假设你是一家牛仔裤制造企业的老板，那么你将面对如何从海量面料库中做出选择的艰难决策。此时，一筹莫展的你急切希望有人帮助解决这个痛点问题。
你的福音来了：在一款名为ProductAI的图像识别产品支持下，你打开相应的软件，对准牛仔裤的局部拍摄一张照片，只要照片足够清晰，等待几秒后，关于此种牛仔面料的全部信息及购买渠道、供应商信息都将一览无余，大大节省了寻找面料这一环节的人力物力。
这一应用场景体现了 人工智能 与 大数据 的密切关系。在洞察这一关系的基础上，深圳码隆科技有限公司（以下简称“码隆科技”）研发出了ProductAI。该公司联合创始人兼CEO黄鼎隆说：“好比汽车要烧油，大数据就是油，推动人工智能向前走。另一方面，人工智能又能释放大数据的价值。”
痛苦乘以二，成就了一个创业项目
中国人黄鼎隆和美国人码特•斯科特（Matt Scott）联合创办了这家公司。“中美合璧”的码隆科技，经历过一段跌跌撞撞的创业“学徒”时光。CEO黄鼎隆和CTO码特•斯科特都曾是微软集团的一员。在微软时期，黄鼎隆所在的职位处于产品市场这一前端，与用户市场联系紧密，对消费者的需求有着非常准确的把握。而同时期在微软亚洲研究院任职的码特•斯科特，则专注于对理论的研究。
2009年，微软发布了新的品牌Bing Search，这是一款被微软寄予厚望的搜索引擎，中文名称被定为“必应”，赋予其“有求必应”的寓意。身处产品端的黄鼎隆，在接收了用户的需求后，迫切地需要通过“必应”的亮点来抓住用户、打开市场。而当时，在微软体系中，一款产品的开发、验证、投放都是有着严格的操作流程的。通常，要先等待产品在美国“主战场”的市场反响，再将已验证的部分借鉴到中国市场来。但是，“必应”所面临的市场环境并没有想象中乐观——对外面临着来自百度、谷歌等同类产品的竞争，而内部的工程部门在当时并没有将优先级放在“必应”的身上。徒有一套产品方案的黄鼎隆却没有技术支持，这让他倍感焦急。
同时，在研发端的码特•斯科特也十分痛苦，虽然微软亚洲研究院拥有许多前沿技术，研发实力非常强，但是最终，再高端的前沿技术也只能转化为研究型论文，并不能转化为产品，无法为更多的人带来便利的使用体验。所以，当黄鼎隆与码特这两个很痛苦的人碰撞在一起时，原本乘以二的痛苦分量，却让产品实现了乘以一百的市场效果。实际上，他们二人跨越了工程部门这道鸿沟，让产品端需求与研发端方向直接发生化学反应。结果，“必应词典”大获成功，用户链呈现惊人的增长势头。这个项目也成为微软除美国本土之外该类产品第一个创新项目，并实现了商业的变现。
这个创新项目实际上成为了黄鼎隆创立码隆科技的一次“练兵”。从争取风投、搭建团队，到产品研发，一次从零到一的实践，每个环节与创业如出一辙，“除了不用担心发工资的事情，毕竟上面还有比尔·盖茨为我们担着。”黄鼎隆幽默地说道。
真正的人工智能是什么？
2014年，黄鼎隆将从前在微软创新项目中的“特种部队”悉数聚集，创办了码隆科技，开始了向人工智能领域的进军。
码隆科技最新发布的一款产品名叫ProductAI，很多人最初听到这个名字，可能会对它的用途感到迷惑。黄鼎隆解释到，ProductAI的意思是AI for your Product——将你的产品实现智能化。这款产品在定位上的与众不同之处在于，目前市场上大多数的人工智能产品都处于展示自身智能化的阶段，而他认为真正的人工智能，是成为一种让其他事物也变得更加智能的工具。即使是谷歌围棋人工智能AlphaGo战胜了李世石，AlphaGo取得这场比赛的完胜也仍是停留在展示自身智能的层面上。
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