2019年5月1日，日本將迎來新天皇，這標志著持續(xù)30年的“平成時代”即將落下帷幕，正式進入“令和時代”，明仁天皇也成為日本首位生前退位的天皇。不過與大眾所知的天皇形象不同，現(xiàn)在的天皇一家人，在科研領域可謂是成就頗豐，自1992年起，明仁天皇陸續(xù)在國際高水平學術期刊《科學》、《自然》、《基因》上發(fā)表研究成果。而他的父親，昭和天皇在世時也寫了許多和水螅綱（Hydrozoa，包含所有的水母及水螅類動物）有關的論文。
日本幾十年來在基礎科研領域的巨大投入和專注是毋庸置疑的，天皇尚能孜孜不倦專注于研究，可見日本國內科研氛圍之濃厚。
近年來，我國在科研領域的持續(xù)投入，也是有目共睹的。去年7月，國務院印發(fā)《關于優(yōu)化科研管理提升科研績效若干措施的通知》，要建立以科技創(chuàng)新質量、貢獻、績效為導向的分類評價體系，這標志著科研人員有更大技術路線決策權， 科研單位獲得了更加自主的科研經費使用權，減免了很多瑣碎的申報步驟，讓科研團隊能夠更多地把精力放在前沿領域的研究和科研成果的落地上。
AI1．0時代，中國在人工智能領域搶占科研先機
位于華盛頓州西雅圖的艾倫人工智能研究所（Allen Institute for Artificial Intelligence，Ai2） 發(fā)布了一項新的研究報告，顯示中國的人工智能研究在質上也開始有了趕超美國的趨勢。該研究所通過自身創(chuàng)建的Semantic Scholar學術搜索引擎研究發(fā)現(xiàn)，自 2005 年以來，中國發(fā)表的人工智能論文數(shù)量已經超過了美國，而“引用次數(shù)前50％的人工智能研究論文”份額中，中國將在今年實現(xiàn)超過美國。由此可見，未來的五到十年將是人工智能技術的飛速發(fā)展時期。
在人工智能的科研學術方面，有關基礎理論的研究正在深入和細化，應用上不斷向不同領域滲透，呈現(xiàn)出更加迅猛的發(fā)展勢頭。近兩年，人工智能在材料、化學、物理等領域的研究上展現(xiàn)出巨大優(yōu)勢，也在歷史、社科、經濟、金融等領域發(fā)揮前所未有的作用，正在引領科研的“后現(xiàn)代化”。
AI2．0時代，我們需要更強大的數(shù)據(jù)化科研協(xié)作平臺
在AI2．0時代，把握人工智能技術不僅意味著科研效率的提升，更意味著科研“彎道超車”機遇的到來。在人工智能科研中，數(shù)據(jù)是最基礎的資源，而對于數(shù)據(jù)的處理和機器學習算法，才是科研成果的核心關鍵所在。
Python由于其膠水語言的特性，強大的社區(qū)生態(tài)加持，在人工智能應用上已經成為最主流的編程語言。在大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析計算，模型算法應用上，python都有深厚的技術積累和應用先例，在與云計算的結合后，更加彰顯出巨大的能量，將數(shù)據(jù)科學的基礎能力賦能到各大學科之中，在當今已經形成一股強大的浪潮。
隨著科研數(shù)據(jù)體量、維度的大幅增加，科研課題的多元化?？蒲袌F隊對于數(shù)據(jù)處理和團隊協(xié)同難度逐漸提高，需要引入大量云資源，并需要為團隊提供統(tǒng)一的協(xié)作系統(tǒng)，這不僅需要進行繁復的基礎工作，對于一些沒有計算機背景的團隊成員更是十分困難。從硬件到軟件，為科研實驗室專門配置一套高性能計算能力的設備往往需要花費上百萬甚至千萬，而硬件技術的快速更迭使得高性能計算集群頻繁換代，帶來潛在且不菲的更新成本。
俗話說，工欲善其事必先利其器，對于科研團隊來說，更需要好的工具才能加速推進科研成果。
KesciLab科研版：八大優(yōu)勢，為提升科研效率而生
和鯨科技（heywhale．com）旗下的數(shù)據(jù)科學工具KesciLab，近期推出了科研版，不僅提供了Python、R語言的豐富生態(tài)，覆蓋了上百種主流數(shù)據(jù)分析工具功能，也為團隊提供了統(tǒng)一的云計算環(huán)境，只需一鍵環(huán)境配置和項目分享，從數(shù)據(jù)到模型甚至論文報告都可以一鍵共享，完成無縫實時協(xié)作。
和鯨K－Lab科研版，實際上提供了一整套完整的數(shù)據(jù)科學相關科研解決方案。
對于科研導師來說，KesciLab科研版能夠幫助導師精準把控項目細節(jié)，加快研究進度，讓團隊成員擺脫繁復的基礎工作，迅速進入研究重要階段，大幅提升科研探索效率和論文質量。同時也讓科研團隊直接跳過瑣碎的運維管理，從繁重的基礎工作中解放，無需任何硬件部署和運維，快速在應用層開展研究工作，根據(jù)任務需求彈性調度云算力，既高效又經濟。
具備云資源彈性調度、開箱即用的環(huán)境配置、交互式編程、便捷的代碼庫、豐富的學習資源、多人實時在線協(xié)作、任務與權限靈活管理、論文復現(xiàn)等諸多優(yōu)勢的KesciLab科研版，不僅在深度學習等前沿科研領域有著很好的應用前景，在歷史、社科和經濟學這些人文學科也有著豐富的應用。據(jù)悉，KesciLab科研版推出后，受到了眾多高校與科研機構的廣泛關注，并已經在國內的頂級高校如清華大學、上海交通大學的科研團隊中得到應用。
K－Lab科研版
彈性調度：可根據(jù)任務需求一鍵調配騰訊云、阿里云、AWS等算力資源，實現(xiàn)極簡運維；
環(huán)境配置：內置數(shù)百種Python、R語言工具包和深度學習框架，同時支持自安裝包的管理調用；
交互式編程：代碼效果實時可視化 ，調整模型和參數(shù)可得到實時反饋；
豐富學習資源：連通科賽社區(qū)與比賽平臺，提供大量的Python精品課程和無限制的數(shù)據(jù)集，無基礎知識的用戶也能快速上手；
便捷代碼庫：內置多種常用代碼分析片段，并配置快捷的調用方式（接口），還可以添加自定義代碼片段，組織并管理文獻代碼，日后可快速復用；
多人協(xié)作：實現(xiàn)項目一鍵分享，團隊其他成員能夠直接在已有研究基礎上繼續(xù)開展工作，更支持對論文單個代碼模塊進行評論標注；
靈活管理：提供組織管理模塊，導師／管理員可對項目資源、任務、人員、實時進度、科研數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一管理；
論文復現(xiàn)：科研成果及其所依賴的數(shù)據(jù)集可托管至云端，并形成自動化關聯(lián)，方便科研成果復現(xiàn)與再生產時的快速調用；）
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