印奇|旷视CEO印奇:AI步入死亡之谷,要做最“硬”AI公司( 二 )


印奇|旷视CEO印奇:AI步入死亡之谷,要做最“硬”AI公司
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印奇接着强调了他笃信的一个概念 , 就是“AI小于IoT” 。 他认为互联网的下一个时代是物联网时代 , AI更像当年的搜索引擎 。 所以 , AI是物联网里一个核心技术算能力 , 是未来很长一段时间技术创新的主轴 , 但不是产业落地的核心点 。
那么什么是产业落地的核心点?印奇步入主题 , 从三方面开始答题:
1、算法供给侧 , AI企业做得不够
首先 , 大家讲到AI , 很多事情都套上AI概念 , 但AI归根到底还是算法 。 大家没意识到 , 算法供给侧 , 还是人脸识别等老三样 , AI企业做得远远不够 。 AI算法侧到底是极大的供给没有壁垒 , 还是它其实还在极度稀缺的阶段?
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可以从两个要素来看:
(1)AI算法可交付 。 什么叫可交付?AI算法的应用有两个环节 , 第一个环节叫训练 , 第二个环节叫部署 。 其中 , 训练的工作只占20% , 剩下80%的工作在于部署 。 一个团队训练100种算法 , 也不一定能交付 , 因为每个行业都是非常差异化、碎片化的 。
(2)AI算法规模化 。 目前 , AI算法依然成本高、周期长 , 不像软件一样想写就写 , 写完就用 。 尽管旷视已经有brain++ , 但印奇判断 , 当下算法供给能力不到应用需求的1% , 目前是供应不足的 。 算法像整个物联网里的血液 , 血液如果供给不足会发现很多东西只是框架 , 只是骨骼 。
基于以上两点 , 印奇推导出 , 在算法供给侧 , AI企业做得还不够 。
2、价值闭环是AI产业落地的最大挑战
价值闭环是近期的热词 , 可以拆解为产品和商业价值链两个维度 。
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首先是产品维度 。
在互联网时代 , 产品应用就是PC或者手机上的Word、微信 , 那么在物联网时代 , 应用是什么?
不同于互联网时代 , 物联网需要选择一个空间 , 无论是家庭、仓库、城市还是楼宇 , 这个空间里会形成一张网 。 其中有很多计算AIoT中间计算节点 , 会连接很多传感器、机器人等设备 。 当这些硬件设备连接在一起时 , 上面就需要很强的软件连接所有这些东西 , 贯穿云边端 , 最后给最终用户提供服务 , 这个东西叫AIoT应用 。
真正一个AI产业落地本质上就是在不同空间、不同场景构建一个个独立的AIoT应用 。 更进一步 , 只有应用有了才会有这个产业链、平台、芯片 , 才会有所有东西生机勃勃的发展 。
在这个过程中 , AI算法如何变成AIoT应用?这一路径很长 , 印奇认为可分为三个阶段 。
【印奇|旷视CEO印奇:AI步入死亡之谷,要做最“硬”AI公司】(1)最早可能先产生一个新的算法 , 算法在性能上要可用 。
(2)AI公司首先成为系统集成商 , 用系统集成牵引做出软件平台 , 连接所有硬件 。
(3)当软件做得足够好 , 会发现很关键的硬件 , 但没有一个厂商真正做得非常好 。 于是AI企业开始做软硬结合的方案 , AI定义硬件 。
从算法到系统集成、到软件平台、到最后的软硬结合 , 这是AI企业真正想在行业落地 , 实现价值闭环时必经的一个最小路径 。
那么这个路径复杂度如何?印奇从商业价值链维度进行了推导 。
相比于互联网时代大家讲到的“0~1” , AI落地更加复杂 。
(1)0~0.1 阶段:技术可行性和产品价值的验证 。 比如当年旷视用人脸识别完成金融支付 , 技术也不成熟 , 产品也不成熟 , 应用场景也不成熟 。
(2)0.1~1阶段: 是要打磨MVP产品(最小的可用产品) , 触及到行业用户 , 用户买了单 , 完成了最早期的商业实现和落地 。
(3)1~N阶段:是规模化应用阶段 , 就一定是软硬一体 。 没有硬件 , 永远是反复在走前两个阶段 。
印奇认为 , 如果一个AI公司只有算法、软件 , 很难走到1~N阶段 , 很可能不断地在走0~0.1、0.1~1 。 所以 , 一个AI公司所用的路径一定是要先能够验证价值 , 真正完成MVP和客户的验证 , 最后定义成软硬一体化的产品 , 然后规模化复制 。 而这个价值闭环过程 , 比之前互联网认为的从0到1要更长 , 要更难 。
3、最难点:AI落地对组织的密度和阵型要求极高
回到人的问题 , 技术、商业模式再难 , 印奇感到往往都没那么沮丧 。 但这是非常复杂的组织 , AI公司里的产品部门可能具备四个人群 。
(1)产品经理 , 需要有50%的AI能力 , 50%的行业经验 。 (2)CTO , 把软件、硬件算法整体来看 , 有AI行业背景同时也能学习行业 。 (3)CAIO首席AI官 , 负责AI可行性评估 , 可能很懂AI但没有那么懂行业 。 (4)CMO , 强调行业积累 , 是最后真正实现行业闭环的人 。
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