商汤科技副总裁杨帆：人工智能公司从技术到商业化落地有五个关键环节

　　日前，在北京举办的AITC人工智能技术论坛上，商汤科技联合创始人、副总裁杨帆发表题为“从技术突破到商业变现”的主题演讲，阐述了人工智能公司从技术到商业化落地的五个关键环节，他认为：真实有效的规模化刚需、需求的技术红线 、融合创新能力、有效的数据闭环、核心价值要素转移， 这五个环节是一个好的技术到真正完成有效商业落地的关键点。

　　干货满满，如下是杨帆演讲实录：

　　很荣幸今天跟大家聊一聊，先做个简单自我介绍。我个人经历很简单，清华毕业后去了微软。我从小梦想就是成为一个科学家，其实不管以前的年代还是在如今人工智能时代，科学家做出来的算法都很“理想”。

　　我不知道有多少人承担把科学家的算法变成产品的，就是你不产出算法，但要直接跟算法打交道。你打过交道就会知道，因为科学家们做事情时，往往会把问题理想化，会把问题抽象化。

　　确实，不这么做的话，很难定义一个问题并得到一个好的解。所以科学家一定会把问题抽象化。但是，要知道在真实世界中面临的问题，往往很难被抽象化，它的影响因素和干扰因素非常多，所以我一直负责将科学家的“理想”变成现实。

　　2014年，商汤科技创立。我以前更多想的是做产品，但今天想的是把AI变成一个产业，想用AI帮助公司，甚至帮助行业。所以在产品之外，还有很多要考虑的问题，一些是商业问题，还有一些其他方面的问题，最终决定技术是不是能给我们带来价值。所以，今天更多会讲在这方面的思考，希望能给大家带来一些帮助。

　　价值，是影响一个A I 技术商业化方向的核心

　　这个数据来源于普华永道，预测到2030年，人工智能将为世界经济贡献15.7万亿美元，这相当于目前印度加中国的生产总值总和。中国公司在其中将起到非常重要和关键的作用。

　　未来往前走，在今天的中国，我们整个AI技术的落地和应用发展非常快，这块大家都有共识，第一，我们数据产生能力特别强;第二，产业对新技术拥抱意识特别强。所以两者结合造就了我们在应用落地上跑得特别快，这是一个好的大方向。

　　在我们所认知的未来5-10年，视频中很多场景都会容纳。对于一个城市如何优化它的运营管理，会由细的环节组成，包括遥感、安防、楼宇、商业等一些领域，都会纳入到城市管理中。

　　商汤科技是技术原创能力非常强的团队，这让我们一直引以为傲。今年，商汤和联合实验室在CVPR 2018上发了44篇论文，而中国企业的论文总数量为100篇左右。

　　我们的产业化做的还不错，上半年，商汤科技接连完成了C轮和C+轮融资，核心原因就是我们非常鲜明地论证了商汤技术去做产业化和落地的能力。商汤所涉及的行业比较多，从互联网到手机、安防、汽车、娱乐等非常多，商汤科技已与超过700家国内外知名企业建立合作。

　　接下来问题就来了，这么多行业，技术能不能给这些行业带来价值?带来价值后我们能不能也收获价值?我们收获的价值是不是足够多?时间是不是够长?这些其实都会影响我们选择一个AI技术去商业化的方向。

　　5G技术走向成熟会激发更多视频类应用，创造更多价值

　　AI有很多方面，包括计算机视觉、自然语言处理、人机交互等等。为什么视觉领域诞生了这么多大大小小的新公司?语音处理领域，可能就只是科大迅飞，而没有新的创业公司取得比较好的位置?从事自然语言理解、或者机器学习分析的，可能也就一个，原因是什么?

　　在这里，我贡献一点我的认知，回过头来看一下AI或整个信息产业，什么是计算机学科?它是对信息采集、分析、存储、反馈的学科，互联网发展史基本围绕着这里面某一个环节的技术进步所带来的产业升级，催生一些新的公司，给我们创造价值。

　　前几年直播很火，现在应用类视频也很火。大家有没有想过为什么这两年才火?智能手机是一个原因，令我们的信息采集和制造能力比以往无比强大，今天的手机摄像头清晰度非常高，可以快速产出大量视频，任何人都可以低成本生产。另外，4G通讯网络，也可以另大家以非常低廉的成本，去传播信息。如此，这个行业获得了催生和成熟。

　　此外，还有一个维度，就是信息的载体形态。很早之前，计算机只能处理一些数字、文本、语音，后来可以处理图像、视频。我们今天所处的环境是一个多模态融合，各种信息融合在一起。可以看到，这五个环节技术进步是螺旋式上升的，同时技术进步伴随着不同信息载体形态的发展。在我看来，载体形态的发展挑战更大，视频相比语音、文本来说，是信噪比很大的信息形态。

　　举个例子，比如看一部2小时的高清电影，视频形态容量是10几个G，这还是压缩过的。但是把这个电影写成一部小说存在硬盘上，可能也就几十K。但是，不管是读小说还是看电影，你所获得的最关键90%信息是一样的。为什么?视频形态包含有大量冗余信息，这些信息可能没有很高价值，但当你需要时它又包含着更多细节，如果想对整个事物、整个事情有一个更深入和细致的了解，会发现这里有大量微小的信息，同时它的噪音也非常大，对于计算机而言它的提炼难度更高。所以，这就是为什么语音类技术、图像视频类技术比文本搜索技术更晚。

　　2014、2015年的时候，文本有科技巨头做了，这种情况下，创业公司基本不会有机会。视频不一样，2014年之前可能没有什么公司真正拥有海量的视频，可能会有一些互联网上的视频，但如果把天然信息量考虑进来的话，相比今天的视频制造和搜集能力来看仍然是九牛一毛，而随着5G技术即将走向成熟，这会激发更多的视频类应用。

　　从技术做商业化落地到底要注意哪些关键点?我有一些心得，定义为五个环节。

　　真实有效的规模化刚需

　　我们做任何一件事，哪怕拥有一个特别牛的技术，一定最终是从需求出发的，一定是要说我到底给用户创造了什么价值。

　　我们这几年见过很多伪需求，什么叫伪需求?举个例子，前些年一个做白色家电的生产商，他们觉得商汤的人脸识别技术非常棒，说：想把家里空调变成人脸识别的空调，20多岁年轻人走到这儿的时候调成16度，当老人进来的时候调到26度，温度自适应，多人性化。