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一个AI创业者眼中的“坑”与“道”
2018-06-12 00:00:00      中国经济导报


中国经济导报记者|王晓涛

    在近日举行的创新中国·未来AI科技领袖峰会上,当天下午演讲的嘉宾中,中科视拓CEO刘昕博士是唯一一个身着条纹T恤衫登台的人。90后的他,是中科院计算所人工智能专家山世光的高徒,他们的科研成果曾获得国家科学技术进步二等奖。2016年他和导师一起创业,成立了中科视拓,主攻人脸识别。用他的话说,“别人是被‘老板’忽悠留下搞科研,我是把‘老板’忽悠得跟我一起开公司”。
    在已近两年的创业历程中,从科研院所走出的青年才俊,饱尝了创业的艰辛,体会到了各种酸甜苦辣,也总结出了一些创业者在实践中所面临的“坑”和要走的“道”。

惨不忍睹的“坑”

    刚走出中科院计算所跟着导师创业,刘昕面对的就是看什么都好的方向之“坑”。他说:“开始别人问我们到底做什么,我们觉得人脸识别哪些行业都需要,如安防、金融、保险、畜牧、军工、教育等。从学术界出来的人都有这样的感受,研究出来一种算法,在实验室跑得很好,就想拿到实际环境中去用一用,心想我卖技术就行了,看到一个行业,就觉得自己的算法可以用。”
    实际上,每一个行业的需求都不一样,例如,安防主要解决开放环境下的人脸识别,所以实验室里研究的技术白天还不错,但一到了晚上就不行了;保险行业关注的人脸识别要加上活体特征,不能让照片骗过系统;军工行业部署时要完全在无网络的环境下进行。刘昕说:“其实我们的技术通用性没有那么强,因此一定要选个明确的目标。”
    过去在实验室里,因为有中科院的金字招牌和导师的声望,刘昕觉得谈生意很容易,客户的需求也很清楚,只要做做方案就行了。但真正开始开公司,他发现面对行业用户时售前非常难,说技术如何如何好,人家都不想听。“后来总结发现,售前应该先听客户怎么说,他到底需要什么,他现在的应用场景如何与AI技术结合,才能提升效率、降低成本,改善其产品和服务的用户体验。”刘昕说。
    据了解,近几年AI的人力资本被BAT和讯飞等大公司炒得非常高,刚毕业的博士要100万元,甚至200万元,硕士一上来就要五六十万元。初创公司招人招不起,为了多拉几个客户就打折签合同,结果最后发现要满足客户的交付需求,公司要付出非常大的代价。刘昕说:“做了很多项目,最后一算账,竟然不挣钱。”
    同样,人们往往对AI技术有非常高的预期,比如识别率。第一次签合同时,刘昕缺乏经验,找了些数据做测试,大概98%,就写入了合同。结果用户开始给的数据是比较理想的数据,但交付后应用的环境完全变了,只能到现场后从新采集数据。刘昕总结说:“场景不是事先非常理想的场景,开放的场景是极其复杂的。后来我们专门建立了数据采集的标准和团队,在项目伊始就帮助用户梳理场景,指导客户采集数据。”
    刘昕表示,由于公司员工对智能硬件了解不多,开始都没有自己的硬件工程师,软件工程师就买了一堆模组,看接口匹配的就插上用,结果发现不是那么简单,因此在产品化的过程中,初创公司需要解决产品软硬件和系统的各种问题才能完成交付。
    当然,对于一直在“象牙塔”里成长的年轻人来说,社会历练是必不可少的。第一次在南方工厂买闸机时,刘昕告诉别人自己博士毕业,结果对方报价6万元。幸好有人告诉他闸机没那么贵,学聪明的刘昕再去工厂时,说自己高中毕业就出来闯江湖了,结果对方报价只要3万元。“现在我们要专门做商务培训,教从学校毕业的人如何与供应商打交道,第一条就是不要暴露自己的学历。”刘昕笑着说。

AI初创企业的“道”

    实验室技术在行业落地,必须满足客户多样性的需求。刘昕特别强调,AI技术一定要场景优先,在售前要帮助客户梳理清楚他的场景,“如果连场景都搞不清楚,拿着通用的算法去打天下,一定会‘踩雷’”。
    曾有客户要求中科视拓去做猪脸识别,这让刘昕诧异不已,“认猪有什么用呢?”结果仔细一打听,原来是保险公司为了防止养猪的人骗保,比如有人养了200头猪,投保20头猪,一旦有猪死了,就要求理赔,而保险公司根本无法分辨死的是否是投保的猪。
    刘昕提醒人们,一定要树立数据资产意识,数据为王,“如果没有数据光做算法,其实是做不好的”。他表示,在教育、零售等领域,中科视拓都在有意识地去积累数据,并且成立了专门的数据采集和标注团队。“有时对一些项目我们并不关注是否赚钱,而是关注能否通过项目积累一些行业产品的数据,这对今后的产品技术迭代和更好地服务客户是非常有价值的。”他说。
    刘昕多次提到要软硬件协同设计,才能最终落地为解决方案。学软件出身的他,现在各种五金工具都会用,拆卸闸机没有一点问题。因为所有的技术最终要落脚到客户的硬件中,在为客户提供一揽子解决方案的过程中,他和同事一直在不断学习。“我们活生生地从AI工程师被逼成了硬件工程师。”他风趣地说。

实践得来的真“经”

    现在AI被炒得火,刘昕表示,初创公司做售前时一定要管理好客户预期,避免短期兴奋后的长期失望。他说:“一定不要说假话,最怕的是你拍胸脯保证完全识别。”中科视拓曾为一个零售店做口红识别,在项目组成员看来,口红识别没什么难的。但这个全是男性的项目组,不知道口红有很多种颜色,正面看一模一样,唯一的区别是有一面有一个小圆点,标着颜色。结果对于十几种迪奥的口红,他们采集成了一种类别,专卖店一天卖了100多只口红,店长想补货时,却不知道卖的究竟是哪种颜色的口红。结果刘昕被店长数落了两个小时,和两个工程师仔细数了一个多小时才搞清楚不同颜色的口红分别卖了多少只。
    对于客户,刘昕总是想尽一切办法满足客户的需求。比如在零售业,除了提供先进的人工智能识别解决方案,他们还辅之以传统的RFID扫码,并针对容量不同包装一样的商品,加装了传感器,多种模式配合使用,充分满足客户实际应用场景中的复杂需求。
    高大上的人工智能,海量的精确标注数据却需要大量的人工。标注一个矩形框0.07元,一个轮廓0.3~0.5元,看似价格不高,但对于千万量级的标注量,这绝对是一个不小的数字。因此,刘昕提醒说:“公司在做项目预算时,在合同中一定要写清楚标注费用是甲方还是乙方负责。”
 

【期号:3282】【版面:05】【作者:王晓涛】打印本页
 
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