“人工智能不是用来炒作的,是拿来用的。”在去年的某个高峰论坛上,懂懂笔记曾听到演讲者发出这样一句警示,然而这股浮躁之风,过去一年来丝毫没有减弱。
文丨懂懂
来源丨懂懂笔记(ID:dongdong_note)
一位朋友曾开玩笑说,三年前在外交换名片,要是和云计算大数据不沾边都不好意思拿出来;之后,名片上的热词换成了物联网,而去年又变成了人工智能。从2017年被定义为AI元年后,这一年时间无论是BAT等巨头还是小微创业企业,都在资本市场的推动下大干快上,浮躁自然在所难免。
浮躁过后 人工智能领域终将回归本质
面对行业内的这股虚火,有的企业选择往上靠,反正AI是个筐,什么都可以往里装;有的企业改弦易辙,抛掉原有业务专攻AI方向;而很多资本也忙不择路,唯恐砸钱慢了就错失良机。泡沫,自然也就浮现。
“我觉得这个泡沫短期会有,在国内不管是VC也好,还是企业创业也好,有一些泡沫也是正常的。”23日,百度总裁张亚勤在瑞士达沃斯演讲时坦言道,但他同时强调,“总的来讲,人工智能对中国经济的影响是深远的。”
“我们现在看到很多公司把这个概念炒得很火,或者把自己的算法标榜的很牛,这个做法其实早晚会歇菜的,因为最后你还是要回归商业本质。”同样系出微软名门,曾担任大中华区副总裁的严治庆,谈起这个话题也很坦率,他从2016年底离职创业开始,始终坚信企业的商业本质,依旧是要为客户创造价值,“你服务了多少客户,客户是不是愿意为你的技术或者解决方案买单,一年的销售收入到底有多少?你的增长速度有多快?炒作和浮躁过后最后还是要回归本质。”
曾带领团队用18个月时间在国内落地Azure公有云业务,又用一年时间把这块业务从0做到1亿美元。这样的经历让严治庆在创业历程中,反而更清醒地理解市场虚火与商业本质之间的沟壑。尽管新公司扩博智能一开始就聚焦在机器视觉技术,并且在西雅图设立了技术研发中心,但他似乎很“讨厌”人工智能这个帽子。
“其实在过去这一年,很多人都称我们是人工智能企业,我一直在说我们是一个专注机器视觉的公司。说实话我不大理解人工智能到底是个什么东西,但是机器视觉这个点是很扎实的。我们知道,能够用图像、用机器的能力在传统行业中找到一两个点,能帮助用户切实解决到他的问题,这就足够了。”
在众多懂懂笔记交流过的AI领域企业中,严治庆和他的团队绝对是特立独行的。别人都纷纷往机器学习、图像识别等AI方面努力靠拢时,他却分分钟想跳出人工智能这个大筐。不仅如此,这种撇关系的态度,还被韩国最大的投资机构KTB看中,在前不久领投了五百万美元的A+轮融资。
在这一轮融资中,除了KTB领投,还有GGV纪源资本和首建投资本等跟投方,这是扩博智能继2017年6月宣布接受GGV纪源资本首轮投资之后,获得的第二轮融资。
实际上,在去年获得首轮投资后,严治庆在与VC交流中就发现了一个明显的迹象:无数投资机构一听说项目与AI相关,都会纷纷接洽和沟通,但是往往在谈判落地前悄然退却,谨慎到令人无语。“这就是泡沫造成的结果。其实我觉得是个好事情,资本市场已经发现这里面一定是有泡沫的,但是这个泡沫什么时候破掉,不是很清楚。”在他看来,资本市场的谨慎是好事,业务真正落地的创业项目总会浮出水面,被资本真正挖掘出来。
实际上,浮躁与虚火对市场的影响,不仅仅是资本降温、谨小慎微,行业内人才的待遇暴涨、哄抬物价,用户被AI忽悠后产生的不信任等等,都会让技术的落地、应用的普及和市场的良性发展遭遇反噬,现在最需要的应该是深挖行业需求,夯实自己的内功。
那么,过去这一年时间,离开微软这座AI领域的黄埔军校后,严治庆和来自微软、亚马逊、Facebook、英特尔以及华为等企业的一众小伙伴都做了什么?在AI领域究竟2C还是2B的选择中,他们聚焦在了哪里?
如果用一个通俗易懂的景象来描述——他们一直在大大小小的超市里,面对营业员异样的目光,用相机为无数件商品拍照。
专注To B市场 零售行业凸显新的金矿
一个巨大的商机,正在零售行业发生。
目前中国已成为全球巨大的零售市场之一,甚至在2018年市场规模会达到10.3万亿美元(全球第一)。但是目前80%的零售业务还是在线下,这是现实,也是机遇。在严治庆看来,人工智能也罢,机器识别也罢,如何把这个行业的应用作深,做扎实,才是关键。
“我坚信这其中至少会成长出十几亿或者几十亿美金的生意。现在全行业在谈新零售,这当中可以看到线上巨头都在往线下渗透,都希望把线上线下打通。这个战略是非常正确的,但在这里面包含了一个巨大的挑战。”看到众多电商巨头都在布局线下,严治庆敏锐地发现,行业巨头对于人的把控,以及线下场景中打通人与物的“关联”存在海量需求。
无论是零售业还是品牌巨头,都需要左手有人、右手有物体(数据),将人和物体(数据)连在一起的时候,才可以真正去建立闭环。“对物的识别这一环,恰恰是我们现在在专注的长项,有了这些物体的点以后,我们可以很轻松的把人连在一起(形成面)。这就变成蛮好玩儿的一环了。” 在严治庆看来,他和团队成员在计算机视觉、深度学习算法方面的优势,恰恰能把商场上那无数的“商品”影像数据化,从而改变整个零售行业的运营效率。
术业有专攻,行业巨头不可能去做这样的动作——把商店和超市里几百万、几千万个SKU(最小库存单位)的图像数据抓取上来,图像识别毕竟有着一定的门槛。而严治庆和团队们,则会利用自己的技术优势,在这个方面深深扎下去,获取自己的价值。
但是技术优势是一方面,对行业的深入,还需要让算法不断地学习和训练。于是乎,这个团队的成员开始长时间“流连”于超市中,对着所有商品拍照,直到被营业员强行制止;接下来就是托亲戚朋友,看看谁家有超市的资源,带着设备就扎了进去。“我们几个核心团队的朋友亲戚一时间都很惊异,以为我们是要开超市连锁,有亲戚还在担心好好的外企不干了,为什么要辞职搞超市呀?”
从比较规范化的制式包装,到不断变化包装设计的快消品,再到几乎无法标准化的生鲜食品,每一个SKU的细化、量化、精准化都是挑战,如何用算法、模型去把商场中成千上万的商品“绘制”出来,并让系统理解和认知,成为严治庆和工程师们无数个通宵的“提神良药”。
终于,当无数个SKU的影像通过不断优化和训练呈现后,在结合行业巨头或国际品牌商海量的“人”的数据,新的商业机会就展现在严治庆眼前。对于他和团队而言,自身的行业定位也在这个过程中更加清晰。“我们不会去做一整套新零售或是无人零售的解决方案。每一家巨头在零售环节,对于物体的识别都存在巨大的刚需,不管是用API还是APP的形式,只要我们能把这些产品的识别能力给到客户,这其中就有巨大的商机了。”
就如同去年与可口可乐的合作中展现的效果那样,原本需要耗费大量人力物力对商品堆头、陈列、补货、损耗进行维护的工作,在一台手机的帮助下变得事半功倍。可口可乐方面因为引入这一系统,在销售辅助方面大大提高了效率。
帮助零售业巨头去更高效、精准地“看”物行事,拥有“货”眼金睛,这对于零售业在销售执行、市场洞察、行销辅助等多方面都是巨大助力。“作为一家50人左右的创业团队,我们觉得这种工具、这种识别能力恰恰有很大很大的发展空间。所以我认为这种细分市场才是创业公司值得去挖掘的地方。”
所以说,虽然很多投资机构不看好2B创业项目,但是他们并不惊慌和担忧。一帮兄弟从“豪门”出走,从“识别物体”这样一个小小的舞台慢慢做起,无关乎算法、建模等技术门槛,而是在于心态、起点和愿景。
离开微软,感悟”跪着挣钱“的酸爽
离开微软一年多,虽然切入的依旧是科技领域,而且是把过去对于软件、云计算、图像识别等领域的积累放在新公司上,但严治庆依然有一种脱胎换骨的感觉。
“变化真的很大,从心态上,从目标上都有了很大的变化。”的确,过去几年间,从微软大门走出来,进入人工智能领域的高管有很多。其中有的进入了BAT级别的企业,有的选择自立门户创业。原本身上的光环褪去,他们当中很多人感受到的关键词,都是变化。
严治庆在微软的履历足够辉煌,而过去这一年,他早已把自己清零。面对行业客户,面对创业伙伴,面对员工下属,他都尝试用一个新兵的角色去重新感悟。即便对于零售行业有着深刻的理解,对于用户需求有着深刻认识,但他却常常提到这个词,“要学会和乐于跪着挣钱。”
严治庆坦言,以前在微软的时候是站着就把钱挣了,而现在要学会享受跪着挣钱的过程。“这种感觉更接地气,或者说更踏实。”同时,不光是面对客户,面对自身管理和运营时,心态的变化也让他们不断发现自己的潜力。
“去年十一和可口可乐合作的过程中,有一个急活需要将产品图片进行修图,大概是几万张图片的量。原本在微软,这一类工作肯定是外包出去,而工程师和PM要关注的就是建模和调试算法。”不过如今这绝不可能,于是乎核心团队成员都赶到公司来加班,有人抠图、有人标注,还有一位联合创始人一直在给照片打标签,“一下午标注出来几百张彩图,最后眼睛都绿了!”
这就是创业,褪去所有的光环,严治庆和伙伴们发现人的潜力可以被激发出更多,这种成就感让他们在每一个业务完成后,都更踏实,更有成就感。但能够有这种成就感,他坦言与过去在微软这个平台的磨炼与成长密不可分。
“很感谢微软过去这么多年给我的帮助,让我学到很多,包括走出来,才发现这些经历让自己的起点与别人有很大不同。” 严治庆感慨道。起点、心态和愿景,正是因为有在微软这么多年的工作经历,看到了国内从云计算到大数据市场的变化,了解到了行业发展脉络,才让严治庆在投身这个垂直和细分的创业项目时,更加体会到了商业本质的精妙。
有了这样的起点,加之良好的心态,这样一个创业团队才会在浮躁中安静地低头前行,才会建立起更清晰的愿景。如今,严治庆的目标很清晰:脚踏实地,不好高骛远,完成自己在每一个阶段该做的事情。“人工智能绝不会是个一家通吃的市场,新玩家一定会在每个不同的细分领域,通过真正扎根下去,用自己的技术和能力帮助这个行业解决迫切的需求,找到自己的机会点。”
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