曠視科技印奇:AI產業落地進入深水區 價值閉環是最大挑戰
2020年07月30日17:14
曠視聯合創始人兼CEO印奇(左)、曠視聯合創始人兼CTO(右)唐文斌
曠視聯合創始人兼CEO印奇(左)、曠視聯合創始人兼CTO(右)唐文斌

  新浪科技 楊雪梅

  近日,在曠視科技媒體交流會上,曠視聯合創始人兼CEO印奇、曠視聯合創始人兼CTO唐文斌接受了新浪科技等媒體採訪,分享了曠視對於“人工智能產業落地”和“CV+”技術的思考與實踐。

  一、AI算法極度稀缺只能解決不到1%的供給需求

  “AI今年真正進入產業落地的深水區,從技術成熟度曲線來看,人工智能正處在“死亡之穀”的泡沫期,不帶來真實價值的AI將被淘汰出局。“

  在分享中,印奇表示,自己非常相信的一個概念就是“AI小於IoT”,在過去20年里,從互聯網到移動互聯網,下一個自然延伸下來是物聯網時代。物聯網就像當年的互聯網一樣,AI更像當年的搜索引擎,AI是物聯網里一個核心技術算能力,短期內是延續未來技術創新的主軸,但不是產業落地的核心點。

  在其看來,AI商業價值的真正變現,和規模化發展,大部分是面向線下的,更多的是和實體行業的結合,更像在IoT大時代洪流當中承載的載體。

  談到AI發展,印奇認為,AI核心還是算法, 目前各行各業對於算法的需求仍然是高度碎片化的,來自行業應用的算法需求大於算法供給能力。目前在算法訓練和部署的過程中,部署仍然耗費大量的時間成本,卻只能夠解決不到1%的算法供給需求。 “在算法供給側,目前AI企業做得還遠遠不夠。解決算法供給不足問題的關鍵在於AI算法的可交付和規模化生產能力。”

  價值閉環是AI產業落地的最大挑戰。在產品層面,AI產品需要實現AI算法-系統集成-軟件平台-軟硬結合的三層演進。相比其他行業,人工智能從0-1需要走更長的路,成熟的AI產品必須經曆價值驗證-MVP產品(最小可行性產品)-規模應用三個階段。

  組織人才是創造一切價值的根本。印奇認為,AI產業落地最為合理的組織陣型是“4 in 1”。 “4”是指每進入一個AI+行業,都需要配備CEO(產品經理)、CTO(產品開發)、CAIO(AI可行性)、CMO(行業洞察)四種角色,而“1”是指四位一體。人才的合理配比,組織文化的緊密融合,是形成組織戰鬥力的關鍵。

  印奇提到,要讓一個算法最終變成AIoT應用,往往要經曆三個過程:第一,先產生一個新的算法,算法在性能上要可用;第二, AI公司要先成為系統集成商,需要端到端打造示範性POC項目(Proof of Concept);第三,當AI公司把軟件做得很好的時候,會發現很關鍵的硬件,市面上沒有一個廠商真正做得非常好,這時候AI公司就會真正用軟件牽引軟硬結合的平台。從算法到系統集成,到軟件平台到最後的軟硬結合,這是真正想在行業落地時必經的一個最小路徑。

  他表示,至少未來10年時間里,AI的規模化應用一定是用軟硬一體化的方式,如果一個AI公司只有算法,只有軟件,很難走到第三步,很可能不斷地在走0-0.1、0.1-1。“所以,我們認為,一個AI公司所用的路徑一定是要先能夠驗證價值,真正完成MVP和客戶的驗證,最後定義成軟硬一體化的產品,然後規模化複製。”

  總結來看,AI產業落地的三個關鍵:第一,最本質的返璞歸真,解決算法供給側問題是AI企業的第一要務;第二,任何場景做AI產業落地時都很複雜,都需要很大的精力,只有足夠聚焦才能完成價值的閉環;第三,真正打造AI人才和行業人才融合發展的新型組織能力。

  二、上市是手段而非目的公司現金流很充足

  我們正在處於,並將長期處於人工智能產業發展的初級階段。AI產業落地,將被真實需求驅動,並仍有巨大的增量空間。

  “曠視已經做了不少視覺算法,但仍有很多問題遠遠沒有解決”,唐文斌認為,計算機視覺在物體關聯度、感知維度和感知精度方面都仍有很大的提升空間。這其中的關鍵,在於視覺算法的規模化程度,而目前已知的探索極限,將是全面的、城市級的數字孿生。

  曠視成立9年時間,目前仍在長期踐行“1+3”戰略——Brain++AI生產力平台提供算法規模化供給,個人、城市、供應鏈三大物聯網持續聚焦與落地。印奇透露,曠視未來三年都不會超出這樣的版圖,會在這三個最大的行業里展開、深入,這三個群體包含了AIoT里最重要的三個場景,第一面向家庭、個人客戶;第二面向城市、政府;第三是供應鏈,製造物流零售,所謂商業里最主線條的戰場。

  曠視科技印奇:AI產業落地進入深水區 價值閉環是最大挑戰

  曠視聯合創始人兼CEO印奇(左)、曠視聯合創始人兼CTO(右)唐文斌

  新浪科技 楊雪梅

  近日,在曠視科技媒體交流會上,曠視聯合創始人兼CEO印奇、曠視聯合創始人兼CTO唐文斌接受了新浪科技等媒體採訪,分享了曠視對於“人工智能產業落地”和“CV+”技術的思考與實踐。

  一、AI算法極度稀缺只能解決不到1%的供給需求

  “AI今年真正進入產業落地的深水區,從技術成熟度曲線來看,人工智能正處在“死亡之穀”的泡沫期,不帶來真實價值的AI將被淘汰出局。“

  在分享中,印奇表示,自己非常相信的一個概念就是“AI小於IoT”,在過去20年里,從互聯網到移動互聯網,下一個自然延伸下來是物聯網時代。物聯網就像當年的互聯網一樣,AI更像當年的搜索引擎,AI是物聯網里一個核心技術算能力,短期內是延續未來技術創新的主軸,但不是產業落地的核心點。

  在其看來,AI商業價值的真正變現,和規模化發展,大部分是面向線下的,更多的是和實體行業的結合,更像在IoT大時代洪流當中承載的載體。

  談到AI發展,印奇認為,AI核心還是算法, 目前各行各業對於算法的需求仍然是高度碎片化的,來自行業應用的算法需求大於算法供給能力。目前在算法訓練和部署的過程中,部署仍然耗費大量的時間成本,卻只能夠解決不到1%的算法供給需求。 “在算法供給側,目前AI企業做得還遠遠不夠。解決算法供給不足問題的關鍵在於AI算法的可交付和規模化生產能力。”

  價值閉環是AI產業落地的最大挑戰。在產品層面,AI產品需要實現AI算法-系統集成-軟件平台-軟硬結合的三層演進。相比其他行業,人工智能從0-1需要走更長的路,成熟的AI產品必須經曆價值驗證-MVP產品(最小可行性產品)-規模應用三個階段。

  組織人才是創造一切價值的根本。印奇認為,AI產業落地最為合理的組織陣型是“4 in 1”。 “4”是指每進入一個AI+行業,都需要配備CEO(產品經理)、CTO(產品開發)、CAIO(AI可行性)、CMO(行業洞察)四種角色,而“1”是指四位一體。人才的合理配比,組織文化的緊密融合,是形成組織戰鬥力的關鍵。

  印奇提到,要讓一個算法最終變成AIoT應用,往往要經曆三個過程:第一,先產生一個新的算法,算法在性能上要可用;第二, AI公司要先成為系統集成商,需要端到端打造示範性POC項目(Proof of Concept);第三,當AI公司把軟件做得很好的時候,會發現很關鍵的硬件,市面上沒有一個廠商真正做得非常好,這時候AI公司就會真正用軟件牽引軟硬結合的平台。從算法到系統集成,到軟件平台到最後的軟硬結合,這是真正想在行業落地時必經的一個最小路徑。

  他表示,至少未來10年時間里,AI的規模化應用一定是用軟硬一體化的方式,如果一個AI公司只有算法,只有軟件,很難走到第三步,很可能不斷地在走0-0.1、0.1-1。“所以,我們認為,一個AI公司所用的路徑一定是要先能夠驗證價值,真正完成MVP和客戶的驗證,最後定義成軟硬一體化的產品,然後規模化複製。”

  總結來看,AI產業落地的三個關鍵:第一,最本質的返璞歸真,解決算法供給側問題是AI企業的第一要務;第二,任何場景做AI產業落地時都很複雜,都需要很大的精力,只有足夠聚焦才能完成價值的閉環;第三,真正打造AI人才和行業人才融合發展的新型組織能力。

  二、上市是手段而非目的公司現金流很充足

  我們正在處於,並將長期處於人工智能產業發展的初級階段。AI產業落地,將被真實需求驅動,並仍有巨大的增量空間。

  “曠視已經做了不少視覺算法,但仍有很多問題遠遠沒有解決”,唐文斌認為,計算機視覺在物體關聯度、感知維度和感知精度方面都仍有很大的提升空間。這其中的關鍵,在於視覺算法的規模化程度,而目前已知的探索極限,將是全面的、城市級的數字孿生。

  曠視成立9年時間,目前仍在長期踐行“1+3”戰略——Brain++AI生產力平台提供算法規模化供給,個人、城市、供應鏈三大物聯網持續聚焦與落地。印奇透露,曠視未來三年都不會超出這樣的版圖,會在這三個最大的行業里展開、深入,這三個群體包含了AIoT里最重要的三個場景,第一面向家庭、個人客戶;第二面向城市、政府;第三是供應鏈,製造物流零售,所謂商業里最主線條的戰場。

  據悉,目前曠視有3000人, AI背景的人占40%,從行業來的人才占40%,同時有20%的職能人才。

  在溝通會上,曠視投資人、啟明創投創始主管合夥人鄺子平提問:五年後的曠視是一個什麼樣的企業?

  對此,印奇認為,曠視不會是特別平台化的公司,會有幾個支柱型的產業,並逐步擴大,至少1-2個產業是立身之本,產業做到100-1000億的體量。“其中邏輯很簡單,這個產業在單體里可以做到100億、1000億的年收入,它會有幾個支柱型產業,雖然現在BAT是個平台化的互聯網公司,但它會有立身之本,比如從電商、搜索、社交起來。”

  談到行業競爭時,印奇表示, to B競爭和to C不太一樣,to B競爭沒有to C那麼激烈,因為行業比較碎片化。目前行業競爭還是很良性的狀態,每家公司有自己拿手絕活,所選的行業不一樣,對行業的認知也不一樣。

  此外,提到上市的規劃時,印奇也透露,上市代表自信,代表業務和公司治理能用上市的標準來審視了。

  他表示,曠視科技把上市當作手段而非目的。“上市完之後,股價要是堅定穩定的,就一定要選擇一個合適的窗口來上,曠視目前現金流很充足,上市不是一個特別急需要去完成的事情,會在合適的時間穩步推進。“

  據悉,目前曠視有3000人, AI背景的人占40%,從行業來的人才占40%,同時有20%的職能人才。

  在溝通會上,曠視投資人、啟明創投創始主管合夥人鄺子平提問:五年後的曠視是一個什麼樣的企業?

  對此,印奇認為,曠視不會是特別平台化的公司,會有幾個支柱型的產業,並逐步擴大,至少1-2個產業是立身之本,產業做到100-1000億的體量。“其中邏輯很簡單,這個產業在單體里可以做到100億、1000億的年收入,它會有幾個支柱型產業,雖然現在BAT是個平台化的互聯網公司,但它會有立身之本,比如從電商、搜索、社交起來。”

  談到行業競爭時,印奇表示, to B競爭和to C不太一樣,to B競爭沒有to C那麼激烈,因為行業比較碎片化。目前行業競爭還是很良性的狀態,每家公司有自己拿手絕活,所選的行業不一樣,對行業的認知也不一樣。

  此外,提到上市的規劃時,印奇也透露,上市代表自信,代表業務和公司治理能用上市的標準來審視了。

  他表示,曠視科技把上市當作手段而非目的。“上市完之後,股價要是堅定穩定的,就一定要選擇一個合適的窗口來上,曠視目前現金流很充足,上市不是一個特別急需要去完成的事情,會在合適的時間穩步推進。“

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