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来源:猎云网

宾果智能CEO闵海波:在局限性中,找好自己的边界

2020-10-18
活动
商业模式对于人工智能的落地非常重要,核心是摸清客户的诉求。

【猎云网(微信:ilieyun)北京】10月18日报道

10月16日,FUS猎云网2020年度人工智能产业峰会在北京金茂万丽酒店隆重举行,近百位知名资本大咖,独角兽创始人、创业风云人物及近千位创业者共聚一堂。

在由峰瑞资本副总裁刘鹏琦主持、以《后疫情时代,人工智能落地应用何处所在》为议题的高峰论坛上,埃睿迪合伙人&副总裁赵华伟、睿帆科技联合创始人&CTO王雪、云迹科技战略合作副总裁杨子和宾果智能CEO闵海波就论坛议题发表了精彩观点。

闵海波表示,2020年是疫情影响深刻的一年,但也因此看到了更多机会,比如线上化、无人化,让人工智能实现了快速的应用和落地。

同时他强调要辩证的看待人工智能落地发展的速度问题,短期内保持谨慎的态度。目前人工智能技术,是远远不及人们预期的,仍需要构建一个非常大的常识库,基于这个常识库不断探索边界。而产业落地方面,能做的是在局限性中,找好自己的边界,切入一个特别具体的特定的场景,解决一些行业痛点。另外从长期来看,还是要保持乐观的。因为目前人工智能技术仍然在飞速发展,希望创业者、投资人都能给人工智能技术发展多一些耐心。

商业模式对于人工智能的落地非常重要,闵海波认为确定产品采取的交付形式,可以是产品交付、也可以是服务交付,但核心是摸清客户的诉求。在机器人服务领域,将机器人服务化是一个比较好的思路,服务到达的方式可以是ToB、TOC,也可以是TO B再TO C,主要看是否有实现基础。

宾果智能创立于2015年,致力于将人工智能和机器人技术引入幼教,主要输出信息化服务和课程服务两种产品,其核心客户为幼儿园、教培机构等。宾果智能希望通过采集分析孩子学习行为等大数据,最终实现大数据驱动,因人施教。目前其覆盖了近5000家幼儿园,预计2020年底将达到6000家,其中包括500家教育部课题示范园。创立至今,宾果智能已完成了六轮融资,投资方包括奇虎360、中以智教、驰星创投等。

本次峰会由猎云网主办,猎云资本、企业管家、猎云财经、锐视角协办。峰会以“AI UP!”为主题,聚焦人工智能产业的应用,通过展示多领域多维度人工智能技术和产品以及分享讨论AI在不同场景中最新落地应用,展现人工智能产业落地应用的最新成就;并围绕人工智能产业的“进击”与“破圈”,探讨AI技术如何为产业赋能。


以下为圆桌论坛分享实录,猎云网整理删改:


刘鹏琦:2020年是很特殊一年,在疫情、新基建、中美关系等大背景下,国家层面对于很多新技术,尤其是以人工智能为代表的新技术非常支持,同时很多地方政府也都投入了大量资源支持这类型公司的发展。从人工智能企业自身的微观情况来看,今年有哪些切身的体会,在疫情期间,产品、业务对比往年有哪些变化和新的亮点?

闵海波:今年我们深刻的体会是“危”与“机”的辩证关系。疫情冲击了我们的业务,却激发出了团队的斗志。我们线下面向幼儿园的业务,上半年基本停摆。幼儿园不开学,我们就几乎没有线下业务收入。自2月2日起,团队基本上就进入战时状态,一方面探索线上业务,另一方面为疫情后业务做准备。整个团队在今年2月到6月期间所做的工作,比去年半年时间都还要多。我们周一到周六工作,每天早上8点半坚持开一个晨会,大家精神饱满,斗志昂扬,真的是我们清华校训中“自强不息,厚德载物”的状态。

业务的变化首先是积极拥抱线上化。我们之前所做业务主要是线下,围绕信息化和课程服务两个部分,疫情开始后逐步向线上延伸,与教培机构合作。比如AI多维度儿童评测,原来是针对线下课堂中机器人摄像头所采集的数据,分析孩子的情绪、专注度、活跃度,我们把相关技术搬到线下,赋能教培机构。结果服务了几家大型教培机构,成为我们业务新的增长点。

第二点是在信息化层面,我们看到一个机会——非接触式快速测温。疫情初期,我们就着手调研了多种测温方案,后来确定了两种:一种是利用热电堆器件的单点测量,一种是红外热像测温。团队利用我们清华实验室图像超分的算法,提升红外热像器件性能,大幅提高了红外测温性价比。研发出来之后,产品非常受欢迎。

另外在疫情之后,我们观察到的趋势是,政府的新基建进程在加速。近几个月新基建,尤其是智慧教育、智慧幼教方案落地方面,我们实现营收已经超过去年全年。总之,疫情这只黑天鹅对我们影响有限,反而在各方面激发出一些闪光点。


刘鹏琦:过去几年,人工智能的发展没有像大家预期发展那么快的原因和挑战是?

闵海波:我认为需要辩证地看这个问题。借用比尔盖茨反复讲的一句话,“人们总是高估一两年内技术带来的变化,低估了未来十年的变革。”

我们所在的“人工智能+教育”领域就非常典型,我有两个深刻的体会。一是对于人工智能技术,短期内我是相对谨慎的。目前人工智能之所以没有达到人们的预期,主要由于之前预期太高,技术实际还没有突破瓶颈,泡沫化严重,Gartner曲线还是很说明问题的。泡沫消退的这两年,反而让我们比较静心地看边界。现在的人工智能,远远没有到达三岁小孩的智力程度,因为缺乏常识,缺乏真正的泛化自学习能力。这是我们在学界和业界共同要解决的课题——如何让机器人自学习,或者构建一个海量的常识库,基于这个常识库再去自己探索世界,解决问题。

此外,我们所做的用人工智能赋能儿童教育,实际上是高度跨学科,跨领域的,并非单一人工智能技术可解。我们的效果可能没有那么明确,比如立刻能为客户节约多少成本,增加多少效益?因为教育领域,“因人施教”效能相对主观,是相对比较难做的。

实际上,不光我们“人工智能+学前教育”领域,整个服务机器人领域都处于一个比较尴尬的境地,尤其前几年,找不到刚需,也引来投资人大量质疑。没有刚需的事情凭什么说能推得动,凭什么说市场化做的很好?因此我们要在目前技术局限性内保持谨慎,找好自己的边界,切入一个特别具体的场景,找到一个解决方案,解决一些行业痛点。

二是从长期看,要对人工智能技术前景保持乐观。目前人工智能技术的确还在飞速发展,虽然深度学习是到了一个瓶颈,但深度学习只是人工智能的一个流派,不代表其他流派短期内没有突破的可能。例如最近清华大学施路平教授课题组在《Nature》上发文,提出类脑人工智能的崭新思路,可能就是通用人工智能的曙光。作为产业界,我非常期待,而且非常看好其下一步的发展。无论任何一个流派,只要出了很好的成果,我们都可以实现应用。同时,我也特别呼吁在行业中的人,在创业时期多一份耐心,投资人也能给人工智能企业和技术发展一些耐心。


刘鹏琦:对于人工智能企业落地而言关键在于商业模式,我们是否会在相当长的时间内我维持现有模式,这其中是否有一些新的可能性?

闵海波:的确商业模式在这个领域非常重要,我们前三年所走的弯路绝大多数是商业模式上的弯路。在这个方面,我们有一个很深的体会,服务机器人领域,把机器人服务化(RAAS,Robot As A Service)是一个非常好的路径。在To B方面,我们并不要求客户一次性花费很多成本把机器人买下来,而是选择类租赁的合作模式。不管是产品还是服务,核心还是满足好客户的需求。

我们的商业模式是典型的2B2C,当下to B,但未来核心是to C。具体而言,将机器人输入到幼儿园,链接幼儿、家长和老师,最终形成数据闭环。在这个过程中,通过深入服务与运营,形成全体系数据支撑,2C是有基础的。

刘鹏琦:疫情期间,在服务过程中,与客户沟通中,是否产生新的思路和需求,哪些是我们认为非常有价值的?

闵海波:主要是两个方面:无人化和基于AI的线上化,这是极为明显的趋势。无人化的优势在于非接触,降低风险,提升效率。而基于AI的线上化则在教育领域解决了两个根本问题——教育的标准化和个性化问题,也包含交互与体验问题。这一特征,使得教育突破地域,既能大规模复制,又能因人施教,而且还变得很有趣。

刘鹏琦:未来五到十年AI将有哪些发展的可能性?

闵海波:我认为未来十到十五年可能会出现“人机共融”的社会。我们正在实施科技部一个重大专项课题,关于“机器人拟人化社会交互理论与方法”,里边涉及“人机交互”、“机器人伦理”等核心问题。实际上,目前“人机共融”已经呈现出一些趋势,只是现在的机器人智能化还欠缺,情感性也没有那么强,缺乏“人情味”,不过不代表未来不能实现。


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