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    印奇、唐文斌同場(chǎng),曠視回應(yīng)一切!

    本文作者: 貝爽 2020-07-30 18:49
    導(dǎo)語(yǔ):AI正處于“死亡之谷”的泡沫期,不帶來(lái)價(jià)值的AI將被淘汰出局

    7月29日,曠視科技舉辦“始于算法,成于價(jià)值”主題年中媒體發(fā)布會(huì),CEO印奇、CTO唐文斌首次合體出席,并正面回應(yīng)外界的關(guān)心和疑問。

    一開始印奇便提到,今天我是以一位答題者的身份參加本次活動(dòng)。作為CV領(lǐng)域名聲在外的明星企業(yè),曠視的一舉一動(dòng)都備受關(guān)注。

    印奇、唐文斌同場(chǎng),曠視回應(yīng)一切!

    去年8月份,曠視沖擊AI第一股赴港上市,引起行業(yè)震動(dòng),結(jié)果在新冠疫情、美國(guó)實(shí)體清單事件、新基建等多重復(fù)雜因素下,曠視的上市之路顯得頗為坎坷。

    與此同時(shí),在這個(gè)特殊的時(shí)代背景下,AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展也迎來(lái)了前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。今天在本場(chǎng)發(fā)布會(huì)上,印奇和唐文斌將首度公開回應(yīng)上市進(jìn)程,并分享曠視在2020年的戰(zhàn)略布局與行業(yè)洞察。

    上市計(jì)劃正在籌備中 

    “對(duì)于上市,我們非常有信心”,印奇在發(fā)布會(huì)上說(shuō)到,

    “上市是手段不是目的,我們希望通過(guò)上市這個(gè)公開窗口,向大眾展現(xiàn)曠視的綜合實(shí)力,所以上市計(jì)劃還在積極籌備中。”

    曠視于去年8月25日正式啟動(dòng)赴港上市計(jì)劃,據(jù)招股書顯示,曠視估值40億美元,擬公開發(fā)行40000萬(wàn)股,募集資金5至10億美元。

    IPO程序僅啟動(dòng)兩個(gè)月,10月初便爆發(fā)了美國(guó)實(shí)體名單事件,包含曠視在內(nèi)的28家中國(guó)科技企業(yè)被禁止從美企獲取技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)。事件一出,曠視上市進(jìn)程稍有停擺,但并無(wú)大礙。

    此外,對(duì)于公司業(yè)務(wù)發(fā)展,印奇表示,禁止科技企業(yè)間的業(yè)務(wù)往來(lái),對(duì)于名單上的中國(guó)企業(yè)來(lái)說(shuō),多多少少都會(huì)有一定程度上的影響,但曠視擁有自主研發(fā)的算法和引擎,在技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈上相對(duì)獨(dú)立性,因此,這種影響可以忽略不計(jì)。

    值得分享的是,新冠疫過(guò)后,AI產(chǎn)業(yè)落地迎來(lái)了更多應(yīng)用場(chǎng)景。曠視在此也開拓了一些新的業(yè)務(wù)路線,例如,今年2月初,曠視在10天內(nèi)自主研發(fā)了紅外感知自動(dòng)測(cè)溫系統(tǒng),被廣泛部署于地鐵站、寫字樓等人流密集場(chǎng)所。后來(lái)該產(chǎn)品推向海外市場(chǎng),也收獲了一批海外訂單。

    印奇表示,新冠疫情爆發(fā)前期,對(duì)AI企業(yè)產(chǎn)生了明顯沖擊,但疫情后,AI落地呈現(xiàn)出深度擁抱各行各業(yè)的態(tài)勢(shì)。疫情為AI激發(fā)了更大的發(fā)展邏輯,AI測(cè)溫只是一個(gè)小的開始,未來(lái)我們的衣食住行都會(huì)越來(lái)越被數(shù)字化技術(shù)所包容。

    印奇、唐文斌同場(chǎng),曠視回應(yīng)一切!

    另外,今年受疫情影響國(guó)內(nèi)大力提倡新基建,著力發(fā)展5G基站、大數(shù)據(jù)、人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域,這意味著國(guó)內(nèi)AI技術(shù)發(fā)展迎來(lái)了新機(jī)遇,基于此,選擇A股上市也不失為一種好的選擇。

    最后印奇表示,

    一切選擇還在綜合考量中,如果上市,我們的股票必將是穩(wěn)定且持續(xù)增長(zhǎng)的。

    逃離AI死亡之谷的三大挑戰(zhàn)

    在經(jīng)歷了幾次爆發(fā)式增長(zhǎng)后,AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展逐漸步入穩(wěn)定期,或者說(shuō)是瓶頸期。發(fā)布會(huì)上,印奇為我們分享了一組技術(shù)成熟度曲線(Gartner),可見當(dāng)前的AI產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀已陷入“死亡之谷”。

    印奇、唐文斌同場(chǎng),曠視回應(yīng)一切!

    這一階段,如何去泡沫化,走出產(chǎn)業(yè)發(fā)展“深水區(qū)”,實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地,是企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)問題。作為一家估值40億美元的AI獨(dú)角獸企業(yè)創(chuàng)始人,印奇分享了他的見解與思考。

    AI產(chǎn)業(yè)落地要跨越三大挑戰(zhàn):算法供給、價(jià)值閉環(huán)和組織人才,印奇說(shuō)。

    算法如同血液,是基礎(chǔ),是必需品,而當(dāng)前企業(yè)的供給能力還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。AI算法從開發(fā)到應(yīng)用需要經(jīng)歷可交付和規(guī)模化兩個(gè)階段。

    其中,可交付性遵循二八原則,訓(xùn)練占據(jù)20%,部署占據(jù)80%。可見,部署是關(guān)鍵一環(huán),從目前的規(guī)模化生產(chǎn)來(lái)看,部署耗費(fèi)大量的時(shí)間成本,卻只能夠解決不到1%的算法供給需求

    因此,解決算法供給問題的關(guān)鍵在于提高可交付性和規(guī)模化生產(chǎn)能力。

    技術(shù)研發(fā)的初衷是服務(wù)用戶。一個(gè)成熟的AI產(chǎn)品,必然要考慮它的用戶價(jià)值、商業(yè)價(jià)值和可規(guī)模化生產(chǎn)的能力。這是從0到1的過(guò)程,也是AI產(chǎn)業(yè)落地最艱難的過(guò)程。

    曠視的眾多AI產(chǎn)品,同樣遵循著這樣的研發(fā)邏輯。對(duì)此,印奇將其概括為三個(gè)階段:

    價(jià)值驗(yàn)證:具備技術(shù)可行性和用戶使用價(jià)值。

    MVP產(chǎn)品:代指最小可行性產(chǎn)品,觸達(dá)行業(yè)客戶,檢驗(yàn)商業(yè)變現(xiàn)能力。

    規(guī)模應(yīng)用:提供軟硬件一體化服務(wù),規(guī)模化生產(chǎn),推向市場(chǎng)。

     在他看來(lái),這三個(gè)是階段是層級(jí)上升,封閉式的價(jià)值閉環(huán),同時(shí)也是AI產(chǎn)業(yè)落地的最大挑戰(zhàn)

    人才的培養(yǎng)是對(duì)于任何產(chǎn)業(yè)/行業(yè)而言都是至關(guān)重要的。AI賦能百業(yè),這是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),需要完整的人才體系結(jié)構(gòu)來(lái)支撐。

    提到AI企業(yè),大多數(shù)人的印象是公司員工基本為技術(shù)研發(fā)人員,但是對(duì)于打造一款面向行業(yè)、面向大眾的產(chǎn)品而言,公司配備了解行業(yè)知識(shí)的人才同樣非常重要。

    拆開來(lái)看,AI產(chǎn)品從研發(fā)端到應(yīng)用端,需要挖掘價(jià)值需求、完成技術(shù)研發(fā)、進(jìn)行可行性評(píng)估,進(jìn)而推向市場(chǎng),不同階段需要不同專業(yè)程度的人才。但整個(gè)過(guò)程AI技術(shù)和行業(yè)知識(shí)始終貫穿其中,并且同等重要。

    印奇將這一人才需求體系稱為4 in 1結(jié)構(gòu),凡是一個(gè)AI+產(chǎn)業(yè),都需配備CEO(產(chǎn)品經(jīng)理)、CTO(產(chǎn)品開發(fā))、CAIO(性能評(píng)估)、CMO(行業(yè)洞察)四種角色。

    同時(shí),他強(qiáng)調(diào)曠視的人才體系已形成了4:4:2結(jié)構(gòu),前兩者比重相同,分別為技術(shù)和行業(yè)人才。

    印奇、唐文斌同場(chǎng),曠視回應(yīng)一切!

    最后,印奇將AI產(chǎn)業(yè)落地的三個(gè)關(guān)鍵總結(jié)為:(1)解決算法供給側(cè)的問題是AI企業(yè)的責(zé)任。(2)只有賽道聚焦才能更快完成價(jià)值閉環(huán)。(3)打造AI人才和行業(yè)人才融合發(fā)展的新型組織。

    聚焦AloT,踐行1+3戰(zhàn)略

    始于視覺算法,終于物聯(lián)網(wǎng)(AloT),曠視早已不是一家單純的人臉識(shí)別算法供應(yīng)商,而一躍成為物聯(lián)網(wǎng)軟硬件一體化解決方案供應(yīng)商。

    在印奇看來(lái),物聯(lián)網(wǎng)是人工智能技術(shù)應(yīng)用的主要場(chǎng)景,

    如果把人工智能比作「大腦」,物聯(lián)網(wǎng)就是「身體」,二者相結(jié)合,能夠讓世界更加智能化,我們的愿景就是構(gòu)建連結(jié)及賦能百億物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施。

    早在2019年初,曠視就已設(shè)下以“物聯(lián)網(wǎng)”為核心的3+1戰(zhàn)略布局。

    印奇、唐文斌同場(chǎng),曠視回應(yīng)一切!

    基于自研的Brain++人工智能生產(chǎn)力平臺(tái),深度聚焦個(gè)人物聯(lián)網(wǎng)、城市物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)三大領(lǐng)域,為更多企業(yè)提供行業(yè)解決方案。

    Brain++集算力、算法、數(shù)據(jù)于一身。其中算法部分來(lái)自于深度學(xué)習(xí)框架天元(MegEngine)。曠視是國(guó)內(nèi)為數(shù)不多的自研深度學(xué)習(xí)框架的企業(yè)之一,目前最主流的學(xué)習(xí)框架要數(shù)Google的Tensorflow和Facebook的PyTorch,國(guó)內(nèi)比較知名的是百度的Paddlepaddle和華為的MindSpore。

    在此,曠視是唯一一家能夠與國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭相媲美的AI獨(dú)角獸企業(yè)。

    今年3月份,曠視將天元(MegEngine)框架正式開源,所有從業(yè)者都可以免費(fèi)享受這項(xiàng)技術(shù)服務(wù)。針對(duì)一些外界將天元與Tensorflow、PyTorch等主流框架相比較的聲音,印奇回應(yīng)稱,

    與Tensorflow相比,Brain++是更高維度的東西,比如它更像是Visual Studio,是開發(fā)者從一個(gè)創(chuàng)意到最后算法交付的端到端產(chǎn)品。目前它還還需要持續(xù)的打磨,但Brain++的開源會(huì)對(duì)行業(yè)未來(lái)產(chǎn)生積極影響。

    此外,本次決定將天元開源是出于多方因素的考慮,為3+1戰(zhàn)略模式擴(kuò)展更多to B客戶也是其中一個(gè)。

    對(duì)于2020年下半年的發(fā)展規(guī)劃,唐文斌表示,曠視的業(yè)務(wù)板塊不會(huì)再擴(kuò)張。目前1+3的戰(zhàn)略模式已經(jīng)具備極高的商業(yè)價(jià)值,三大場(chǎng)景都是萬(wàn)億級(jí)的市場(chǎng)。接下來(lái), 我們會(huì)在技術(shù)層面和產(chǎn)品層面,融入一些對(duì)行業(yè)、對(duì)客戶價(jià)值的新的洞察和思考,把1+3戰(zhàn)略框架做深入做扎實(shí)。

    此外,印奇透露今年9月份可能會(huì)發(fā)布Brain++的1.0版本。同時(shí)2021年,曠視也會(huì)陸續(xù)推出更多AI硬件。比如在手機(jī)端融入算法、SDK和IP,創(chuàng)建AI定義的智能模塊。在城市領(lǐng)域,用AI重新定義未來(lái)的傳感器,或者計(jì)算范式。在工業(yè)領(lǐng)域,打造更加智能化的工業(yè)機(jī)器人。印奇表示,

    隨著Brain++和三個(gè)大場(chǎng)景的推進(jìn),軟件和硬件一體化產(chǎn)品會(huì)在下半年Q3、Q4涌現(xiàn)。曠視在AI邊緣能力上會(huì)有越來(lái)越多的AI硬件誕生。

    長(zhǎng)期來(lái)看,曠視1+3的戰(zhàn)略版圖基本不會(huì)變,在此基礎(chǔ)上,曠視未來(lái)會(huì)著力打造一個(gè)到二個(gè)支柱性產(chǎn)業(yè)作為立身之本。從目前的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)看,城市物聯(lián)網(wǎng)或許是最重要的場(chǎng)景之一,其在2019年的營(yíng)收業(yè)務(wù)占比超過(guò)了七成。

    邁向CV+的技術(shù)洞察

    曠視在2019年初,將公司名稱由Face++升級(jí)為Megvii,以此對(duì)外宣稱曠視不在是單一的人臉識(shí)別算法公司,而是走向了更加完整的戰(zhàn)略模式。可能很多朋友會(huì)好奇Mgevii的名稱由來(lái),在這里曠視CTO唐文斌,做了一個(gè)小分享。

    計(jì)算機(jī)視覺(Computer Vision)技術(shù),定義為“How computers can gain high-level understanding from digital images or videos”

    在這里,唐文斌將它簡(jiǎn)單理解為“大的視覺”,即Meg Vision,那么,縮寫來(lái)看便成了Megvii曠視。

    名字由來(lái)并不復(fù)雜,不過(guò)其背后卻有著復(fù)雜且完整的技術(shù)體系:CV+

    以深度學(xué)習(xí)為支撐的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)如何才能更好地應(yīng)用?首先要解決的是輸入源的問題,高質(zhì)量的視頻/圖像作為輸入數(shù)據(jù),顯然會(huì)有助于視覺技術(shù)的處理,其次,處理之后的輸出,能用來(lái)做什么?

    基于這樣的技術(shù)洞察,唐文斌提出了以計(jì)算機(jī)視覺核心、包括計(jì)算攝影學(xué),以及視覺反饋控制在內(nèi)的三大模塊,構(gòu)建了一套完整的CV體系。

    印奇、唐文斌同場(chǎng),曠視回應(yīng)一切!

    計(jì)算攝影學(xué):它就像“超級(jí)義眼”,通過(guò)手機(jī)前置攝像頭等傳感系統(tǒng)捕捉肉眼無(wú)法感知到的信息。如相機(jī)、單反或者攝像頭,它們所攝取的信息分為光、感、知三個(gè)系統(tǒng)。

    “光”是光學(xué)的結(jié)構(gòu),“感”是光感芯片(CMOS Sensor),“知”即采集一些曝光時(shí)長(zhǎng)、光譜頻率等信息傳遞給算法。這是傳統(tǒng)的攝取方式,曠視要做的是在其中融入AI技術(shù)。唐文斌表示,

    目前的攝像系統(tǒng)屬于單向信息傳遞,數(shù)據(jù)之間無(wú)交互,我們將通過(guò)AI技術(shù)打通數(shù)據(jù)之間的鏈接,重構(gòu)光感知系統(tǒng)。

    視覺反饋控制:基于視覺認(rèn)知,調(diào)動(dòng)“眼、腦、手、腿”等全套設(shè)備協(xié)同運(yùn)動(dòng)。如“眼之所見,手之所向”,“腦之所念,手之所動(dòng)”,在復(fù)雜世界中,像人類活動(dòng)一樣,通過(guò)視覺判斷,完成手、腦一套設(shè)備的協(xié)調(diào)運(yùn)作。

    在供應(yīng)鏈場(chǎng)景中,曠視發(fā)布的操作系統(tǒng)“河圖”,便是這一功能模塊的充分體現(xiàn)。

    計(jì)算機(jī)視覺:它以深度學(xué)習(xí)為核心,具體從算法、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)三個(gè)維度來(lái)講,曠視做了很多研發(fā)和創(chuàng)新。

    算法訓(xùn)練就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在這方面做得最好的就是OpenAI研發(fā)的GPT3,它能通過(guò)預(yù)訓(xùn)練,與下游任務(wù)建立聯(lián)系,無(wú)需微調(diào)達(dá)到SOTA,是目前NLP領(lǐng)域的最優(yōu)算法模型。對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)性創(chuàng)新,也是曠視一直在嘗試和探索的事情,比如,

    • 成立基礎(chǔ)模型組,不做應(yīng)用研究。最后提出的ShuffleNet、ShuffleNet,實(shí)現(xiàn)了低算力下的高訓(xùn)練效率。

    • 將芯片的二進(jìn)制用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,探索極高的性能功耗比。其推出的DorefaNet通過(guò)低比特神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了性能功耗的明顯提升。

    • 利用幾千張GPU訓(xùn)練超大“祖母模型”,讓算法模型更加規(guī)模化。

    • 研發(fā)具有自我演化能力的模型(無(wú)需監(jiān)督和標(biāo)注)

    除了基于算法的結(jié)構(gòu)性探索,曠視在系統(tǒng)層面,打造天元MegEngine與Brain++相結(jié)合的完整系統(tǒng),通過(guò)工程化創(chuàng)新提升效率。在數(shù)據(jù)層面,與北京智源研究院共同發(fā)布“Objects365”數(shù)據(jù)集,據(jù)了解,它比COO物體檢測(cè)的數(shù)據(jù)集還要大16倍。

    我們通過(guò)該數(shù)據(jù)集與超大“祖母模型”相結(jié)合,嘗試探索深度學(xué)習(xí)的邊界,唐文斌表示。

    同時(shí),他也強(qiáng)調(diào),基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺在物體關(guān)聯(lián)度、感知維度和感知精度方面都仍有很大的提升空間。這其中的關(guān)鍵,在于視覺算法的規(guī)模化程度,而目前已知的探索極限,將是全面的、城市級(jí)的數(shù)字孿生。

    對(duì)話雙子星,曠視的回應(yīng)

    提到創(chuàng)辦曠視科技,還有一個(gè)有意思的小故事。印奇和唐文斌思同在微軟實(shí)習(xí),某一天他們突發(fā)奇想在Iphone4手機(jī)上制作了一款小游戲,沒想到的是,這款小游戲竟意外的在App store上火了(中國(guó)區(qū)排第三),更沒想到的是,為此還吸引來(lái)了一批投資人。于是,曠視就在這樣的契機(jī)下開始了…

    啟明創(chuàng)投的創(chuàng)始人鄺子平也是曠視的早起投資者之一,他說(shuō),以前覺得他們是一群很酷的年輕人在做一件很酷的事,時(shí)隔9年之后,感覺依然如此。

    印奇、唐文斌同場(chǎng),曠視回應(yīng)一切!

    今日,為了能夠更深入的了解曠視,了解曠視的創(chuàng)始人,鄺子平與印奇和唐文斌開啟了一場(chǎng)深入又輕松的對(duì)話,下面小編將部分內(nèi)容分享給大家~

    問題一:印奇和文斌同為技術(shù)出身,在創(chuàng)辦曠視的企業(yè)管理中,是如何確定分工的?

    答:(印)如外界所說(shuō),曠視是一家命格清奇的公司,我們的創(chuàng)始人組合并不是最優(yōu)組合,曠視走到今天背后也有很多偶然契機(jī)。我更偏向全局性和戰(zhàn)略思考,解決“what”的問題,文斌更側(cè)重技術(shù)和產(chǎn)品,擅長(zhǎng)解決“How”的問題。但內(nèi)部實(shí)際工作中,并沒有嚴(yán)格的劃分,很多問題我們都是一起商討和學(xué)習(xí)的。

    (唐)我認(rèn)為我們都很聰明,但聰明的點(diǎn)不太一樣。同樣一個(gè)新技術(shù),印奇更擅長(zhǎng)Deep learn深入思考,而我更擅長(zhǎng)Quick learn快速掌握。這一點(diǎn)我們相互補(bǔ)充,并負(fù)責(zé)不同屬性的的工作。

    另外,對(duì)于產(chǎn)品問題,我分享一個(gè)與第三位創(chuàng)始人楊沐的思考所得。對(duì)于產(chǎn)品的定義?他認(rèn)為是價(jià)值的設(shè)計(jì)者,我覺得非常好,但從AI產(chǎn)品的角度來(lái)講,我認(rèn)為產(chǎn)品既需要滿足客戶價(jià)值,同樣還要滿足商業(yè)價(jià)值,雙重價(jià)值導(dǎo)向才能設(shè)計(jì)出一款真正好的AI產(chǎn)品,因此它是雙向價(jià)值設(shè)計(jì)者。

    問題二:諸如如小區(qū)門禁等,視覺技術(shù)越來(lái)越普及化,很多AI企業(yè)都可以實(shí)現(xiàn)。曠視作為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者,它技術(shù)壁壘是什么? 

    答:(唐)它類似于90分和100分的區(qū)別,隨著技術(shù)發(fā)展拿下90分可能已經(jīng)不是什么難事,但要想拿到100分卻并不容易。曠視的標(biāo)準(zhǔn)就是100分。

    可能有的朋友會(huì)問,真的有必要達(dá)到100分嗎?進(jìn)入小區(qū)、公司能夠達(dá)到90分已經(jīng)夠用了但視覺技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景十分豐富,很多行業(yè)/場(chǎng)景要求能夠達(dá)到一個(gè)金融級(jí)別的安全性。越是需要高精尖技術(shù)的場(chǎng)景,價(jià)值往往也越大,自動(dòng)駕駛就是一個(gè)很好的例子。

    問題三:李開復(fù)關(guān)認(rèn)為,“如今,AI壁壘低于行業(yè)壁壘,AI從業(yè)者學(xué)習(xí)行業(yè)難度要遠(yuǎn)高于行業(yè)者學(xué)會(huì)AI”,您怎么看?

    答:(唐)我認(rèn)為不一定。行業(yè)知識(shí)需要的是經(jīng)驗(yàn),它需要時(shí)間的積累,我最近在學(xué)習(xí)房屋地面沉降方面的知識(shí),對(duì)此深有體會(huì)。反過(guò)來(lái)講,行業(yè)里的人去學(xué)AI技術(shù),之前從未接觸未必能對(duì)它形成深刻的認(rèn)識(shí)。技術(shù)本身是童子功,與行業(yè)知識(shí)相比哪個(gè)更容易?還真不一定。

    我們?cè)谡衅感袠I(yè)人才時(shí),有一個(gè)基本要求就是對(duì)技術(shù)要有信心、有好奇心,有空杯心態(tài)。現(xiàn)實(shí)中,很多行業(yè)里的人要么不相信技術(shù),要么對(duì)技術(shù)抱有不切實(shí)際的幻想,我們二者最好可以能夠綜合一下,畢竟一個(gè)好的AI產(chǎn)品最終還是要回歸到交易平衡中去。

    問題四:隨著AI落地深水區(qū),曠視的友商越來(lái)越多,包括AI企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、傳統(tǒng)科技巨頭等,請(qǐng)問曠視在技術(shù)層面,產(chǎn)業(yè)方面有哪些優(yōu)勢(shì)?

    答:(唐)對(duì)于優(yōu)勢(shì)的定義是人無(wú)我有,人有我優(yōu),我認(rèn)為這個(gè)世界上沒有什么人無(wú)我有,行業(yè)里大家都很聰明,只是有人先看到了一些東西。比如,計(jì)算機(jī)攝影寫、比如Brain++,我們先看到,并且踏踏實(shí)實(shí)地去做了,最終我們成為了這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的優(yōu)勢(shì)者。

    (印)另外,對(duì)于企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)問題,首先行業(yè)比較碎片化,to B競(jìng)爭(zhēng)沒有to C那么激烈,另外,曠視三大賽道的友商,可能與大家想象的友商越來(lái)越不一樣。我們通常在深入某個(gè)行業(yè)后,才發(fā)現(xiàn)這個(gè)行業(yè)里非常優(yōu)秀的玩家,它可能偏傳統(tǒng),但并不是大家眼中的AI企業(yè)。

    另外,我們可以看到眾多AI公司的風(fēng)格變得越來(lái)越不一樣,這很正常,是一種很良性的狀態(tài)。這是每家公司有自己拿手絕活,他們選的行業(yè)不一樣,對(duì)行業(yè)的認(rèn)知也不一樣。對(duì)于曠視而言,我們自己內(nèi)部講要道路自信,我們很堅(jiān)定地朝這條路走,越走越覺得這是一種更務(wù)實(shí)的打法。

    問題五:印奇總談到,AI商業(yè)化路徑分為三個(gè)階段:價(jià)值驗(yàn)證(檢驗(yàn)技術(shù)可行性、驗(yàn)證產(chǎn)品)、MVP產(chǎn)品(觸達(dá)用戶,完成變現(xiàn))、規(guī)模化生產(chǎn)(軟件一體化,推向市場(chǎng)),請(qǐng)問曠視在正處于哪一個(gè)階段,三個(gè)階段最難的是哪一個(gè),是否有出現(xiàn)過(guò)失敗,或者走不下去的情況?

    答:(印)首先,曠視聚焦的三大場(chǎng)景(個(gè)人、城市、供應(yīng)鏈)涉及不同的領(lǐng)域和行業(yè),不同行業(yè)不同的發(fā)展階段,所以很難一概而論。

    其次,我認(rèn)為第一個(gè)和第三個(gè)階段最難。第一階段是完全由創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的過(guò)程。一個(gè)商人在開拓新業(yè)務(wù)時(shí),會(huì)考慮兩方面:一是技術(shù)場(chǎng)景,二是商業(yè)模式,兩者之中必然會(huì)有一個(gè)是確定的。比如,技術(shù)場(chǎng)景是確定,那么可以從商業(yè)模式和銷售通路上創(chuàng)新,這條路商業(yè)化路徑也可能走得通。但對(duì)于AI產(chǎn)品而言,這兩個(gè)方面都是不確定性的,要想在兩者之間發(fā)現(xiàn)交集點(diǎn),這個(gè)難度要占整個(gè)鏈路的50%。

    第三個(gè)階段要求AI公司必須構(gòu)建出非常強(qiáng)的軟+硬平臺(tái)化能力。硬件能力是平臺(tái)化,硬件從供應(yīng)鏈到生產(chǎn)制造到銷售需要平臺(tái),搭建完之后“軟”會(huì)變得越來(lái)越容易。真正解決第一階段核心的公司,如果很快構(gòu)建第二和三步的話,可能會(huì)在行業(yè)里勝出。

    (唐)第三個(gè)小問題我來(lái)分享一個(gè)案例。之前為了增強(qiáng)手機(jī)的交互體驗(yàn),我們做過(guò)一款小鳥游戲,用不同的姿勢(shì)隔空打小鳥,后來(lái)這個(gè)產(chǎn)品被斃了。我們做一款產(chǎn)品會(huì)考慮它的價(jià)值增效(Value Add),具體來(lái)講,它是否達(dá)到了降本增效,或者提升了用戶體驗(yàn)。這款產(chǎn)品聽起來(lái)比較新奇,但它只是一時(shí)的刺激感,成就感和激勵(lì)才是持續(xù)性的東西,所以我們放棄了。

    還有一些產(chǎn)品還未發(fā)布,是因?yàn)槟壳暗募夹g(shù)水平不能達(dá)到最佳的降本增效或者用戶體驗(yàn)的效果,只要未體現(xiàn)出真正的產(chǎn)品價(jià)值,我們就不會(huì)公布。

    (印)補(bǔ)充:關(guān)于產(chǎn)品這個(gè)問題,我發(fā)現(xiàn)對(duì)于技術(shù)性或to B業(yè)務(wù)的公司,節(jié)奏感非常重要。比如,曠視早年研發(fā)了一款產(chǎn)品,發(fā)現(xiàn)不work(起效),但三年后,這款產(chǎn)品在市場(chǎng)上很有Value(價(jià)值),自動(dòng)駕駛就是一個(gè)很好的例子。技術(shù)性公司產(chǎn)品研發(fā)周期長(zhǎng),它節(jié)奏是按年來(lái)衡量的,如何早個(gè)5年、20年,公司發(fā)展就很困難了,所以方向很重要,節(jié)奏也很重要。

    雷鋒網(wǎng)小結(jié)

    曠視成立9年,收獲了很多標(biāo)簽,融資快、估值高,CV四小龍,AI獨(dú)角獸。在這些榮譽(yù)背后,可能離不開的是貫穿其中的企業(yè)基因:技術(shù)信仰、價(jià)值務(wù)實(shí)。

    印奇曾用Moonshot來(lái)形容他和唐文斌的技術(shù)信仰,一幫很聰明的人,做著從沒做過(guò)的事兒,經(jīng)過(guò)N多年努力,經(jīng)歷了很多的困苦,最后一刻發(fā)現(xiàn)把很多東西只往前推了一小步。

    如果說(shuō)技術(shù)信仰是一種自我推動(dòng)力,那么價(jià)值務(wù)實(shí)則體現(xiàn)了曠視,對(duì)市場(chǎng)、對(duì)用戶負(fù)責(zé)的態(tài)度。印奇在會(huì)上表示,價(jià)值務(wù)實(shí)是我們的流淌在血液中的基因,能夠?yàn)橛脩魩?lái)真價(jià)值,是每一款A(yù)I產(chǎn)品的初衷和目標(biāo)。

    對(duì)于未來(lái)5年,10年,曠視會(huì)成為一家什么樣的公司,印奇表示,曠視不會(huì)成為一家特別平臺(tái)化的公司,我們會(huì)基于1+3戰(zhàn)略,打造幾個(gè)支柱型產(chǎn)業(yè),作為立身之本。此外,在不同場(chǎng)景和維度中構(gòu)建不同的“腦”,比如在供應(yīng)鏈場(chǎng)景中,Brain++作為大腦,河圖作為中腦,未來(lái)會(huì)在每個(gè)設(shè)備中開發(fā)小腦,打造一套完整的智能化體系為行業(yè)賦能。
    (雷鋒網(wǎng)雷鋒昂雷鋒網(wǎng))

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