日前，在北京舉辦的AITC人工智能技術論壇上，商湯科技聯合創始人、副總裁楊帆發表題為“從技術突破到商業變現”的主題演講，闡述了人工智能公司從技術到商業化落地的五個關鍵環節，他認為：真實有效的規模化剛需、需求的技術紅線、融合創新能力、有效的數據閉環、核心價值要素轉移，這五個環節是一個好的技術到真正完成有效商業落地的關鍵點。

干貨滿滿，如下是楊帆演講實錄：

很榮幸今天跟大家聊一聊，先做個簡單自我介紹。我個人經歷很簡單，清華畢業后去了微軟。我從小夢想就是成為一個科學家，其實不管以前的年代還是在如今人工智能時代，科學家做出來的算法都很“理想”。

我不知道有多少人承擔把科學家的算法變成產品的，就是你不產出算法，但要直接跟算法打交道。你打過交道就會知道，因為科學家們做事情時，往往會把問題理想化，會把問題抽象化。

確實，不這么做的話，很難定義一個問題并得到一個好的解。所以科學家一定會把問題抽象化。但是，要知道在真實世界中面臨的問題，往往很難被抽象化，它的影響因素和干擾因素非常多，所以我一直負責將科學家的“理想”變成現實。

2014年，商湯科技創立。我以前更多想的是做產品，但今天想的是把AI變成一個產業，想用AI幫助公司，甚至幫助行業。所以在產品之外，還有很多要考慮的問題，一些是商業問題，還有一些其他方面的問題，最終決定技術是不是能給我們帶來價值。所以，今天更多會講在這方面的思考，希望能給大家帶來一些幫助。

價值，是影響一個AI技術商業化方向的核心

下面這個數據來源于普華永道，預測到2030年，人工智能將為世界經濟貢獻15.7萬億美元，這相當于目前印度加中國的生產總值總和。中國公司在其中將起到非常重要和關鍵的作用。

上面的視頻其實想讓大家看下，我們現在用視覺AI都能做什么事情，所列不是特別完整，但幾乎是現在市面上能看到的、把視覺AI技術應用到不同行業的實際案例。

為什么放上面的視頻？因為未來往前走，在今天的中國，我們整個AI技術的落地和應用發展非常快，這塊大家都有共識，第一，我們數據產生能力特別強；第二，產業對新技術擁抱意識特別強。所以兩者結合造就了我們在應用落地上跑得特別快，這是一個好的大方向。

在我們所認知的未來5-10年，視頻中很多場景都會容納。對于一個城市如何優化它的運營管理，會由細的環節組成，包括遙感、安防、樓宇、商業等一些領域，都會納入到城市管理中。

商湯科技是技術原創能力非常強的團隊，這讓我們一直引以為傲。今年，商湯和聯合實驗室在CVPR 2018上發了44篇論文，而中國企業的論文總數量為100篇左右。

我們的產業化做的還不錯，上半年，商湯科技接連完成了C輪和C+輪融資，核心原因就是我們非常鮮明地論證了商湯技術去做產業化和落地的能力。商湯所涉及的行業比較多，從互聯網到手機、安防、汽車、娛樂等非常多，商湯科技已與超過700家國內外知名企業建立合作。

接下來問題就來了，這么多行業，技術能不能給這些行業帶來價值？帶來價值后我們能不能也收獲價值？我們收獲的價值是不是足夠多？時間是不是夠長？這些其實都會影響我們選擇一個AI技術去商業化的方向。

5G技術走向成熟會激發更多視頻類應用，創造更多價值

AI有很多方面，包括計算機視覺、自然語言處理、人機交互等等。為什么視覺領域誕生了這么多大大小小的新公司？語音處理領域，可能就只是科大訊飛，而沒有新的創業公司取得比較好的位置？從事自然語言理解、或者機器學習分析的，可能也就一個，原因是什么？

在這里，我貢獻一點我的認知，回過頭來看一下AI或整個信息產業，什么是計算機學科？它是對信息采集、分析、存儲、反饋的學科，互聯網發展史基本圍繞著這里面某一個環節的技術進步所帶來的產業升級，催生一些新的公司，給我們創造價值。

前幾年直播很火，現在應用類視頻也很火。大家有沒有想過為什么這兩年才火？智能手機是一個原因，令我們的信息采集和制造能力比以往無比強大，今天的手機攝像頭清晰度非常高，可以快速產出大量視頻，任何人都可以低成本生產。另外，4G通訊網絡，也可以另大家以非常低廉的成本，去傳播信息。如此，這個行業獲得了催生和成熟。

此外，還有一個維度，就是信息的載體形態。很早之前，計算機只能處理一些數字、文本、語音，后來可以處理圖像、視頻。我們今天所處的環境是一個多模態融合，各種信息融合在一起。可以看到，這五個環節技術進步是螺旋式上升的，同時技術進步伴隨著不同信息載體形態的發展。在我看來，載體形態的發展挑戰更大，視頻相比語音、文本來說，是信噪比很大的信息形態。

舉個例子，比如看一部2小時的高清電影，視頻形態容量是10幾個G，這還是壓縮過的。但是把這個電影寫成一部小說存在硬盤上，可能也就幾十K。但是，不管是讀小說還是看電影，你所獲得的最關鍵90%信息是一樣的。為什么？視頻形態包含有大量冗余信息，這些信息可能沒有很高價值，但當你需要時它又包含著更多細節，如果想對整個事物、整個事情有一個更深入和細致的了解，會發現這里有大量微小的信息，同時它的噪音也非常大，對于計算機而言它的提煉難度更高。所以，這就是為什么語音類技術、圖像視頻類技術比文本搜索技術更晚。

2014、2015年的時候，文本有科技巨頭做了，這種情況下，創業公司基本不會有機會。視頻不一樣，2014年之前可能沒有什么公司真正擁有海量的視頻，可能會有一些互聯網上的視頻，但如果把天然信息量考慮進來的話，相比今天的視頻制造和搜集能力來看仍然是九牛一毛，而隨著5G技術即將走向成熟，這會激發更多的視頻類應用。

從技術做商業化落地到底要注意哪些關鍵點？我有一些心得，定義為五個環節。

真實有效的規模化剛需

我們做任何一件事，哪怕擁有一個特別牛的技術，一定最終是從需求出發的，一定是要說我到底給用戶創造了什么價值。

我們這幾年見過很多偽需求，什么叫偽需求？舉個例子，前些年一個做白色家電的生產商，他們覺得商湯的人臉識別技術非常棒，說：想把家里空調變成人臉識別的空調，20多歲年輕人走到這兒的時候調成16度，當老人進來的時候調到26度，溫度自適應，多人性化。

我回復了他的需求，提出了兩個問題：假如人進來時沒有拍到臉，拍到背影怎么辦？假如年輕人和老人同時進來，自適應空調要設多少度？這個在我看來就是典型的偽需求，用一個遙控器就能很簡單解決。所以，回到開始，用戶可能很多時候沒有想得很清楚。但是，我們在想要做一個商業的時候，要清楚是不是能真正解決用戶真實的痛點和需求。

有很多需求是真的，但在經濟上不劃算。舉個例子，為公廁推出人臉識別廁紙機，人臉在這兒一刷，廁紙就出這么多，鼓勵大家節約用紙，不要把廁紙拿走。這個需求是不是真的呢？是真的，因為目的是節約用紙，但這個需求不剛性，只能作為公益。

大家可以算一算，本身一個塑料殼的廁紙機要多少錢。現在進行改造，裝人臉識別，這個會增加多少錢？例子有點極端，但是我們遇到過很多這樣的問題。做任何商業一定是雙贏的，雙方一定都有投入，都有回報，這個模式才能持續，才能變大。

當然，對于剛性這個問題有時候很難判斷，因為商業邏輯往往很復雜。我見過一個跟廁紙機類似的需求，就是超市存包。現在超市存包是按一下出一個小條形碼紙條，條形碼會有一個不便，就是小紙條經常揉了、丟了會取不出來，確實不是很方便。于是有人提出來，是不是可以把超市存包改成人臉識別的？

這個問題，我首先想到的就是成本問題。因為這個創新能為超市帶來多大便利，超市愿不愿意承擔成本，我沒想通。但后來溝通之后，發現這個事情背后藏的邏輯很深。

這不光是裝一個攝像頭，為讓刷臉存包更便利，這里一定會放一個屏幕，給顧客操作反饋。不知道大家聽到“屏幕”二字敏不敏感？反正圈里的人聽到屏幕眼睛都是發亮的，因為有屏幕就可以打廣告，而且廣告可以定向去打。

要知道存包位在商場和超市里，顧客去用一定是要準備發生消費行為的，這個時機打廣告非常有價值。其次，攝像頭可以分辨出顧客是男是女，大概年齡，所以廣告是定向的。當然，目前不一定打得非常精細，但是隨著商超背后會員體系越來越完整，刷臉的那一刻就會知道你是誰，知道你是超市的一個會員，知道你過去的消費記錄，屆時廣告是不是會更精準？

把需求放到這個邏輯來看，就算幾百塊錢，甚至幾千塊錢成本也是非常低的。所以，我認為這是非常剛性的。

到底什么需求是剛性，什么需求不剛性？需要我們在實際工作生活中跟需求方仔細地去思考，是不是能夠挖掘更大的價值點。

需求的技術紅線

從2013年到現在，整個人臉識別，在不同場景，對準確率的要求其實千差萬別。從商湯自身定位來看，每一年我們能把人臉識別誤識率下降一百倍。但在安防領域，還是有很多場景需要我們繼續提高。

這里有一個很關鍵的問題，就是當你有這樣一個技術，把它用在不同場景時的技術需求是不一樣的。這個時候需要一個好的判斷力，在未來半年或者一年剛好能去解決這個場景中的關鍵問題。如果來的太早，就要花很長時間研發，遲遲拿不到市場回報，企業就會被耗死；如果來的太晚，就會發現市場上有很多家都能做這個業務的企業，屆時PK的不是技術而是別的能力，這就不適合技術企業切入這個市場。

當決定進入一個市場，第一，要看到這里有剛需性的場景。第二，需要大致判斷這個場景，以我的技術水平要花多長時間解決掉，現在是不是剛剛好解決？我解決了，同類型市場其他人是不是也能解決？這個是決定下一步是不是要做這個事情的先決點。第三，真正做一個行業時，以一個技術點出發，只能解決需求的一小部分，當想讓這個需求進一步發展完善，它一定有更多技術點需要去解決。

融合創新能力

這是商湯為短視頻等互娛場景廠商提供的一套AR解決方案，我們的技術會緊密跟隨用戶需求一起往前走。

前一陣我們還發了一個產品Demo，商湯的“瘦身”技術，可以瘦腰，瘦腿，豐臀。我當時發了朋友圈，以前同事給我留言說，互聯網以前臉不可信，現在連身材都不可信了。沒辦法，順應時代的發展，順應用戶的真實需求。

今天，做一個產品，就算其中90%靠人臉識別解決，并不是說把人臉識別做好就夠了，可能剩下70%的工作量是解決剩下的10%，這才決定了產品最終的差異化。

所以，產品能給客戶提供價值，實際上在這個過程中需要重新定義這個問題，除了找到核心技術競爭力之外，到底離客戶的需求真正被滿足，差距在哪里，以什么樣的方式去解決這樣的差距，這往往是需要投入很大的，進行持續性投入的一個關鍵點。

有效的數據閉環

怎么樣保證數據的獲取，特別在新的領域，是雞和蛋的問題。

閉環需要有一個起步可以轉起來，只要比別人先轉，有上三個月時間，很多競爭對手就會被擱在門外了，因為閉環的加速優勢會起到很大作用。任何一點取得突破就可以，比如技術比別人好，把其他場景的技術遷移過來，就得到了一個起步技術，就可以開始跑；或者有資源和數據；或者說與下游行業用戶形成了很深的合作。

在這個環節中怎樣找到合適的切入點切入正反饋，就需要一個案例一個案例去看了，所以存在合適的業務模式選擇問題。大家知道，我們現在對數據隱私性，數據的所有權，有一系列值得我們長期持續探討的問題。不同行業、業務模式怎么去選，怎么樣對數據產權有有效的界定，成為業務發展的助力，而不是阻礙？這里會有很多的內容，今天時間因素就不展開細講了。

核心價值要素轉移

最后一點，我認為這是最關鍵的。

首先任何一個新技術解決一個場景一定有時間窗口，技術一定會擴散，你的技術會進步，別人也會進步。但是這個行業的需求，至少這個場景的需求不會隨著時間的流逝而提升。所以技術壁壘一定是有時間窗口的。

對于一個技術企業最重要是在有限的時間窗口到底能夠做什么。一個前提，當你切入一個新市場，有無比強大的技術能力，保證比別人做出的東西強，這個其實是非常非常難的。

如果想認真地在一個行業進行產品迭代、業務提升，很重要的一個問題，就是你的技術領先對你最重要的是什么？是技術的打磨，還是收入的回饋和獲取？還是說需要去思考行業要素，到底怎么進行有效的分配轉移？

舉個例子，我們曾跟一個大型連鎖超市合作一個項目，用人工智能技術去解決超市防損的問題。超市有一個掌握了偷東西黑名單的庫，我們就基于這個庫做了一個人臉布控系統，在超市入口處安裝上攝像頭，顧客都會被識別一下，如果是黑名單就會報警通知保安人員。

我們當時覺得這個合作特別好，人臉識別，還能做小算力，一整套方案很成熟。我們整個方案不停打磨，把算法也搞得很好，場景也做得很好，產品也不貴，一整套方案拿出去，大概推了幾十家店。

后來另一家廠商入場，它就一件事，超市以前都有攝像頭，它用純視頻的NVR（Network Video Recorder），如果這個超市沒裝，今天就賣你這個設備，而且這個設備附帶一個人臉識別。

這件事情最關鍵的一點是什么？它也要做技術研發，它也會有成本投入，我也有成本投入。按說我們的技術水平比這家廠商好，但這場仗輸了，兩個核心原因：第一，對手具備強大的供應鏈，它從上游供應鏈拿到的報價比你低30%，甚至40%。第二，它有全國服務支撐體系，有大量的合作伙伴，所有店都可以去人安裝部署。而我們找了一個全國代理商做這樣的服務和售后，磕磕碰碰非常難。

反過頭來看，這個行業的核心要素是什么？對于商湯，對于零售，核心要素是一整套解決方案的硬件成本，在這種場景下，在能力基本達標的情況下客戶對硬件成本是極度敏感的。因此，我們更關注的是細分場景，在那些場景可以形成差異化優勢。

今天舉了幾個簡單的例子，從有一個好的技術到真正完成有效的商業落地，這里有幾個值得大家注意的關鍵點，在每個環節可能都要想一想。做一個產品，做一個行業，在這幾點上是不是所有道理都想得通，想得通很多事情往后就會好做。