“小巨人”如何突出“巨头”重围?这家人工智能企业“芯中有术”→

“小巨人”如何突出“巨头”重围?这家人工智能企业“芯中有术”→
2021年09月03日 22:20 人民微看点

对话“小巨人”

“小巨人”企业是什么?是专精特新中小企业中的佼佼者,是专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。中国经济网正式推出对话“小巨人”栏目,深入挖掘、剖析、讲述小巨人的大故事。

今年7月,云知声入选第三批国家级专精特新“小巨人”企业名单。云知声是国内头部人工智能独角兽企业,2012年6月创立于北京,自2018年起,连续3年入围CB Insights“全球人工智能独角兽榜单”。

其业务核心是以人工智能语音技术为核心,通过全栈式技术链条,为企业和用户提供智能语音技术和综合解决方案。简单来讲,云知声就是让机器听见并听懂人的声音,通过行业知识的积累和学习,辅助人解决问题。为用户提供“云+端+芯”产品中台,是融合语音、语言和图像的多模态人工智能技术引擎的一体化解决方案。目前业务涵盖家居、汽车、医疗、教育、酒店、金融、交通、政务、地产、制造等。

聚焦专精特新“大国尖兵”,中国经济网独家对话云知声CTO梁家恩,就巨头与小巨人的关系,及行业未来发展趋势等,进行深度剖析。

云知声CTO梁家恩。中国经济网记者张相成 摄

这样一家标杆型人工智能领域的小巨人企业,其基因、符号以及成长痕迹,让我们足以窥见,国内该赛道的未来。

机遇:入选国家专精特新企业 有了真正的用武之地

契机和时代,为我们这些“秀才”提供了真正的产业化舞台。现在,我们的知识以及人工智能的技术,都有了真正的用武之地。

——梁家恩

”人工智能本身就属于“专精特新”的行业,云知声正好是人工智能行业的典型代表之一,就被纳入其中了。过去几十年,人工智能的技术更多的是在实验室里面,以科研论文的形式存在,到近十年间开始呈现爆发趋势,因为技术发展、数据积累进入新阶段,成熟度逐渐触达应用端。目前,已经可以通过人工智能来解决行业问题,实现机器与语音的交互,在各类非常专业化的领域,解决精细化问题。

中国经济网 :云知声能被工信部评为专精特新企业,靠的什么独门秘籍?

梁家恩

同时,行业需求也出现了,过去的创新是产品与模式的创新,而真正底层核心技术的创新,是非常少的。这个契机和时代,刚好给了以前在学校里面读书的“秀才”,提供了真正的产业化舞台。在未成熟阶段,研究者毕业后没有合适的应用场景,很多跨行去做股票、基金交易数据分析。现在,云知声的知识以及人工智能的技术,都有了真正的用武之地。

中国经济网 :入选专精特新企业后,获得了哪些政策扶持?

梁家恩:过去,社会关注度普遍聚焦在已经成长起来的传统行业。入选专精特新企业后,受到的关注度将大幅度提升,随即为行业提供了更丰富更好的应用场景。

一方面,社会更关注智能技术应用了。例如,智能家居和智慧医疗的技术方案可以相结合,做一些智慧养老的整体人工智能解决方案,辅助和推动该行业的发展。尽管目前还不是特别成熟,但国家给政策给扶持,提供了实验的场景,并进行补贴,让该产业逐步成熟,对云知声的意义和价值很大。

另一方面,政策对科技研发有些补贴。云知声是科技企业,产业化路径充满了不确定性,市场成熟度也不够,在后端的研发中,产业成果转化所需的一些后项补贴,也可以减轻我们的压力,总体来看,应用端和后端的研发投入,将得到相应的政策和补贴。

竞技:巨头VS小巨人

所有的巨头,都是从小巨人成长起来的。面对“巨头打劫”,就要看企业建立起来的壁垒够不够深了。

——梁家恩

中国经济网 :有一种说法叫“巨头打劫 ” 。怎么看待你们与巨头之间的关系?巨头盘踞,小巨人如何突围发展?

梁家恩我们认为,巨头入场其实对新兴行业发展也是有推动作用的,并不都是坏事。人工智能技术目前还没有达到通用智能的程度,巨头也不能通吃整个产业,他们的主要优势还在于其主业务上积累的场景和数据上。人工智能技术,要深入垂直行业,解决行业实际问题,才能真正创造价值,这是小巨人的机会所在。

云知声的优势在于,拥有“语音-语言-知识”的全栈AI技术体系,选择在智慧物联和智慧医疗两个垂直行业深耕,主要是能发挥“智能交互”和“辅助决策”的核心技术优势,可以在行业逐步构建自己的壁垒。在这两个行业深耕拓展,再滚动资源形成良性循环的发展动力。

人工智能这个技术领域,有两类企业。

第一类是BAT等巨头,在主营业务基础上拓展AI能力和应用。他们业务基础、运营能力、品牌效应和资金实力上所具备的优势,是比技术更强悍的,很难通过单纯的技术优势来撼动他们坚固的“城池”,特别在标准化产品服务形态方面,要跟他们正面“争地盘”是很难的。

第二类,是云知声和科大讯飞等科技企业,通过技术深入行业拓展业务。我们有技术能力,但局限于技术能力输出,而是用技术去拓展一些垂直行业的业务能力,去构建完整的商业体系,比如我们的智慧物联、智慧医疗,科大讯飞的智慧教育、智慧城市等。

面对巨头竞争,“小巨人”的优势在于,体量轻盈,能深入垂直行业,高效应对市场的定制化和个性化服务需求,在决策和合作模式上也相对比较灵活,是可以比大厂做出更好方案的。

例如,世茂集团这样的行业巨头,选择我们而非BAT作为合作伙伴,一方是我们的技术能力可与巨头相匹敌,而定位上,也以技术和产品服务能力为主,与行业巨头有更好的互补。

关于“巨头打劫”,就要看你建立起来的壁垒够不够深了。

例如,最近大家关注度较高的,微软作价197亿美金,收购了一家智能语音技术公司Nuance,单从技术体系而言,微软都是有能力做出来甚至做得更好的。那为什么微软要收购Nuance?因为除了技术研发,Nuance在医疗行业的应用积累非常深,不是简单的复制技术能力就能做到的。

Nuance对于微软在医疗业务上的价值点,除了技术更是业务,医疗这个行业是需要大量深入场景积累的知识在里面的,微软选择进入这个行业,技术可能只占它很少的一部分,更多的是基于医疗场景的积累。

破局:如何摆脱人工智能企业亏损的困局?

边界成本比较高,是云知声亏损的一个主因。

——梁家恩

中国经济网 :为什么会亏损?怎么来摆脱困局?

梁家恩要解决顶级工程设计的问题,需要巨大的研发投入,以及人才团队的建设和运转。从营收角度来看,行业和市场的成熟度也不够高,这种情况下开拓市场的节奏势必相对较慢。有些技术并不相通,想要铺到其它行业,需要二次开发。

解决亏损困局,云知声目前是这样做的:

一方面,首先要扩大营收和利润规模,通过技术和产品售卖,到提供完整的场景化解决方案,来扩大营收规模,衍生出新的商业模式。比如智慧物联行业,单靠芯片售卖的增长速度是不够快的,还需要提供完整的智慧物联解决方案;智慧医疗行业,从最早的语音电子病历,到知识图谱辅助决策,真正深入医疗业务,帮客户解决核心问题,才能创造更大商业价值。

另一方面,要持续优化技术和产品研发体系,提升研发效率,减少不必要的重复开发,可持续降低运营成本。比如,在核心技术演进方面,云知声以机器学习超算平台为基础架构,实现底层共享;在产品体系方面,构建“云端芯”一体化方案,抽象共性需求,都极大提高研发效率,让云知声成为人效比最高的科技企业之一,类似优化还会继续进行。

云知声CTO梁家恩。中国经济网记者张相成 摄

跨越:从软件到硬件的跨越 市场才是强“芯”针

是否优秀,只有市场可以证明。

——梁家恩

中国经济网 :你们选择做芯片,被事实证明是对的。在芯片这件事情上,最大的挑战是什么?

梁家恩从AI算法拓展到智能芯片跨度其实很大,包括技术能力的跨界拓展,还要说服投资人,得到他们的理解和支持,是比较大的挑战。

云知声决心做智能芯片时,一些投资人不能理解,认为我们以算法出身,为什么去碰不熟悉的业务?

但我们坚定地认为,整个物联网行业要成立的话,是一定要有专用芯片的。从PC互联网到移动互联网,就不是PC芯片的简化,而是全新的ARM芯片来实现的;同样,物联网也需要专门的智能芯片,来代替手机的触屏交互,才能让产品好用,应用变得更丰富。而当时ARM芯片并不能高效处理语音降噪、深度学习等计算密集型应用,而通讯和触屏功能又消耗很多功耗和成本,这促使我们下决心研发面向物联网的智能交互芯片。

在拥有专用智能交互芯片之后,我们就可以为家电、车载等行业客户提供高性价比的解决方案,同时,通过平台化定制服务,很多中小客户和方案商都能够自助实现定制,否则,以前只能接像格力、美的、长虹这类的大单,小家电和方案商等根本无暇顾及。举例来说,深圳的一个方案商,自行在云知声的平台网站上去定义自己所需的服务模块,无需人力支援即可达到规模化生产。这样的模式,才是真正物联网时代的到来。

云知声做的专用芯片,跟寒武纪不一样,最高工艺水平不是我们的追求,40纳米、28纳米都已完全可以满足我们的需求,成本可控,市场接受度高。芯片本身的性价比与稳定性,是我们最关注的。以最高性价比实现智能语音交互,并让客户可以通过平台化方式规模化应用,是技术上最大的挑战。

融合:消除“巴别塔” 构建业务模式和商业模型

跟风从来是做不成事的。真正“下场的决心,非常重要。

——梁家恩

中国经济网 :很多产业公司在走向数据化、智慧化的过程中,跨行业的“巴别塔”是巨大阻碍,大家在讲不同的话,不理解彼此的需求,很难构建业务模式和商业模型。作为科技公司,你认为“巴别塔”要怎样消除?

梁家恩首先,要做到产业融合,科技公司有没有真正“下场”的决心,非常重要。

不深入行业,就很难知道真实的需求和问题是什么,光靠发论文和刷榜是改变不了这个行业的。云知声大概在2014年开始进入智慧物联的行业,跟硬件打交道,然后在2015、2016年开始与协和医院做医疗方面的业务,并且一直坚持了下来。

其次,要有独立判断力,跟风从来是做不成事的。

云知声并不会因为同行在做什么业务,觉得很赚钱,就要跟风去做,而是要将自己对行业的理解和技术优势结合才能做好。如语音助手、人脸安防等,云知声都没有跟风去做,而是选择了智慧物联和智慧医疗这两个行业,能够发挥云知声“语音-语言-知识”的全栈技术优势,构建“云端芯”一体化产品体系。

在商业中,对于技术的成熟度和价值规模的判断,非常重要,先要去判断它值得做且能做好,再下决心去磨,磨的过程就是要做难而正确的事。

未来:市场向高质量发展 “战场”就在垂直领域

不要用上一个时代和这个时代的认知,去思考下一个时代的问题。

——梁家恩

”人工智能下半场,一方面要在技术上解决无监督学习、多模态融合、认知技术突破等问题,更重要的是深入行业,解决垂直行业应用问题,真正为行业创造价值。

中国经济网 :在人工智能下半场,一个专精特新的人工智能公司的成长,要过几道坎?

梁家恩一个专精特新的人工智能公司,要过三道坎

首先,公司的核心技术“基本功”要过硬,否则很多都“玩”不下去;

其次,要务实解决好工程优化和产品化问题,产品化才能规模化;

最后,如何变现?要探索更深层的需求和问题,才能重构高质量的业务模式,探索一直在路上。

要清楚地认识到,AI深入行业是必然趋势,即便是巨头,也做不完所有行业。互联网巨头,抓住了门户、搜索、通讯、电商等通用需求,在移动互联网时代,场景化和个性化使得整个应用市场得到规模化的扩张。而这些,本质上更多是在需求实现路径上的优化,而AI技术更大的价值,是在供应端上做深层优化甚至重构,这就需要深入垂直行业,了解其决策、研发、生产、销售和组织管理存在的深层问题,才能提出有效的解决方案,促进行业的高质量发展。而不同的行业,有不同的产业升级问题要解决,并没有通用解决方案,这是任何巨头都做不完的事情,这就是专精特新小巨人的用武之地。

因此我们不能用上一个时代的认知,去思考下一个时代的问题要根据产业发展变化,抓住适合自己技术能力的垂直应用场景,围绕业务场景和行业核心问题深挖,才能创造新的商业价值,并建立壁垒。

例如电商领域,即使有阿里巴巴和京东,还会出现拼多多、盒马生鲜等垂直电商,都有自己的发展空间。市场向更高质量发展,一定要往垂直领域走,在垂直行业内,巨头未见得能施展开来,小巨人完全有机会发展起来。

中国经济网评“尖兵”:

从小巨人成长到巨人,从这个时代到下一个时代,市场提供的机会大多都不是一条宽大、通用的路,可能最难的路反而是最容易的路,最难的路也是少有人走的路。没准世界上那些少有人走的路,能走向鲜花盛开的地方,我们也期待着很快就能看到。

来源:中国经济网(记者 宋雅静)

责任编辑:闫欢

校对:罗燕

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来源:中国经济网

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