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云从科技周曦:AI落地关键要解决问题

科技资讯  2018年10月19日 09:07  来源:新浪科技
摘要:“如果要问现在的AI公司老板在哪,一定是在和客户喝酒的酒桌上。”最近几天一位业内人士对新浪科技这样说到。这形象反映了一些人工智能公司技术落地难的困境。

  新浪科技 辛苓

  “如果要问现在的AI公司老板在哪,一定是在和客户喝酒的酒桌上。”最近几天一位业内人士对新浪科技这样说到。这形象反映了一些人工智能公司技术落地难的困境。

  “落地难”是业内常被讨论到的三个字,具体话术包括“拿着锤子找钉子”,“AI行业泡沫”,“整体经济形势影响AI公司落地”......

  对于这些观点,云从科技创始人兼CEO周曦有着完全不同的看法。他认为,AI公司是否能做成功,本质在于是否能真正帮助客户企业全面、深入地解决问题。如果把AI的商业化发展放到一个很长的时间段去看,最终一定是产品决胜。“我们做人工智能的企业,你自己做出来的产品,是不是有决胜千里的信心?”这句话的背后,是云从科技从技术、产品到平台的完整路线方案。

  对于科学家创业,周曦体会颇深,他笑称管理公司的“锅”是“甩不出去了”,因为AI行业在技术方面变化太快,纯商业人才无法对技术前景进行清晰判断,所以很难找到合适的职业经理人来打理公司。而从科学家转变为创业者的过程中,周曦表示内在逻辑相通,科学家做研究时所依据的整套严谨的体系对于管理企业同样适用。“不管是做研究还是做企业,本质上都是要解决问题。”

  以下选自周曦采访实录,由新浪科技整理:

  解决问题,产品决胜

  新浪科技:在今日越来越激烈的市场竞争中,云从科技有哪些拉开差距的新思路?

  周曦:从解决问题开始。这方面云从已经做了50多个解决方案,事实上人工智能能做的一、两百件都不止,真正能帮金融业行业解决问题的企业太少了,所以如果能够真正帮这些重要的行业客户解决问题,根本不用愁没生意做。

  第二点是要有全方位、全栈的技术,把整个解决问题的闭环围起来。

  第三点,应该从单个解决问题,扩展到做一个平台,全面帮助客户解决问题。

  这三步,从拿到真实的需求点、能力提升,到成为平台,最终把问题统一起来进行综合性地解决,如果都做好,人工智能往前走的路会非常广阔。

  新浪科技:今年许多业内人士反映,受大的经济形势影响,AI公司的客户们在财务上都有收紧,这对公司业务有很大的影响,云从在这方面是否有体会?你怎么看现在的困难和形势?

  周曦:站在云从的角度来说,我们在做的主业务领域如金融、安防等没有出现财务收紧的问题,他们需要通过AI提升自己市场化水平的需求量是非常大的。站在社会链上来说,我认为AI公司不应该很受限于这个问题。

  AI公司目前的体量尚未大到几百上千亿的规模,然后说接下来可能经济下滑,一千亿可能变800亿,还没到这个阶段。即便最领先的公司,收入规模也就是10亿级,这对于GDP快100万亿的中国市场来说,是非常小的数字。作为一项对社会生活必将影响深远的事业,AI公司现在的重点还是要解决问题。只要你是真正的在一个个行业、城市里能解决问题,他一定会买你的东西。我认为绝大部分AI公司还是没有解决问题。问题不在于经济下滑,而不在于你没有做出好用的产品。

  新浪科技:你提到了金融和安防,据悉,今年几家AI创业公司都要持续加大力度投入安防,但是很多人反映安防领域目前有很多困难,很不好做。云从在安防这一领域有没有可以分享的经验和观点?你认为突破安防这一块最重要的要素都有哪些?

  周曦:其实观点都一样,我觉得安防也不存在好做不好做的问题,我们做了人工智能的企业,你对自己做出来的产品,是不是有决胜千里的信心。

  为什么大家会觉得难?人工智能公司做出的算法的识别效果可能比别人好一些,但是你做出来的硬件设备的质量,因为之前没有长期积累,可能比人家差一些,那么优势就被抵消掉一点。

  这个只是就单体设备来讲,接下来还有联网联动,还要有规模,你有没有大数据分析的能力?脑科学认知决策这些东西你全不全?如果只有前面的识别,到后面分析无效,综合解决方案就做不出来,这个优势又在哪呢?

  还有,你对业务的理解够不够?如果说专业部门本身业务需求不明确,你的解决方案又不行,就比不过传统方案的公司。人工智能公司不能仅仅因为我的效果比人家好一些,就天然觉得我东西应该比人家好卖,没有这个道理的。最重要的永远都是最终用户,对最终用户来说解决方案是什么?只有整个方案能够切实帮助解决问题,最终客户才会买单。

  人工智能企业从有一个单点核心技术的优势,到整个解决方案都要比传统企业好,本身都要经过数年的努力。我没有觉得安防生意不好做,我觉得是早期这些人工智能企业时间没有磨够,没有打磨出来明显占优的、下一代的解决方案,所以他属于前期试点阶段。

  大家有好的Idear,有好的技术在开始实验性地做一些事情。随着实验进行,甲方会不断反馈问题。而最终人工智能公司会占优,为什么?因为你已经把最难的部分做出来了,其他的很多东西都是工程性的问题,这个东西要花时间磨,他也很重要,但是属于可解决的问题。所以大家一定要有耐心,不要抱怨经济形势不好,或者行业不好做,讲这些东西都没有用,只要你耐下心来把产品做好,把解决方案做好,就一定有市场。

  新浪科技:你刚才提到把技术、整套方案以及后面平台做好是关键因素。我还听到有一个观点认为,因为AI公司是2B公司,所以落实到最后拼的其实是销售,你认为这一观点有道理吗?

  周曦:肯定不是这样子。其实海康大华的销售不强,系统经销商销售最强,销售强的肯定不是产品运营公司。为什么做的最大的是海康呢?因为在上一个时代里面,产品做得最好的就是海康。如果放到一个很长的时间段去看,最终一定是产品决胜。

  周曦:科学家有成为企业家的特质

  新浪科技:从科学家转变为创业者,在这个过程中,你个人身上有哪一些成长和改变?

  周曦:做企业跟做研究的差别确实蛮大的,例如说做研究不需要管那么多人,团队也就几十个人,现在云从变成了上千人的公司,整个管理复杂度上有很大提升。而且原来不但人少,人内心很单一,大家都是搞研究的,思维方式都是一样的。公司大了之后有各种各样部门,各种各样问题汇聚到一起,这是一个很大的挑战。

  关于人工智能公司的管理,我自己经常思考一个问题,因为有两种观点,一个观点是说专业人做专业事,我们就找职业经理人来管理。另外一种逻辑是,既然做这件事就应该自己学习。到底选哪一种,主要取决于能不能找到合适的人,还涉及到人工智能公司目前的发展阶段。

  人工智能企业其实很少通过找职业经纪人能做大的,现在做得好的人工智能企业都是技术出身的,原因就是人工智能企业发展在技术方面变化太快了,如果是一个商业出身的人,很难充分理解技术产品发展方向,这个时候我们没法把这个锅甩出去。如果自己掌控这个事,对自己综合能力的要求就变得很高,这个是我觉得最大的一个挑战。

  那不变的东西是什么?是科学的思考方法。以前我们做研究,首先要建模,看有哪些假设,每个假设背后隐藏着潜在的风险,然后推理、论证,是这样一个过程。我发现搞企业也遵循这一套逻辑。科学家已有的严谨的科学体系对做企业是有帮助的,这是科学家有可能做大企业的一个原因。

  一个企业比较小的时候,也许能靠搞关系去搞定几个大客户,但是如果真的想做很大的事业就回到一个科学问题,要有一套科学体系,例如说我现在讲L1到L5,一层一层架构有什么困难去解决,基本上云从就是按照自己设定的一套科学的方法论往前走,到目前为止验证出来效果还不错。

  新浪科技:大家都觉得你特别低调,平常也不太出面,你平时的时间一般怎么分配?

  周曦:主要时间还是花在研发和产品上面。跟以前不一样的是,现在我们在产品解决方案上花的时间比以前多很多。

  我反复强调关起门来做研究没有用,一定要解决用户的问题,解决用户问题就要做出好的解决方案来,在好的产品解决方案基础上再形成平台,才能够形成一套联动的网络,这是我们花费精力最多的。

  大家一开始做公司的定位不同,即使是我们最早成立公司的时候,我也从来不陪客户喝酒。我发现没有这个需要,因为最终还是本质问题,如果能够真正帮助人家解决好问题,人家不在乎你跟他是不是喝酒,反过来如果你靠喝酒,我不认为你最后能解决人家大问题。

  人工智能相关法律仍待完善

  新浪科技:现在当一个用户走到银行里去,他的个人信息会被识别与提取,这方面隐私保护咱们怎么做的?

  周曦:在隐私保护方面,我们一直在接触相关的部门,制定这方面的一些标准。标准的制定需要时间,因为技术的发展有一个可变的过程,当技术有一定的发展以后,才容易出台相应的标准,这一块我们一直在努力推进。当智能分析的标准落实以后,相关法律也会更明确,大家知道哪一些东西是受法律保护的,法律保护的方式是什么,这个是法律层面。

  从技术层面上来说,云从在银行做的所有识别工作都在银行的软件的云里面,所以要问隐私是不是泄露,等于问我们的云安不安全,这种情况下,金融行业对安全的考虑不但仅是隐私,例如说银行里最危险的还不是人脸照片,而是帐号的交易信息和金融数据,国家在这些方面都有严格的规定来保证他不犯错,这些都在监管里面。所以我们认为,其它方面也应该这样,要有一套很明确的法律规定,并且有系统的金融手段来保证它的安全系数。

  新浪科技:所以目前来说,国内在法律层面,这一块还是空白是吗?

  周曦:相对比较简单,对于很多很细、很新的产品定义不是很清楚。社会的发展也会增速规范的进程。