“這里是有枷鎖的自由沃土，是有現實的理想主義者的天堂。”雖然這句話略顯嚴（jiao）肅（qing），但的確發自肺腑。下面以一個實習生的角度，講講我眼中的天澤智云。
初識天澤智云 “最熟悉的陌生人”
提到“天澤智云”，其實我并不陌生，很早就聽劉宗長和郭子奇這兩位上海交大的傳奇學長講過，但第一次真正了解是在去年的校招。當時在和學生會其他同學協助企業一起做推廣，看天澤智云公司介紹的時候“工業智能”這個詞引起了我的好奇，這是什么？我想應該是“工業人工智能”吧，工業我知道，人工智能也懂，它倆在一起怎么就成了最熟悉的陌生人(⊙_⊙)。
之后通過學長了解到，原來工業智能就是將大數據、人工智能、機器學習等智能化技術應用于工業，幫助工業企業或產品提升競爭力的一套賦能體系，這些也是天澤智云正在做的事兒。
加入天澤智云 超強的技術研發氛圍
加入天澤智云后，感受最深的是公司對技術研發的重視，不論是由機械工程博士帶隊的工業智能實驗室，還是培訓paper及每周的技術研討會，無一不展示著濃濃的科研氣息。不過與學校不同的是，在學校相對更注重理論知識的培養，學到更多的是方法論和思維框架，而在公司則必須以解決工業場景中的實際問題為基礎，再結合算法或計算機科學等技術進行技術研發，學到更多的是一些實踐經驗。
天澤智云產品內部發布會
隨著真正參與到項目當中，我逐漸認識到工業是一個非常復雜的領域，它的很多操作依賴于發展歷程中沉淀出的經驗和理論，而人工智能等技術則是一個比較新的領域。因此要實現工業智能化，必須在理解工業“know-how”的基礎上進行算法開發和落地。
這一點在實習的過程中，遇到過很多非常有意思的例子。在GenPro工業建模平臺中，我負責修復調整異常點檢測的算子。本以為通過數據的統計學分布來進行該算子的開發就已足矣，但結合到工業場景與實際應用時，發現統計學分布的異常點檢測僅僅是滄海一粟。所以為了能夠真正地完成在工業場景中的異常點檢測，需要同時融合機器學習的算法與統計學的概念。
對于具體如何讓工業智能落地，我想借用CTO劉宗長在培訓中的一段分享：“根據李杰教授提出的解決問題的‘3A’理論——Algorithm（算法）、Analytics（分析）和Application（應用），天澤智云最大的特點是通過‘應用-分析-算法’的思路來解決問題。我們是從應用的角度出發，定義價值的GAP（即需要解決的問題帶來什么價值），之后從價值分析具體問題，最后才選擇用什么樣的算法。”
融入天澤智云 出乎意料的暖心
在專業技能得到快速提升的同時，公司的各種“暖心”程度也出乎我的意料。
入職之前想到了天澤智云作為創業公司，Connected的程度肯定相對較高，但沒想到會如此之高，很多只是閑聊中提過的事情都會被放在心上。CEO孫總和大家打成一片，而且竟然知道我這個實習生是什么地方的人(ΩДΩ)；偶然和超哥（技術研發VP金超）提到希望能配臺顯示器，沒想到沒多久前臺的美女小姐姐便讓我去簽收（雖然這并非實習生必須配置的標準硬件）。
All hands meeting 上CEO孫昕答疑
另外一點是Ownership。 公司對于每個人的想法和建議都會細心聆聽、全力支持、讓大家有試錯的機會，這一點讓我非常感動。之前有一次自己整理了算法和軟件交付接口文件，和超哥提了之后，馬上在團隊里面推廣試用，大大提高了提交算法的效率，將原來需要三天才能搞定的工作壓縮到三個小時。所以只要能夠建立主人翁意識，就會發現自己所做的事情真的會影響到整個團隊甚至公司。
天澤智云小伙伴們
特別喜歡超哥說的一句話，“一輩子，其實也就是希望我們渺小的發發亮。天澤智云是光亮聚集的地方。認識兄弟們，是我的榮幸，即便沒有星火燎原，也不枉走這一遭。”
邁向未來 收獲和感悟
如果說大學四年是從學校到社會的過渡橋梁，在天澤智云實習的三個月就是在這過橋路上的最優加速器。從被動式學習到主動式學習，從“沉迷”于鉆研理論到注重落地，思維方式的改變應該是這段時間最大的收獲。我很感激我在天澤智云的兩位mentor——劉宗長博士與金超博士。宗長教會了我仰望星空，超哥教會了我腳踏實地。
未來，在工業人工智能這一片廣闊的星空中，我想成為一個漫游者，漫游于人工智能落地工業的無限場景與可能；在工業人工智能這一片寬闊的海洋中，我也想成為一個工匠人，用自己的所見所學真正地在這片海洋中建立一個個島嶼。想想心里都有點小激動啊。
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