AI中国科学家十大大牛；曾就职于谷歌和脸书；；深耕赢咖4领域20年，持有154项美国专利，在国际一流期刊和会议上发表的45篇论文被引用超过1万次。
甚至还有一张西装革履的硬皮照片，双手交叉握在胸前，面对镜头露出标准的职业微笑。撕掉标签，离开网络。在现实世界中，张本禹穿着随意，就像身边的普通程序员一样，看起来比78年出生的实际年龄年轻很多。
自1999年在北京大学攻读赢咖4硕士学位后，他正式踏上了AI的征程。20年过去了，荣辱沉浮，恩怨弥散，他依然是第一个追数据的少年。
赢咖4老兵的新战场
我试着请本宇描述一下加入蚂蚁金服后的高光时刻。他回忆了一会儿，很遗憾地告诉我，没有什么亮点，但有一个场景深深地印在了他的脑海里。
那是去年12月18日，圣诞节前一周。他从硅谷的家出发，坐了11个小时的飞机，抵达上海，然后换乘机场前往杭州。车子驶进西溪路556号，一座现代化的锯齿形建筑赫然出现，门口立着五个大字“蚂蚁Z空间”。
很快，本宇出现在一间名为“恒昌钱庄”的办公室，和20多名同事一起等待CTO宣布共享智能事业部成立。
他回忆上一次来杭州，专程和管理层对接，分享情报。然而，他在上海赶上了雷雨，飞机在韩国迫降。“很多好事发生”是他惊魂未定时的第一反应。
现在，他微笑着在镜头前与20多张年轻而充满活力的面孔合影，用一个仪式记录着事业部的成立。他也想到四个字“新起点”。
这些新同事都是二三十岁的年轻人。他们来自赢咖4、大数据、数据技术等不同的部门。杭州、北京和上海都有基地。他们的集合就像一般的手术，集合各方面的专家给心梗患者做手术。起因是数据不佳导致血栓形成，“共享情报”成为手术刀。
什么是共享情报？本宇举了一个例子。有A、B、c三家公司，这三家公司都有各自的利润，都不想公开。行业协会找到他们，想通过他们的数据计算出行业的平均利润，进一步指导行业的发展。
这时候无论哪家公司都不肯让步，因为透露数据等于自曝，会直接反映出每家公司的真实情况，不能让竞争对手知道。但是，抓着数据不开放，无异于把数据变成了一个登陆费昂贵的孤岛，在自由开放的信息海洋中消亡。
此外，在许多情况下，数据管理者和用户并不是数据所有者。一旦在数据共享的过程中，数据泄露并被对方滥用，数据管理者不仅侵犯了商业利益，而且很可能没有尽到数据管理的责任。
从欧盟的GDPR到美国的CCPA，再到我国的数据安全法、网络安全法、个人信息保护法，都对这种数据管理默认和数据滥用提出了严格的规定。因此，各大数据方出于保护商业利益、法律风险和舆论风险的考虑，都在收紧数据共享，从而形成了大数据孤岛。
甚至还有一张西装革履的硬皮照片，双手交叉握在胸前，面对镜头露出标准的职业微笑。撕掉标签，离开网络。在现实世界中，张本禹穿着随意，就像身边的普通程序员一样，看起来比78年出生的实际年龄年轻很多。
自1999年在北京大学攻读赢咖4硕士学位后，他正式踏上了AI的征程。20年过去了，荣辱沉浮，恩怨弥散，他依然是第一个追数据的少年。
赢咖4老兵的新战场
我试着请本宇描述一下加入蚂蚁金服后的高光时刻。他回忆了一会儿，很遗憾地告诉我，没有什么亮点，但有一个场景深深地印在了他的脑海里。
那是去年12月18日，圣诞节前一周。他从硅谷的家出发，坐了11个小时的飞机，抵达上海，然后换乘机场前往杭州。车子驶进西溪路556号，一座现代化的锯齿形建筑赫然出现，门口立着五个大字“蚂蚁Z空间”。
很快，本宇出现在一间名为“恒昌钱庄”的办公室，和20多名同事一起等待CTO宣布共享智能事业部成立。
他回忆上一次来杭州，专程和管理层对接，分享情报。然而，他在上海赶上了雷雨，飞机在韩国迫降。“很多好事发生”是他惊魂未定时的第一反应。
现在，他微笑着在镜头前与20多张年轻而充满活力的面孔合影，用一个仪式记录着事业部的成立。他也想到四个字“新起点”。
这些新同事都是二三十岁的年轻人。他们来自赢咖4、大数据、数据技术等不同的部门。杭州、北京和上海都有基地。他们的集合就像一般的手术，集合各方面的专家给心梗患者做手术。起因是数据不佳导致血栓形成，“共享情报”成为手术刀。
什么是共享情报？本宇举了一个例子。有A、B、c三家公司，这三家公司都有各自的利润，都不想公开。行业协会找到他们，想通过他们的数据计算出行业的平均利润，进一步指导行业的发展。
这时候无论哪家公司都不肯让步，因为透露数据等于自曝，会直接反映出每家公司的真实情况，不能让竞争对手知道。但是，抓着数据不开放，无异于把数据变成了一个登陆费昂贵的孤岛，在自由开放的信息海洋中消亡。
此外，在许多情况下，数据管理者和用户并不是数据所有者。一旦在数据共享的过程中，数据泄露并被对方滥用，数据管理者不仅侵犯了商业利益，而且很可能没有尽到数据管理的责任。
从欧盟的GDPR到美国的CCPA，再到我国的数据安全法、网络安全法、个人信息保护法，都对这种数据管理默认和数据滥用提出了严格的规定。因此，各大数据方出于保护商业利益、法律风险和舆论风险的考虑，都在收紧数据共享，从而形成了大数据孤岛。
