和鲸科技推出数据化科研协作平台

2019年5月1日，日本将迎来新天皇，这标志着持续30年的“平成时代”即将落下帷幕，正式进入“令和时代”，明仁天皇也成为日本首位生前退位的天皇。不过与大众所知的天皇形象不同，现在的天皇一家人，在科研领域可谓是成就颇丰，自1992年起，明仁天皇陆续在国际高水平学术期刊《科学》、《自然》、《基因》上发表研究成果。而他的父亲，昭和天皇在世时也写了许多和水螅纲（Hydrozoa，包含所有的水母及水螅类动物）有关的论文。

日本几十年来在基础科研领域的巨大投入和专注是毋庸置疑的，天皇尚能孜孜不倦专注于研究，可见日本国内科研氛围之浓厚。

近年来，我国在科研领域的持续投入，也是有目共睹的。去年7月，国务院印发《关于优化科研管理提升科研绩效若干措施的通知》，要建立以科技创新质量、贡献、绩效为导向的分类评价体系，这标志着科研人员有更大技术路线决策权， 科研单位获得了更加自主的科研经费使用权，减免了很多琐碎的申报步骤，让科研团队能够更多地把精力放在前沿领域的研究和科研成果的落地上。

AI1．0时代，中国在人工智能领域抢占科研先机

位于华盛顿州西雅图的艾伦人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence，Ai2） 发布了一项新的研究报告，显示中国的人工智能研究在质上也开始有了赶超美国的趋势。该研究所通过自身创建的Semantic Scholar学术搜索引擎研究发现，自 2005 年以来，中国发表的人工智能论文数量已经超过了美国，而“引用次数前50％的人工智能研究论文”份额中，中国将在今年实现超过美国。由此可见，未来的五到十年将是人工智能技术的飞速发展时期。

在人工智能的科研学术方面，有关基础理论的研究正在深入和细化，应用上不断向不同领域渗透，呈现出更加迅猛的发展势头。近两年，人工智能在材料、化学、物理等领域的研究上展现出巨大优势，也在历史、社科、经济、金融等领域发挥前所未有的作用，正在引领科研的“后现代化”。

AI2．0时代，我们需要更强大的数据化科研协作平台

在AI2．0时代，把握人工智能技术不仅意味着科研效率的提升，更意味着科研“弯道超车”机遇的到来。在人工智能科研中，数据是最基础的资源，而对于数据的处理和机器学习算法，才是科研成果的核心关键所在。

Python由于其胶水语言的特性，强大的社区生态加持，在人工智能应用上已经成为最主流的编程语言。在大规模数据的分析计算，模型算法应用上，python都有深厚的技术积累和应用先例，在与云计算的结合后，更加彰显出巨大的能量，将数据科学的基础能力赋能到各大学科之中，在当今已经形成一股强大的浪潮。

随着科研数据体量、维度的大幅增加，科研课题的多元化。科研团队对于数据处理和团队协同难度逐渐提高，需要引入大量云资源，并需要为团队提供统一的协作系统，这不仅需要进行繁复的基础工作，对于一些没有计算机背景的团队成员更是十分困难。从硬件到软件，为科研实验室专门配置一套高性能计算能力的设备往往需要花费上百万甚至千万，而硬件技术的快速更迭使得高性能计算集群频繁换代，带来潜在且不菲的更新成本。

俗话说，工欲善其事必先利其器，对于科研团队来说，更需要好的工具才能加速推进科研成果。

KesciLab科研版：八大优势，为提升科研效率而生

和鲸科技（heywhale．com）旗下的数据科学工具KesciLab，近期推出了科研版，不仅提供了Python、R语言的丰富生态，覆盖了上百种主流数据分析工具功能，也为团队提供了统一的云计算环境，只需一键环境配置和项目分享，从数据到模型甚至论文报告都可以一键共享，完成无缝实时协作。

和鲸K－Lab科研版，实际上提供了一整套完整的数据科学相关科研解决方案。

对于科研导师来说，KesciLab科研版能够帮助导师精准把控项目细节，加快研究进度，让团队成员摆脱繁复的基础工作，迅速进入研究重要阶段，大幅提升科研探索效率和论文质量。同时也让科研团队直接跳过琐碎的运维管理，从繁重的基础工作中解放，无需任何硬件部署和运维，快速在应用层开展研究工作，根据任务需求弹性调度云算力，既高效又经济。

具备云资源弹性调度、开箱即用的环境配置、交互式编程、便捷的代码库、丰富的学习资源、多人实时在线协作、任务与权限灵活管理、论文复现等诸多优势的KesciLab科研版，不仅在深度学习等前沿科研领域有着很好的应用前景，在历史、社科和经济学这些人文学科也有着丰富的应用。据悉，KesciLab科研版推出后，受到了众多高校与科研机构的广泛关注，并已经在国内的顶级高校如清华大学、上海交通大学的科研团队中得到应用。

K－Lab科研版

弹性调度：可根据任务需求一键调配腾讯云、阿里云、AWS等算力资源，实现极简运维；

环境配置：内置数百种Python、R语言工具包和深度学习框架，同时支持自安装包的管理调用；

交互式编程：代码效果实时可视化 ，调整模型和参数可得到实时反馈；

丰富学习资源：连通科赛社区与比赛平台，提供大量的Python精品课程和无限制的数据集，无基础知识的用户也能快速上手；

便捷代码库：内置多种常用代码分析片段，并配置快捷的调用方式（接口），还可以添加自定义代码片段，组织并管理文献代码，日后可快速复用；

多人协作：实现项目一键分享，团队其他成员能够直接在已有研究基础上继续开展工作，更支持对论文单个代码模块进行评论标注；

灵活管理：提供组织管理模块，导师／管理员可对项目资源、任务、人员、实时进度、科研数据进行统一管理；

论文复现：科研成果及其所依赖的数据集可托管至云端，并形成自动化关联，方便科研成果复现与再生产时的快速调用；）