專訪商湯科技徐立:說AI同質化的人不了解行業(yè)現狀

AI科技評論按:長期以來,外界看商湯科技,仿佛一只神秘的巨獸,它的背后潛藏著一群高級知識分子,揮舞著他們算法和技術的雙翼,企圖找到一個龐大而隱秘的棲息地。但在外界眼里,他們的應用落地情況樂觀嗎?在投資人眼里,如果一直做原創(chuàng)會不會是一件得不償失的事情?在競爭對手眼里,他們的優(yōu)勢除了算法還有什么?

就此,AI科技評論近日采訪了其CEO徐立博士,就商湯科技的應用落地情況, 面對對手的同質化式的應對策略,進入一個領域的評估標準,做B2B而不做B2C的損失等問題做了詳細追問,給我們展示了這只神秘巨獸的內心的一面。

徐立觀點摘要:

1.在技術層面上,我們更愿意把自己定位成是跟Google、Facebook等這種做原創(chuàng)的企業(yè),做核心算法和腦力上的PK。

2.看一家AI公司到底有沒有在做基礎研究,看倆必要條件,第一是有沒有計算能力(如足夠大的GPU集群),第二是看有沒有在數據標注方面的投入。

3.做原創(chuàng)的關鍵在于能不能帶來核心競爭力,成功了就會有馬太效應和聚集效應,能夠帶來越來越多的原創(chuàng)效益。

4.技術上的突破,創(chuàng)造的是藍海市場;技術上的領先,帶來的是產品的不同質化;目前AI領域,領先的算法是打造產品差異化的關鍵點。

5.人工智能行業(yè)有點像是一個江湖,核心是練內功,即深度學習大腦,練好了,十八般兵器都能夠熟練使用(解決各種垂直應用的問題)。

6.AI好比造車,應用是輪子,核心技術是引擎,能夠帶來行業(yè)變革的在于引擎的突破,但是只有把輪子裝上去,車才跑得快。

7.我們在做人工智能的時候,很核心的一點是找到原來人力或者是勞動密集型的行業(yè),用AI進行人力替換,從而提升行業(yè)的效率。

8.商湯驅動,即是通過核心技術來打通上游的合作伙伴,幫助他們拓寬下游市場,同時為下游合作伙伴提供全鏈條的一站式解決方案,最大化地發(fā)揮其在應用場景的價值。

9.我們在做一個中國大部分企業(yè)不愿意做的事情,就是做原創(chuàng)技術的開發(fā),這也是我們商湯科技的使命:堅持原創(chuàng),讓人工智能引領人類進步。

以下為采訪實錄:

AI科技評論:看官網,典型案例寫著智慧金融、智慧商業(yè)、智慧安防、互聯網+,這是按你們戰(zhàn)略布局的優(yōu)先級排序的嗎?

徐立:我們選擇行業(yè)的核心標準是這個行業(yè)中傳統的路徑是不是已經完成了閉環(huán),比如金融、商業(yè)、安防,他們大部分的應用,是用人工來完成的。所以我們在做人工智能的時候,很核心的一點是找到原來人力或者是勞動密集型的行業(yè),進行人力替換,從而提升行業(yè)的效率,降低成本。官網的排序不完全是按戰(zhàn)略的方向,而是按市場的規(guī)模來?,F在來看,安防市場正在逐漸變大,除此之外,金融、商業(yè)、互聯網,各自還是占據了一部分比較重要的位置。

AI科技評論:上面涉及的四個版塊,涉及的領域非常多,你們如何解決對手眾多的問題?

徐立:這個問題的關鍵在于,到底是場景數據更重要,還是核心的突破更重要。人工智能有點像是一個江湖,每個門派都有自己的武功,而真正的核心是練內功,深度學習的引擎其實就是內功,金融、商業(yè)、互聯網等等,都是基于這個內功上的應用。

以前,每一個垂直的應用都要有專家的支持,互相是隔開的。但是現在,模式發(fā)生了變化,可以用更為一統的、更為簡單的深度學習大腦同時解決各種垂直應用的問題。好比當你的內功練到很好了,刀槍棍棒劍,十八般兵器都能夠熟練使用。

目前,我們專注于核心技術,然后輻射各個行業(yè),當技術演進速度特別快的時候,那用技術去輻射各個垂直領域的應用的話,能夠帶來突破,遠比在現在的應用上的增量打磨,效果要好很多。技術的突破帶來的是藍海,并不是紅海。這也是為什么我們在資本市場也好,在產業(yè)合作客戶也好,在零售方面也好,都是走在行業(yè)的最前面。

AI科技評論:一般大公司進攻一個領域時,就算很熱,如果賺的錢只占它年收入的很小一部分,可能會不屑做;小公司則是有生意就做。你們怎么評估這個做與不做的標準?

徐立:我們信奉 “長期穩(wěn)定的現金流”,所謂的商業(yè)模式,或者是創(chuàng)業(yè)者的本質就是要追求長期穩(wěn)定的現金流。這對于我們公司選行業(yè)以及定義產品來說帶來了三個指導意義,我們稱之為“SSD”:

第一個S是量(Scalability),我們需要的是有量的行業(yè),能帶來現金流。第二個S是可持續(xù)(Sustainability),不是突發(fā)的需求,才能做到穩(wěn)定。第三個D是差異化(Differentiation),差異化才能能帶來長期的收益,即使現在并沒有很好的營收,但是在未來可以通過核心競爭力來做到未來的營收。

企業(yè)并不是說一定要在很早期就有很好的盈利,但是一定要有一個看得清楚的長期的盈利模式,我們選擇的行業(yè)都是有量的,只要我的客戶生意做得很大,我的收入也會很大。比如線上做的是SaaS,如果APP的量能夠上來,調用明顯就會變多,收入也會增多。

AI科技評論:你們去年12月公布了1.2億美金的融資,將用于打造產業(yè)的上下游商湯驅動的人工智能商業(yè)生態(tài)。請問打通上游時,會遇到什么問題?打通下游時,會遇到什么問題?

徐立:商湯從技術上屬于上游,因為我們不需要任何人的技術授權。但是我們要真的落地的場景和產品,需要和合作伙伴合作,包括采購定制設備和基礎設施。

英偉達(NVIDIA)、華為或者是曙光是我們的合作伙伴也是上游企業(yè),他們?yōu)槲覀児布突A設施。能夠打通上游的最關鍵的點,不是消耗了多少硬件,而是能夠開拓多大的商機。比如我們跟NVIDIA是AI City領域的平臺級合作合伙伴,我們能夠把它的解決方案很好的推到我們的客戶那里。所以打通上游的關鍵是要告訴他,我能幫你把生態(tài)建立起來。

通常下游合作伙伴都是有應用場景的,比如我們一個合作伙伴中科金財,它們在金融方面,智慧城市商業(yè)化都有一些應用,是一個典型的綜合服務商、集成商式的上市公司。我們跟他們合作的時候,我們做成一站式解決方案給到它們,它們可以針對他們所在的應用場景進行調整。只要你給它的這個鏈條越完整,它們能發(fā)揮的價值就越大。

所以打通上游是告訴它,我們的方案能夠幫助他拓寬下游的市場。打通下游,在于把差異化的產品和他們本身場景結合,他們能夠利用他的渠道快速占領市場。

AI科技評論:從公司體量上,你自己如何定義現在的商湯,創(chuàng)業(yè)公司還是獨角獸?

徐立:如何定位一個公司主要是看把誰當成你的競爭對手。在商湯的層面上,我們在做一個中國大部分企業(yè)不做的事情,也是我們公司的使命,堅持原創(chuàng),讓人工智能引領人類進步。為什么把堅持原創(chuàng)放在這里?在中國,因為早期的供給形成對于最原始的原創(chuàng)技術的保護不夠,所以大家都是不愿意做最苦的、最原創(chuàng)的部分,而愿意做更容易的copycat部分。

我們在這個位置上我們的競爭對手,可能是Google實驗室、Facebook實驗室,我們是把這種真正做原創(chuàng)技術核心的作為我們的競爭對手。在中國,沒有人干的情況下,一旦我們能夠做成功,就是獨此一家。所以從體量上來說我們是獨角獸,但是我們很早就意識到,我們并不是在跟這些企業(yè)的應用場景上做PK,因為我們做的事情是不同的,我們更愿意把自己定位成是跟Google、Facebook等這種做原創(chuàng)的企業(yè),做核心算法和腦力上的PK。

AI科技評論:大部分AI公司都開始基于原有業(yè)務同時覆蓋金融,安防,交通,甚至是智慧城市。現在的競爭對手已經開始同質化了,你的應對策略是什么?

徐立:對手同質化,那我們的產品、技術不同質化。

我們的內容跟別人不一樣,因為如果全同質化,那剩下的就是拼性價比,要么客戶關系好,要么是價格低,如果兩者都不具備,那就沒有任何優(yōu)勢。我們判斷在未來,商湯所能提供的產品技術和市場上能提供的會有很大不同,包括產品定義也會不一樣,這依賴于技術的領先帶來的產品的不同質化。

有人跟我講,現在人工智能進入了所謂的下半場,上半場拼技術、下半場拼應用。技術同質化了,模型都做得一樣。這多半是從互聯網下半場演變來的。說這樣話的人其實不了解。舉個例子,AlphaGo到Master這一代幾乎完全顛覆了原來的算法,,大量減少對人類棋譜初始數據的依賴,更不像“人”了,基本上可以領先于原來的至少三個子,這是很恐怖的事情。當你拿出這樣一個產品來的時候,同質化是無從談起的。在金融領域,如果做到億分之一、十億分之一的誤識率,就能夠比現在十萬分之一的誤識率高三到四個數量級,就不存在同質化了。我們涉及的安防、金融,甚至是智慧城市,對安全的準確率要求是很高的,它考驗的是核心算法,以及對于整個技術應用場景的不同。

所以算法領先是切入的門票,應對大的場景和數據,你可以推出一個針對業(yè)務的很好的產品。那么這個產品就源于算法領先,這才是差異化的關鍵點。

AI科技評論:商湯科技是一家B2B2C的公司,而不是直接B2C,你覺得有損失嗎?

徐立:B2B的模式大部分是B2B2C,別人是做B2C的,所以它的增長,會促進B端的進步,而用戶對他的影響,反過頭來能夠告訴我,促進我們來提升。舉個例子,我們的一個客戶是Faceu,很短時間內沖到了AppStore排名第一。在B2B里面,這種突然爆發(fā)式的肯定沒有B2C的機會大。這本身就是兩面性,要保持安全性,肯定就沒有很強的顛覆性。

目前來說,商湯走的是更穩(wěn)的路,因為我們都是科學家,科學家喜歡比較大概率成功的事情。至少在目前,我們覺得B2B是適合我們公司的。

AI科技評論:上次英偉達GTC大會,您發(fā)言中提到“中國做應用的多,真正做基礎研究的相對較少,而我們相對而言比較堅持的是在一個方向一直走下去,其實,在商湯創(chuàng)業(yè)之初,我們的投資人就曾經警告,如果一直做原創(chuàng),將是一件得不償失的事情,但我覺得這是一條必須得堅持的路,因為你既然看好某個方向,你就一定要走到最前面,最后才能夠一覽眾山小。”提到如果一直做原創(chuàng),將是一件得不償失的事情,你現在找到理想的“原創(chuàng)”投入產出比的方式沒?

徐立:原創(chuàng)主要是看能不能帶來核心競爭力。比如說小米的相冊,當時有很多家都在跟它談合作,小米提了很多的需求,而對我們來說就是調一個模塊,但是別人不知道調哪個模塊,就要全都測出來,最后只有我們一家來解決這個問題。所以很有意思的是,在中國原創(chuàng)恰恰可以找到溢價,能夠通過原創(chuàng)的技術吃下這個行業(yè)的單子,并且用技術本身的突破找到溢價。這也是為什么我們在探討在中國做成一家AI平臺公司。

所以原創(chuàng)技術一旦做成的時候,你就沒有競爭對手了,那么你可以用這個來做溢價,來做顛覆,來形成行業(yè)壁壘。核心是堅持做原創(chuàng),而且通過原創(chuàng)能夠盈利的這條路,能不能第一步成功很關鍵,成功后可以產生馬太和聚集效應,帶來越來越多的原創(chuàng)效益。我們不是因為人工智能熱才來做人工智能,很多算法的突破其實是一個厚積薄發(fā)的過程。于是我們就把我們的積累告訴投資人,有投資人看完之后,立即決定要獨家來投資我們,原創(chuàng)是打動他們的點,他們發(fā)現有這么好的技術積累后,開始扭轉,表示“到了這個點,行業(yè)有突破的契機,如果要能成,這肯定就是一個點”。

AI科技評論:面對龐大的GPU運算集群,你們是如何好好利用的?

徐立:因為我們做深度學習做得很早,必須從0開始去搭這個超算平臺,從硬件連接到硬件算法平臺的部署。我們最早的第一個大規(guī)模的集群平臺大概是2015年年底,取得了比較好的效果,目前我們連成了好幾個集群,GPU的利用率是非常高的。所以也可以看得出我們公司是一個計算資源的公司。

我們認為GPU是打造大腦的生產力的關鍵,做人工智能大腦跟設計人的腦子是一樣的,需要做非常非常多的迭代,這部分其實是需要計算資源的。所以在這個方面核心資源的投入,完全可以看得出來你到底是不是真的做基礎研究一個公司。投資人問我說:怎么看一家AI公司到底是不是在做基礎研究?我說看兩個問題。第一是有足夠大的GPU集群,如果沒有計算能力,基礎研究是怎么算出來的?第二是看有沒有做數據標注,如果沒有數據標注的話,機器通過什么來學?如果又沒有運算資源又沒有數據標注,很明顯你就是用了別人的算法結果往前跑。投資人從這個角度來看,可以非常容易盡調出來一家公司有沒有真正的做核心的基礎研究。

AI科技評論:你剛才講今年很少說AI,直接說AI+了,就是應用落地。但你在峰會上還是覺得算法很重要。之前采訪阿里的華先勝,他說AI的算法不是全部,要特別注重落地。你怎么看?

徐立:落地是非常重要的,AI的突破其實和產品落地是密切相關的,它可以快速帶來行業(yè)的爆發(fā),這一點我是非常認可。

但是原動力是什么?比如說車子,應用是輪子,沒有輪子車是不能開的,首先要把輪子裝上去,這個車就開得很快。但是最后能不能開得遠其實還是靠引擎,引擎是很關鍵的?,F在能夠帶來行業(yè)變革的還是在于引擎的突破,但同時我們必須得最快速的把產品落地才能鋪開。最快速的產品落地,一是我們自己干,二是找合作伙伴。所有產品并不是一個人能干完的,大的系統也叫產品,系統里面牽涉到集成商,攝像頭廠商,部件廠商,打包成一個產品的過程中,就涉及到多家的聯合,能夠快速的互相理解對方的技術的長處和短處,互相的取長補短,形成一個框。在這個層面,商湯是做得比較好的,我們就形成了這么大的生態(tài)。

AI科技評論:你工作上每天必須做的3件事情是什么?

徐立:主要就是幾個事,內外長短兼顧。每天必須做的就是處理郵件(笑),把整個公司的任務進行梳理,這個是必要的。然后就是對業(yè)務的梳理和優(yōu)先級的排序。AI在改變世界,整個行業(yè)以及商業(yè)氛圍也在不停的改變。所以需要經常梳理戰(zhàn)略方向和優(yōu)先級。但唯一不變的還是我們技術突破的核心競爭力。第三就是怎么優(yōu)化內部的管理效率,以及整個體系。目標遠大也需要精細化管理。這也是每天都必須面對的主要問題。

專訪商湯科技徐立:那些說AI競爭技術同質化的人    其實不了解行業(yè)現狀

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2017-06-13
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