郭一璞 李根 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

AI明星公司曠視，剛慶祝了自己的9周歲生日。

以技術和理工天才云集著稱的他們，把新的一歲用「指數之年」形容，以「向上生長」作為主題。

同時，一場規模盛大的智慧物流發布會在新辦公樓展開，來自“傳統行業”的資深骨干站到聚光燈下，而且類似的面孔正在曠視占比越來越多。

是的，即便作為AI頭部公司，經受過密集而廣泛地關注，但對于曠視的變化，以及A面B面，依然有一系列問題懸而未解。

比如關于IPO上市、AI冷暖、技術與業務、核心與邊界、合作與競爭……

而這一系列的問題，又還有誰比CEO印奇和CTO唐文斌更合適回答？

所以這一次，量子位“十問”，兩位創始人“十答”，可能當前曠視被關注的一切，都在這次回答里。

一問上市

量子位：上市現在是個啥進展？

印奇：還在選擇一個合適的時間點。

量子位：是什么讓曠視上市沒有一蹴而就？

印奇：大的國際環境，去年年底到今年確實多變。

量子位：曠視自己怎么看“上市”？

印奇：兩個大方面吧。

第一，我們能把這個業務，包括公司治理在內，已經能用上市標準去審視了，代表自信。

第二，雖然曠視還挺年輕的，但當時上市的時候我們認為“1+3”業務已經比較成形，知道未來3-5年大概會達到哪個地步。我們希望在一個公開的平臺上，讓大家更透明地看到公司的治理，讓大家認為這個行業有guideline（路線），這是我們上市的初衷。

量子位：即便現在不那么順利？

印奇：不管大家相不相信，我們真的把上市當成手段，而不是目的。

大環境變幻所有人都看得到，過程里我們也經常會自己問so what。

一般來說，你問一個人問題，他回答一個答案，你不斷問so what，他就崩潰了。

但問曠視上市完了之后——so what？我們認為，上市是手段，上市之后也希望股價是堅挺、穩定的，很健康地和公司業務一直往上走。

所以一定要選擇合適的窗口來上。

量子位：但上市這個“手段”也會帶來好處？

唐文斌：肯定是能帶來好處的，第一能給我們帶來更好的品牌，對我們一些to B的業務確實是有幫助的；第二是更靈活的資本政策，使得我們做一些業務的時候，能夠更方便。這是核心的點，而不在于其他的東西。

量子位：心態會有變化嗎？

唐文斌：我們一直以平常心看待它，但依然會很積極地考慮所有可能的選擇，上市只是其中一個事情而已，而不是最重要的事情。

最后還是長期主義，就像印奇說的，有的人上市是起點，也可能是終點，對我們來說上市只是其中一個里程碑而已。

我覺得只有想不清楚的人才不淡定，想清楚自己到底要什么，在追求的東西是什么。

如果這些問題是思考過的，你的答案是清楚的，你就很淡定；你沒想過，不知道答案，就會被其他的想法牽著走。

二問AI

量子位：外界把上市跟AI冷暖聯系在一起，你們怎么看今年外界對AI的唱衰？

印奇：我們在AI產業已有九年時間，但AI產業真正快速爆發是這5-6年間，今年真正進入AI產業落地的深水區。

這是大家熟悉的Gartner曲線。

之前，中國企業很少有機會在全世界引領一項技術從技術創新到產業落地的全過程，所以從創業者、投資人到媒體，中國各方都沒有完整經歷過Gartner曲線。

現在，所有AI企業都已經步入到「死亡之谷」。

量子位：你怎么看「死亡之谷」周期？

印奇：我自己感覺可能在18-24個月，現在行之將半。

在AI產業里已經有了很多問題和很多解決方案，我想「死亡之谷」的持續時間可能不會那么短，也不會那么長。我們有信心穿越周期。

量子位：之所以唱衰，也有AI算法壁壘的原因？

印奇：真正對于算法的供給側，AI提供的遠遠不夠。

我聽到這種說法：「AI已經沒有什么技術壁壘，AI算法似乎很容易了。」

但大家真正在生活里用到的AI算法好像還是「老三樣」，還是極少的AI供給。

AI算法側其實還在極度稀缺的階段，而且還面臨可交付和規模化兩個問題。

雖然算法的供給未來會越來越海量，但算法的供給不是說一下子賦能很多行業，而是在每個行業有很飽和的供給，每個行業不僅僅需要人臉識別的算法，可能需要同一個場景里有100種、1000種算法，用真正的算法解決每個場景里飽和工具的問題。

量子位：那為什么「死亡之谷」會出現在現在？

唐文斌：舉個考試的例子。大家應該考過科目一吧，考90分很容易，但考100分不容易。

這和AI其實是一樣的，當我們去看一個算法時，如果只是想要在一些東西里拿到60-70分可能確實沒有那么難，但越往上越難。

量子位：區分標準是什么？

唐文斌：場景。往往是真正需要更高精尖技術的場景越往上越難，價值也就越大。

比如自動駕駛，自動駕駛對技術的挑戰是非常大的，我認為現在所有的自動駕駛公司離解決問題還有非常大的距離，但自動駕駛場景的價值非常大，這毋庸置疑。

反過來講，一個對安全性沒有那么大要求的人臉門禁，比如小區進錯一個人也沒關系，識別錯也無所謂。

但你敢不敢把這套人臉識別設備放到金庫里呢？敢不到放到保險箱上呢？能不能變成你家的鎖呢？能不能獲得金融級別的安全性、同時又有極高的通過率呢？這個事情就不再是簡單的問題。

所以，在關鍵性的場景應用里，我認為現在的技術，離被解決還是有非常大的距離。

量子位：聽到「AI涼了」會悲觀嗎？

唐文斌：不看廣告看療效。

大家在之前對AI的鼓吹是有點過度的，我當時在公司里講，我們不是一家AI公司，是一家以AI技術為核心的產品和解決方案公司。

所以，不要自嗨，就踏踏實實的把技術做好，把產品做好，把用戶價值交付出去，這是最關鍵的事情，最后永遠是你給客戶創造了10元的價值，你從他那分了3元，這才是我們應該要做的事情。

鼓吹和唱衰都沒有必要，最后還是回到到底怎么能夠更務實地關注到最核心的本質，要看療效而不是去看廣告。

三問落地

量子位：除了場景，AI落地難在什么地方？

印奇：AI算法的本質是軟件，但這個軟件又依賴于數據，很難成為簡單的交付型產品，不是我招個聰明人寫code交付就結束了。

AI算法的甲乙方關系正在被重新定義，甲方和乙方，如何把數據流通和算法流通循環起來，才能生成很好的商業模式。

這種情況下如何才能產生最終的用戶價值？現在來看 ，軟件、算法、硬件在一起設計之后，確實比單獨設計軟件、算法和硬件效果要好得多。

而且這個好還不是一個90分和99分的關系，可能是59分和20分的關系。

量子位：也有種現象是“變硬才能變強”？

唐文斌：軟硬件結合這件事情有兩種不同的理解：

第一種理解，因為軟件賣不上價錢，所以你要帶著硬件一起賣，你就賣上價錢了，你有收入。

第二種理解，你只有軟硬件的co-design（協同設計），在一起設計，才能變成更好的產品。

但如果自己不做研發，找個合作伙伴廠商，把他們買過來、裝上我的軟件和算法接著去賣就OK了，我覺得這件事不本質。

因為我們從整個價值鏈角度來講，你在這里面沒有Value Add（附加價值）。

我們做每件事情都要去想why us？我們做出來會不會有任何差異化？

或者我們這樣做了，世界會不會因為我們而不同？比如商業價值鏈條更順暢……但我覺得現在還沒到這個時間點。

現在更多還是在產品維度上，這個產品本身要因我而不同才行。

四問路線

量子位：所以曠視的選擇是？

印奇：我們選擇以物聯網應用來看待這個問題。

也許5年后、10年后，曠視在這樣的生態里會往后退一退，但我認為也不會退到算法的維度，至少操作系統和核心的軟件，里面的一些關鍵芯片，里面真正的關鍵元器件，還是曠視的核心產品。

包括我們的物聯網，它會很開放的，會連接很多的硬件，未來物聯網硬件是百億量級，我們自己做不過來。

量子位：你們招股書里一直在強調「AIoT」。

印奇：有一個概念我非常believe，就是AI小于IoT。

雖然我們是一家AI公司，大家可以發現越來越多的企業以及巨頭，比如華為、小米，大家把AI和IoT兩個詞連接得越來越緊，其實這是兩個詞。

在過去20年里，從互聯網到移動互聯網，下一個是什么時代？是AI嗎？我覺得自然延伸下來是物聯網時代。

打個比方，物聯網就像當年的互聯網一樣，AI更像當年的搜索引擎，所以，AI是物聯網里一個核心技術能力，是延續未來很長一段時間技術創新的主軸，但不是產業落地的核心點。

量子位：意味著AI公司的商業模式，落在什么地方？

印奇：AI真正的商業價值的變現，真正能夠有規模，商業化落地的公司，大部分是面向線下的，更多的是和實體行業的結合，更像在IoT大時代洪流當中承載的載體。

這就是為什么我們想說AI和IoT未來會越來越多關聯在一起。

所以，未來AIoT會變成一個詞，就像當年說ICT一樣，但當我們審視這些價值時會發現，AI是里面那個殺手級的能力和殺手級特性，但IoT是那個大時代的洪流。

量子位：有沒有可類比的參照？

印奇：在PC時代會發現一個應用大家想的是Word、Office、PowerPoint，它可能就是一個軟件。

當大家在移動互聯網時代想到App就是微信，支付寶。

當到AIoT物聯網，我們認為會包含這樣幾個要素：

首先，一定會選擇空間，所有的物聯網設備會裝在一個空間里，無論是家庭、倉庫、城市還是樓宇，這個空間里會形成一張網，會有計算AIoT中間計算節點。

其次，會連接很多設備，這些設備很多不一樣，有傳感器，還有機器人，還有很多設備。

當這些物聯網硬件設備連在一起時，上面有很強的軟件連接所有這些東西，貫穿云邊端，最后給最終用戶提供服務，這就是AIoT應用。

量子位：AIoT應用就是落地的終端形態？

印奇：我認為AI產業落地的真正本質，就是在不同空間不同場景構建一個個獨立的AIoT應用，只有應用有了才會有這個產業鏈，才會有平臺，才會有芯片，才會有所有東西生機勃勃的發展。

在AIoT的應用里，它的壁壘和難度要比之前大得多。所以真正想說我能把一個AI技術應用到一個行業落地時，會發現路徑是很長的。

量子位：有多長？

印奇：真正當我們去用一個算法變成最終AIoT應用時它往往要經歷三個過程。

第一步，0-0.1階段，本質上是技術可行性和產品價值的驗證，先產生一個新的算法，算法在性能上要可用。

第二步，0.1-1階段，要完成最小的可用產品打磨，觸達行業用戶，并且用戶買單了，完成了最早期的商業實現和落地。

這個AI公司首先成為系統集成商，打造端到端示范性概念驗證項目。

大家很多時候會說發現早期AI公司會變成項目的集成商，因為當你想做端到端應用時，第一步得能先成為總的設計師和集成商，用上你的算法，這才是端到端交付給用戶的價值，任何一個to B或to C的企業不會只買個半成品，不會只買個算法，需要在他產業里能產生價值。所以，AI算法過程中首先要成為優秀的系統集成商。

但是這里就有個岔路，有的公司可能說我就是集成商，就一直沿著集成商這條路走出去了，那么你可能就越來越不像個AI公司。

第三步，1-N階段，當你做集成是手段，完成集成之后會發現，當你可以形成端到端的閉環時，首先要區別沉淀這個行業里最重要的軟件，相當于用系統集成牽引做出軟件平臺，連接所有的硬件，因為這些硬件是不同廠商提供的，這是使用系統性去牽引軟件。

當你把軟件做得很好的時候，會發現很關鍵的硬件，現在市面上沒有一個廠商真正做得非常非常好，這時候你就會真正用軟件牽引軟硬結合的平臺。

從算法到系統集成，到軟件平臺到最后的軟硬結合，這是真正想在行業落地時必經的一個最小路徑。

量子位：這三個階段，曠視走到哪里了？

印奇：曠視的三個大場景不同，很難簡單講曠視總體在0.1、1還是N，因為不同的行業在不同的領域有不同的階段，有的產品在N的階段，有的產品在0.1和1的階段，很難一概而論。

量子位：這三個階段最難的是什么？有沒有哪個環節可能是失敗的？

印奇：這三個環節里，我認為頭和尾最難。

第一個是0-0.1的階段。中國過去二三十年有多少是創新驅動的業務？其實非常非常少的。此前一個商業人才做業務的時候，一般不會做兩面不確定性的業務，要么技術場景是確定的，我就在商業模式和銷售通路上做創新；要么銷售通路是確定的，我給創造一個新的產品。

但AI大部分產品在0-0.1階段里兩個都不確定，你發現要找那個交集，這是很難的事情，這個難度占整個鏈路的50%。

第二個階段，不能說簡單，但第二個階段相比1和3要更簡單一些。

到第三個階段的時候，一個AI公司的核心任務是必須構建出自己非常強的軟+硬平臺化能力。硬件能力是平臺化，硬件從供應鏈到生產制造到銷售需要平臺，搭建完之后軟件會變得越來越容易。

真正解決了0-0.1的公司，如果能在很快的時間里構建第二步和第三步的話，可能就會是行業里勝出的公司。

五問組織

量子位：所謂“經濟基礎決定上層建筑”，是不是組織也會有相應變革？

印奇：當要把AI產業落地時，會發現它對組織的密度和陣型要求是極高的。回到人的問題，技術的同學都知道，技術再難、商業模式再難，我們往往沒有那么frustrated。

但這是非常復雜的組織，一個AI行業，這里并不是指AI公司，而是AI公司里的產品部門可能具備四個人群。

首先它需要產品經理，可能是這個小板塊的CEO，這個產品經理他既需要有AI的背景同時需要學習行業的背景。所以，人群畫像里我們畫有50%的AI，50%的行業。

第二要有CTO，把軟件、硬件算法整體來看，這個人也得很綜合，有AI行業背景同時也能學習行業。

第三是CAIO首席AI官，他能真正對算法上有突破，且能對算法可行性評估做得非常好的，這個人可能很懂AI，沒有那么懂行業。

第四最后真正的閉環是AI的人，同時要有行業Know-how，有行業積累的人，所以最后肯定要有CMO。真正幫助產品推向市場，去營銷的時候，這個人往往是非常懂行業，同時有開放心態，他們也去學習AI。

當AI每個小的產品落地過程中，可能都需要這樣四個角色，我們叫每進入一個AI行業，需要搭好4 in 1的組織架構。

量子位：這一系列要求，也是落地之難的一部分？

印奇：剛才我們是從算法的供給，AI價值閉環和AI產業落地組織要求上來看，就已經能發現AI這群公司其實還是挺不容易的。

如果想踏踏實實做好AI產業落地，會發現每個場景下都得考慮這個事情，需要2-3年時間，才能走完這個閉環。

量子位：曠視自己現在也是這樣？

印奇：曠視現在有3000人，基本上按照一個AI行業需要有CEO、CTO、首席AI官、CMO，統計了曠視人員比例發現挺精準的4：4：2。

AI背景的人占40%，從行業來的人才40%。

這些行業來的人才對我們幫助非常非常大，有來自消費電子，有來自物流管理，倉儲管理，這些人結合才能讓我們在行業里深度落地。

同時20%的職能能夠去構架、去支撐的一些人。

六問核心

量子位：回到曠視本身，怎么理解曠視的核心和邊界？

印奇：一言以蔽之，就是「1+3」。

1，指的是一個AI生產力平臺Brain++。

3，指的是3大落地賽道和方向：個人物聯網、城市物聯網，供應鏈物聯網。

量子位：這3大方向里有細分嗎？

印奇：在每個點里我們有新的產品，創新的技術，但真正的客戶群體，這三個群體包含了AIoT里最重要的三個場景。

第一面向家庭、個人客戶；第二面向城市、政府；第三是供應鏈，制造物流零售，所謂商業里最主線條的戰場。

量子位：今年還把算法生產工具Brain++開放了，沒有顧慮嗎？

印奇：準確講，3月我們選擇開源的深度學習框架天元，是Brain++的最核心組件。

坦白來說Brain++開源開放，我們自己早期還是有點糾結的，因為我們內部整個開發了六七年時間，我們認為這套技術是我們的核心競爭力之一。

曠視內部有大概1400個左右的研發人員，他們每天在工作中真的全員在使用Brain++，即便可以使用TensorFlow或Pytorch等其他任何開源框架。

所以Brain++是我們拿手的絕活。

量子位：那為什么還拿出來分享？

印奇：希望可以讓更多程序員可以用Brain++開發自己的應用。

原因是未來算法的供給雖然很海量，但每個行業和每個場景需要的算法可能非常豐富，這時我們的Brain++就能真正發揮生產力平臺的作用。

量子位：有預期嗎？

印奇：希望成為口碑最好的吧。

七問邊界

量子位：曠視的個人物聯網、城市物聯網、供應鏈物聯網三條賽道里，哪一條的市場空白最大？

唐文斌：三個板塊不太一樣，to B的東西都沒有那么快。比如安防，大家知道是萬億級的市場，萬億級的市場里面有多少智能化的部分？現在比例還沒有那么高，智能化的部分可能只占1%-2%。

量子位：除了這三大場景之外，你們會考慮更多場景么？

唐文斌：從業務大的板塊上講，我們不會再往外擴，因為整個「1+3」體系已經有巨大的商業價值，每個行業都是萬億級的場景，我們要做的事情是把它做深做實，不管是在技術層面上還是產品層面上。

量子位：也有AI公司做很多行業，你們為什么不做？

唐文斌：第一要尊重行業，你做不了那么多東西，每個東西其實都很深，需要很深的know-how（行業知識），而且需要你從最核心團隊從上到下建立know-how，否則你做的很多決策就不一定是對的。

第二，每個行業都很重，你蜻蜓點水地搞了搞沒啥意義，做不好價值設計，交付不了客戶價值。

第三，每個行業都很大，你干嘛干那么多？

少即是多，你不應該做那么多，反而應該更專注。

當然，有時候我們看到一些機會，有洞察的，覺得非常有意思，就做了。

但還是應該做得很扎實，同時不要忘記對底層平臺的積累，底層平臺未來是能去賦能更多場景的，但現在沒有到那個時間，你先把Key App做好，就像微軟先把Office做好一樣。

我們業務里這幾個板塊都有潛力成長為Office，但它距離真正的Office還很遠，都還沒有長成收入數百億的支柱型產業，現在營收規模都很小。

量子位：所以怎么看待那些一下子做了十幾個、二十個產業的業態？

唐文斌：那我只能覺得不明覺厲啊，反正我不明白邏輯是什么，但我覺得很厲害。

量子位：對于曠視，未來最核心的想象力、最大的故事在哪里？

唐文斌：我認為是「AI沒有邊界」。

之前我們本質上有點工具論，用工具對一些行業進行改造，讓行業在原有基礎上降本增效、提升體驗，覺得所有的行業都值得重新看一遍。

我們現在肯定沒有能力去做那么多行業，做三個行業就已經夠多了。

但未來是沒有邊界的，未來可以有這樣的商業模式，再加上好的組織形態和資本形態，也許能夠賦能更多的場景。

它不一定是現在公司的這種形態，有可能是公司里劃分了很多小的創業公司，分別去賦能不同的領域，每個領域又有從頭到尾許多環節無窮多的東西可以做。這件事情會讓我覺得很有意思，可以做成一個沒有邊界的公司。

量子位：所以曠視的定位是什么？

印奇：我們內部這樣認為，我們真正希望能成為人工智能行業的務實者和領跑者。

稍微解讀一下這兩個詞：

“務實者”，當我們呈現了AI落地的困難，大家可能會覺得這是一個長跑，因為AI技術大家如此興奮，對這個行業大家會有很高的預期，或者大家對它預期的波動性很高，有時候很愛有時候很討厭，在很波動的外部環境下，一個AI企業唯有務實，踏踏實實做好每一件事情，每一個點滴才能真正讓這個公司長久成為一家偉大的公司。

“領跑者”，后面我們也會更多分享到，曠視非常非常自信，我們會認為在真正所專注的行業里我們絕對是行業的領跑者，既有我們的產品落地，商業化能力，也包括我們的核心技術能力。

量子位：站在現在看未來5年，曠視是一家怎樣的公司？

印奇：第一點，曠視“1+3”是brain++加上下面三個場景，從五年的維度，曠視不會像很多AI公司宣傳的那樣做特別平臺化的公司。

曠視會有幾個支柱型的產業，甚至三個產業里未來不一定每個產業都是我們的支柱，可能1-2個產業是在曠視產業里會逐步擴大。

其中邏輯很簡單，這個產業在單體里可以做到100億、1000億的年收入，它會有幾個支柱型產業，雖然現在BAT是個平臺化的互聯網公司，但它會有立身之本，從電商、搜索、社交起來。

我想五年之后，曠視這個定義的命題，從我們選擇的三個產品下應該很明確，至少1-2個是我們的立身之本，100-1000億是量化的感覺。

第二點，曠視本質上在不同維度構建不同的“腦”，我們在云上叫Brain++，其實是在構建我們的算法能力；在倉庫里構建了河圖，其實它是個中腦，在這樣的情況下可以連接不同的設備；在每個設備里，不管是芯片還是軟件它是小腦，可以讓device，每個機器人變得很聰明，大腦、中腦、小腦這樣連接是貫穿的，腦以外的功能，我們想五年之后會有很多合作伙伴能幫我們做得更好，我們是這樣的想象。

八問競爭

量子位：如何看待這個行業的競爭？

印奇：to B競爭和to C不太一樣，to B競爭沒有to C那么激烈，因為行業比較碎片化。

我們自己也能感覺到這三個大的賽道，我們友商和大家想象的友商變得越來越不一樣，這三個賽道最重要的友商，幾乎都不是大家認為中的「我們的友商」。

當你進入這個行業里，會發現行業里有非常優秀的玩家，這些玩家可能偏傳統，也在里面提供核心的產品。

我們每進入到一個行業，走著走著會發現出現了真正的友商，你跟他去學習，跟他去競爭。這三個行業都不一樣。

量子位：舉個例子。

唐文斌：我們去年在工業物聯網方向上有非常大的一單case，這個case上我們競爭對手不是其他的AI公司，而是行業里已有的玩家。

因為這個客戶非常大，幾乎把這個行業所有的廠商都叫過去了，像海選一樣，一輪一輪搞了三四輪，最后選了我們。

為什么選了我們呢？當時我們跟他講了一句話，我們絕對不是這個行業里最有經驗的廠商，但一定是進入到這個新的行業里最創新的、帶著更強的技術意識的、而且有更強軟件能力的廠商，我們要用更好的大腦去賦能這個場景，這個大腦真的能給你這個場景帶來不一樣的價值，而這個價值可能是其他廠商所不能提供的。

量子位：有人說，AI公司真正的價值是在新的領域開拓新的預算，也就是說一個客戶本來沒這個需求，也沒有做這個預算，你要讓他們花錢做這個，你同意這個觀點嗎？

唐文斌：我不同意。這要分場景看。

一些場景的本質上在做預算的轉移。你原來的預算是放在那件事情上的，我能不能把預算移到這邊來，而且可能還不需要那么多預算。預算的轉移就是用新手段解決老問題，要解決的問題沒有本質的變化，是解決方案的變化。

另一些場景是存在新的預算的，因為原來的能力做不到，現在做到了，比如安防里的人臉識別，原來人臉識別不work，現在能work了；原來在樓宇里通信也不work，現在這個體驗更好，這些東西可能是創造新的預算。

不同的場景要分開來看，不能一概而論說在挖掘新的東西。

比如通信不是新問題，你要做的是怎樣讓通信的體驗更好，這是一種新的解法；

安防就是讓城市里的攝像頭用起來，以前攝像頭拍下的畫面讓人看，現在機器看了，這是一種新的解法；

做倉儲物流最后不管是對接到電商的還是線下門店，都是給發貨問題提供新的解法。

你還是要干這些事情，無非是人干還是機器干，哪個干得更高效的問題，大部分場景不創造新的問題，只創造新的解法。

量子位：最大的競爭來自哪里？

印奇：在城市場景，大家知道所有的互聯網公司、科技公司、AI創投都在這里面，這個場景不是單向對曠視有沒有挑戰，因為每個公司的技術產品發現都很難deliver（傳遞）最后用戶的價值，大家都很焦灼。這是比較混亂的場景。

相反在消費電子場景下，這個行業格局以及我們的行業定位已經比較好地形成，和用戶之間形成了非常好的信任關系。供應鏈場景上比較新。在這三個場景，我們認為，最大的競爭和以后潛在的合作都來自于這個行業已有的巨頭，都不是來自大家認為的AI公司。

九問合作

量子位：對定位和競爭的認識，是不是也會讓曠視有變化？

唐文斌：我們現在平均年齡好像已經到30歲了。平均年齡肯定比以前要大，因為很多行業需要有相關經驗的人。

量子位：這樣在你們公司不用擔心35歲失業。

唐文斌：我認為要尊重行業經驗。

量子位：技術的人，行業的人，他們的重要性的程度大概是幾比幾？

唐文斌：很難講這個比例，不同時候不太一樣。如果問我對行業的了解程度是什么水平，我認為是60分，剛及格，因為我肯定不可能那么深入。我進入這個行業的時間，或者說深入去看這個行業的時間可能也就一年，和干了20年的同事相比，他肯定有更深的洞察。

我能不能抓主要矛盾，能不能抓核心問題，能不能知道哪些東西是我不知道的，能不能在該問問題的時候問出正確的問題，即便這些問題好像顯得很無知，但能不能做到這樣可能更關鍵。

我在這個行業里待了一年，和一些真專家進行了探討和討論，我有信心說我是這個行業里的半專家。

量子位：和傳統企業聊AI的時候，他們的接受能力怎么樣，能get到點嗎？

唐文斌：能啊。我舉個例子，去年年初的時候我們發布河圖（機器人網絡操作系統），我認為行業里很多人都覺得，我們河圖的那個邏輯是非常makes sense（有道理）的。

甚至有一些行業里很先鋒的人士，他們也想做這個東西，但限于算法的能力，限于軟件的能力，他們做不出來，因為物流這個行業里，可能做軟件的人就沒有那么多，更別說做算法的人就更少了。對于這樣一些很有想法的人，我們就把他拉進來了呀。

量子位：是挖進來嗎？

唐文斌：對啊，我們就挖進來了嘛。

量子位：喜歡招什么樣的人才？

唐文斌：我們最喜歡兩種人，都是從技術和行業這兩邊往中間走的人，要一根軸能立得住，但能往中間靠。

我們非常喜歡有深厚的技術背景、有技術洞察的人，但也要非常謙虛、有很強的學習能力，能非常快速地學習行業知識。

同時，我們也非常喜歡自身行業的先鋒人士，他們的思想不是固步自封的，他們是有創新意識的，也有著學習的心態和快速的學習能力，能在這個基礎上形成自己的洞察和認知。

我們特別喜歡這樣的一些人，也特別希望這樣的人能夠加入我們。

十問創業

量子位：最近有沒有讓你們覺得頭疼的問題？

唐文斌：我們一路上還是比較順利的，這是真話。我認為，接下來最關鍵的事情是，怎樣踏踏實實把事情做好。

如果要講頭疼的點，那就是組織。

大部分時候我都是在看事兒，業務上需要我們投入很多思考。

但我接下來下半年會更多地看組織，現在公司人也不少，公司需要成為一個好的產品，也需要做產品經理的價值設計，需要設計給員工的價值——這個公司能不能成為一個好的產品，讓大家能夠在這個地方被激勵，覺得干起來有意思，成為一個效率很高的地方。

接下來我會花比較多的時間做公司這個產品的價值設計，怎么將公司這個產品變成更好的產品。

量子位：是因為創業公司跑得太快嗎？

唐文斌：這是一方面。另一方面跟我和印奇沒有什么工作經驗有關系，我們第一份工作就是創業，這是真心話。

做產品經理有一點很重要的東西就是同理心，你需要站在另外一個角度看問題。

第一個問題是我們倆其實沒有在別的地方上過班，不是從基層做起，沒有體會過“我有老板、有老板的老板、有老板的老板的老板”的狀態，所以我們看問題的時候未必有那個同理心。

第二個問題是我沒做過銷售。印奇和我也去談了很多單子下來，很多項目就是我們作為銷售談下來的，但沒有經過體系化銷售的培訓，我們可能在技術上、產品上有很多的思考，在銷售方面的同理心還是會有問題的。

所以，我有沒有站在員工視角的同理心？我有沒有站在銷售視角的同理心？這里要打問號。

好在我有這個覺察。這些問題都是我們作為一個產品經理需要思考的問題。

量子位：所以創業里的節奏感很重要？

印奇：我們自己創業這九年時間里一直在反思一個問題，就是關于節奏感的問題。

一個創業公司，可能AI在這幾個大賽道里可以通過邏輯推理得出這個賽道有巨大的商業價值和產品價值，但是曠視在之前有做得稍早一點的問題，比如我們發現有個產品三年前做了，做了之后不work（起效），三年之后發現它成為真正很Value（有價值）的產品。

自動駕駛可能是非常好的例子。在to B的公司、技術性的公司，因為你的公司不像互聯網公司，節奏感是以月為度的，可能早6個月、12個月沒有問題，但如果是to B的公司，早5年，早10年，那可能你這個故事就是不成立的。

所以，方向很重要，節奏也更重要。

— 完 —

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原標題：《十問曠視印奇、唐文斌：AI公司步入「深水區」，友商其實不是友商》

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