云从科技姚志强：人工智能行业泡沫属于正常现象

　　“我们赞成要很快，这点我们不反对，但我们认为在快的基础上要做选择。”

　　云从是谁?CV智识把这个问题抛给多位AI行业内人士。

　　“听说过，不了解”，“印象是低调，跑得相对慢”，“金融方面吃得开心”。

　　2015年，周曦带领一行同门正式告别中科院，成立人工智能公司，并邀请其中科大电子系好友、当时身在江苏的姚志强加入，一同管理公司。取《周易·乾经》中“风从虎，云从龙”，寓意飞龙在天，领跑行业，云从科技应运而生。

　　与商汤、旷视、依图并称“AI四小龙”的云从，发展步调似乎显得相对缓慢。“AI四小龙”成立以来，商汤已成全球估值最高AI独角兽;旷视已向港交所递交招股书;依图也加快步伐，造芯、扩张、请来AI大牛颜水成。

　　不论是在扩张速度上，还是在扩张规模上，云从似乎一直后人一步、慢人一拍。但作为外人眼中“慢落地”的典型代表，云从并不认为自己“跑慢了。”

　　“我们赞成要很快，这点我们不反对，但我们认为在快的基础上要做选择。”

　　对此，云从科技联合创始人姚志强告诉CV智识，之所以看起来慢，是因为要在纷繁复杂的落地场景里找到第一标地，不合适的就不碰，你的技术和行业积累要达得到行业要求;找准了就沉下去，全力以赴。

　　

　　在姚志强看来，在一个行业里，当你领先，你就越来越领先；AI公司发展步伐要快，但在快的基础上，你对行业要有谨慎的评估和选择。

　　上市传闻发酵一年，旷视终向港交所递交招股书。而在姚志强看来，友商上市则让更多人看到了AI未来发展的可能性，未来行业内也一定会出现BAT量级公司。

　　市场对人工智能在一定程度上的失望属于正常现象，当泡沫破灭，行业清洗，潮水褪去之时，一切回归理性，谁身怀宝藏，谁又在裸泳，都将看得更加清楚。

　　既不和海大宇，也不和BAT抢生意

　　一

　　当前AI市场鱼龙混杂，既有互联网公司如BAT，又有传统硬件设备提供商如海康、大华，更有老牌芯片厂商如清华紫光。在市场已然如此拥挤的情况下，以云从为代表的AI公司又在这当中扮演怎样的角色?

　　对此，姚志强告诉CV智识，云从提供的是人机协同的解决方案，类似于一个SaaS中间件。

　　在姚志强看来，BAT做大系统，相当于一个城市的基础平台;海康做终端，用户端的感知设备，但是这中间缺了把终端的感知设备延回一个通用平台的产品;云从这类AI公司正是在解决行业的应用场景问题。

　　“我们立足于大的平台，因为平台给的是软件资源和基本信息，前端是给了一个感知设备，无论是传感器也好，还是它感知回来的信息，具体到某个行业场景里面，到底应该怎么用?比如说交通、安防怎么用?我们解决的是这个问题，”姚志强进一步解释，“我们叫做人机协同，也就是说比较累的落地的那一块。”

　　对于人机协同的概念，姚志强解释了云从的人机协同平台和大众理解的区别，“大家提到人机协同的时候，关于‘机’这边会怎么理解，很多人会认为是一些机械装置，甚至于认为就是马斯克做的脑机融合。”

　　“我们对‘机’理解的是，它是一个更宽泛的概念，它不一定是一个实体、一个硬件，它有可能是软件，也有可能是手机连一个APP，只要它有一个人工智能的工具，我们都认为它是‘机’的概念。”姚志强进一步解释了云从对人机协同‘机’端的理解。

　　姚志强告诉CV智识，云从的人机协同平台与通常的平台不同，大家可能理解是就是软件硬件这些大平台，或者人工智能操作系统这些大平台。“我们没有这么宽，我们是在人机界面这个地方，有一些软件和硬件，包括一些解决方案的融合，我们在这一块整个切入。”

　　“我们可以理解成它是一个应用层的中间件，或者SaaS中间件。因为它是一个行业方案、产品方案的模式，它不是简单就只是识别出人脸或者是听一下语音就能解决。”

　　在姚志强看来，人机协同分三个阶段——人机交互，人机融合，人机共创。交互就是听得懂，看得明白，包括人脸识别、语音、自然语言处理等单点技术。融合是真正能够通过AI来提升效率，解决时间、空间、体力等等方面的限制。共创才是未来整个产业空间更大的方向，可以通过人和人工智能可以创造出更多的内容。

　　“比如说我可以给每个人去定制一个完全个性化的服务。无论是教育、医疗，凭我们目前的人力资源是无法做到的，但是未来通过人工智能的手段和技术，就可以提供共创的产品，全新的内容和服务。”他举例称，为教育和医疗提供定制化的个性服务，就是AI公司在未来人机共创阶段要做的事。

　　谈及云从本身，姚志强向CV智识分享了云从目前在人机融合阶段的探索历程，“创业之初我们主要立足于交互这一方面，和大多数AI公司一样，虽然我们技术领先，但实际上在落地的过程中发现，客户会反过来问我，人脸识别也好，图像识别也好，到底能帮我解决什么问题?”

　　“这就是一个非常有意思的发现，我们人工智能技术型企业，不了解具体行业，但是反过来行业客户其实也不知道，这些技术能够给他们的业务流程带来怎样的变化。”姚志强发现，AI公司与传统行业之间横亘着一条鸿沟。

　　“所以这就需要什么?就要我们和这些行业的专家坐在一起，真正把行业里的实践摸索出来以后，才能对实际的业务产生影响。”

　　鸿沟的存在凸显了沟通的重要性，B端生意难做，坐在一起，慢慢谈、真诚谈、认真谈，方能落地。

　　“而且我们发现这时候不能只有感知这样一个技术，后面还有大数据分析、决策等等一些跨媒体的技术进来。比如图像里面还有OCR，都要把它应用进来才能形成一个完整的解决方案。所以我们也开始慢慢弥补这些核心技术。”

　　姚志强进一步解释，沟通的结果就是，他们发现一个单点技术无法解决实际问题，绝大多数情况下，只有延伸发展其他技术才能给客户提供一个完整的解决方案。

　　云从开始朝着这个方向发展，是在2016年。

　　

　　姚志强举例称，“最先我们在安防领域发现一个需求叫跨境追踪，只有人脸识别，其实对公安来说有很大的问题。公安办案的时候要求复原一个完整的时间信息链，但很遗憾，并不是所有的摄像头都能识别出人脸：有的摄像头看不到我，它特别远，信息分辨率太低了，不足以做识别。”

　　“这个情况下你还是要分辨出，这个人到底从哪进从哪出，那这个时候你就需要通过人体来找到这个人，这个人从这个摄像头出现换到另外一个摄像头，你都能把他找到，这样才能构成一个完整的解决方案。”

　　一旦需要构成完整解决方案，必然离不开硬件，而在是否提供硬件上，AI公司们殊途同归，大多选择与下游集成商合作形成解决方案。

　　旷视在不久前披露的招股书中表示，在“竞投物联网项目时，通常会与系统集成商合作制作建议书。”云从的选择同样如此，“我们这块更多是通过合作的方式，我们提供核心技术。硬件的话，更多交给集成商来做。”

　　立足技术，扎根行业，可以说是多数AI公司在目前发展阶段探索出来的共识。

　　姚志强不止一次强调扎根行业的重要性，“要真到一个行业里面，要认真真真去理解这个行业，才能够产生融合解决方案，而不是说我只给你提供一个人脸识别或者语音识别的技术。如果说你只是给了一个技术，那你会发现完全依赖于这些行业、这些客户自己去想出一个解决方案，其实挺难的。”

　　“行业和技术之间有一个gap，要把这个桥架起来，才能真正实现人机融合甚至人机共创。”

　　我们赞成要快，但要如何快？

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　　AI独角兽们落地几载，CV四家，从同一个起点出发至今，已经走入完全不同的发展路径。商汤的盘子铺得最大，安防、金融、零售、医疗、教育、自动驾驶，包括个人业务在内，在几乎所有市场前景已经较为明朗的行业里，商汤都有布局。

　　旷视则在最初的安防、个人业务之外，开始押注智能制造这样一块相对“又重又大”的领域。依图也在安防、医疗、金融、零售四个大的领域进行布局。除了一直以来占据优势的金融领域，在最近几年，云从也开始将布局的领域延伸至交通、零售和安防。

　　和其他三家相比，云从看起来似乎有些“落后”了。对此，CV智识向姚志强抛出疑问，“云从布局的领域不算多，为什么不先把坑占上，不怕以后就没有机会了？”

　　“没有哪一家能在这个行业有比较大的份额，大家都非常小，目前这个阶段我们也确实是谨慎一些。”姚志强告诉CV智识。

　　在姚志强看来，这是一个市场选择的问题，“我们赞成要很快，这点我们不反对，但我们认为在快的基础上要做选择。首先这个市场要有一定容量，而且符合现在人工智能技术的发展水平，我们要确实能帮行业解决问题。”

　　“因为你需要去理解这个行业，所以我们还是希望这个行业不要过度分散，这个行业里是要有头部企业的，这样我们才能快速地去合作，建立出行业应用模型。如果说行业过于分散，那对我们来说，想去研究或者说是理解这个行业就会有很多困难。”

　　一家创业公司，在发展的过程中难免磕磕绊绊。在姚志强看来，不论是不是以技术起家的初创公司，在管理上面临的挑战都是一样的，“不能说是技术公司就会遇到管理问题，所有快速发展的公司都会遇到管理问题。”

　　对于如何处理管理上的问题，姚志强告诉CV智识，“这是必然的，因为从一个很小的一个创业团队，发展到上千人，人员的快速增加肯定会带来管理上的冲突和压力，创始团队也可能并没有一个完整的很好的经验，现在就会遇到这样一个挑战。”

　　一个是吸纳人才，从外部引进；一个是管理培训，从内部提升。姚志强称，云从处理管理难题的方法主要有二：一方面要吸收更多的优秀人才进来，云从的核心管理团队就是陆陆续续加入;另一方面要快速的学习，云从大学就是专门在做内部的管理培训，作为整个内部的一个机制保证。

　　对于接下来将要布局的行业，姚志强透露，除了目前已经站稳脚跟的金融，云从现在在交通、机场、电网、巡检等方面都有落地。“这些都是我们快速在推进的，”他表示。

　　谈到在最新拓展领域内的落地选择与落地历程，姚志强解释称，“巡检有很多图像传回来，实际上也已经有很多无人设备，但电网最大的问题是需要判别它运行的正常还是不正常，这个数据量很大，完全靠人去判断是不可能的，所以就会有一个需求。”

　　“目前来说，智能分析对于电网来说还是比较新的一个业务，整个智能化自动化范围非常大，因为整个电网的系统都非常复杂。”

　　

　　在语音交互赛道，基于自身的业务需求，AI公司造芯的现象已经见怪不怪。而最近两年，也有CV领域独角兽陆续开始造芯。

　　依图发布芯片，旷视也在最近披露的招股书中透露其正在与合作方共同开发AI芯片一事。而据CV智识向AI行业内人士了解，商汤也已经与相关企业合作开发AI芯片，开发出来的芯片将主要在公司内部使用。

　　针对AI公司造芯现象，姚志强回应CV智识，云从暂时没有往底层做的打算，但会考虑投资芯片企业。

　　“AI是一个产业链，肯定是有上下游的扩展。但是我们还是基于我们的逻辑，我们还是要实现价值最大化，找到最有价值的市场。”姚志强解释称。

　　“造芯是一个非常复杂的工程，就目前来说投入过大，产出不足。要选择一种合适的方法的话，我们可能会去投资一家AI芯片企业，主要是基于这个行业市场的逻辑。如果这家企业能够帮助我们去赚钱，那我们肯定会考虑(投资)。”

　　未来行业内一定会出现BAT量级公司

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　　旷视于近期内向港交所递交IPO招股书，拟采用“同股不同权”方式赴港上市。作为一家行业内举足轻重的公司，旷视此次IPO或将成为整个AI行业的信号，而不止与旷视齐名的另外三家AI独角兽——商汤、依图、云从，整个AI行业的创业公司或都将受到影响。

　　对于友商在这个时间节点上市，姚志强的看法是，旷视是整个行业的代表，上市之后的走向会代表的一部分人对AI行业的看法；另一方面也会带动更多的企业看到人工智能有更多的机会。

　　抛开上市谈行业，姚志强认为，无论外界对旷视评价如何，整个人工智能行业一定是未来的趋势，这一点我们的看法不会改变。

　　“我们相信投资人一定有他们的理由。就像当年很多人说，互联网企业都是泡沫，比如说谷歌，但大家其实都很后悔当年没有投资，”姚志强称。

　　谈及云从本身的上市计划，姚志强回应称：上市是一件顺势而为或顺水推舟的事情，不会因为任何外部原因改变云从整体的计划。云从始终把主要精力放在业务上，如果把精力放在上市而不是解决业务问题上，那是一件得不偿失的事情。

　　而此前云从联合创始人温浩也曾对CV智识表示，“上市是迟早的事，即使不上科创板也会选主板。”

　　CB Insights数据显示，2018年全年，近90%的人工智能公司处于亏损状态。

　　而中国的人工智能领域的投融资热情，在经历了五年的飞速增长之后，也在2019年跌到了谷底。IT桔子数据显示，2019年上半年中国人工智能领域投融资金额为110亿元，而2018年全年的投融资总数为1160亿美元;2019年第一季度市场交易量同比去年下降49%。

　　AI行业已经历全民热炒的过度期望期，即将进入备受打击的过度失望期，真正进入蓬勃发展期还需假以时日，短期内市场对泡沫破裂的恐慌已经降临。而在姚志强看来，这是一个正常的、自然的发展曲线。大浪淘沙，方见珍宝。

　　

　　“一定会出现这种情况，突然一下大家看到了希望，出现了特别高涨的泡沫，但从需求端给大家形成一个正确的理解和认识之后，AI又会回到一个正常的发展轨道。”姚志强告诉CV智识，泡沫破灭不会改变AI向前发展的本质。

　　“互联网也是一样，我们也清晰地看到有一波互联网泡沫期，但这完全没有改变互联网向前发展的本质，它确实是深刻地改变了我们。”

　　“目前的变化是，在具体行业具体场景下，领先企业的领先优势会越来越明显，如果新进入的企业还是踏入同样或者类似的场景，那就可能很难获得资本的关注，”姚志强进一步向CV智识解释了资本市场对于AI公司关注度的变化。

　　于资本、于技术、于赛道，当你领先，你就越来越领先。

　　“首先是核心技术，这一方面起步更早的企业往往会有更多的积累;另外一个是品牌效应。还有一个是落地的经验的积累，”姚志强从三个方面分析了领先企业的优势之处。

　　“领先的企业，在会一个行业里和头部企业形成了一个完备的解决方案，这是即使你有再好的核心技术，继续再跟进来也需要大量的时间成本，特别是在一些头部资源、头部客户已经被大家占完的情况下，就更难去做。”

　　而提及领先期，姚志强强调，AI公司往往循行业而行，保持一个“点”的领先。

　　“AI讲求行业化和场景化，不存在去争谁高谁低，大家对这个都没兴趣。我们更关注我在一个行业里走的什么路子，在行业里怎么落地，我聚焦在一个点的时候，保持在一个点的持续领先。不是说我在银行做得好我就在所有行业做得好，但我在这个行业场景里可以做到一直领先。”

　　姚志强举例称，“比如说银行，从15年进来到现在我们一直都是在领先，我们也不会停下来。虽然说竞争对手或者说友商也一直在进步。如果一定要给个领先期的话，那我觉得可能是半年到一年。”

　　与此同时，姚志强坚定地认为，未来在AI行业里一定会出现BAT量级的公司，“一定会出现，这是必然的。”

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