C114訊 9月6日專稿(艾斯)作為首家在科創板成功上市的國內頭部AI企業代表,云從科技的發展得到了業界的持續關注。
在剛剛結束的2022世界人工智能大會上,C114對云從科技副總裁朱健進行了采訪。從對AI產業發展階段的理解,到云從科技加入智能網聯汽車這一新賽道的業務布局考慮,他對整個行業的深刻認識以及風趣和善談的表現,令我們印象深刻。
圖:云從科技副總裁朱健。
未來幾年處于AI發展第二階段關鍵時期
根據云從科技對AI產業發展路徑的理解,整個產業的發展趨勢可分為三個浪潮,第一浪是“技術啟蒙、單點紅利”,第二浪是“技術閉環、效率突破”,第三浪則為“技術平臺、流量重構”。云從科技認為,目前整個產業正進入第一浪末期,并開啟技術第二浪。
朱健告訴我們,“這三浪其實并沒有嚴格的先后順序,而是同時發生的。”他還表示,AI發展三浪也可以解釋為:第一階段人機交互、第二階段人機融合,第三階段人機共創。這是一種循序漸進的過程。
具體來看,單點技術的爆發驅動了AI第一浪,計算機視覺尤其是人臉識別技術,催生了AI的初步應用,市場進入啟蒙階段。經歷了對單點技術的狂熱追捧后,客戶逐漸發現自身的復雜需求難以得到快速響應,AI公司缺少提供完整解決方案的能力。于是,市場需求帶來了AI的第二浪,形成行業價值閉環。而隨著AI與更多行業深入融合,AI產業將進入第三浪,即用戶體驗的革命性提升。AI將以人機協同的方式嵌入到所有的業務流程中,連接線上線下各類數據,進行智能流量的再分配,實現領先一代的人類與智能的交互體驗。
在云從看來,要想實現AI三重浪潮的不斷迭代,必須要有一個統一的入口,打通所有的數據、行業應用及AIoT設備,方便使用AI的專家可以統一調配資源,方便管理事件流程。正如PC時代的Windows系統,移動時代的Android和iOS系統,而云從人機協同操作系統CWOS針對此應運而生。它可提供人機協同相關算力、算法和數據管理能力和應用接口的底層軟件系統,專為人與計算機之間進行自然交互、協作完成復雜業務而構建,同時為開發者設計研發人機協同智能應用提供全面支持,旨在降低人工智能應用門檻、提升人類與機器智能進行協作的效率和體驗。
汽車產業發展來到重大躍遷時間點
通過多年技術積累和業務深耕,云從科技在智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業、智慧城市等領域已逐步實現成熟落地應用。而近期宣布打造智能網聯汽車生態鏈,則意味著云從科技在其智慧出行業務上拓展的一塊新領域。
對此,朱健談到,從整個行業發展趨勢來看,汽車產業已經到了一個發生重大躍遷的關鍵時間點:一方面是在能源側,另一方面是智能化。云從非常看好汽車產業未來的前景,在該領域,其業務布局將聚焦于“汽車里面智能化的核心部分”。
他分析稱,在汽車智能化方面,可以分為“對內”和“對外”兩個部分。對外的部分就是自動駕駛,通過外在環境來判斷和決定汽車的行駛動作。他強調,對外部分的智能化,不光是車路協同,而是跟整個城市的治理最終都將是協同的。本次世界人工智能大會上云從科技展出的“智能網聯汽車小鎮大腦”就是其“解題思路”的體現:以無人駕駛車管控功能為核心,擴展開發智能網聯汽車及智慧交通相關的大數據、AI、數字孿生等平臺功能,集成智慧交通、智慧安防、智慧城管、智慧園區等應用場景,依托云從CWOS打造“汽車小鎮大腦”,成為智慧城市的“分腦”。
至于對內的部分,就是車輛作為交通工具,首先必須確保駕駛安全,并提升駕駛者的效率。朱健介紹到,疲勞駕駛識別就是其中的一個例子。疲勞駕駛識別是整個車機系統當中的一個軟件模塊,它實現了整個車機的一個功能點。而類似于這樣的智能化功能點,在整個車機里面現在大概有10個左右。按照行業的預測,三年之后這個功能模塊可能達到100個以上,基本上每三年是一個指數級的提升,云從則并不打算自己把整個車機系統都做了。
對于云從科技在智能網聯汽車行業中的定位,朱健坦言道:“我們也會去考慮產業鏈位置這樣的問題,從云從的角度來說,我們更看重的是汽車里面智能化的核心的部分,而不是在它上面去搞各種各樣的應用軟件開發。”他表示,“我們更傾向于沿著產業原有的大致結構去走,沒有必要把那些已經非常成熟的東西推倒重來一次。我們在做這樣的戰略選擇時,考慮更多的不是競爭對手怎么選,而是根據我們對于汽車產業發展的理解做了適合自己的選擇。”
他說,當汽車開始走智能化路徑的時候,就意味著它是一個巨大生態的融合了。
定制化開發絕非影響下一步發展的阻礙
當我們問及,每個行業都有自身特殊需求且往往需要定制化的解決方案,而這會進一步影響企業的盈利能力,云從對此是如何克服時,朱健分享了他的觀點。他認為在相當長的一段時間內,定制化是無法避免的,但這并不會阻礙行業往下一步去發展。同時,今天的AI滲透率還遠遠不夠,未來的市場前景足夠廣闊。隨著技術不斷地進步,最終AI頭部企業肯定能夠解決其盈利問題,從長遠來看其中沒有障礙。
朱健認為,目前AI的需求并沒有完全展開,尚未成為千行百業都需要的一種基礎能力。準確來說,AI只是在一些IT基礎比較強的行業里形成了技術需求。并且,所有信息技術的發展,其效率提升都是一個漸進的過程。“我認為在短期內定制化是很難避免的,這是因為大量的事情不標準化,不僅是需求側的問題,在技術層面也一樣無法達成統一。”
但是,他指出,隨著像云從這樣的AI行業頭部企業累計的技術資產越來越多,就一定會有邊際外溢效應出來。通過所謂的“知識遷移”,很多工作將從過去80%的定制化開發變成20%的定制化開發,這無疑將大大提升效率;同時,頭部AI企業在算法生成和算法優化方面也在不斷地優化其平臺,自動化能力也在提升;此外,整個社會面對于AI技術的理解和認知也在提升。這三者加到一起,會讓整個行業的效率都往前走。
“定制化開發會存在,但這完全不會阻礙行業往下一步去發展。”
由此也引發了我們關于AI企業實現商業盈利的討論。朱健認為,“頭部AI企業一定是技術驅動型的,無論從整個社會面還是從商業邏輯角度來說,技術創新都是頭部AI企業的安身立命之本,這一點是絕對不會改變的。”同時,他表示,“過去我們產生比較多的虧損,是因為進行了大量的定制化開發,但是隨著單位成本越來越低,我們在單項目上的盈利能力將會提高。今天我們可能僅僅看到了AI未來應用市場的1%,整個市場的前景非常廣闊。隨著我們技術不斷地進步,最終我們認為AI頭部企業解決盈利問題根本沒有障礙。”
朱健談到,除了技術本身的發展,云從科技也在調整自身團隊來推動更快實現商業上的盈利,包括銷售隊伍的建設和對新行業的進入等。未來從商業化思路出發,云從將選擇兩條腿走路:一方面拓展客戶覆蓋面,增加訂單;另一方面則是對已經長期合作的企業進行深挖,提高ARPU值。當然,對智能網聯汽車行業的加入,也有望對其營收和利潤增長帶來幫助。