启明创投邝子平对谈旷视“双子星”:创业九年的成长与坚持

好买说:脚踏实地的技术信仰,就是价值务实;长期主义的价值务实就是技术信仰。当你要做长期主义的技术信仰和价值务实时,不仅看今天的价值,还要看终局的价值。

令印奇和唐文斌没想到的是,一款突发奇想制作的手机游戏,意外在App store上冲到了榜单前三,更吸引了一批投资人的青睐。于是,旷视的故事就这样开始了。

在这个故事里,启明创投创始主管合伙人邝子平从2014年起就坚定地看好旷视,并一路见证了旷视的成长。就在上周刚刚举办的旷视年中媒体交流会上,邝子平作为旷视的老朋友受邀出席,与“双子星”—旷视联合创始人兼CEO印奇、旷视联合创始人兼CTO唐文斌一起,畅谈旷视九年来的成长与坚持,交流分享对AI行业的洞见。

邝子平从企业文化、角色分工、组织架构、算法价值、业务落地这五个方面,与双子星展开交流,为我们奉献了一场有关旷视过去、现在以及未来的精彩对话。

他认为,以前觉得旷视有一群很酷的年轻人在做一件很酷的事,时隔9年之后,感觉依然如此。

启明创投创始主管合伙人邝子平(左一)对话旷视双子星(左二印奇、左三唐文斌)

以下为对话主要内容:

01

企业文化篇:

“技术信仰,价值务实”是文化DNA

邝子平:很高兴今天有这样一个机会。认识印奇和文斌很多年了,在开始认识的时候我就认为,这是一群很酷的年轻人,在做一个很酷的事情。这么多年过去了,我们还是一群很酷的中年人,仍然做一个很酷的事情。想请两位聊一下这些多年过去,旷视有哪些不变,有哪些成熟之处?沉淀出什么企业文化?

印奇:旷视内部有个文化DNA——技术信仰、价值务实。这件事儿我们倒是挺相信的,这可能是邝总讲的不变的那个“因”。

我们会用Moonshot形容技术信仰,一帮人做着没有做过的事儿,经过N多年的努力,中间有很多的困苦,最后一刻发现把很多东西往前推了一小步。这个梦想的事儿能够牵引我和文斌在这9年里不断学习,不断成长,做很多我们不擅长的事情,学习很多我们不了解东西的动力。这是技术信仰。

另外,价值务实也是流淌在我们血液中的基因。这源自旷视浓厚的工程师氛围,体现了旷视,对市场、对用户负责的态度,能够为用户带来真价值,是每一款AI产品的初衷和目标。

唐文斌:技术信仰和价值务实到底是矛盾的还是统一的?我们认为:脚踏实地的技术信仰,就是价值务实;长期主义的价值务实就是技术信仰。当你要做长期主义的技术信仰和价值务实时,不仅看今天的价值,还要看终局的价值。例如,用AI定义光感知系统,它就具有很大的最终价值。我们做每个技术时会不断问,这个东西做了有什么用,不要为做一个东西而做一个东西。要谈得上技术信仰,一定要价值务实。

邝子平:用这个理论来说,我们的初心一直没变。

02

角色分工篇:

角色互补,创造最大价值

邝子平:不少企业的创始人组合,比较多都是商业天才再搭一位技术大拿。而你们两位的角色我总觉得是Any given time。那么在企业管理中,你们是怎么搭档的?在工作方面,你们是有比较长期的默契和分工还是在不同的时间段看谁最合适就去攻克某一方面的难题?

印奇:如外界所说,旷视是一家命格清奇的公司,我们的创始人组合并不是最优组合,旷视走到今天背后也有很多偶然契机。我更偏向全局性和战略思考,解决“what”的问题,文斌更侧重技术和产品,擅长解决“How”的问题。但内部实际工作中,并没有严格的划分,很多问题我们都是一起商讨和学习的。

唐文斌:我认为我们都很聪明,但聪明的点不太一样。同样一个新技术,印奇更擅长Deep learn深入思考,而我更擅长Quick learn快速掌握。这一点我们相互补充,并负责不同属性的的工作,才能创造最大价值。

03

组织架构篇:

做大中台,小步快跑

邝子平:从组织架构来讲,每个行业都需要四种人才。那么旷视组织架构,会不会也根据这样的需求来安排内部的部门,我们怎么样来做这个组织安排的?

印奇:我认为组织阵型和商业化阶段和进度相关。我们会聚焦三大业务场景,为不同业务场景配备Chief AI Office(首席AI官),打造“平台+技术团队”的定制模式,以此更好服务客户。

唐文斌:独立建制的团队一定跑得快,但存在重复开发和不够深度的问题。而中台建设更利于深度和体系化,未来旷视会以“小快零”的小团队方式,慢慢沉淀中台,这是一个从多个、快速的响应队伍慢慢沉淀成中台的演化方向。

04

业务落地篇:

技术要结合场景,及格很容易,满分很难

邝子平:谈到业务,印奇提到的Gartner曲线是很有代表性的。从投资的角度看,AI早期时候,投资界热情很高,只要带着“AI”字眼的,都会给比较高的估值。现在随着人脸识别等AI技术的落地,大众已经不会质疑AI的价值问题,但似乎行业门槛在降低,AI企业是否值得高估值打了一个问号。那么旷视技术壁垒在哪,以及商业落地版图会否扩展?

唐文斌:以驾照考试为例,科目一考90分很容易,但考100分的人可能就没有那么多。这和AI是一样的,拿到60-70分可确实没有那么难,但越往上越难。

可能有的朋友会问,真的有必要达到100分吗?进入小区、公司能够达到90分已经够用了但视觉技术的应用场景十分丰富,很多行业/场景要求能够达到一个金融级别的安全性。所以,技术需要结合场景来看,越是需要高精尖的场景,技术的价值也越大、越关键。

印奇:现在的人脸识别应用还是单点落地,距离真正想成为全局性ID,成为一个普适性产品的路还有很远。比如,在制造业中的飞机生产线中,人脸识别只能识别人是否在正确的位置,并没有完整价值闭环,这在技术的深度、广度做到都很难。

回归本质,AI公司商业落地难,核心逻辑还是算法供给问题。

05

算法价值篇:

为什么要做软硬结合

邝子平:沿着这个话题,作为投资人,还有在座的媒体人,我们看到很多很优秀的算法。算法的含金量很高,但是收益总量不大,往往需要结合硬件去创造价值,这种延伸产业链的做法是否算是一种商业模式?

印奇:我从三方面进行回答:

第一, 算法本身价值很高,它未来可以成为有规模的商业模式。从长期角度来看,它本身是有价值的产品形态。

第二,算法的本质是依赖数据的软件,很难成为简单的交付型产品。但在未来的商业模式循环设置中,甲乙方的数据流通和算法流通会使算法更优秀,从而催生更多的价值创造。

第三,联合设计是个必然的选择。一些客户价值必须要通过软件算法的整体设计来交付。相比单独设计,这里的差距不是90分和99分的关系,而是59分和80分的关系。这也是旷视打造物联网应用的原因,通过开放的设计,连接未来百亿量级的物联网硬件。

唐文斌:补充印奇的话。软硬结合可以分为两种:一种是因为软件收益低,需要绑定硬件获取利润;另一种是只有一起做软硬件的设计,才有可能研发出好产品。

对于这两种情况,前者的做法是不够本质的。在价值链条角度来看,如果只讲利益,无法做到差异化、做得更好,做到 Value Add的产品是不应该做的,这也是旷视的价值选择——要回答why us的问题。另外,商业模式的设计多走一步,可能会使得整个商业价值链变得更顺畅,尽管现在还不是时候,但至少从产品做起,让产品因“我”而不同。

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