採訪整理|唐煜
編輯|趙豔秋
人工智慧正在從一種輔助技術，逐步進入行業應用的深水區。這個過程的難度之高，時間之長，可以想像。它需要證明人工智慧的可量化價值，更需要行業人士與人工智慧人士相向而行，共同創新。
2019年1月，曠視科技推出機器人網絡協同大腦「河圖(Hetu)」，攜人工智慧進入供應鏈市場。這是在個人物聯網和城市物聯網業務之外，這家成立8年的AI公司對產業的新布局。
曠視科技聯合創始人兼CTO唐文斌對AI財經社坦言，相比人臉識別，做供應鏈AI是在進入行業深水區，難度更高，需要的時間更長，創造的價值也會更大。作為一家以算法見長，但行業經驗欠缺的公司，團隊也在這期間經歷了很多挫折和挑戰。
唐文斌說，曠視最終想成為一個更普惠的平臺，但不是現在，要先努力成為這個供應鏈行業裡所有人都信任的玩家，這還需要更多的實戰來驗證。
AI財經社=AI
唐文斌=TWB
有些東西，時間是不可壓縮的
AI：不久前阿里王堅博士當選院士，他是民企院士第一人，你跟他很熟，有評論說這是民企科研創新嶄露頭角，你怎麼看？
TWB：現在很多科技創新發生在企業裡，尤其是AI時代，很多就是發生在企業界，因為企業界有更多數據，這是一個非常好的方向和信號。
AI：你有這個目標嗎？
TWB：孫劍(曠視首席科學家)可能更靠近這個目標一點，我是一個產品經理，產品經理也可以朝這個方向努力。
AI：今年見到你還是在河圖發布，曠視進入了供應鏈物聯網市場，現在怎麼樣？
TWB：河圖剛發布的時候，只有一個雛形，現在它有相對清晰的骨架，我們一直在往裡面填東西，版本也在迭代中。它之前經歷了很多次小考，比如我們有連接天貓超市幾百臺機器人一起跑的案例，未來它經歷大考，可能會有三個複雜性高，規模很大的項目。
AI：海康威視和京東也在做河圖類似的事情，你們的區別是什麼？
TWB：所謂的河圖系統，就是我們用一些AI技術、機器人技術，也就是所謂AI+IoT，讓物流環節變得更有效率，成本更低。這個系統可以分為三個角色：傳感器、決策器、執行器。傳感器像視覺、聽覺一系列的東西，把物理世界數位化；執行器是一些機器人、自動化設備還有人，曠視在這方面也有一些硬體；但我們與友商相比，更多是當決策器，指揮所有的設備協同工作。坦白講曠視並不是一個擅長供應鏈和生產製造的公司，我們是一個以算法和軟體見長的公司。
AI：這些不同廠家的設備都能連上嗎？
TWB：我認為一定是可以的，設備的類型其實沒有那麼多種。像倉庫裡物料搬運，無非就是幾種不同的對象，從小的單件商品，大一點的中轉箱，再到託盤，這是一個有限集，是可以被標準化和抽象化的。它的無限性在於方案是複雜化的，有很多的組合邏輯，把這些模塊組合起來才能形成一個倉庫或者物料搬運的大模塊，這是我們正在做的事情。
AI：形成這個大模塊需要多長時間？
TWB：這是一套非常複雜的體系。把所有設備連接起來，對它們的小腦進行控制是第一步；設備之間自己跟自己玩，形成一個子區域是第二步，這個叫中腦；第三步有個大腦要來控制所有子區域。小腦、中腦和大腦從下至上搭建一個技術體系，我覺得要小几年的時間，也需要更多的實戰來驗證。
AI：你剛才說未來的幾個大項目，銷售額是什麼數量級？
TWB：AI對工業場景的價值很容易計算，你幫助客戶提升效率多掙了多少錢，省了多少成本，客戶是願意跟你分享。
AI：有和客戶籤對賭協議嗎？玩砸了怎麼辦？
TWB：這是我最近的一個感想，曠視這個業務正在進入一些應用深水區。之前的一些應用場景其實是偏輔助系統，比如身份驗證，不會只靠人臉識別，也會靠密碼和大數據，最終形成一套綜合服務。但我們現在進到工業，慢慢進入了主幹系統，是不能玩砸的，生產線停線帶來的損失是非常大的。
有一個汽車客戶，需要我們幫它在生產製造過程做一些物料搬運自動化，客戶就提出一個要求，如果導致生產線停歇一分鐘，曠視要賠償多少錢。我認為曠視在進入一個對成功率、可靠性、穩定性要求更高的場景，它的難度更大，同時價值也會更大。這個經歷也讓我想到自動駕駛很難在短期內成熟。
AI：我看曠視沒有做自動駕駛也沒做醫療？
TWB：對。我們其實做了很多自動駕駛的技術儲備，只是沒有應用。因為出錯代價是一條甚至很多條人命，代價太高了。
整個AI應用的過程，其實也是從偏輔助的系統，往最核心的主幹系統一步一步演進的過程。比如用人臉識別來做門禁，如果沒識別出來，就是用戶體驗不好。自動駕駛一旦出錯完全不可接受。生產恰好是中間環節，雖然也對技術可靠性要求很高，但沒有自動駕駛那麼高。有時，生產環節機器有問題要報警，有人工介入，來確保整個運營是相對穩定可靠。
AI：做工業案例，有沒有遇到一些讓你比較沮喪的問題？
TWB：我是一個樂觀主義者，不太能沮喪，但我們今年經受了一些挫折，有一個非常重要的日本客戶，對方非常信任我們，覺得我們在軟體和算法方面非常好，但是因為我們很多行業問題不懂，行業專家也不夠多，在工程上有的地方客戶有些不滿意，甚至考慮要找個Plan B。但我們根據客戶的批評在快速做調整，也請了很多人進來，最後客戶還是很堅定地要跟我們籤合作。這其實是一個特別好的鍛鍊人的過程。今年算是曠視創立以來我熬夜熬得最多的一年。
一個公司最好別過早喊平臺
AI：曠視供應鏈物聯網是在一個立標杆的過程？
TWB：也不完全是，我們也有一些可複製的項目在進行著，只是我們在不斷接受更大的挑戰、更大的場景、更大的倉庫、更大的投資，讓這個東西的吞吐量變得更大，這是不斷迭代的過程，不單單是在立標杆的過程。
AI：這些案例做成後，曠視會抽象成一個平臺去提供SaaS服務嗎？阿里雲的工業服務就是先立了8個行業標杆，然後開始做平臺。
TWB：我認為一個公司不要過早喊平臺，也許未來某一天我們會以平臺的方式來做這件事情，但不是現在。因為當你要做一個平臺的時候，必須要身先士卒，成為這個行業裡實力最強、所有客戶都信任的玩家，成熟之後再退回來做平臺。不然光做一個標杆，別人怎麼能信你？未來3年，我要面向最終客戶去提供完整的解決方案。沒有人一上來說我要做一個平臺，也沒有哪個平臺是這麼成功的。
AI：你看到供應鏈物聯網市場目前誰走得比較靠前？
TWB：如果是一個成熟行業，格局已定，我們很難獲得機會。曠視在這個時間點來做這件事，一定是因為有變量出現。電商發達，有很多柔性化設備出現，現在有了一大堆自主移動的設備之後，調動變得複雜，對算法的需求變得很強烈，所以這個時間點我們才能進行業跟前輩做一些事情。
有一點很重要，一定要尊重行業，不要覺得自己學習能力很強，很快就能了解這個東西，時間是不可壓縮的。第二點，我要用我的AI去賦能它，把我們強一點的算法與它有機結合，我們才跟傳統玩家不一樣，這也是客戶為什麼選擇我們的一個核心原因。
AI：有做工業數位化的人士說「相向而行」，講的就是尊重行業。
TWB：我覺得這是很對的。技術有它的局限性，很多東西要在裡面定那個trade-off，這個trade-off是很藝術的一件事，不是說他提需求我幫他實現就好了，一定是以共同設計這樣的方式，這件事情其實是很關鍵的。當這兩邊能被有機結合的時候，這個業務才有可能成功。
我們在之前幾個板塊裡，其實都有相應的一些實踐，我們叫聰明而謙卑的人，這個是蠻重要的，我們能夠去學習行業，跟行業的人相向而行，真正把兩邊結合到一起。
AI：有人說讓一個做AI的科學家跑到工廠去，不太現實。
TWB：這個問題很犀利，現在做算法的人很貴，讓他們去幹一件不見得那麼大的事，ROI不成正比，有可能企業會吃不消。我們有幾種解法，第一是你有沒有一種通用化的方式來做，讓技術在行業和多個客戶之間具備可複製性；第二是要讓算法的門檻沒那麼高，這就需要一套普惠的系統，比如我們在做的Brain++算法平臺；第三要讓行業的人和做算法的人有一個科學的分工，後臺、中臺、前臺有機搭配，才能有更合理的成本和產出比。
我也不認為行業的人就便宜，一個人或者一個公司貴或不貴，取決於它的稀缺性和供需關係，我認為未來真正懂行業又有創新意識的人會是最稀缺的人，這些人不會便宜。
AI：行業分工確實要有邊界，據說現在大家都在爭搶增值服務開發商？
TWB：集成商其實是不需要爭取的，但集成商利益這件事有幾點蠻關鍵：你的產品好不好，集成商能不能用產品掙到錢，而不是說我們要分一部分利給他。像SAP這樣的公司，它的產品對於最終客戶有足夠強的價值，集成商都賺到了錢。我們其實最終想做平臺，但現在我們會跟集成商一起去做交付，有些項目也會直接做交付，如果不直接到達用戶，很有可能是閉門造車。
2B市場砸錢這件事，要辯證地看
AI：我們看到AI公司都在硬體化，從以前純算法授權開始做軟硬體一體的解決方案。
TWB：我們從3年前就開始這麼做了，我們做了很多準備工作，我從來不覺得一家算法公司能走多遠，一直在做全棧式解決方案。因為你最後還是要去交付客戶價值，算法只是其中一環，把它給到集成商，集成商很難做完這件事，相向而行的過程沒有完成，必須能形成包括軟體、硬體、解決方案這樣的一套東西。
AI：你們在走軟硬體一體這條路，讓我想到30年前的通信熱潮中，華為也是這樣起來的，在如今AI時代，你覺得曠視會和華為有哪些不同的地方？
TWB：我反倒覺得很多東西是一樣的。雖然技術和場景不一樣，但是華為核心的三句話：以客戶為中心、以奮鬥者為本、以價值為綱，曠視內部也在貫徹這樣的邏輯，大道至簡。
我們目前還學習，怎麼樣讓一個2000人的團隊依然保持非常高效率的狀態，我們需要形成做事的一種體系。
AI：華為的管理也不完全適應新時代的公司，你認為哪些需要做出調整？
TWB：我看到一個笑話，說00後為什麼離職——老闆不聽話我就離職。我覺得對於現在的年輕人，要有更不一樣的方式去激勵，其實更多是讓他們意識到對社會的價值，帶來自我的成長，自我的成就感。曠視的人員結構不一樣，需要形成我們自己的體系，任何一個學習都不是生搬硬套，沒有哪個東西套上去就能成功。
AI：怎麼看在2B市場裡有些人用網際網路模式砸錢、賠錢的模式？
TWB：我們不太存在，但我們看到行業裡面其實還是有人這麼玩。2B市場所謂的砸錢搞法，到底對還是不對？我覺得要辯證地看。曠視不是這麼做的，我們只在前期產品驗證階段加大投入，因為我們對行業所形成的判斷，必須要走出去做驗證，這個驗證過程是要捨得投入的。網際網路模式是更加主動地去做這個驗證。
如果是通過持續地砸錢去拉客戶，我認為是不成立的。2B和2C的決策是不一樣的，2B的決策很理性，如果搞補貼，反而會摧毀這個行業，其實會產生劣幣驅逐良幣，會把固有利潤弄沒了，最後誰也掙不到錢。這其實是不對的，不應該那麼做。
AI：曠視會投晶片嗎？曠視畢竟有晶片和算法，優勢會更突出。
TWB：做不做晶片其實要看，這不是一個絕對的話題。現在不能告訴你做還是不做，只能講我不會做跟別人一樣的東西。我只有在這件事上通過硬體、軟體的綜合差異化，能夠跟別人不一樣，而且是能拉開一個gap的時候，我才會做這個東西。
我不知道其他人，也許一個風口比較熱，很多人都願意往上湊，但我們還是要做好產品經理最基本的工作，要回答做這個東西的價值有多大、邏輯合不合理。
來源: AI財經社