作为一个高度交叉融合的技术领域，人工智能从未停止过自我迭代的发展步伐。近年来，人工智能已经在感知智能上取得长足的进步，但是基于神经网络的机器学习本质上依赖于统计数据拟合的相关性计算，较难主动理解事物发展背后的规律和原因。而随着算力成为智能时代的新生产力，交叉融合了因果科学的人工智能或将赋予这种生产力“穿透事物本质”的能力，并可最终实现规模性的稳定、可归因的高质量生产。
人类之所以能创造文明是因为我们不断追问“为什么”。简单来说，因果科学就是研究因果关系并不断回答“为什么”的学科。那么，什么是因果关系呢？通俗意义来讲，在保持其他要素不变的情况下，如果改变 T 会引起 Y 的变化，那么就称 T 是 Y 的原因。现实世界是一个变化的世界，我们所采集到的大部分数据在不同环境、不同时间、不同的人等因素影响下都会变化，寻找到因果关系就有机会找到控制方向与控制手段，从而模拟实现路径与不同效果。这将为智能医药、智能营销、社会治理等领域，或推理决策、人机交互等多个场景中都带来了深刻影响。
当我们试着从现实世界的变量数据中提取因果关系时，就需要完成因果推断的动作——用数学语言表达出看似合理的因果知识，将其与经验数据相结合，从而回答具有实际价值的因果问题。由此，我们需要根据手里的数据求解出 J. Pearl 提出的三层因果关系之梯下在不同层的答案：
- 第一层：关联（Association），它涉及由数据定义的统计相关性，大多数机器学习系统运行在这一层。
- 第二层：干预（Intervention），不仅涉及能看到什么，还涉及一个干预或行动将会导致什么结果。典型问题是“如果我们把价格翻倍，将会发生什么？”
- 第三层：反事实（Counterfactual），是对过去发生的事情的反思和溯因，典型问题是“如果过去做出不一样的行为，现在的结果会有何不同？”
朱迪亚·珀尔《The book of why》
Pearl认为，针对不同层级的问题，只有在获取不低于该层信息时才能够被回答。举例来说，在实践中，基于因果推断的Uplift Modeling模型应用时，我们通常希望用预测任务指导干预(Treatment)决策，但所能掌控的只有Treatment变量，这时就需要知道执行干预与否的效果差异(通常看增量，uplift)，其目的就是控制模拟决策是否执行或执行何种干预，从而推理获得最理想效果。不可否认的是，当效果与效率同时成为AI的最终结果时，人工智能的潜力才会被更大地释放。
目前，国内已有不少技术团队开始探索实践该技术方向。其中，零犀科技作为较早进入该领域探索的科技公司，已基于该技术路线实现商业化。作为关注最优结果的人机融合服务平台公司，零犀科技基于因果 AI 理论打造了“用户需求探询”系统，并率先以销售场景切入，已在顾问式销售过程中不断“理解和激发用户需求”，深入分析用户购买决策的复杂干扰因素，迭代“需求模型”和“效果模型”，并为众多金融、保险、互联网等客户提供直达关单的代理销售服务。
作为唯一一家基于因果AI理论进行探索创新的AI企业，零犀科技入选机器之心2021「Synced Machine Intelligence Awards」年度奖项评选，在前沿技术的探索、创新能力的实现方面交出了“最具商业价值解决方案”的答卷。零犀科技信奉“用科技温暖人心”的理念，不为效率做工具，而为效果做服务，持续在“关注用户”“关注效果 ”中深耕，创造社会与商业的更大价值。
2021年是多个人工智能技术领域开启新纪元的一年，人工智能与产业创新、科学进步加速融合。「AI中国」机器之心2021年度评选在这样的年度背景下应运而生，机器之心基于对人工智能领域的密切跟踪和深入调研，在本次评选中共设置了：AI中国 · 企业榜、最强技术实力企业 TOP 10、最佳人工智能公司 TOP 30、最具潜力创业公司 TOP 10、最具潜力 ScienceAI 创业公司 TOP 10；AI中国 · 解决方案榜：最具商业价值解决方案 TOP 30、最具创新价值落地案例 TOP 30；AI中国 · 最强技术生态 TOP 10；AI中国 · 年度开源事件 TOP 10；AI中国 · 专业品牌榜：Autobyte·「2021 智能汽车 Insight」、机器之心Pro·「2021 AI 趋势先锋 Insight，共计10项评选。
「AI中国」机器之心2021年度评选共收到了近千份提交，比去年增长了100%。机器之心在奖项设置、申报及评选流程、结果呈现及数据展示方面也做了大量创新，以更好的为优秀的人工智能企业服务。
