也許未來有一天，就可能在特定領域孵化出新的業務。」他補充道：「做這件事更多還是自己的興趣，我也希望我自己的員工能夠在做技術開發的同時，也能接觸一些更長遠的研究。」

（圖片說明：宣曉華（左）與導師史蒂文·斯梅爾（中），後者是1966年菲爾茲獎及2007年沃爾夫獎得主。）

一方面是加強基礎的研究，另一方面則是在最前沿的領域謀求突破。

宣曉華表示，「數據+智能」會是公司未來最重要的方向。目前，公司已開始著力研發一些相對前沿的產品，比如分維（Fra＋）智能畫像引擎，通過小數據輸入，跨學科模型智能分析，刻畫立體的人，這已在金融、保險、營銷廣告、HR等領域實現應用。

另外，公司還開發了一款叫做華院智影的產品。這是一套基於人工智慧的醫學影像輔助診斷系統，目前已和上海的一些知名醫院如上海胸科醫院、仁濟醫院等有了合作，希望能幫助醫生提升決策效率。

在宣曉華看來，如果人工智慧技術真的能做到大規模的應用，那麼無疑是頗有意義的一件事。

他也表示，公司還將持續推動孵化生態的發展，孵化出更多垂直行業應用的大數據、人工智慧方面的創新公司。

回顧過去16年在大數據挖掘和人工智慧領域的經驗，宣曉華覺得，大數據是一種思維和方法，要有量化的思維。但是，數據有時候不夠成熟，在必要時候還需要加入人的判斷。

這不是他第一次提出這樣的思考，他進一步解釋：「我們不應該老是去關注到底有多少數據，大數據不是目標，怎麼樣去分析應用，讓決策更好、做事更有效率、世界更美好才是目標。換句話說，也就是更加智能。」

題圖 | 視覺中國

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本文數據俠宣曉華，加州大學伯克利分校數學博士，中國工業和應用數學學會副理事長，復旦大學大數據學院外聘教授。2002年創辦華院數據，在此之前曾在美國加州惠普公司從事七年多的建模/模擬的演算法研究和大型軟體開發，也曾參與創辦易保網路技術有限公司，兼任公司技術顧問。

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