雲從科技伍楚芸：縱深行業，雲從要用「AI+」引領企業創造新「蛋糕」

【Technews科技新報】隨著人工智慧浪潮來臨，許多傳統行業都開始探索業務如何添加人工智慧技術，令其為傳統行業賦能，這就是我們口耳相傳的「+AI」。然而，現在「+AI」已經逐步向「AI+」轉變。「AI+」，就是利用人工智慧技術去為各個行業創造更多的業務新場景，創造更多新「蛋糕」。人臉識別，便是人工智慧中這樣的一個技術領域。

搭建企業與技術之間的橋樑，創造個性化新「蛋糕」

在科技巨頭紛紛進軍人工智慧領域之際，雲從科技合伙人、高級副總裁孫慶凱曾說過，「當巨頭都湧入人工智慧這一領域時，創業公司深入行業才是突圍之道」。而對於公司定位，雲從科技高級副總裁伍楚芸女士近日在2018年度人工智慧產業峰會接受科技新報採訪時給出了答案。她表示，雲從科技雖然是技術起家的公司，但它的角色不只是技術提供商，更像是企業與技術之間的橋樑。橋樑這個角色的作用包括：為企業提供技術資源的整合、智力支持、活用企業數據並使之轉化為生產力等。簡單概括，就是通過垂直紮根到行業中去，讓技術融合行業並創造出新的應用場景。

憑藉這樣的公司定位，雲從科技目前已經與國家公安部、中行、建行、農行、交行、數家民航機場等展開合作，為它們量身定製出新的業務場景。2015年，雲從科技最先進軍金融領域，隨之在2016年涉足安防、民航領域。據了解，雲從科技與四大銀行的合作，主要包括了：櫃檯人臉識別、定製化的理財業務推薦等。在銀行，客戶可通過人臉識別技術自助辦理櫃檯業務，從而大大減少銀行人力資源和成本。除此之外，還能夠通過人臉識別技術把用戶辦理業務的信息數據結合起來，並活用這些數據，匹配、定製化推薦銀行產品給不同消費能力的用戶。

據伍楚芸向科技新報透露，未來還將會幫助銀行等企業實現跨業態經營，比如把咖啡館、書店等場景融入到銀行里，創造出新的應用場景，提升用戶辦理業務的體驗。中國銀行的體系中有50%的客戶屬於雲從科技。雲從科技創始人周曦曾經透露，「我們的銷售額更多來自銀行客戶，但準確來說應該是 60%。這個市場確實我們開拓的更深一些。」

除了銀行行業以外，安防也成了雲從科技第二個進軍的領域。除了雲從科技以外，布局安防領域的公司不在少數，商湯科技、曠視、依圖科技、海康威視均已加入戰局。而雲從科技在安防領域的定位，則是傳統安防企業的合作者，在技術上提供支持。目前，秦始皇火車站與雲從科技合作了攔截設備。另外，雲從科技近日公布了一項「跨境追蹤」識別技術，不需要看人臉，都能通過行人的衣著、髮型、形態等方面精確識別。這解決了臉蛋被遮擋的盲點。這項技術，估計不久將來會應用在安防領域，更好地幫助公安人員識別疑犯等工作。

技術壁壘並非唯一，攜手行業挖掘新場景

企業的核心技術，往往會決定它能走多遠。雲從科技的核心技術是演算法能力，演算法能力的提升與掌握的數據有緊密的聯繫。資料庫越大，越能訓練演算法的精確度。伍楚芸向科技新報表示，技術壁壘是雲從科技一直以來重視的一方面，為了掌握更多用戶數據、促進演算法的快速迭代，雲從科技與農行、建行、交行、公安部等均成立了實驗室，不停優化核心演算法技術。然而，對於雲從科技來說，技術壁壘現在已經不是最重要的重點。目前人臉識別的公司技術差距並沒有太大，伍楚芸對科技新報解釋道，「雲從科技、商湯、曠視、依圖這四家第一梯隊公司都有自己的核心演算法，沒必要在技術上死磕。而雲從科技的壁壘更多的是要與行業一起去挖掘更多的應用場景，往行業縱深去實現落地。」

除了已經進軍成功的金融、安防、民航業，科技新報還了解到，雲從科技近一兩年會在新零售、教育、機器人領域展開布局。正如伍楚芸告訴科技新報，「選擇進軍新領域的指標主要有兩個。一是能紮下根；二是市場容量大。」除此之外，伍楚芸還向科技新報透露，雲從科技以後做關於人機交互的東西，讓人可以無感知地與機器對話。至於機器人領域，雲從科技只會選擇與其生態上有所補充的企業，從產業融合度上去做投資布局，同時將成立一家產業基金。

雲從科技高級副總裁伍楚芸（Source：雲從科技）

「AI領域彎道超車可能性大，但初創公司需另闢蹊徑」

雲從科技伍楚芸在人工智慧產業峰會圓桌環節上表達了自己對未來兩年人工智慧發展趨勢的看法。她表示，對於AI初創企業來說，2018年和2019年是生死存亡最關鍵的兩年，危機與機遇並存。AI初創企業必須在這兩年里，在某些領域、某些行業紮下根來，找到適合自己的定位，才有可能往上走一個台階。伍楚芸預計，AI是第四次工業革命，2020年中國會湧現出一大批非常優秀的AI企業。

在人工智慧領域裡，近兩年出現彎道超車的可能性仍然很大，但是創業公司如果想站穩腳跟，便需要另闢蹊徑。因為人臉識別僅僅是人工智慧領域中的一門技術，目前頭部公司的資源和技術都比較勝人一籌，所以在伍楚芸看來，若初創公司選擇其他細分領域垂直深耕，依然有機會成為明天的獨角獸。據了解，以人臉識別為代表的計算機視覺識別並不是人工智慧領域的中流砥柱，自動駕駛等高階系統，更能代表人工智慧的未來。

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