人工智能創(chuàng)業(yè)，向需求要效益

□文/姜姝姝

人工智能創(chuàng)業(yè)，向需求要效益

□文/姜姝姝

姜姝姝

本刊副總編輯

人工智能（AI）創(chuàng)業(yè)的外部條件比較有利，但是時機合適不合適還是要看自身。大公司解決人類的大問題，中小公司負責行業(yè)內(nèi)的縱深。用戶有需求的地方，就是AI落地的方向。

to C還是to B并非艱難的選擇

“它可能是歷史上最好的事情，也可能是歷史上最壞的事情。”劍橋大學應用數(shù)學及理論物理學系教授，當代最重要的廣義相對論和宇宙論家史蒂芬·霍金在劍橋大學新萊弗爾梅未來智能中心里這樣評價AI。

這并非霍金第一次在AI問題上表態(tài)，但這一次霍金肯定了AI的積極影響?！叭藗兛梢酝ㄟ^創(chuàng)造智能來進入一個有積極效應同時未知的世界。我們或許可以通過新技術(shù)改革的工具來消弭工業(yè)化對自然世界的傷害。人類最終需要達到的目的是消除疾病和貧窮?！?/p>

與科學家的審慎不一樣，產(chǎn)業(yè)界盛產(chǎn)的是“野心家”、“冒險者”、技術(shù)派的初創(chuàng)團隊迅速行動。從全球創(chuàng)新中心的美國硅谷來看，自2011年以來，開發(fā)與AI相關(guān)的產(chǎn)品和技術(shù)并使之商業(yè)化的公司已獲得超過總計20億美元的風險投資，而科技巨頭更是投資數(shù)十億美元收購那些AI初創(chuàng)公司。在有著一流人才的中國，AI的創(chuàng)業(yè)大潮也大規(guī)模啟動。

“公司的正式運營是從2014年8月開始的，當時投資人和創(chuàng)始人團隊都認可智能語音是下一個風口?！睒O限元聯(lián)合創(chuàng)始人馬驥說，語音是極限元起步時做的第一個方向。一方面，深度學習技術(shù)的突破引發(fā)了語音技術(shù)的新變革，尤其是識別率和合成效果得到了大幅提升，行業(yè)中也出現(xiàn)了一些新增需求；另一方面，極限元的創(chuàng)始團隊中也有來自中科院以及清華大學的語音技術(shù)人才。

人工智能領(lǐng)域，技術(shù)創(chuàng)業(yè)者如果只定位做技術(shù)提供商，而不直接面向用戶/客戶提供整體解決方案，未來價值會越來越小，不往上游走風險非常大，甚至是死路一條。這是前段時間，迅雷創(chuàng)始人程浩振聾發(fā)聵的總結(jié)。

和程浩持有相似觀點，馬驥所在的這家公司創(chuàng)業(yè)之初就定位在以需求為導向，雖然在大AI領(lǐng)域并不高調(diào)，但是三年來穩(wěn)打穩(wěn)扎，成為AI創(chuàng)業(yè)公司中明顯具備商業(yè)化能力的代表。

一開始他們就確立了to B的方向，公司在確定語音前期的產(chǎn)品化和工程化工作大概用了半年時間，2015年下半年，極限元開始交付一些語音技術(shù)項目，和語文出版社的合作是最具代表性的一例。

眾所周知，在語音智能的領(lǐng)域，前有科大訊飛等“老”公司，也有BAT、搜狗等的搶位，類似極限元這類還有機會嗎？“大公司解決人類的大問題?！瘪R驥說，AI的生意在于to B的領(lǐng)域，大公司面向to C的免費模式，和AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)不一樣，雖然深入行業(yè)的量不大，但是足以承載這些小公司的業(yè)務(wù)。

這個觀點和創(chuàng)新工場創(chuàng)始人、CEO李開復的說法很像，“人工智能是to B的生意，AI時代工程師和to B的一個協(xié)作，不可能快速帶來千萬的量，所以希望業(yè)內(nèi)不要將人工智能的估值炒得過高。”

以to B的需求為導向，是極限元對自身的定位。這樣的定位也決定了極限元能用兩年多時間，將語音和視覺等一系列技術(shù)應用于教育、電信、電力、娛樂、視頻、駕駛等眾多領(lǐng)域。

初創(chuàng)公司的數(shù)據(jù)門檻如何跨越

AI并不是一個新的概念和領(lǐng)域，但是重新火起來，是因為出現(xiàn)了一系列復興AI研究進程的要素，尤其是GPU、大數(shù)據(jù)、云計算和算法。

極限元聯(lián)合創(chuàng)始人馬驥

大數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的助推劑，這是因為有些AI技術(shù)使用統(tǒng)計模型來進行數(shù)據(jù)的概率推算，比如圖像、文本或者語音，通過把這些模型暴露在數(shù)據(jù)的海洋中，使它們得到不斷優(yōu)化，或者稱之為“訓練”。無論是吳恩達曾經(jīng)選擇加盟百度還是李飛飛進入Google，一大原因都是要到“數(shù)據(jù)最大的地方去”。

而從技術(shù)發(fā)展的角度來看，隨著Google TensorFlow等生態(tài)系統(tǒng)的成熟，很多領(lǐng)域都會有訓練好的模型可以用來參考，創(chuàng)業(yè)者只要有足夠的數(shù)據(jù)來訓練參數(shù)就好了。所以數(shù)據(jù)的壁壘，似乎成了AI創(chuàng)業(yè)中難以邁過的檻。

數(shù)據(jù)壁壘有兩個方面，一個是量，一個是質(zhì)。馬驥說，在數(shù)據(jù)量上面，BAT大公司天然有一些行業(yè)優(yōu)勢，對于創(chuàng)業(yè)團隊來說，在量上面也是局限所在，而在質(zhì)上面需要有效性。極限元在這方面設(shè)立數(shù)據(jù)崗位，去獲取需要的數(shù)據(jù)，另外與數(shù)據(jù)供應商合作，互換有無?！白钪匾囊稽c是我們以toB垂直行業(yè)的用戶定制化需求為主，行業(yè)用戶本身會為我們提供大量數(shù)據(jù)。”

BAT的優(yōu)勢在于通用數(shù)據(jù)，但是在深入的垂直行業(yè)中，數(shù)據(jù)的優(yōu)勢可以掌握在方案提供商手中。

方案提供商其實是有別于單一技術(shù)服務(wù)的，剛剛開始創(chuàng)業(yè)時極限元也跟國內(nèi)其他一些智能語音公司類似，把語音合成和語音識別技術(shù)以SaaS服務(wù)的方式部署在云平臺上，借此吸引一些移動應用、智能硬件的開發(fā)者和創(chuàng)業(yè)團隊，從而發(fā)掘潛在的優(yōu)質(zhì)客戶。但實際情況并不如預期的順利，不僅無法獲得現(xiàn)金流支持，也不能真正接觸到優(yōu)質(zhì)客戶。

因為有切實需求的客戶要的是完整的解決方案，而單一技術(shù)只能滿足客戶局部的技術(shù)需求。理清思路后極限元迅速在直播領(lǐng)域找到了突破方向，通俗的說就是“鑒黃”。這套互聯(lián)網(wǎng)音、視頻有害信息監(jiān)測系統(tǒng)是針對互聯(lián)網(wǎng)直播平臺的涉黃監(jiān)測技術(shù)方案，通過AI圖像識別技術(shù)發(fā)現(xiàn)視頻直播中的涉黃信息并給予平臺警告，監(jiān)測系統(tǒng)除圖像識別外還加入音頻監(jiān)測技術(shù)用以監(jiān)測語言類直播內(nèi)容，音、視頻雙通道監(jiān)測方案已經(jīng)在國家網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管部門成功應用。在這樣的方案下，極限元也積累到了真正的行業(yè)大數(shù)據(jù)。

挖掘最有價值的垂直細分行業(yè)

對于語音智能、圖像識別這樣的技術(shù)服務(wù)來說，基本能服務(wù)所有行業(yè)，那么如何在其中選一個行業(yè)，深入扎進去做產(chǎn)業(yè)鏈的挖掘呢？極限元的想法是，會仔細分析客戶所在的行業(yè)是否存在同樣的技術(shù)需求，以及行業(yè)內(nèi)是否有一些普遍存在的行業(yè)性難題亟待解決，有針對性的為整個行業(yè)用戶提供技術(shù)解決方案，由點到面，從服務(wù)單一客戶過渡到服務(wù)于整個行業(yè)。

這就意味著不僅要完成一個客戶的需求，還要發(fā)掘行業(yè)中類似需求的共性，把成熟方案復制到同行業(yè)的其他客戶需求上，把自己研發(fā)投入的回報率做到最大化。一旦找到了這樣的可復制方案的行業(yè)，就不僅能在商業(yè)上吃透這個行業(yè)，還能在技術(shù)上通過橫向合作不斷獲取行業(yè)數(shù)據(jù)來夯實技術(shù)。

行業(yè)解決方案一方面可以不斷提升服務(wù)品質(zhì)，保障技術(shù)服務(wù)能力，另一方面不斷將產(chǎn)品線服務(wù)的對象延伸到產(chǎn)業(yè)上游。馬驥說，誰越靠近上游的消費者，誰越接近終端消費者，誰的話語權(quán)就越高，“我從華為出來，華為都是只領(lǐng)先半步，不領(lǐng)先一步，因為領(lǐng)先半步是先進，領(lǐng)先一步是先烈?！?/p>

深入行業(yè)的解決方案也意味著靠近這個行業(yè)的用戶，從直播行業(yè)出發(fā)，如何靠近用戶？極限元想到了“服務(wù)”主播，不僅提供了便于互動的“音視頻互動系統(tǒng)”，最大限度地還原人與人面對的場景；為了解決該問題，極限元推出了集美顏、動畫特效、水印、人臉道具等視覺特效增強功能。

真正的需求都是來自對行業(yè)的深入了解，極限元除了直播領(lǐng)域，還試水了疲勞駕駛檢測儀。這是針對交通行業(yè)的疲勞駕駛檢測智能硬件產(chǎn)品，它可以檢測用戶在開車時是否存在危險駕駛行為，并進行語音提醒。

但疲勞駕駛檢測儀雖然是智能硬件產(chǎn)品，但并非面向C端，而是to B的產(chǎn)品。極限元將產(chǎn)品提供給一些客運、貨運、危險品運輸公司、保險公司以及交通監(jiān)管部門，在語音提醒司機正在危險駕駛的同時，還會將圖像、GPS、時間、車況、路況等信息傳輸給大數(shù)據(jù)平臺，為用戶提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)。

從行業(yè)到數(shù)據(jù)再到用戶，這樣的閉環(huán)，對于AI創(chuàng)業(yè)公司，是一個良性的模式。而這一切的出發(fā)點，是對真實需求的挖掘?！艾F(xiàn)在人工智能面臨的問題是閉門造車，然后去市場上找對應的客戶，這樣是不對的?！弊鳛锳I領(lǐng)域的從業(yè)者、創(chuàng)業(yè)者，馬驥再次提醒著新入場者，“AI創(chuàng)業(yè)的外部條件比較有利，但是時機合適不合適還是看自身，有沒有針對行業(yè)的解決方案，能不能快速拿出可以真正落地的技術(shù)。”

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