闵万里博士的新办公室在深圳蛇口,推窗就是大海,跟他新事业一样崭新而充满未知。
我对他华丽的人生履历很熟悉,同时对他的新事业感到好奇。
他才41岁,但已在学术、产业都遐迩闻名。
14岁在合肥,他是中科大少年班天才少年中的一员。
18岁远赴美国求学于芝加哥大学攻读博士。
25岁在要求苛刻的统计领域凭满纸数学公式的论文获得博士学位。
其后他先在IBM的纽约办公室待了6年,是蓝色巨头里雄心勃勃的年轻研究员。
再后来2010年,他来到新加坡,即将准备把IBM探索的“智慧城市”项目雏形在狮城落地。但当时计算很贵、AI复兴还遥远无边,他也还没有实现从理论到实践、论文到产业价值创造的初衷。
这是他离职跳槽的核心原因。2年后,他又回到了大洋彼岸,出现在Google的山景城总部。这段经历很短暂,但收获了他其后被人所熟知的花名“山景”。
2013年,他被阿里巴巴说服,决定拥抱变化,回国落户杭州,其后一待6年,开创了一个全新的业务和部门。等到他临走前,那个叫“机器智能”的部门从无到有,从1个人到400多人,而“机器大脑”计划也开始在各个行业落地发芽。
特别是用AI技术和云治理杭州交通、改善救护车效率的案例,不仅有口皆碑,并且因之写就的学术论文,再次斩获全球顶级期刊的认可。
离开阿里前,他是集团副总裁,是阿里云机器智能首席科学家,是受人尊敬的“山景博士”。他才41岁,巨头之下,前途依旧不可限量。
所以当他宣布离职创业,成立风险投资公司“北高峰资本”的消息,自然令人意外又不得其解。
有评论祝福:跟他共事有过交集,知晓他的为人和才学,前路必将远大、光亮。
也有评论纯属吃瓜式惋惜,只知道他的履历和天才,认为年纪轻轻就投身投资,未免有些可惜——更希望他能留在产业中发挥更大的价值。
知我者谓我心忧。
在新征途的新办公室里,闵万里说:离职创业,是为了更好实现产业之志,并且现在天时、地利、人和都具备了。
他表示开启的新事业前无古人。投资为名,但资本、技术、产业和人才都具备才得以达成“四位一体”,与众不同的是,北高峰资本的着眼点是农业和工业等传统领域。
闵万里说:我从未忘记,自己出自大别山农村。农业是人类发展之本,但在技术变迁的长河里,它被遗忘太久了。
所以闵万里和他的“北高峰资本”,究竟为何出发?从何出发?又将会到哪里去?他的新价值、新边界和新格局又是什么?
一切都在量子位这万字专访实录中。
新技术革命当前,有搞AI、搞机器人,但很少有人下农田下车间。
四位一体:团队、时机、资本和技术方法。
走群众路线,抛弃技术精英那种从天上往地下俯视的方式。
AI专家们进入传统行业,太过迷信深度学习,这不是长远之道。
中国上一代创投的“思维黑洞”:被日活量绑架,被流量绑架。
我对农业情有独钟,我自己就是从农村走出来的。
我融资拿钱的过程也很神奇,甚至没来得及写BP。
马云给我的启发:敢于放弃当下的局,去追求一个更大的局。
在传统行业数据恰恰不是石油。
没有云计算就没有今天的AI,但是没有AI就没有未来的云。
在学在产在VC不是本质,本质应该是最大化价值创造。
量子位:先讲下您创业做投资的来龙去脉吧?
闵万里:我在内部告别信里说:创办了一个风险投资基金,聚焦传统产业(制造业,农业,医疗)及周边,用云智能技术注入和资本加持,组合型赋能、推动传统产业实现数字化转型和智能升级。
所以某种程度上,它不是一个传统VC或投资基金,准确来说它应该是一支技术性基金。
我的核心逻辑有两个:一,确保我的技术和经验在传统行业中可以创造价值;二,创造的是新价值。
量子位:举个例子?
闵万里:最传统领域,比如石油。今天某油田快枯竭了,但我有新技术、新金刚钻,可以再往下突破200米,然后能继续把石油开采出来。
这是新技术才能带来的新价值,但通常都会被忽略,我们创造就是这种价值。
量子位:这个难度在什么地方?
闵万里:难度可能要比研究无人驾驶还大。因为你要在一个很多人刨过的地里刨出油水,这是对不确定性的一种选择。
一个不确定的领域,也是一个新战场,你要在其中找到新价值。
而且像石油这样非常成熟的行业,你要再去找到新价值,其中有非比寻常的不确定性。
因为可能的价值都已经被找到了,有可能你最后颗粒无收,所以我说选择“在别人刨过的地里再发现价值”,这是一个具有挑战的选择。
量子位:既然“不确定性”如此明显,为什么还要选择?
闵万里:因为这两个产业都是根本,农业和制造业,人类赖以发展了上千年,对吧?
互联网带来巨大繁荣,但根本上离不开这两大产业。
电商再强大,也要靠制造。社交再发达,没有农业我们没法儿吃饭。
然而在科技进步面前,技术革命永远有它遗忘的角落,制造和农业,就是两个被忽视的角落。
所以新技术革命当前,有搞AI、有搞机器人,但很少有人说“我要下农田”、“我要下车间”。
量子位:或许是因为“天下熙熙,皆为利来”?
闵万里:坦白讲,事物一分为二。在别人刨过的地里再发现价值是有难度的,但并非没有可能性。
因为阿里云的经历,过去几年农田和车间我都去过,这些地方恰恰有着被忽视的最大价值空间。
因为真的被遗忘太久了,与时代脱节的厉害,才最具备逆势而行的勇气。
所以这个问题明确一下就是:在确定性场景下寻找不确定性价值。
确定场景:几千年来都是确定的,人都要吃饭穿衣。
不确定价值:有被新技术赋能转型升级的机会。
某种程度上,我仍旧在做在阿里时的事情:赋能传统行业。但现在我还有资本加持,这会让金刚钻更有动力和保障。
量子位:时机也具备了?
闵万里:其实最大的痛点,是如何以规模化方式直面产业界痛点,把合适的技术、方法输送给他们。
而这个过程,我在阿里这些年都经历、积累过了,在很多垂直行业都取得过成功。
之前讲我创业是“二位一体”,实际应该是“四位一体”:时机、资本、技术方法,再加上我愿意下车间、下农田做这件事。
我要做的就是直接加速传统行业的智能化转型升级,用技术让整个产业真正受益。
量子位:怎么开始?
闵万里:亲自下手干。我自己就是一个“四位一体”的组合,带资金、带技术,然后放大器、加速器。
我相信干出成绩后,就能吸引更多技术同行、资本关注这里面的机会,那么接下来将大有可为,去实现更大的变革。
量子位:有投资案例了吗?
闵万里:正在看两个制造业项目。
量子位:投资传统行业会被认为见效慢。
闵万里:恰恰相反,有些是立竿见影的。我们之前做工业大脑、农业大脑,成功案例基本都是一年之内交付且全部回款。
传统行业有自己的规则:真的假不了,假的真不了,是真是假,最慢一年之内也能见分晓。
它们的价值已经无需论证,你用新武器、新方法,很快就能找到新价值。
主要就是农业亩产增加、产线废品率降低、能耗降低……这几件事。
大道至简,这都是被遗忘的价值洼地。
量子位:但具体如何选择什么样的公司展开?标准是什么?
闵万里:首先,我们要投的是有产业背景的公司,而不是纯技术公司。
因为纯技术公司太多了,有产业背景才是稀缺的,这些公司它熟知行业背景、痛点,只是缺AI、缺云等方面的能力和认知。
所以我管他们叫“近水楼台未得月”。
量子位:那如何帮他们得“月”?
闵万里:核心是精准注入方法论。现在有很多云产品,都是“剑”,但我不一样,我给的是“剑谱”。
很多新技术就像新武器,但光有新武器没有战法是没什么威力的。
我通过投资,附加方法论,帮助他们成为行业的数字化转型专家。
量子位:这种投资模式,回报够吗?
闵万里:这种回报不是单一的。
一方面,是转型升级后直接带来的价值创造回报。
另一方面,转型升级之后,资本市场对它的重估,就不再是传统产业,也不是周边的IT服务商,而是整个产业数字化转型的引领者。
过去几年,有些传统模式一旦套上AI的概念都会估值翻番。这体现了市场对新概念的渴求,愿意给高估值、预期高回报。
如果现在你真正地实现了新价值的创造,而且还成为了整个产业迈向智能化的引领者,为什么不会有高回报?
大逻辑很明确,关键就是先把价值创造做出来。
这就是为什么我需要基金去做的原因,有保障,不必在投入方面去说服。
量子位:重要的是LP也相信这套逻辑。
闵万里:因为这套逻辑不是设想,已经在多个行业取得显著成果。
很幸运我之前在阿里有团队支持,在多个垂直行业都有了成功案例,并且我认为我们已经找到了可通用迁移的窍门。
很多案例现在都是公开的,攀钢、信息光腾、天合光能、恒逸石化、中策橡胶、金星通讯、迪森热能……光听名字,就知道这些行业有多传统、有多不同。
在这么多实践案例之后,我认为经验模式是可以泛化的。
所以我离职创业,如果只选一个行业,那就太可惜了。我希望做的是一个改变产业的事情。
量子位:也决定了你现在的模式和做事方式?
闵万里:是的,我一定要找一种机制能够同时把这些方法论投射、注射到这些产业当中去,让这些产业能够同时享受到这些新技术的价值。
所以我立刻排除了那种融资创业的可能性,我必须选一个行业聚焦,打穿打透,不然的话是没法创业成功的。
另外,我还要找到一种方式,能够同时注射阿里云和产业,填平二者之间的鸿沟。
我要对接的两方很明确,一边是阿里云或者掌握智能化转型的技术精英,一边是巨大的传统产业。
而且最关键的是,这种转型并非标品。
量子位:这又跟普遍的认知有所不同。
闵万里:很多人认为企业、产业数字化转型可以标准化去复制,我认为不可能。
这就跟医生看病有点像,你要开药,就要望闻问切因人而异,不能看似感冒就都给两粒头孢。
在传统行业智能化转型里,没有一个放之四海而皆准的东西。
就算是你有很多标准化的产品,也可能一上来就标准化覆盖,你需要先服务,找到病根和切入点,然后把方法和产品给他。
所以这也是我无法留在阿里云完成的事情,因为我会受限于阿里云本身的产能,我需要带着产品和人去服务客户。
量子位:不能让客户主动找阿里云?
闵万里:我确实想过,理想的情况当然是传统产业被激发,然后敞开心扉拥抱AI,打消沟通成本和障碍。但早几年的实践说明,这种想法并不可行。
早几年对方对你是极度怀疑的,你进入传统行业,对他们而言完全是新人,不懂工业、不懂制造业,这个时候你要推广方案就需要时间、解释起来也不轻松,配合度还低。
进行了2年之后,好处是对方不再怀疑了,但是改成自我怀疑了。他们不知道自己的工厂是否具备转型的可能性和可行性,这种智能化转型的红利,它们这个行业龙头能否享受到,毕竟你讲的标准化案例,对方也不具备。
如果我留在阿里云,还是一个线性增长的过程。而今天这种方式,就是一种激活,一种杠杆、一种放大器。
量子位:为什么离职创业就释放了活力?
闵万里:离开阿里云有了杠杆、资本的力量,加上方法论的注入,能够让传统产业的人主动的敞开心扉,思想解放。因为我钱都投给你了,跟你成为了一国;你理解我讲的,思想一解放,之前积蓄的生产力也都释放出来,我再提供正确的方法论,一下子就是干柴烈火。
星星之火,有两种方式可以燎原:
一种方式,靠东风来吹,吹到哪里是哪里,吹到干柴就最好。但风不对,运气不好,火就会灭。
另一种方式更稳妥,我这东风猛吹草,把它往火堆上聚拢,火堆就会越烧越猛。
我认为后一种方式更快,核心是发动群众,走群众路线。抛弃技术精英那种从天上往地下俯视的方式。
真正埋头产业后,你才会发现原来被你忽视的价值空间会是如此巨大,光打一口井是不够的,你还要动用资本的力量、正确的方法,再配之以技术,进而让更多产业价值主动喷薄而出。
量子位:与阿里云也不是竞争关系?
闵万里:实际上是共赢。因为涉及标准云产品,我们就成了阿里云的客户,或者说给阿里云创造新客户。
量子位:人才从哪里来?
闵万里:我把这些帮助企业转型的人才称为教练。我都会亲自培训。
在阿里云的时候,我就亲自打造了一个岗位:DTC:Data Technology Consultant。
DT有两个含义,一个是数据技术Data Technology,一个是数字化转型Digital Transformation,一语双关。
他们像大夫,望闻问切,跟客户一起梳理出业务流程中的痛点,找到优化方式。
在阿里云时,这批人全部按照商学院的方式训练,我们把他们叫作梦之队、特种部队,人不多但精,一个行业两个人就够。
量子位:所以现在你这支技术基金需要的人才,更看重的是传统背景,而不是计算机?
闵万里:计算机领域我懂,我教就好了。我今天要做的是互补型投资,我有资金、技术和方法论,你有转型的决心和行业背景,你没有的我给,你有的我不必重复,双方化学反应,快速成长。
这是赋能型投资。而关键的DTC人才方面,我要精准注入一个角色给他。
量子位:相当于加强传统VC里的分析、咨询?
闵万里:这是必须的。但不只是对行业整体的判断,还要对赛道中的选手体检,有开药的能力。
可以把对方的难言之隐梳理出来,定量、优先级排序,然后从整体到细节,一层层结构化分解,最后进入具体执行。
你要在传统行业创造新价值,就要搞清楚:什么东西制约了你的产能,制约了你的效率,制约了你的利润率。
量子位:投前投后参与度都很深入。
闵万里:对,纯技术分解,或许只需要关注性能指标的提升,但现在需要关注的是如何传导到整体,而且形成价值闭环。
有点像4×100比赛里,你把第二棒速度提升了,但是二三棒没交接好还是没用的,最后的结果是各个环节传导的体现。
我们所有的动作都是为了最后创造价值,不是局限在中间某个环节的提升。
一个球赛,中场倒球再多、假动作再炫酷都没用,关键是为前锋创造射门机会进球。
量子位:这是思维问题?
闵万里:对,技术人员今天往产业走,我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。
量子位:也有赋能传统产业的AI公司,但想走标准化产品和方案的路线。
闵万里:我绝对不看好这样做。To B有个特点,得量身定做。
同样生产轮胎橡胶的,A厂家的产线是从德国进口的、使用四年。B工的产线从日本进口、两年工龄。
你觉得你调节参数的产生的工艺参数都应该是一样的吗?这是不可能的。
我们To C做个App,点一下,无论喜不喜欢,损失的只是1、2秒钟。
To B产线,没弄好一个批次就得损失好几十万。
所以To B企业对于价值风险的考量非常严格,对那种似是而非的标准化产品容忍度非常低。
归根结底,一系列动作后不能传导到价值提升,只是搞个炫酷的大屏幕可视化之类的,根本没用。
量子位:传统行业的退出回报速度跟得上吗?
闵万里:我们谈VC退出回报,在互联网时代看规模化复制的速度。
传统行业这方面可能慢,但客单价放在那里。
我去年做工业方案,人均创造的价值有几百万,纯软件能实现这样的速度吗?
传统产业当中,边探索,边实施,边交付,边验收,边回款,一年创造的人均价值,可能是有些小技术概念公司一年的利润。
这充分证明了,我们不能简单地以你是用什么工具来定义价值创造。
现在到了跨界结合的时候,老眼光看新价值并不恰当。氢气和氧气在一起可能产生的是水,还可能产生双氧水,谁的客单价高?
所以回到回报问题,价值创造大、客单价高,回报也不可能低。
量子位:你的方法论是什么?
闵万里:To B需要定制化,但方法上有共性和规律。
我探索了几年,有心得,包括怎么样把业务流抽象为数据流,然后再用网络流,并找准关键节点下手。
这套方法论归根溯源,还是我10多年前博士论文中研究的东西。
我相信万物至繁终究归于至简,牛顿的三大定律,那么简洁的数学公式,结果就能把人造卫星送上天。
现在技术专家们进入传统行业,太过迷信工具型技术,对深度学习、AI非常痴迷,觉得锤子哪里都能发挥作用。搞黑盒子,这是短期行为,不是长远发展的正确道路。
量子位:技术赋能产业,是不是也意味着有新评价标准的时候到来?
闵万里:一个很重要的问题:新技术在传统产业当中带来它整体的升级转型,所以就是你怎么衡量它的价值。
但归根结底,估值不能偏离价值。互联网也好,传统产业也好,估值都是基于价值创造、围绕价值创造展开的。
现在技术变革传统行业才刚刚开始,衡量变革的指标也在不断成型,比如效率提升、能耗降低……
但有一点,肯定不会按日活量之类的指标。
中国上一代创投里有种某种程度上的“思维黑洞”,被日活量绑架,被流量绑架。
这也是我离开杭州创业的原因。杭州说来说去,做什么都离不开“阿里巴巴”,围绕阿里生态做事。
量子位:那又为什么是深圳?
闵万里:刚才解释了为什么离开杭州,接着解释下为什么选择深圳。
今天我的第一个判断就是,珠三角制造业的整体转型升级压力是最大的,这里有改革开放最早的一批企业,区域性产业特点突出。
另外,这里的人思想活跃度最高,敢为天下先。
以后“北伐”与否不知道,但肯定会南下,比如东南亚,有很多农业和制造业的转型升级机会。
我现在越做越有信心,相信中国在很多垂直行业里的创新,尤其是AI实践是处于全球领先水平的。
我之前去澳洲、中东演讲,客户跟我说他们以前都想过,但都没机会做起来。
今天中国可能有全球最好的场景,技术也不弱,以后出海输出也大有可为。
我们最近就在看几个东南亚的农业科技项目。
量子位:别人说传统行业升级,通常指的是工业。
闵万里:我对农业情有独钟,我自己就是从农村走出来的,大别山的农村。
所以我知道中国农民几千年来都是看天吃饭,被新技术遗忘。
我跟LP说,今天想要做的事情,就是希望让工人、农民更早享受到人工智能和DT数据技术的价值。
让亩产增加一点,施肥少一点,灌溉水节约一点,我说这才是我要实现的价值。
今天我们做事的方法里,有一种就是希望激励农业和工业周边的人,让他们敞开心扉,我把正确的方法给他们,依靠群众,走群众路线。
量子位:你的LP怎么说?
闵万里:后来他不给了我这笔钱吗?我觉得从他们的格局和角度,也应该赞同人类发展肯定需要农业和工业的与时俱进。
如果农业、工业使用的还是300年前的技术,服务现在和未来,那太滞后和脱节了。
量子位:阿里的经历也帮了忙,成了你证明你模式的案例?
闵万里:是的,我前几年在阿里这么干,也都有别人的质疑,但我先干起来,当可以拿出东西来说话了,那个时候别还有什么办法质疑你?
用速度争取时间,用成果打败质疑。
之前阿里云就叫“阿里云”,我们参与努力后,现在是“阿里云智能”,我们证明了智能在产业中的效果和潜力。
所以还是回归本质,先别动不动就谈互联网模式,是不是可复制。先证明有没有创造价值、有没有创造新价值。
黑猫白猫,抓到老鼠才是好猫。这句话到今天依然是对的。
量子位:干就完了。
闵万里:现在不是模式太少而是太多,而且对互联网模式过度痴迷。
很多从业者宁可要每月一块钱的细水长流,也不要一次性拿200万,因为他们觉得细水长流稳定、可预期。
但很多人不思考,这其中的关键不在于你第一次收获的200万可以持续多久,而是你拿到200万的能力,是不是还能够帮你拿到更多的200万?是不是有另外的痛点你也可以帮解决?
所以今天这个时代,是一个能力不断变现的时代,能力就是最坚固的护城河。
量子位:这种认知也更符合产业落地。
闵万里:之前很多人都说产品是护城河、技术是护城河,但我觉得背后的能力才是护城河——你源源不断打造产品和技术的能力。
一个成熟产品和技术有什么护城河?人都这么聪明,今天你搞出来了,明天满大街都是。
所以那种迷信互联网模式——搞一个稳定产品躺着有收入的模式,在To B产业里不现实。
这里的情况是,一旦你停止了价值创新和创造,可能就要被市场淘汰。
量子位:那你的创业有参考吗?
闵万里:我想谈谈最近常思考的例子——通用电气。
历史非常悠久,追溯到1879年爱迪生发明电灯泡,然后1882年在纽约曼哈顿成立发电厂。之后通用电气没有停留在灯泡上,随后发明了电气机车、微波炉、电磁炉、X光机……直到1982年的医疗CT机。
这100年里,通用电气几乎踩在了每一个时代节点上,踩准了那个时代他创造价值的方式。
他最初是做照明,但并没有叫“照明电气”,而是通用电气。
围绕“电”这项根本技术的价值创造。但1982年医疗CT推出之后,GE似乎就把这个关键忘了,搞了很多业务创新,搞金融创新,唯独没有继续价值创造。
所以去年8月16日,GE被踢出了道琼斯30——霸榜100多年后。
GE的工业互联网平台到处叫卖也没人买,非常凄惨,不得不分拨,但没人愿意接手。
我自己把GE的这段历史叫作“辉煌100年失落30年”,而且这后30年里,参与其中的还有大家奉为管理学大师的杰克·韦尔奇,他搞了很多管理变革,但结果也看到了,或许对管理大师也需要重估了。
现在我也跟团队讲,我们的目标是要做General Computing——通用计算,不是非得上云、不是非得深度学习,核心是把业务本质问题找准、并且解决掉。
量子位:大道至简,万佛归宗。
闵万里:说实在的,我们今天有太多思维,也有很多大咖大师,大家一上来先讲模式,先说是XX领域的谁谁谁。
但是人们没看到的是,那些企业家都是掌握了独门绝技、不断在创造价值,然后才百尺竿头更进一步。
如果内功还没练好,就开始花拳绣腿,结果只会越来越差。
所以我说价值创造这件事,一定会是所有企业乃至行业最后必须回答的根本性问题。
对于我的创业来说,就是通过资金加技术的方式,给被投的企业创造价值,给整个产业创造价值。
这其中的两层我现在都理顺了,解清楚了,感谢之前的那些产业实践。
量子位:什么时候这些思考成为现在的体系?
闵万里:应该是春节的时候,那时候钱已经拿到了。
量子位:一般都是想明白再出去找钱。
闵万里:我觉得钱真的不是问题。我从春节到6月(离职),主要是进行内部沟通、交接清楚,我不想因为我的离开,让亲手做起来的业务和部门就此偃旗息鼓。
我拿钱的过程也很神奇,都没有BP,没有写融资材料,就阐述了一下我将来想做的这件事,对方就给钱了。
量子位:是阿布扎比的私人投资?
闵万里:是,但具体姓名背景就不公开说了。当时我还有朋友怀疑对方会不会是骗子,我说哪有骗子给钱的,而且人家的各种东西都在那儿放着。
量子位:太因缘巧合了。
闵万里:我当时在迪拜演讲,主要是城市大脑的东西,他们(LP)还不知道我做的工业案例等,但当下就给予了肯定。
第二次再见面,我把工业、农业,以及做这件事的方法思路都分享给了他们,然后就得到了这个创业的大天使。
量子位:规模多少?
闵万里:第一期有几亿美元,可以先把这种投资方式启动起来。
我有时觉得自己比爱迪生还要幸运,他创业前没有“阿里”这样的大平台,融资还要到处坐火车。而我生逢其时,很幸运。
量子位:除了一个大平台,阿里对你的影响是什么?
闵万里:更重要的还是思想。我真的觉得这在你职业生涯的成长过程中非常关键,如果没遇到一些像马老师这样段位的人,你自己就没办法再上一个段位。
你一定需要有人给你树立一个榜样,你会发现到了这个山头,前面还有更高的山。
如果你只看到,这一路过程很艰辛,现在眼前已经有这么多很美好的风景可以享受了,你就永远攀不上去了,你也就到了职业生涯的顶点了。
我一度以为阿里就是我的顶点,但因为马老师他们,我今天发现阿里其实是另一个起点,我又有了新的目标。
量子位:马云他们给你最大启发是什么?
闵万里:敢于放弃眼下,敢于放弃当下的局,去追求一个更大的局,我觉得这才是最大的启发。
量子位:在阿里这几年,你印象最深的是啥?
闵万里:2015年6月1日,我刚到阿里云,六一儿童节,就我一个人。
然后慢慢开始后来ET大脑业务的试水,最早是帮助浙江交通进行整个浙江高速公路的路况预测,2015年10月份完工,当时就在国内上了头条。
2015年全年里都是7个人的团队,但由于第一个项目的成功,上面很快决定给我加持,2016年3月开始,一下子划了30个人的名额给我。
后来一年内又翻一番,等到工业大脑也见成效了,又增加了270人,直到我今年离开,团队已经有430多人了。
量子位:你对数字、数据都记得很准?
闵万里:原因很简单,因为我真正用心去做了的。只有倾注了心血,才能够铭记于心。
量子位:这段“从0到1”的经历,也算是为现在创业做了铺垫。
闵万里:我觉得证明了一件事——当你在不断证明自己的时候,你也会得到资源,甚至资源会向你靠拢。
量子位:有合伙人吗?
闵万里:没有,还在找,主要找的是投资合伙人,因为投资是很专业的活,我自己没有经验,需要一个非常资深的投资合伙人。
团队其他成员的话,我有信心自己培养。我从阿里离职创业,一个人都没带走,因为真是心怀感恩的。
回到“护城河”问题上来,具体人才本身也不是护城河,培养团队的能力才是护城河。
马老师他们自己也分享过,当年的18罗汉,不一定都是最优秀的,但他们善于学习,经常组织集体学习。
不是说三个臭皮匠顶个诸葛亮吗?那18个人就是6个诸葛亮。
我现在也是怀着这种心态的,谁也不是天生什么都会,都是学习、实践出来的。
量子位:有时候找人也是降低学习培养过程中的时间风险吧。
闵万里:风险不是问题。在我今天说的投资逻辑中,已经说了先用技术方式精准地判断价值创造,那么风险的不确定性就会降低很多。
某种程度上,我是用技术的确定性,来对抗风险投资中的不确定性。
量子位:之前也没有过个人天使投资的行为?
闵万里:真没有过。但如果回顾我过去打垂直行业的经历,就会发现其实是由很多“命题作文”组成的。
在阿里每个财年结束都是要交成绩单的,否则项目就会有被砍掉的担忧。
大公司内部也会面临有限资源、有限时间和精力,还有开拓新业务的挑战。
现在只是换了个姿势做选题,做“命题作文”。
量子位:但你之前是在最大的巨头公司,即便是“有限”,在数据资源方面也有优势。
闵万里:我觉得这里有普遍的认知偏差。
首先是对于数据,特别是传统产业的数字化升级,其实核心在传统产业中,科技巨头平台没有突出的不同。
其次,大家听过了很多“数据是新时代的石油”,但在传统行业,数据恰恰不是石油。
很简单,石油是不可再生资源,用一点少一点,但传统行业里,生产环节一启动,数据是源源不断产生的,它是一个通货膨胀的东西,又是会迅速贬值,过期作废的东西。
所以“数据是新时代石油”在传统行业里是不成立。
相反,正因为数据在这里不是石油,价值也转瞬即逝,更应该迅速抓关键把它利用到极致。
以前没有云计算,算不快,可能客观条件上有利用难度。但现在有了云计算,有AI这样的技术,客观条件就成熟了。
所以也是有对数据的这种认知,让我们做很多案例的时候,更迫切找到最关键的、数据生成度最密集的控制环节,这样才能在光伏、橡胶,石化等行业干出名堂。
量子位:听起来这是趟过很多坑之后的总结。
闵万里:如果今天再给我一次机会,我可能就不做了,太累了,说实在的,很辛苦。
当时真的是又要写代码又要下车间,还要不断科普,相互理解对方的行业术语。
量子位:你得亲自写代码?
闵万里:是啊,最早几个案例,都是我亲自写代码、写公式,每个大项目核心的算法设计,我都亲自把关。
拥有这些经历的好处就是今天对于流程里很多障碍、潜在的问题,关键性节点,我都特别清楚。
当时我团队里的人最怕跟我汇报,因为我会当场让他写流程公式,你不用跟我说解了多少bug,怎么设计的,你就把基本逻辑用最简单的公式表达出来就行。
万物至繁归于至简,牛顿三大定律多简明的公式,就能让火箭卫星上天。
量子位:写公式倒不常见。
闵万里:现在也是,被投对象来了我也要求他们写公式、逻辑推导。
我们市场上充斥太多靠新名词和新术语去融资的人,我觉得都是浮云,一有风吹草动就会被当成炮灰。
事情的本质,事物的基本面,一定是简朴有力的。
量子位:为什么创业取名“北高峰”?
闵万里:这是杭州的一座山,灵隐寺就在这座山上。在山上眺望,你能看到钱塘江,看到西湖,看到阿里巴巴园区。
钱塘江是时代大潮,西湖是千年美景,又有阿里巴巴这样的公司,这不就意味着你是站在巨人肩膀上吗?
最初取名就想找地名,先在深圳南山附近想了想,没有太好的,后来就灵机一动,干脆直接叫“北高峰”。
我离开杭州之前,团队送行,写了一副对联赠别:
白云飞掠白云山,山景趟过山景木。横批:南山北峰。
量子位:也有站在时代浪潮之巅的意思,有云、有AI……
闵万里:必须的,真是生逢其时。
早些年没有云,AI计算是很昂贵的,我最早在IBM开展智慧交通灯项目时,一年下来就要花费好几千万新币,普及是很难。
现在好了,云计算来了,用卖服务的方式使用计算,跟用电一样。现在大学生也能负担得起超算,用十分钟二十分钟就行,用完还回去,门槛大大降低。
深度学习等使用大数据的方法也成熟了,能够让我们更好的实时计算和深度挖掘数据,寻找变量之间的定性关系,这些对于传统行业的帮助很大。
所以我也说,没有云计算就没有今天的AI,但是没有AI就没有未来的云。
量子位:之前马化腾表达过云、AI和大数据的关系,但没人从时间维度思考过其中关系。
(马化腾认为:数字化转型就是让企业在云端用AI处理大数据)
闵万里:我因为都经历过,自己实践过,从云计算还没成为概念的时代,到AI因为深度学习复兴的现在。
而且回头来看,云和AI,解决了生产力和生产关系的问题。
它们带来先进的生产力,可以让有生产资料、有产业场景的这批人,变得更好,创造新价值。
量子位:北高峰的投资风格会是什么?
闵万里:我们要做的事和做事的方法都说了,最后投资的话,还有一个心态问题。
我对回报的期望是长期的,你看我们的投资领域和理念,并不是在短期内随波逐流追热点,追热点只会成为分母。
要找到蓝海市场,你就得在寒冬时节出海;春暖花开的时候,大家是一窝蜂下饺子,众声喧哗,很难分清做实事的和讲故事的。
投资都讲风口,我很理性,我觉得很多时候你要具备掌握风口的能力,在风还没起的时候就开始造风。
量子位:其实您离职消息宣布后,我们后台最多的评论是“这样学术的人才竟然做投资基金去了”,有惋惜的意思。
闵万里:学术也好、在产业界也好,最后核心还是如何最大化创造价值。
我2002年开始博士论文课题研究,核心是基于数学理论推导的统计算法设计。
2003年底投出,2005年发表。数学论文的审稿周期一般都很长,但当时有个匿名评审说:
“这篇稿子的作者会终生以这篇文章为荣。”
博士论文后来确实成了我的成名作,里面全是数学,十几页的数学公式推导,思考期间在图书馆里经常感到很沮丧,老是证不过去,几个证明的环节有时会死死卡住,后来还是受惠于20世纪50年代哥伦比亚大学的一个华人教授周元鑫写的一本《概率论》的教材,里面的一个定理,帮助我跨过了难关。
后来就是这篇论文,开创了随机过程领域对于非独立过程的大样本性质的理论体系, 打破了1960年以来的Strong Mixing理论局限,成功应用到了交通流,股票等领域。
2009年有机构统计,这篇论文成为过去5年随机过程领域十大被引用次数最多的论文之一,在很多实际领域发挥作用。
这也给了我另一层启示,我可以用自己的文章、自己的理论,然后自己选择赛道去创造价值。
但这样开创性的东西,你会一直有吗?学术研究有时候持续保持这样的开创性不单单需要努力。
或者你就用常见的玩法,随时看别人最新发的论文研究,找到不足之处,马上跟一篇,但这样价值又有多大?
如果真的能把理论研究在更多领域的实际应用中放大,价值就出来了。
量子位:有时候学术理论和实际应用,界限被划定得太粗暴了,只看title而不是成果。
闵万里:我的研究成果其实也没有停止。2011年我又发表了一篇新论文(其实2007年就完成了,IBM因为商业考量内部审批了很久),把在IBM新加坡任职的核心成果给理论化了。
还是用数学的方法去搞交通工程,再次成为这个领域里被引用次数最多的文章。
然后进入阿里后,开始搞ET大脑,继续把理论和实践推进。
在今年离职阿里前,5月1日,我收到了IEEE的论文接收反馈函,论文的核心内容是全局数据模型对救护车路线和红绿灯的优化。
在之前的阿里交通大脑里,这是一个标志性成果,而世界范围内,这样的文章也是全新的。
所以论文不用多,我每个阶段都有一篇代表作,既对自己的有一个交代,也对学术和产业有实际价值,两三篇足矣。
科研更多的是理想状态下的自我修炼,但现实应用中条件永远不完美,一进入现实,那就成为了该怎样寻求最优解、近似解。
问题的本质不是身处何方,不是做学术还是在产业,而是用现实问题视角,思考需要用什么样的技术来解决行业问题。
永远都有时髦的新技术,然而那些时时把热点当做核心出发点的人是走不远的。
我们带着技术进传统产业的时候,绝大部分人不看好,觉得是价值洼地,但这种时候我们偏向虎山行,最后用结果证明我们的坚持和判断。
这其中,也是对理论和方法的自信吧。
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