智能科技的场景化演进--福彩3d开机号

发布时间:2018-05-25 16:07:45

智能科技的场景化演进

  嘉宾:易航智能创始人陈禹行 亮亮视野创始人吴斐 长亭科技CEO陈宇森 佳格天地CEO张弓

  主持人:非常高兴今天有幸请到在座的各位参加经纬的十周年活动。谢谢四位CEO今天抽出这么忙的时间来支持我们。我是经纬中国的胡雨舟,主要是做新技术领域的投资。

  我本硕都是计算机的背景,在我心里,做技术的大神们都是非常不可替代的。从投资人角度来看,技术上的所有壁垒随着时间都会被拉平。所以对我们来说,商业的落地能力是非常非常重要的考量点。今天我们这个论坛最想讨论的,就是技术怎么样落地。

  经纬中国在技术上有非常多的布局,我们在金融科技、医疗科技、企业服务等方向都有非常专业的团队做研究和投资。对我们来说,判断一家公司是否值得投的时候,可能会有这么几个方向的考量点,跟大家简单分享一下。

  第三点,这个团队在技术实力强的同时,是否在商业落地上有足够好的Know-how和行动力。

  今天到场的这四家公司恰恰具备了以上三条素质。他们分别来自于四个非常不同的细分领域,我们想请四位创始人跟大家分享一下在落地过程当中有哪些心得、经验。在座的各位大多是创始人或投资行业的同仁,希望这场圆桌对话能给大家一些新的启发。

  陈禹行:大家好,我是易航智能的CEO陈禹行,易航智能是以产品落地为导向的自动驾驶科技公司,也是国内唯一拿到主机车量产订单的创业公司。

  吴斐:大家好,我叫吴斐,是亮亮视野的创始人&CEO,我们公司是一家规模化商业化的AR眼镜产品及垂直行业解决方案的公司。前一段时间有一个新闻,郑州东站有一个警察戴着智能眼镜发现了7位在逃的嫌犯人、30起假冒身份证的事件。这个新闻里整套的智能警用眼镜和服务都是由我们公司提供的。

  陈宇森:大家好,我叫陈宇森,是长亭科技的CEO,我们是一家做网络安全的公司,比较年轻,最早的核心成员来自中国年轻这一代里面最厉害的黑客团体(蓝莲花),截至目前我们服务了100多家非常大的金融和互联网的客户(交通银行、招商银行、拼多多、滴滴出行、B站、比特大陆等等),谢谢!

  张弓:大家好,我是佳格天地的创始人张弓,刚才讲到今天是技术和应用落地。我之前在做一些非常高大上的黑科技,之前在NASA做卫星数据处理,我现在做的领域特别接地气农业,但高科技也要跟特别土的行业做深入的落地。今天我希望能够给大家带来一些我在过程当中遇到的一些问题,或者说可能给大家的建议,谢谢大家!

  主持人:今天我想深聊的第一个问题,我们四位CEO来自不同的四个细分领域,每个细分领域的情况非常不一样,需要的技术核心也都不同。在你们各自的行业对落地这件事情怎么理解,包括落地的紧迫性、重要性、以及里面的机遇、挑战分别有哪些?请大家展开讲一下。

  张弓:其实当时经纬问我这个问题的时候,我自己觉得我们其实挺奇怪的。因为最开始的时候,我们团队基本上都是从美国回来的,有之前在NASA的工程师,也有在跨国企业的高管。一开始想的是一个技术突进的方式,因为我们有最先进的信息获取源,比如利用卫星和无人机的监控数据。我们也有一系列先进的AI、独特数据库的算法,本来我们是想是不是能够在技术上如一把神剑一样,一掏出来大家都吓傻了,但其实根本不是。

  我们一开始也很困惑,我们该做什么应用?我们的技术其实可以在很多方面进行应用,我们可以做城市、金融等各种各样的应用。然后在这个过程中,我们之前想的是要不要先发展技术再做应用。在这个时代,中国给我们提供了一个特别独特的环境,在中国应用场景是如此的丰富,应用的需求是如此的急迫,使得我感觉是真正的应用需求在推动技术的发展,这个是中国特别独特的环境。

  其实我们的公司之前在美国也做了一两年,始终都在做技术,做技术的演进,但是我们觉得这两年实际上浪费了。现在核心的事情是什么?一个是技术的发展方向,一个是技术的应用全景,是要由实际的市场,特别是客户来说话的。而光有技术,光有数据,其实是不知道发展方向的。

  这也是我创业时的一个初衷。我原来在NASA做了很多特别好玩的东西,但是那时候,我做了太多的“玩具”。那个时候做出来的玩具都是给美国国会的议院,给美国的农业部、环保部做玩具,而实际这些玩具并没有真正的投入应用,它永远是看起来很好,然后一碰就碎的一个状态。

  中国其实有很多特别极缺的应用。像我们做的某些领域,不管是农业还是金融,其实完全没有数据和相关的数据基础。所以,对我们来说,我们新的技术立马就可以在应用里面得到反馈,这种反馈使得我们做得更好。这种感觉是前所未有的,也是过去这两年多,我们公司在中国高速成长的关键。

  我就简要讲到这儿,因为我们的技术特别直接,就是通过卫星和无人机,以及地面的设备做大规模的图像处理。当然这里面涉及到特别复杂的过程,大家如果有兴趣可以跟我私底下聊。

  主持人:明白,张总我想展开问一下,在您的领域里,您觉得在落地的过程中,打交道最多会是什么样的参与方呢?

  张弓:落地的过程中,对我们帮助最大的就是直接的客户。因为技术有很多的呈现方式,我们这些技术看起来都特别高大上,我们技术呈现的过程,包括运算过程都特别令人惊异。但是用户给出来就是特别直接的需求,你到底能不能满足我这个需求,你到底能不能帮我算出来这块地的损失,你到底能不能帮我把工厂这一块的标的监控清楚。这些东西我们以前是在技术层面想,根本没有站在客户的角度去想。

  所以,在这个过程里面给我们帮助最大的,我自己觉得是直接的客户。而且是需要到一线客户那里去,不管是程序员还是产品经理,甚至是数学科学家都要去田间地头看落地的情况。这种直接、快速的反馈,才让真正的技术和产品有应用的地方。

  陈宇森:这边我就落地的问题讲两个例子,最早的话,我们公司成立就向刚刚提到一些客户类型金融和互联网行业提供服务和产品。我从服务这样一个简单的例子说起,我们团队最早打黑客比赛出身,所以很清楚攻击者的核心就是需要拿到目标物最核心的数据。因此,最开始我们在服务银行客户的时候,就打到很核心的AX,所有数据都可以调用了,以为服务项目就可以close了。客户说不是这样的,他们要面对检查,需要一个非常详细的报告。虽然我们的服务效果很好,反而证明了企业有非常严重的风险,就需要我们要把每一个系统仔细梳理一遍,做很多类似于100-200页的报告,对每个功能点做详细的介绍。

  通过这种事情会发现,搞技术的人对客户需求的理解最开始并不一定特别准。后来,我们就应用了很多自动化的方式,帮他发现核心的威胁问题,同时又有自动化的方式生成一些应对需求最终的交付物,把客户服务做的越来越好。

  其实产品也是一样的,最开始就得突破了一个核心的技术点。像我们有一款产品叫雷池,就是做网站攻击防护的。对于传统的防护来讲,一般都基于规则,写一堆规则做防护那个很弱。我们用新的方式,用优化算法做了一堆现行时间的解释器做判断,这个很准,这其实只是一个方面。客户说OK,你拦截很准,很有用。但是仅仅这样是不够的,客户还有输出报告等需求, 这就要求你有一个功能点,可以生成自动化的报表,所以要做很多工作。

  我认为从一个技术创业团队,到最终能够落地解决客户的需求,再到去赚到足够多的钱。因为ToB企业最核心还是赚钱,把问题解决得更漂亮,赚到更多的钱,获得更多市场认可是一个迭代。所以,落地是一个过程。

  本来搞技术就是天马行空,很多东西都是很高位置就可以解决掉的,但是类似在天上飘着的。你去踏到实地,你去解决一个客户又一个客户非常具体需求的时候,你的产品才可以真正走向市场,获得比较大的成功。

  主持人:我觉得陈宇森这边非常难得的一点,他们不但在技术上有自己的特点,即语义化地去分析一些危险的情报,这是新一代的安全防护的技术,而且还通过充分理解客户需求并优化产品、构筑了更高一层的壁垒。

  陈宇森:用计算机里面的程序语言分析那套东西做,稍微讲两个技术名词,正则那边核心是有限状态自动机,它的表达能力很有限,但是所谓我们的网络攻击,基于一些程序的漏洞,那些程序语言表达能力很强。所以,你用表达能力很弱的一种语言想去表达一个表达能力很强的语言某一些漏洞特征,这是不可能完成的,就会有漏报和误报,我们相当于做了一个更复杂的系统来做判断,所以更加准确。

  主持人:当初打动我们经纬的,除了技术上特别有特色的这一点之外,还有宇森刚提到的,他和团队把护城河拓宽了。他去接触客户的时候,了解到客户有一些需求,这些需求对拿单的成败非常重要,他相应地做了产品上的升级。

  吴斐:我简单分享一下,我们公司的产品是人工智能的AR眼镜。我们为什么要落地呢?我之前是在一家大型的科技公司的研究院,当时我们看好第一视角交互的方向,最开始我们会把关于智能眼镜所有的技术摊开,去做研发。很快就遇到了第一个瓶颈,我们研发太过发散,只是一个光学来讲,我们有波导,波导里面又分衍射式波导、阵列式波导,阵列波导里面也分非常多的方向。所以,技术点会越来越分散,我们第一想到,无论做什么样的技术,先找到应该解决什么样的问题才是重点。

  如果大家熟悉garner曲线,我想说我们出来创业拿到经纬的天使投资,正好就是在garner曲线第一个顶峰,大家都非常的热情,认为AR眼镜很快就会普及到每一个人了。

  我记得,我们当时讨论落地的时候和傅盛还专门聊过,应该怎么落地呢?我们得出了一个结论,就是当时的单点突破用了一个很错误的推导。一定要单点突破那该怎么突破呢?当时是想我们应该把显示和拍摄做到非常精致,今天来看错误在哪呢?错误在还是在只是由技术出发,来把一个技能做到极致,但这和你去解决一个实际问题之间还有很大的鸿沟。

  所以,我们到了第二个阶段,真正开始落地的时候,我们很快的先做了一个原型产品,发给我们非常多的用户,跨了有几十个行业,产品慢慢的收敛。满足行业用户痛点,产品能真正解决他们的问题,得到行业用户的认可。

  在这个领域,我们接着做了两年,我们要把整个数据打通,同时,眼镜的前端一定要有足够实时和结构化的能力。所以,我们当时把AI的芯片做到了眼镜上,然后把它落下去,用了一年多的时间,把神经推理框架完成,而且我们把很多压缩的模型跑在眼镜上面。直到去年的年底,我们真正进入实战,很快,河南郑州东站,包括很多地方都抓到了套牌车和嫌犯,包括昨天还抓到了一个全国通缉的在逃嫌犯,这就是真正的落地了。

  落地的好处并不是让一个企业最后成为一个解决方案的企业,还会回退到技术,我们在初期,技术做的非常发散,有很多的点,但是今天落地的时候,我们解决的就是成果,当你问题很聚焦,反过来,我们再去怎么样做我们的计算、光学等这些技术,这就聚焦问题并突破解决了。

  主持人:对亮亮视野来说,其实核心是硬件产品嘛,硬件产品可能存在几个问题:成本高、迭代周期长,您发现需求有变化,或者说落地的时候遇到一些挑战,在调整产品这件事情上,有做过特别大的决策吗?

  吴斐:当时是在我们第一代眼镜出来的时候,我们当时定义的这种单点突破,发到市场上,其实收回来的反馈很多是负面的。但是我们在负面里面发现有很多挑战的机会,所以该如何定义我们下一代硬件产品,我们再整个开发周期里面,三分之二的时间都是在做用户调研。

  这个过程很痛苦,尤其你想开发人员觉得我们马上要落实到工作当中,你让他们停下来思考,这是很大的挑战。但是这个环节,我认为是非常正确的。我们当时很快找到了我们最重要的几个点,首先它一定是足够的轻便,连0.2克都要往下减,最终做成了33.4克。

  陈禹行:我觉得自动驾驶行业的落地,就是把自动驾驶的算法和技术真正的量产出来,让更多的人能够使用它。

  对于自动驾驶行业的落地,最大的挑战就是量产化的挑战。因为汽车是一个大批量量产的产品,里面会有很多不确定性。这种不确定性举个简单的例子,我在之前看过一个中国很大的中外合资主机厂,大家都知道总装线一直在动,所有的工人在总装线的两边组装需要的零部件。我偶然发现其中有一个环节,有一个工人在和另一个工人聊天,聊天的时候总装线就移动过去了几米。他拿气动扳手去上螺丝的时候,气动扳手的线已经到头了,所以不知道他到底有没有把这个螺丝拧紧,他又回到原位置,又开始下一辆车的装配了。所以,在整个大规模的这种量产的环节,即使是这样一个总装线就要经历几百个工人的手,可能某个工人今天的心情不好,身体不舒服,很多各种各样的情况,就会导致车发生一致性不一样的情况。

  我们人在操纵汽车,包括在进行自动驾驶的环节中,我们也有很多的误操作。比如说我误触碰开关了,或者没有按照说明来进行操作,这里面的可能性非常多的。汽车是对安全性要求非常高的产品,我们觉得落地首先要解决的就是安全的问题。因为你做一个产品的时候,你要解决的是在最差的情况下,你能不能达到你能够接受的结果。这和Demo是完全不同的概念,什么是Demo呢?Demo就是我找一个特定的场景,把所有有风险的可能性全部排除,我能表现出来最好的结果,这就是做Demo。所以,我们觉得落地首先要解决车在批量上市时,产品化安全性的要求。

  我们自己在开发的过程中,实际上从2015年年底,我们自己的车第一次上路,就已经能实现现有这些功能了。这些功能我们觉得在整个开发的工作量中,只占5%的工作量。

  比如说我打一个转向灯,车实现并线功能,这种工作量我们觉得只占5%。之后再开发的时候,我们就发现很多驾驶员在拨转向灯的时候,有些驾驶员是左右不分的,他想向左边并线,但实际上又打的右转向灯;有的驾驶员在并线进行一半的时候,又不想并线了,可能当时还有很多车靠近,所以这种可能性是非常多的。我们把这些可能性全部考虑之后,发现我们的代码量已经扩大很多倍了。在考虑了所有可能性后,我们觉得这些工作大概占30%左右的工作量。

  那么还有70%的工作量是什么?其实就是所有跟安全性相关的,对于整个自动驾驶的故障诊断的环节,自动驾驶车在整个量产的环节当中,可能在各个的环节会出现一些隐患。这些隐患在长时间的运行过程中,或者是在有一些特殊的工况中,就会被触发出来,这时候我们必须要有相应的措施去解决这样的隐患。

  举个例子,比如说我们轮胎爆胎了怎么办,我们悬架断轴怎么办。这些原来是驾驶员来处理的问题,那一旦到自动驾驶环节,我们也一样要自动驾驶系统可以考虑到这些问题。所以,我觉得这个是跟Demo完全不一样的概念,这就是我们在自动驾驶领域的落地,包括产品化的一种思路。

  主持人:明白,谢谢禹行。易航从一开始就非常重视产品化的落地这件事情,现在也是国内第一家拿到主机厂批量配套的量产订单的自动驾驶公司。在复杂的汽车行业,一家创业公司能取得这样的进展,非常难得。

  那接下来其实我想问的一个问题,我们都是创业公司,那在资源、竞争速度上可能没有巨头那么快,那么有优势。我想问的一个问题,如果咱们每个赛道,可能全球或者是全国TOP3的巨头切进来的时候,对我们落地的策略会有什么样的影响,或者说我们有什么样的优势能够取保自己的壁垒是稳固的?

  陈禹行:我始终觉得其实巨头不巨头,不是一个核心的因素。因为其实在十几年前巨头也不是巨头,那时候的巨头另有其人。在整个时间过程中起起落落的公司有很多,所以巨头还是不巨头,我觉得不是一个核心的因素。核心的因素是一个公司本身的战略方向和管理能力,这才是一个公司发展最重要的两个因素。

  而且对于自动驾驶行业,我觉得它是一个技术推动的行业,它并不是一个商业模式驱动的行业,所以在这个领域里面拥有自己最核心的技术,才是最有竞争力的杀手锏。不管是巨头,还是其它的竞争对手,我们还是需要始终保持技术上领先。

  主持人:对亮亮视野来说,就我理解亮亮视野应该是第一家找到AR眼镜真正应用的一家公司,在业内也有非常著名的巨头做类似的东西,斐总这边怎么看这件事情?

  吴斐:巨头有规模、人员、资金的优势、但是,创业公司首先第一点还是要着重在策略上的压强。就像我们,我们是不停地在做一件事情,就是在聚焦。我们自己会经常说“反关节”这个词,什么叫“反关节”?有很多事情是巨头做不了、做不到的,比如说决策流程非常短。包括我们深入到一个具体的问题,我们在单点问题解决上,我们资金的配比大于巨头的压强,他是平铺式,我们是单点去扎的,也还是会有机会。

  像今天已经有20多个省在用我们的眼镜做执法,而且在工业领域,我们也有批量的客户,其实早已经进入到巨头的事业,这就是一个公开竞争的世界,大家是一个竞合游戏,拼的就是你战略的聚焦、战略的决策力,最后拼的可能是你最后的一步步的坚持。

  主持人:陈宇森这边呢?因为在国际、国内有不少做网络安全的巨头,虽然我们的技术是非常独特、跑得也很快,但是难免会受到他们的威胁,你们怎么样建立自己的壁垒?

  陈宇森:首先,我觉得吴斐总说的很好,在现在巨头林立的环境内还能成长出很多公司,说明巨头虽然可怕,但是也不是完全不可以战胜。我认为,我们所在的ToB领域,其实巨头的影响力会更小,因为客户不像ToC那样,它对客户有那么强的掌控感。像ToC,巨头的大流量有机会扶植起新的大公司,同时也可以左右很多东西。

  但是在ToB这个领域,我认为在中国没有称之为巨头的2B公司。另外,ToB这个市场上客户决策流程很复杂,小的公司会更有机会。

  说回我们自己,长亭一开始是在技术(人、产品)和团队还是有一定的优势。但是,在ToB领域技术很难形成一个非常高的壁垒,因为你的竞争对手只要有钱,不犯大错,总能堆起来跟你差不多的东西,只不过是时间问题。想在某一个细分领域保持技术特别强的壁垒也很难做到,像现在AI竞争最大的几家,他们核心在人脸识别上,也没有差别到特别大,甚至可能大家的差距已经比较小了,就像我们今天主题一样,在具体落地和商务执行力上,可能会有一些大的区别。

  在网络安全的ToB领域,中国没有特别大的巨头,市场上我们经常跟上市公司竞争,也是有赢有输,特别在核心客户上。我们照样PK,没有什么可怕的。而且我认为就是因为现在中国ToB还没有巨头,反而在中国,我们这一代可能会有机会出现像戴尔、惠普、IBM这样的公司,蛮有意思的。

  最终,我觉得核心拼的还是综合商业执行力,很难说有单一的东西,就是一个强壁垒了,那别人也就照着这个点,砸资源就好了,在瞬息万变的商业市场上你的应对、执行等等综合能力。

  主持人:我非常同意陈宇森刚才说的这一点,这也是我们刚才提到的,我们判断一个团队的时候,非常重要的一点看这个创始团队创业的状态是否足够成熟、背景是否足够扎实,有很深的行业Know-how,当转折来到的时候,他们能够迅速做出反应,很好的去应对这个挑战。

  张弓:可能大家不知道,我们这个行业是巨头云集的,或者说是高度垄断的。不管是卫星,还是农业,这两个行业国际巨头和国内巨头都是出现的。但是这个问题我自己的回答很简单,我们就是巨头呀,为什么呢?有三点。

  第一,新时代是一个技术和数据驱动的时代,任何的快速变化都是技术和驱动产生爆发式小革命。我们拥有最先进的技术和数据,本身我们在这个领域就有极强的优势。

  第二,我觉得要去定义或者要去规范一个范围,一个新的东西。这个东西是我是作为最先者,作为最强者进入的。那么我当然是这个细分或者是小的领域巨头,而且巨头就要做到垄断,然后我要做到在这个行业里面做绝对的第一。

  第三,我认为要把握从新的革命当中出现的机会,你首先要成为这个领域的第一垄断、巨头,然后再到下一个领域,再到下一个领域。其实我们就是一个从微型巨头到小型,再到巨型的一个过程。

  不管是现在技术或者是数据变化的场景,还是整个中国的环境,老的巨头在新的领域中其实它们比我们还弱小。我们核心是抓住我们的技术和数据优势,从这里面定义自己的范围,从小巨头变成大巨头,乃至最终变成行业标准的制定者,乃至行业的控制者。

  主持人:明白,谢谢张总,微型巨头这个观点非常的新颖,让我也想到很多事情,谢谢您的分享。

  接下来这个话题想请教一下,因为对创业公司来说人才永远是最重要的。在我们的公司里面,各位觉得哪些人才对落地这件事情是非常关键的。或者说您会有哪些的指标去判断一个人才是否是最适合于公司当前这个阶段的?

  陈宇森:你问问题的时候,我在想。因为我们评价人才的指标可能跟落地好像有点距离,但是我当时想了一下可能是两点吧。

  从我们公司的特点来讲,我们其实在做产品的时候和传统的安全公司有一点区别,我们最早几个合伙人所谓科班出身的安全研究人员或者是黑客也好,因为我是浙江CS,另外三个合伙人全是清华CS的,大家都算是CS背景不错,基础扎实,后来做网络安全又做得很好的。那很多传统网络安全公司的创始人或者是创始团队呢,它是属于安全很强。可能有的也不是计算机专业,或者甚至有的高中毕业就来做安全了,他有很好的天赋,他也做了很好的成果。

  但我认为他们跟我们的差异就在于说,我们更好从计算机底层体系化的角度去思考怎么解决安全的问题。在大家对安全认识一致的情况下,我们解决问题的方法可能更好。这个就反过来推导我们考察一个新过来的人,能不能在我们这样一个体系下去解决问题,我们考察他两个能力。

  一个是他有没有非常扎实的学科能力,无论是理科的,或者说工科CS方向,你的计算机基础、几门课程、计算机系统、操作系统、体系结构。包括你大学要写CPO芯片流水线的东西,这些东西是糊弄过去,还是真的弄懂了。这对未来你工作中不一定能直接体现,但是它代表你明白你每天面对这样一个东西是怎么运作的,这个对你系统化解决问题很重要。

  一个是实际的动手能力,你只是说很懂这个东西,你能考很高的分,你懂它怎么运作,但是写代码不行,没有办法系统性快速解决一个问题,这也是很差的。

  所以,我认为扎实的基础和很强的动手能力,这样的人才多了,做东西想不落地都难。因为大家都是又有想法,又能干,然后就瞄着解决问题去,这样就好办了。

  主持人:明白,我很好奇,因为宇森自己的学术背景非常的好,你们在招人的时候会有硬性的规定吗?黑客这个行业是一个非常神奇的行业,很多厉害的黑客可能并不是科班出身,你会设置一个硬性的标准去筛人吗?

  陈宇森:很难,比如说像我来说,我大一大二也天天待在寝室,我基本上是很少上课的。我大一大二那些基础课也学得不是特别好,浙大有一个荣誉学院叫竺可桢学院,我们又是里面新开的计算机重点班,就跟着数学系重点班一起学非常难的数学,我们班挂科挂了一半,我也挂了。我本来高中数学都很好的,后来就不想学了,再到后来开始接触安全,就觉得感兴趣。感兴趣的时候,天天想要去弄懂一个问题,就熬夜不睡觉,就跟我以前打游戏一样,这样子的话,就把安全搞得很好。

  包括我们这边核心的员工也是类似,他可能综合的成绩都不怎么样,也不上课,天天在寝室里面待着,他对安全很痴迷,他对这个方向研究得非常深,同时有非常好的计算机的基础背景,就能够解决很复杂的问题。

  这个说回来,之前我们那个团队最有名的战绩,是作为中国第一支的黑客团队打入到了全球最有名的黑客比赛,叫DEFCON CTF的竞赛,那个是每年大概夏天在拉斯韦加斯办决赛,到现在已经20多年了。我们是第一个中国队伍进入,而且迄今保持国人战队参赛最佳成绩,在2016年拿到全球第二,这些都是零的突破吧。

  刚好这几年国内安全也热嘛,大家都说网络安全时代来了,我们又是基础还不错,也能解决一些问题,所以趁着这个时机吧。我觉得人的成功还是跟时代非常相关,虽然现在距离成功还很遥远,但是有了一点希望。

  陈禹行这边呢?因为汽车领域(自动驾驶)需要的复合型人才还是蛮多的,从去年年底到今年有很多很厉害的人都加入了易航,接下来你会有什么样的计划?或者说,在人才这块,你怎么看?

  因为我们觉得这种经验是长时间打磨积累的过程,像我们之前跟一家主机厂讨论问题的时候发现,有很多做AI的公司想跟主机厂谈合作,AI公司的方式就是我给你一个SDK,你需要给我多少钱,这样的商业模式。主机厂呢,他会问,你的硬件是什么平台?能不能满足汽车的要求?你的成本是多少?怎么布置?这些问题。

  所以说,这种产品化的经验使得这些人才在工作中整个的思路是非常不一样的,这种思路我们觉得是我们团队必须要有的能力。

  对于易航来讲,或者说自动驾驶行业来讲其实是一个强交叉学科的方向,我们现在整个的团队都是有交叉学科背景的人,为什么我们觉得难?是因为这是需要靠机遇的,因为我们团队这些人,是在自动驾驶还没有火的时候,已经在各个方向有很多年的积累了,这样才能够成为这个行业的交叉型人才。

  在现在这个时间点,我们想招单一方向的大牛,这件事情相对来讲是比较好解决的,因为只是一个代价和认同的问题,但是交叉学科人才是需要靠历史机遇才能碰到的人,尤其是在一个行业初期的时候。

  所以,我们看中这两点,产品化的经验和交叉型学科的能力。但是,我们在招人的时候,我们首先看中的其实并不是技术,而是这个人的人品和他的价值观。因为我觉得什么是创业公司?创业公司实际上就是一群价值观相同的人在一起,我们来推动甚至颠覆之前这个行业上有一些不够好的地方。所以我们首先要看这个人的人品和价值观,这样的话我们才能把我们的技术推进得更快,这是我们招人的想法和思路。

  主持人:陈禹行提的价值观这一点听起来有点玄乎,但其实是有非常实际的方面可以考量的,在自动驾驶驾驶这行或者在你的团队中,你觉得最重要的几块是什么?

  陈禹行:价值观这个事情说出来比较虚,但是它是一个公司最重要的根基。我先说一下我们公司的价值观,我们价值观就是“怀揣理想,推动行业进步”。这句话在什么地方有用呢?比如我们在面对一个项目的时候,不太好权衡这件事情应该干还是不应该干的时候,我们会考虑,我们做这个项目是因为商业上挣钱而做,还是说,我们做了这件事情,在技术上哪怕给整个行业有一点点推动的作用。商业上挣钱没有错,但是这不是易航的价值观。

  所以,我们价值观听起来有点虚,但是是决定一些大是大非的纲领,是我们整个公司在根基上的指标。

  张弓:我其实挺同意禹行说的关于价值观这件事情的,我自己觉得我们更复杂一点,诸位可能工程多一些,我们还有一部分是关于算法、科学的。比起做工程来说,做科学的人往往难以落地,因为他们都想科学怎么完备与精确。

  第一个问题,你相信不相信技术和科技会推动整个社会的发展。大多数面试的人都会说YES,这个问题太好回答了。

  第二个问题,你相信不相信商业能够推动技术更快的成长。这个事其实对于很多做工程和技术的人未必能够那么直接给出答案,这个事也是我自己亲身的例子。之前我在硅谷做了很多跟卫星数据相关的工作,我们做了很多东西,其实有点像你们看到的Google map之类,但是我们花了20多年做这些东西,都非常完备了。实际上Google用了3、4年的时间,做到跟我们差不多的情况。

  这件事情对我的感触,其实很核心是当一个事情它有一种通过商业的正反馈的模式,我越发展这个技术,用的人越多,带来的价值越大,就会有更多的人力、物力、财力投入到这个领域。这样的话,这个技术也会更快的发展。

  大家觉得这个事对于很多在座诸位肯定特别顺畅的一件事情,但其实对于很多做技术、做工程、做科学的人来说,是特别难接受的一件事情。他们第一想的是这件事情科学上对不对,而不是这件事对客户有没有用处,所以我自己觉得价值观是非常重要的。

  我自己觉得其实不管技术还是科学做再好,实际上是很难落地的。那么我们也是从最开始希望大家有这样一致的观点,而之后呢,其实招人也就很好招了,因为对于我们来说,中国有聪明才智的人太多了,而且又非常勤奋,只要有了这样的探索,只要有了这样很反馈机制,就会有不断的财力、物力、人力来投入。

  主持人:谢谢张总,接着您刚才的回答,我问今天最后一个问题。四位觉得在10年左右的时间里,各自所在的行业,公司自己的技术会给所有人的生活带来什么样的变化?给社会带来什么样的变化,或者说,您可以展望一下,十年以后,咱们的公司会成为什么样,行业会成为什么样?

  张弓:其实很多人可能不了解我们这个行业,但是最近中美在打贸易战,其实有核心的几个问题,包括技术、农业方面。中国大多数的大豆都是从美国进口的,包括很多农产品都是从国外进口的,其实潜移默化中国农业在发生巨大的变化。这里面其实有很多的机会,但是反过来讲也有很多的危机,比如谁来种地这个问题。大家都知道种地根本不赚钱,这是在中国现实的情况。我们大量国外的农产品,其实本质上有很多更宏观意义层面的问题。

  那么我能看到中国的农村农业会发生巨大的变化,我们还有3、4亿的劳动力在农村,他们会转变成新兴的劳动主体。同样的,我们的农业会以新的方式去做,包括我们做的一些技术努力,我们觉得未来中国这一块,是通过我们这样的技术配合相应的,包括像农业保险、农业信贷、农产品期货之类的工具发生巨大的变化。那个时候会看到中国种地、种粮食,包括做这些东西是能够赚钱的,可能赚的几百万、几千万、几亿的数额。但是没有技术的支撑,中国是没有办法跟国外的巨头,包括国外这些基础的产业相抗衡的。

  我们在这里面其实想做一个通过技术去服务整个中国农业产业链的公司,然后去改变整个行业的前途。国外在200多年前有这样一个机会,就是国外规模化农业逐渐形成的机会,诞生了国外这些农业巨头,大家可能听说过ABCD或者其他的,也有可能没有听说过。但你们肯定知道去年中国最大的收购案就是中国化工收购先正达,用了450亿美元现金收购的。

  我们愿意在这个新的未来10年里面,中国给我们这样一个机会去重演西方国家200年前的所做的事情,我们希望加入到整个热潮里面,去推进中国的农业现代化,进而成为中国农业整个产业链里面提供基础数据和金融服务的这样一家公司。

  陈宇森:其实刚刚那个问题问出来,我第一反应10年之后我们这个公司还活着就应该不错了。按照我们现在这种发展速度再发展10年,我刚才讲的那些梦想可能会实现,我们会成为一家非常大的ToB的公司。

  我认为一句话挺对的,特别大的公司没有什么边界。对于我们来讲,服务了那么多金融的客户,包括现在对运营商、电力能源这些行业做突破,以及一些有安全需求的客户,你会发现未来作为一家技术公司,你服务很多大的企业客户,他们的需求会各种各样汇总过来的。未来包括储存、网络,甚至很多东西可能是我们会涉及的,并赋予他们一些安全的属性。

  就像欧洲今年搞的GDPR一样,弄得很多公司很头痛,比如今年Facebook的数据泄露。随着大家隐私意识的提升,公民意识的保护肯定是很重要的。未来如果能发展十年还活着,还做得不错,那我们会成为一家有多个解决方案的2B公司。

  对社会的效益来说,我们是做安全,那就意味着知道这个世界是多不安全的,也知道隐私泄露的后果。可能台下任何一个人给我一个手机号,我就能知道你非常多的信息,这个特别恐怖。所以,我希望未来在众多的安全企业保护下,中国的网络安全发展得更好的时候,大家个人隐私有更好的保护。可以让大家活得稍微好一点吧,你不用每天被骚扰电话骚扰了,什么诈骗团伙,控制在一个可控的范围内,就是所谓的社会效益吧。

  主持人:从网络安全拓展到隐私、生活方方面面的安全是有非常大的想象空间,相信你们的公司十年以后一定会做更伟大的事情。

  陈禹行这边呢?从自动驾驶的角度来看,有人担心无人驾驶来得太快,有的人期待它赶紧来,对易航来说,团队会更扎实的做自动驾驶、高级辅助驾驶,从你的角度来看,这个行业未来会是怎么样?

  陈禹行:我觉得十年以后,自动驾驶会有一个更大的发展,比如说今天我们参加经纬大会,我们真的可以在车里面看一些书、新闻,让这个车自动驾驶到会场了。十年之后自动驾驶可以达到这样的功能和形态,但是对于自动驾驶这项产品或者技术来讲,它离最终的状态还是会有一些距离的,我们觉得这还会是一个比较长期的,持续来开发的过程。

  对于公司本身来讲,我其实希望我们公司能够持续的给这些和我们价值观一样的人才,提供一个一起工作的平台,希望我们公司能够在自动驾驶发展过程当中,持续的推动行业的进步,这就是我们小小的愿望。

  吴斐:我们是做第一视角交互的,从第一性原理来说,交互本质上是人类在信息的获取和信息的输出,永远在寻找一个效率更高的方式,第一视角交互其实在寻找过程当中的一个节点。

  我认为,对于AI应用领域来说,其实在中国蕴藏着非常大量的应用创新的机会。举个例子,在我们做的公安应用领域,其实我国13.8亿人口和警力配置中间有巨大的鸿沟是需要靠技术来填补的。我们的第一视角交互本身就是一个通过数据让人的能力半径提升的一种方式。所以,我认为这本身就是长期可以赋能的领域。

  我们现在一直在看中美的贸易战,对于中国的创业企业来讲,应该把更多的精力集中在应用创新,尤其是解决问题上的点,通过问题到方案,最后会落到技术。走这样的路径,我认为十年当中很有可能这是中国真正意义上领先的机会。

  像我们公司,本身也是要顺应这样的大潮,首先立足在国内,把我们现在的工业行业降本增效的需求、公安科技强警的需求落实,让这一部分行业先戴上,再接下来是让更多的人戴上,让C端消费群体的人戴上,最后让所有的人都可以享受到第一视角交互所带来的信息革命。

  主持人:今天我们聊的非常多,回想四位创始人刚才说的东西,每家公司在技术落地的时候,对场景、节奏、优先级想得非常清楚,比如说佳格对气象、农业的深挖,长亭科技对网络安全非常透彻的深耕,亮亮视野对新一代的交互,对AR眼睛的落地,还有易航这边对高可靠性、低成本的渐进式自动驾驶方案的研究,我觉得都是非常好的思考。

  张颖:我刚才一直在下面听,我对这场比较关心,我们一直在技术领域里面非常积极地投资。但是我一直最关心的一点是,有深厚技术背景的创始人,他们要有场景演变的意识,简单来说就是怎么赚钱,这几位创始人刚才讲得非常好。

  今天是技术的时代、数据的时代、跨界的时代,这四家公司跟我们经纬几百家公司里面是有很多跨行业的交叉,我甚至觉得做无人驾驶的,你的技术也是有跨其他行业的可能性。

  后来我去查了一下,未来他们的发展是无穷的,综合的平均下来,我觉得最保守的来说,我自己都认为在今天有10倍的可能性。

  这是我们这次第一个论坛,这也是四家非常优秀的公司,今明天我们有几十家优秀的创始人会上各种各样的论坛。