Autonomy创始人兼CEO林奇：惠普并购后依然独立

　　去年10月，惠普用67亿英镑(约103.5亿美元)收购专注语义计算的英国软件公司Autonomy，价格之高以及收购前后惠普 CEO的更迭都让人们对这场收购嘘唏不已。

　　5月11日，Autonomy的创始人兼CEO 迈克·林奇(Michael Lynch)访华，在接受本报记者采访时表示，非结构化数据将是大数据的主旋律，而在非结构化数据处理方面技术领先的Autonomy非常值得用这个价来收购，惠普的收购非常有眼光。

　　
      将来90%的信息将是非结构化的，我们必须掌握未来科技的发展趋势，要让计算机了解人类想要什么样的信息，而不是让人们去适应计算机。—— Autonomy的创始人兼CEO 迈克·林奇

　　将是非结构化数据的天下

　　技术出身的林奇是剑桥大学的高材生，获得了剑桥大学的数学计算博士学位，同时他也是语义计算运动的先驱。林奇 创立的Autonomy成立于1996年，目标就是显著改变人们与计算机的交互方式，也就是让计算机适应人们的世界而不是人们去适应计算机。

　　与常用的关键词搜索不同，Autonomy的搜索方法采用的是模式识别(pattern)技术。所谓模式识别技术，是一种基于语义的分析技术，以贝叶斯函数和香农理论为基础，通过判别识别度的高低来对数据进行检索，并对用户键入的检索内容进行语义上的分析，然后对海量信息进行概念匹配，找出在内容上最接近的数据提供给用户。

　　简而言之，比如文档中出现“企鹅”一词，它是代表一种动物还是代表腾讯公司?模式识别技术根据上下文来判断，如果关联词出现“鱼腥味”、“黑白色”，那么它就是作为一种动物的意思出现。这样，通过模仿人脑的阅读过程，就能做到真正理解在某个具体情境中语言所代表的意义。

　　在林奇看来，Autonomy的技术独具特色，因为它可以让计算机理解电子邮件、社交媒体、电视、电话等内容，理解这些非结构化的信息，远远走在市场前面。而接下来的15年，非结构化数据将成为信息的主体——“将来90%的信息将是非结构化的，我们必须掌握未来科技的发展趋势，必须要让计算机了解人类想要什么样的信息。”

　　林奇认为，接下来移动应用、线上与线下集成整合、信息优化以及增强现实(Augmented Reality，AR)等将成为技术应用的热点。比如，将会有越来越多的企业意识到它们需要将网站、呼叫中心、店面、社交媒体等多渠道信息整合到一起形成整体，更好地服务客户。另外，利用增强现实技术实现体验营销，将虚拟世界与物理世界完美融合也将是更多企业的发展方向。这一趋势带来的将是大量的非结构化数据，而处理非结构化数据正是Autonomy之所长。

        并购后相对独立

　　被惠普收购之后，“Autonomy将保持相对完整独立的状态。”在记者问及收购和后有无整合进展时，林奇说。但林奇也强调，Autonomy和惠普很多资源可以进行互补：可以将Autonomy的技术融入惠普的打印机、服务器等设备及惠普软件中，服务惠普的云计算、安全和信息优化等方面的战略。销售团队只有600人的Autonomy则可以向销售团队达2.8万人的惠普学习大规模企业的运营以及SaaS模式等。

　　其实，Autonomy进入中国已经多年了，既有像可口可乐、雀巢、宝马、爱立信、广东电力设计研究院、辽宁移动等直接客户，也有更多软件企业作为合作伙伴使用 Autonomy的产品技术服务最终客户。

　　“对于接下来的中国市场，我们将继续推进原有的销售模式，包括软件许可、授权等，也会尝试以SaaS的模式通过云进行服务。”林奇说。

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　　搜索引擎串联广东院知识的中枢

　　广东省电力设计研究院(以下简称广东院)于1958年成立，是中国南方电网系统内的特大型企业，居全国电力设计行业第二位。电力设计行业是一个知识密集性的行业，广东院经过50多年发展，承担了大量的工程建设任务，积累了大量的文档资料，同时在长期的工作实践过程中沉淀了丰富的显性知识和隐性知识。开始涉足国外市场的广东院意识到充分挖掘知识财富并有效利用的价值，开始做知识管理。

　　2004年到2010年是广东院信息化建设的集中期，实施的IT管理系统多达16个。但这些系统之间并没有实现数据集成，无法实现资源和知识共享。另外，广东院当前主要关注对内部文档等显性知识的管理，缺少对专家和员工经验、技能等隐性知识的管理，也不利于知识的沉淀和传承。因此，经过咨询调研，广东院决定构建知识管理支撑平台。而其平台的关键点就是利用Autonomy搜索引擎从各个专业系统中复制文档和访问权限，既能避免知识管理系统成为知识孤岛，又能大大降低系统集成的开发工作量。

　　Autonomy搜索引擎从业务系统中采集知识文档索引，在协同办公系统中进行展现和管理。广东院现有业务系统复杂，改造业务系统的影响很大。通过Autonomy从原有业务系统中采集数据联接，不修改原有系统的逻辑，只建立数据接口，工作量相对较小，不影响原有系统架构。而且Autonomy搜索引擎的应用界面友好，也可根据需要灵活地定制应用界面。

　　如此一来，广东院知识文档主要存储在原业务系统中，在5~6年内不会有什么变化，如果5年后系统升级，对存储也不会造成很大影响。Autonomy可支持万人左右的用户数(广东院目前仍在使用的用户近20000个, 日常并发用户数达到1600人)。Autonomy引擎成为广东院串联知识的中枢，实现了人、业务、案例、项目的紧密结合。

　　通过Autonomy分词系统，广东院建立了自身的分类词表，在知识管理体系中出现的各种类目都有相关的解释、关联的专家和关联的问题、案例，实现了知识的推送，形成了相互关联的知识网络。

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